機械電子工程中的人工智能應用之研究

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　　摘 要：近年來，隨著計算機網絡和信息技術的快速發展，推動了人工智能的逐步完善，由此使得人工智能的應用領域隨之進一步拓寬。在機械電子工程中，人工智能獲得越來越廣泛的應用，機械電子系統及相關產品的性能大幅度提升?；诖它c，本文從機械電子工程的發展現狀分析入手，論述了人工智能在機械電子工程領域中的應用。
　　關鍵詞：機械電子 人工智能 系統
　　中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2019）04（c）-0008-02
　　1 機械電子工程的發展現狀分析
　　現代機械電子工程是一門涵蓋內容較多、涉及面較廣的科學，其歸屬于機電一體化的范疇，它的發展經歷以下幾個階段：一是初級階段。在這個階段，機械電子工程僅僅是一個雛形，很多方面尚不成熟，存在諸多的問題，如手工操作的限制條件較多，生產效率不高等等。二是完善階段。在這個階段，機械電子工程從傳統的手工作業逐步向機械化方向過渡，生產過程實現了流水化作業，不僅減輕了工人的勞動量，而且生產效率也隨之獲得大幅度提升，產品的精度得到有效保障。然而，由于流水線只能對標準件進行加工，而市場需求的變化，對產品提出了更高的要求，這種模式的弊端隨之顯現。三是成熟階段。隨著人工智能技術的不斷完善，其在機械電子工程領域得到越來越廣泛的應用，由此使得機械電子工程隨之進入了成熟階段。在人工智能下，機械電子產品的功能變得更加強大，體積大幅度縮小，從而使其可以滿足市場的各種需求?，F如今的機械電子工程與人工智能之間的關系越來越密切，后者已經成為前者強有力的技術支撐。
　　2 人工智能在機械電子工程領域中的應用
　　2.1 人工智能的應用優勢
　　人工智能簡稱AI，是一門綜合性較強的學科，計算機技術是人工智能的核心。人工智能的應用，為信息交互提供了條件，信息的傳遞速度得到大幅度提升；由于人工智能的核心是計算機，從而使其具備了極其強大的計算能力，可對龐大的數據進行計算整合，整個過程耗時較短；網絡技術在人工智能中的應用，為人工智能的發展創造了更大的空間，其各方面的技術優勢也隨之逐步顯現。
　　2.2 人工智能在機械電子工程中的具體應用
　　隨著人工智能的快速發展，使其相關的技術日益完善，在機械電子工程中的應用范圍越來越廣，較具代表性的應用體現在如下幾個方面。
　　2.2.1 對象識別
　　在機械電子工程中，可以對人工智能中的對象識別和三維激光掃描等技術進行運用，由此可實現對作業對象的自動辨識，這樣便能夠滿足不同工況下的作業需要。人工智能中的對象識別是憑借相關的智能控制系統來完成的，整個識別過程可以分為兩個部分，即分類和檢測，前者可用于對象的判斷，后者能獲得該對象的具體位置和大小。三維激光掃描可完成實景的復制，能夠提供掃描物體的三維點云數據，進而得到高精度的模型。借助三維激光掃描儀能夠在較短的時間內，快速完成掃描作業，大幅度提升了測量結果的準確性。
　　2.2.2 導航系統
　　在機械電子工程中，可對人工智能中的導航系統進行應用，由此可對各種不同的工作環境進行精確的勘測。人工智能導航能夠實現對導航目標的準確測量，通過傳感器的運用，不但可對工作方向進行規定，而且還能對工作速度進行調節，借助傳感器的協調能力，可大幅度提升數據測量結果的精確度，由此為機械電子工程各項工作的開展提供了強有力的技術支撐。在實際應用中，傳感器能夠對機械電子工程相關的工作軌跡進行記錄，如果工作軌跡出現偏差，傳感器會將數據發送給控制系統，當控制系統接收到異常數據后，通過分析處理，會輸出調控指令，從而對偏差進行調整，由此確保了工作的正常進行。此外，在一些特殊的環境中，如黑暗環境，可利用光學反射原理，借助光線的反射特點，對機械電子設施的運行軌跡進行跟蹤，通過標記的方法，將復雜的軌跡記錄下來，由此除了能夠改善作業環境之外，還能避免失誤的問題發生。導航系統在機械電子工程中的運用，實現了不同工況下的智能化控制。
　　2.2.3 輸入與輸出
　　信息技術是人工智能的一個重要組成部分，隨著信息技術的快速發展，使人工智能在機械電子工程的建模中得到越來越廣泛的應用。從機械電子系統的結構上看，由于含有大量的元件和電路，從而使得系統結構較為復雜，對于復雜程度較高的系統而言，其運行穩定性一般都比較差，在這一前提下，輸入/輸出系統的問題隨之增多。通過人工智能技術的應用，可以簡化規則庫的建立和數學方程推導等過程，由此能夠使機械電子系統輸入/輸出變得更加方便、快捷。
　　2.2.4 精確操作
　　對于人工智能而言，其之所以能夠在諸多領域中獲得越來越廣泛的應用，與自身所具備的強大計算能力和邏輯性有著密不可分的關聯，正是人工智能的這一特性，使其可以有效解決復雜系統的操控問題。從目前的情況上看，絕大部分機械電子工程都是復雜程度較高的系統，雖然這種系統的各方面功能十分強大，但是操控難度也比較大。通過人工智能的應用，可使系統按照實際的操作任務和具體的目標，進行快速運算，進而從各種操作方法中選取出最為適宜的一種，這樣便可達到最佳的操作效果，實現了精確操作的目標。
　　2.2.5 診斷流程優化
　　可在機械電子產品診斷中，對人工智能進行合理應用，以此來實現診斷流程的優化。復雜程度高是機械電子系統的主要特征之一，由此使得診斷過程相對復雜，耗時較長，不利于工作效率的提升。通過人工智能的應用，可對機械電子系統中的相關數據進行有效整合，借助數據挖掘技術，可以從大量的數據中找出有價值的信息，從而為診斷提供詳實、可靠的依據。同時，利用函數連接的方法，可使數值運算精度顯著提升，可以快速準確地找到問題的根源，解決了診斷耗時長的問題。
　　2.2.6 簡化計算
　　機械電子工程的生產制造過程相對比較繁瑣，大體上需要完成三個過程，即建模、論證、生產加工，每一個過程都需要進行大量的計算，如果采用傳統的方法，要針對每個環節配備足夠的人員，不但工作效率低，而且還可能出現計算錯誤。通過人工智能的運用，借助其強大的計算能力，可以使整個計算過程得以簡化，只要保證輸入數據的準確性，便可在較短的時間內獲得正確的計算結果，不但減輕了工足量，而且還使工作效率獲得大幅度提升，更為重要的是結論的準確性得到了保障。
　　3 結語
　　綜上所述，機械電子工程在人工智能技術的支撐下進入了成熟階段，人工智能在機械電子工程領域中的應用也越來越廣泛，由此使得機械電子系統及產品的性能獲得大幅度提升。在未來一段時期，應當進一步加大對人工智能相關技術的研究力度，除對現有的技術進行逐步完善之外，還應加快開發一些新的技術，從而使其更好地為機械電子工程服務。
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