浅谈人工智能在机械电子工程中的应用

汤敏

【摘要】改革开放以来，机械电子工程得到了快速发展，在生产生活中的地位也不断提高。然而，在发挥着巨大作用的同时，对于科学技术水平的提高也迫在眉睫。通过人工智能在机械电子工程中的应用，能够为机械电子工程的未来发展提供更多更好的机遇。本文通过对人工智能和机械电子工程的分析，从而探讨人工智能在机械电子工程中的应用前景。

【关键字】人工智能；机械电子工程；机器人

"机器换人"是当下的热门话题，政府、企业、专家和大众热烈讨论的背后，不仅反映出人力成本已经成为钳制经济发展的要素，也让人工智能渐渐深入到普通人的心底。

其实，早在上个世纪，电脑"深蓝"就击败了国际象棋冠军。而就在今年，一篇名为《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》的财经报道，把人工智能的作用再次推上舆论巅峰。在历史上，"人工智能"这个术语第一次出现在1956年举办的"侃谈会"上，而第一部能进行机械加法的计算器在17世纪就已经被发明出来，几年后，法国科学家发现了Prolog语言。发展到如今，在互联网和大数据的推动下，人工智能获得了突飞猛进的发展，无人驾驶、语音识别、图像分类、智能翻译、可穿戴设备等人工智能技术的先后出现，让人工智能成为推动机械电子工程发展的强大助力。

1，人工智能与机械电子工程

机械电子工程是从机械工业方面发展而来，是顺应经济发展要求的产物。在生产方式由手工向机械化转变之后，信息化带来了信息技术，信息技术在机械工业上的应用，让机械电子工程应运而生。机械电子工程是机械工程、信息工程和电子工程在功能上和物理上的结合，是包含多个学科的机械活动。与传统的机械工程相比，机械电子工程的综合性和复杂性更强，这也对与之结合的学科、技术提出了更高的要求。在设计上，机械电子工程以机械工程为核心，结合互联网、电子工程、生产管理等方面，充分考虑生产制造的方方面面。同时，也正因为与多学科的结合，让机械电子工程在产品上，可以实现产品从"重型"向"微型"的转变。缩小产品的物理体积，通过一些微小的控制组块，简化机械的外形结构。在性能提高的同时，也大大方便了实际生产操作的运用。

人工智能在机械电子工程中的应用，将机械电子工程的优点进一步发挥，也弥补了机械电子工程产品上的一些缺陷。通过人工智能的识别能力和处理能力，能够及时对生产、设备出现的问题进行分析，并运算出最合理的解决措施，然后施行。不仅能够有利于减少设备出错的可能，对设备进行监控维护，也有利于企业生产的正常运作，提高企业的经济效益。

然而，由于机械电子工程的环境和组成比较复杂，实际生产生活中，对于系统的具体要求也各不一样。人工智能在机械电子工程中的应用，需要克服多样化、问题复杂、需求不统一等困难，这种差异性，要求在构建网络系统时，更加严谨、准确和合理，从而减少网络系统崩溃的可能。

2，人工智能在机械电子工程中的应用

社会和经济的进步，带来了科学技术的提高，人工智能在机械电子工程领域的应用增多，也推动了人工智能的发展。单一的机械电子工程，可以应用到低端、要求不是很高的领域，但是对于操作复杂、要求较多的领域，就需要机械电子工程与人工智能的"配合"。

目前，机械电子工程在输入与输出关系上的描述方法有学习并生成知识、建设规则库和推导数学方程这三种方法，虽然具有严密和精确的特点，但是对于较为复杂的系统，这种方法并不能有效地进行运作。而人工智能的模糊推理系统和神经网络系统，通过对人脑和神经系统的模拟，让系统拥有人类的思维，作出人类的反应。

一般而言，人工智能的模糊推理系统也称为FIS，具有明确的物理意义，由于没有相对固定的连接点，因此不仅计算量比较小，对于数据的推理输出精确度也相对较低。模糊推理系统是从域这个十分广泛的区域进行映射，以规则的方式储存信息。而相对而言，神经网络系统没有具体的物理意义，具有相对固定的连接点，因此计算量比较大，数据推理输出的精确度也较高。以分布式储存信息的神经网络系统，运用的是点到点的映射方式。以人作为对比，模糊推理系统类似于人脑的功能，依靠对各种语言信号进行接收，通过对信号的分析，导出最合理的结果。而神经网络系统则类似于人脑的结构，依靠对各种数字信号进行接收，通过对信号的分析和检验，从而获得参考数据和计算数值。在复杂非线性问题上，模糊推理系统具有优势，基于DSP与MCU的远程网络化电机控制系统，不仅体积小、易移植，还具备成本低、可靠性高、传输速度快等优势。

在机械制造过程中，智能控制技术和计算机辅助技术的应用，可以使用计算机技术取代一部分脑力活动，模拟人类的制造活动。通过模糊推理系统和神经网络系统，可以对机械制造的状态进行动态模拟，再结合传感器融合技术，对数据进行采集和预处理，达到修改控制模式的目的。在这个过程中，神经网络系统可以利用自身的处理和学习能力，将残缺不全的信息进行收集和处理，再通过模糊推理系统，将残缺不全的信息进行集合、糅合，让外环决策机构通过选取数据来选择相应的控制动作，最终达到机械制造系统的智能检测、机械制造系统的智能监控、机械制造系统的智能排障、机械故障的智能诊断和智能学习等。

而机器人领域，人工智能的智能控制在机器人动力系统中有着很好的应用。利用人工智能，可以实现机器人手臂姿态和动作、行走路径及其轨迹跟踪方面的智能控制，并且能够解决智能控制机器人在传感器信息融合与视觉处理方面的问题，早在2010年哈尔滨工业大学的新一代机器人，在参加德国柏林国际航空航天展览会时，便与德国总理默克尔亲切握手。而2015年4月举行的汉诺威工业博览会上，默克尔将手指伸入ABB集团推出的双臂机器人YuMi的机械钳中，YuMi立刻停止了动作。神经网络系统和模糊推理系统对机器人的运动环境进行定位、建模、监测和规划，从而保证了机器人的使用安全。

据统计，2014年，我国市场的工业机器人销量猛增54%，达到5.6万台。2014年我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。机器人产业规模的扩大，进一步加快了人工智能在机械电子工程中应用速度。

虽然人工智能尚不完全成熟，在机械电子工程中的应用还存在一些问题。但是，人工智能与机械电子工程的相互融合，有利于互补自身的不足，促进共同发展。在科学技术不断发展的今天，对人工智能在机械电子工程中的应用研究更加受到重视，也符合《中国制造2025》中对"智能制造"的设想，将有利于促进社会的进步和发展。

【参考资料】

[1]肖斌，薛丽敏，李照顺.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术. 2009（12）：166-168.

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[3]董志斌.虛拟仪器技术在机械电子工程专业综合实验中的应用[J].科教文汇（上旬刊）. 2013（10）：59.