人工智能在工程机械创新中的应用

人工智能在工程机械创新中的应用

戴泽斌

浙江盟迪奥电子科技有限公司 浙江省台州市 317100

摘要：科学技术的发展，我国的人工智能技术有了很大进展，并在工程机械创新中得到了广泛的应用。数字化基础设施建设不断完善，各类新兴技术不断涌现，人工智能技术作为当下全球发展的重要领域，以其自身较强的优势，广泛地应用在各行各业的发展中。本文就人工智能在工程机械创新中的应用进行研究，希望为我国机械设计领域发展提供借鉴。

关键词：智能技术；自动化控制；工程机械

引言

当前人工智能技术已经渗透到机械制造领域的多个方面，但人工智能技术仍处于发展阶段，因此其在机械制造领域中的应用还有较高的提升空间。在这种情况下，较为重要的一项任务则是对人工智能技术在机械行业中的具体应用现状做进一步的梳理与概括，从而为后续的技术应用提供方向指引。

1人工智能技术概述

人工智能技术的出现是信息化时代科学技术发展的重要体现，是一种以机器学习、深度学习以及计算机视觉为代表的多元化智能算法与技术形式，一方面，增强了智能化设备的自动化性能，提高了机械设备感知与学习的能力，能够完成复杂性更高的口令任务；另一方面还可以实现机械设计制造及其自动化生产水平的提高。人工智能技术是融合多个学科的综合性技术，研究包括常见的智能机器人、人脸识别技术以及虚拟3D技术等。现阶段，虽然人工智能技术广泛应用于人们的日常生活生产中，给人们的生活带来了极大的便捷，但是在机械设计制造及其自动化领域，人工智能技术的应用还处于初步探索阶段，在机械设计制造及其自动化中应用人工智能技术，为工业制造产业提供了新的设计思路以及发展方向，实现以数据驱动为核心的智能化技术来提升机械设备的整体性能。

2智能社会对工程机械创新的驱动作用

智能社会的迅速崛起对工程机械行业带来了前所未有的创新机遇。这一转变不仅表现在技术升级上，还反映在为解决社会实际问题提供更高效、更便捷解决方案上。工程机械行业正在积极响应这一趋势，通过应用人工智能技术，实现更高水平的智能化和创新。智能社会的发展催生了对工程机械智能化的需求。随着城市化和工业化的不断推进，工程项目日益复杂，对机械设备的性能和效率要求也不断提高。人工智能技术的应用可以使工程机械实现更高级别的自主决策和智能运行，从而更好地适应不断变化的工程需求。预测性维护是智能社会对工程机械创新的关键驱动力之一。借助先进的传感器和数据分析技术，工程机械可以实时监测设备运行状态，并预测潜在的故障。这使维护团队能够采取及时的预防性维护措施，降低维修成本，减少停机时间，确保工程项目的顺利进行。这一应用不仅提高了机械设备的可靠性，还延长了其使用寿命，节约了资源。智能社会的数字化趋势也推动了工程机械行业的发展。工程项目数据的集中管理和分析可以为决策者提供更好的见解，帮助优化工程计划和资源分配。

3人工智能在工程机械创新中的应用

3.1信息收集

信息的收集是机械系统所具备的最基础功能，其主要要求是对于系统中硬件、软件各方面运行的信息，以及设备的具体状态进行收集反馈，例如其运行的时长、出现的具体故障、所发出的警报信息等。根据智能系统汇总的信息，相关的人员能够对设备目前状况、故障情况等进行勘测。机械设备若要正常运转，相关工作人员需具有一定的高水平专业素养，即对于专业知识能够熟练掌握同时综合素养高。其次，要使得机械设计制造及其自动化发挥其作用，在操作时提升有效性也是十分有必要的，只有这样才能使得失误操作和故障等带来的停机、故障等风险降至最低。所以对于这些问题的出现，人工智能能够发挥其相应的作用来推动问题得以解决。机械控制系统基于人工智能技术，通过计算机科技和编程原理实现智能控制，利用机械装置进行操作。这一技术创新不仅有效地解决了受限大脑运作的问题，还显著减少了人力成本，同时提高了整体效能。将人工智能技术应用于机械控制系统，不仅提升了设备运行的科学性和稳定性，还对设备运行环境进行了优化。

3.2故障诊断

基于人工智能技术的设备故障诊断系统是一项综合性的新兴技术，经过长久的发展，目前常用的诊断技术包括振动诊断、温度监测与无损检测探伤等，其中振动诊断技术在设备运行检测中应用最广，技术理论研究基础最为雄厚。故障诊断系统的运行原理主要通过利用人工智能技术，实现人机交互，智能诊断。通过传感器对设备的运行状态进行实时监测，并采集设备的运行数据，以设备参考图谱为基础，对数据进行分析处理，识别设备的运行状态，若设备运行状态出现异常，则对其展开故障诊断，根据诊断结果，作出巡回检测或监护运行或停机检查的决策，完成机械设备的检修与故障预防。在设备故障诊断中应用人工智能技术，实现了设备故障“早发现、早识别、早处理、早预防”的目标，完成了设备故障智能检测系统的应用性能，降低了设备维护成本。

3.3信息监控

（1）应用人工智能技术后，在机电设备的运行过程中传感器可对异常现象进行检测，及时向设备运行人员通报预警信息，有效保护工作人员的人身安全。（2）在机械工程领域，由于超声波感染和自动化识别的科学性和合理性，从而使得在机械设备的识别中能够精准辨识物体。此外，在设计和制造机器时，动态控制模型相对复杂，难以确定，人工智能技术可以为机器设计和制造的顺利运行提供有效保障，有效降低该过程中发生安全事故的可能性，促进更高效的机械设计和生产操作。

3.4整合ＶＲ和ＡＲ等技术的联合应用

从理论角度分析，当人工智能技术与ＶＲ、ＡＲ等技术得到融合应用后，机械设计人员将进入到一个虚拟的设计环境中，并具备与虚拟环境中的三维机械模型的互动能力，达到沉浸式体验的效果。基于这种设计环境，机械设计人员将有望及时察觉和解决常规设计中难以及时发现的细节问题。不仅如此，通过应用人工智能技术，机械设计模型也将以虚拟现实场景的方式展现，以此提升设计方案的可视化程度和吸引力。

3.5智能工程机械的未来市场潜力

根据相关研究和市场趋势分析，可以明确预测到2025年，全球智能工程机械市场将迎来爆发性增长，其规模有望达到数十亿美元。这一增长趋势反映了人工智能技术在工程机械领域的不断创新和应用，以及社会对智能化工程机械的不断增加需求，为工程建设和制造业带来了广泛的市场机遇。人工智能技术的快速发展为智能工程机械市场的增长提供了坚实的技术基础。深度学习、机器学习和自然语言处理等领域的进步使工程机械能够更好地理解和应对不断变化的工程环境。智能工程机械不再仅仅是简单的工具，而是具备了智能决策、自主操作和自适应性能力，能够更好地适应各种工程项目的需求。

结语

在机械设计的自动化过程中，利用人工智能技术来实现优化。这一技术的应用涵盖了机械设计、制造、数据分析和设备故障识别等多个领域。它能够有效提升工作效率和精度，并引领各个领域向智能化转型。另一方面，机械设计制造及其自动化也成为了人工智能技术的实际操作场所，它们相互促进和共同成长。本研究的重点在于探讨基于人工智能的机械设计制造及其自动化的实施情况，深入研究其应用效果和潜力，并为相关领域的发展提供有益的指导。

参考文献

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