李莹
摘要:近年来,机械电子工程在生产生活中的地位日益提升,作用也更加突显,世界各国纷纷将目光转向机械电子工程领域。生产力水平大幅提升,科学技术日益增强,机械电子工程逐渐朝智能化的方向发展,为机械电子工程带来了新的发展机遇。文章对机械电子工程、人工智能以及两者之间的关系进行了探讨。
关键词:机械电子工程;人工智能;信息技术;互联网;信息传输 文献标识码:A
中图分类号:TP391 文章编号:1009-2374(2015)34-0007-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.34.004
机械工程经过长期发展,逐步融合其他学科,其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知,人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天,人工智能技术日新月异,并被大范围应用在其他领域中,与此同时,机械电子工程也在广泛应用,且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。
1 机械电子工程概述
1.1 发展历程
从整体层面来说,机械电子工程主要包含以下三个发展时期:
1.1.1 萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段,因人力资源的影响,生产力整体发展水平不高。为增强生产能力,慢慢向机械工业方面着手。
1.1.2 生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式,此种方式具有一定的先进性,可显著提高生产力,以批量生产为主,并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足,例如某些生产线的要求较高,导致实际生产滞后于市场需求,灵活性不足。
1.1.3 产业化发展时期。在该时期,产品与市场需求处于一种平衡状态,可借助产业化发展有效满足生产需求,同时还出现了柔性制造系统,其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。
1.2 特点
机械电子工程涵盖较广的范围,涉及较多的内容,具有综合性。它建立在原有的机械工程之上,并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学,其本质为跨学科专业,它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知,它在设计环节应全面彰显科学性,同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备,充分发挥模板的正面作用,进而确保设计的正常开展。从产品层面来说,它的产品结构相对简单,使用少量元件,在此种情形中应不断增强产品性能,确保产品质量良好,完善工程建设结构,既确保产品质量,又满足用户需求。
2 人工智能
2.1 内涵
人工智能也具有综合性,涉及多项内容,例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”它是新世纪中最具代表性的学科之一,它可模仿人类的智能,并能有效利用计算机,具有广阔的发展前景。
2.2 发展历程
人工智能拥有漫长的发展历程,在刚刚应用计算机这门技术的阶段,人工智能的应用较少,尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器,它可进行机械计算,并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中,不断优化首部计算机的性能,最终研发出了首台计算机。自此之后,人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高,人工智能出现了根本性的变化,不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力,并对信息数据传输产生深刻影响,其具体发展历程主要如下:
2.2.1 初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期,翻译和验证是人工智能的主要发展内容,并将人工智能博弈作为基本研究任务。
2.2.2 停滞期。在这一时期,人工智能也取得了一定的发展成绩,具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中,伴随着研究深度的增加,人们面临更大的困扰,人工智能无法有效模仿人类思维,在很长一段时间内,人们的研究均停留在简单映射层面,在逻辑思维方面停滞不前。
2.2.3 转折期。经过很长一段时间的发展,人工智能研究成果更加喜人,在顺利举办人工智能联合会后,它进入了新的发展时期,即知识基础发展时期,在这一时期,大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能,使得知识工程迅速融入到人工智能中,并大大促进了人工智能的发展,拓展了人工智能的应用范围。
2.2.4 稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步,尤其是普及程度的增加,促使人工智能也发生了改变,从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体,主要以分布式主体的研究为主,进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用,网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说,网络的高度普及推动了信息社会,并加快了信息传输速度,拓展了信息传输范围,使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来,人工智能技术提升了信息处理的有效性,另外,在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。
3 二者的关系
在互联网日益普及的今天,互联网技术得到了人们的广泛应用,它已经成为传输信息资源的主要手段,显著增加了信息传输速率,拓展了信息传输范围,为生活及生产活动带来了便捷,而这一发展离不开人工智能技术。
3.1 人工智能初步应用机电系统
对于机械电子系统而言,在其实际应用过程中十分不稳定,其中在系统输入与输出中更加突出,在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度,以往的描述方法主要包含以下三种:其一,构建规则库;其二,论证数学方程;其三,学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确,但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中,不适用于相对繁琐的系统,即便应用在繁琐系统中,因不确定性等多种因素的制约,将会增加计算难度,有时甚至可能无法计算。在新时代下,社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准,系统更加复杂,常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点,与原有的解析数学手段相比更加先进,所以它将逐步取代解析数学。
3.2 人工智能在机电系统的具体改进
凭借数学方程构建模型,同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式,且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐,问题处理十分复杂,在实际处理过程中,要求配置多种系统,合理划分信息种类。对于机械电子工程而言,因人工智能技术的实际应用存在差异性,所以不能准确描述网络系统,且在构建系统资料库时,应进行严谨、合理的数学分析,在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构建工作的开展,不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象,这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展,应积极改进工程方式,有效建设人工智能信息服务。另外,人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时,一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言,网络神经系统是人工系统的基本应用形式,可准确推理,神经系统近似成人脑结构,同时参照数字信号分析所搜集的信息资源,此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而,在系统完成的过程中,方式选择具有差异性,神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程,这可有效采集、科学分析信息资源,切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量,使机械电子工程顺利运转,减轻计算负担。
3.3 人工智能优化机电系统
神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式,它们映射着人工智能的系统性和实用性,其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造,经由系统进行数字信号接收操作,分析并检验数字信号,获得参考数值;模糊推理系统负责模仿人脑功能,借助系统进行语言信号接收操作,分析数字信号。在人工智能系统中,这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势,神经网络系统主要借助分布式手段进行信息存储操作,在输入环节,位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连,计算任务繁重,然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作,在输入环节,该系统数量关系衔接不稳定,计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节,这两种方法各不相同,其中前者的准确度高且光滑,后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统,但是其繁琐程度若进一步增加,则模糊神经网络系统更加理想,它是上述这两种方法的有效结合,凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息,借助神经网络系统巩固模型推理系统,通过各自优势来完善人工智能内系统,全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化,一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能,可加大机电与人工智能的关联,同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程,科技进步将会增加两者的融合度,而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用,将会有效弥补各自缺陷,实现共同发展,全面满足人们日益多样的系统需求。这两者关系的强化是技术发展的主要表现,并可大大促进机电工程。
4 结语
随着科学技术的进步,机械电子工程取得了一定的成绩,人工智能技术更加先进,而这两者间的结合在时代进步中发挥着指导作用,并为日常生活带来了新的便利。在现代行业发展进程中,自动化为发展主流。机械电子工程与人工智能紧密相连,这两者关系的增强将会推动社会的进一步发展。
参考文献
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(责任编辑:周 琼)