基于物联网的智能机械模糊理论设计思路分析

（安徽职业技术学院 安徽 合肥 230011）

0.引言

在全球信息产业不断发展下，物联网的发展又一次推动了经济与科济的发展浪潮，并被许多国家和各界人士所重视。在物联网的发展形势下，机械设计领域的快速发展，使机械产品逐渐向着智能化的方向发展，并且智能化程度也越来越高，而在机械设计中，模糊理论的应用为智能机械的设计起到了极大的作用。如何利用物联网来对智能机械模糊理论的设计思路进行分析，以此实现设计思路的创新与改革，也成为我国重要的研讨课题。为此，本文便基于物联网对智能机械模糊理论的设计思路进行分析，以此实现设计理念的改革与创新。

1.物联网概述

物联网是一种能够通过传感器或传感系统来实现物体之间互连的网络技术，通过物联网的使用能够使物体之间实现通信与信息转换，并利用网络系统来进行各种信息服务与应用。物联网的作用在于它能够实现信息系统与物理世界间有效联系，通过采用RFID（射频识别）技术、传感技术、定位技术等各种通信传感技术来按照预先设置的协议，使所有物体都能与信息网络进行连接，并使这些物体能够成为信息处理系统中的参与者，从而实现信息空间与物理空间的有效结合，以便通过这些智能物体的有效交互来从信息网络中收集到任何相关信息。物联网由传感网与泛在网组成，传感网是物联网的感知系统，相当于人体系统中的感知神经，在传感网中分布着大量的传感节点，从而实现了对物体的感知、计算与通信，这些传感节点以自组织的方式构成，并协助物联网对物理世界中的海量信息进行实时的采集与处理，从而使物联网具备了对物体的全面感知功能。而泛在网则是一种广泛分布的网络，通过泛在网的使用，能够使人在任意的时间与地点下利用泛在网来获取物体信息，可以说，泛在网具备大通信功能，它不仅包括家庭，还包括各个企业乃至整个社会的信息化网络，对泛在网的充分挖掘，并对新型技术进行有机结合，能够实现各个物体（包括人）的信息获取、存储、传递、决策、认知等各种功能的服务，可以说，从内涵上相比，泛在网要比物联网的内涵更加广泛。而从覆盖范围上相比，泛在网的范围要远远大于物联网，物联网的范围则又大于传感网。

2.物联网在智能机械模糊理论设计中的重要性

2.1 物联网能够提高智能机械模糊理论设计的可靠性

在智能机械模糊理论设计过程中，智能机械的设计都是通过对数据进行统计或是根据概率计算的方式来保证智能机械的可靠性。模糊理论设计能够把智能机械设计中的某些变量看成随机变量，并利用模糊理论来对这些数据的安全影响进行考虑，由于这些变量具备随机性变化，因此这也会给智能机械的可靠性带来严重影响，通过对智能机械的各个变量进行分析，利用模糊理论能够确保对数据进行分析，从而使智能机械的真实性得到完全反映，并以此为智能机械的设计提供更多的设计信息。而物联网在智能机械模糊理论中的应用，能够为模糊理论提供这些准确的变量，使其在智能机械模糊理论设计过程中能够根据物联网所提供的准确变量来进行概率计算和统计，从而有效确保了这些数据的安全性，并能更加真实的反映出这些变量给智能机械的安全性带来的影响，从而实现了对智能机械真实性的完全反映，并为智能机械的设计提供了更多的设计依据。由此可见，物联网能够为模糊理论提供智能机械的各个变量，并能确保这些变量的准确性，从而提高了智能机械模糊理论设计的准确性，并使其能够根据计算结果来精确的算出智能机械的零件尺寸、大小及使用期限，从而极大提高了智能机械设计的可靠性。

2.2 物联网能够实现智能机械模糊理论设计的功能性

智能机械的功能性是其本身的价值所在，而在智能机械模糊理论设计过程中，也是以智能机械的功能性进行设计的，智能机械模糊理论能够根据智能机械中的材料、结构荷载、零件尺寸及材料强度等各个已知参数，并按照其功能性进行分析，通过概率分布统计来对结果进行计算，并依据智能机械的已知量及已知条件，利用概率公式来对内部变量进行分析，并进一步确定出该智能机械内部结构的零件尺寸、形状及使用期限。虽然模糊理论设计能够算出智能机械的内部零件及构造，但却并不能保证组装后的智能机械具备功能性。而通过物联网技术，能够对智能机械的功能性进行感应，并通过传感网来对其功能性信息及参数进行收集，利用泛在网对该智能机械功能性的相关结构进行搜索与分析，以此为模糊理论提供可靠的数据支持，使智能机械模糊理论设计过程中，能够根据物联网提供的相关功能性信息及各项指标参数来对该智能机械的各个变量及参数进行数据统计与概率公式计算，从而在准确计算出智能机械内部构造的零件尺寸及使用期限的同时，提高了智能机械的可靠性，并能在确保智能机械具备较高可靠性的同时，还能满足智能机械的功能性要求。由此可知，物联网在为智能机械模糊理论提供可靠变量及数据支持以外，还能有效确保智能机械的功能性，以此实现智能机械的自身价值。

3.基于物联网的智能机械模糊理论设计思路分析

3.1 智能机械模糊区间模型构建的设计思路

在对智能机械模糊区间模型进行构建设计时，模糊因素是智能机械结构分析中的不确定性表现，而利用模糊因素来对智能机械进行设计也成为机械设计中的共通点。在实际设计过程中，智能机械中的材料性能、零件尺寸、荷载力及安全寿命等各项参数的设计时，往往会存在许多具备随机性变化的参数，而模糊理论则是将这部分随机性变化的参数作为模糊参数，并对这些参数进行统一的处理。如果智能机械的可供参数较少，或者是受到其他客观因素制约而造成无法进行模糊参数的收集，设计人员则是根据经验来对其进行模糊判断与评估，以此来使评价标准能够得到相应的明确。此外，模糊理论还能够对评价对象中的相关因素进行模糊处理，并通过模糊运算的方式来得出评价结果，然后以评价结果作为参考来构建出模糊区间模型。而在物联网环境下，通过传感网络对智能机械各项随机性变化参数的收集与处理，并利用泛在网来实现智能机械中各个零件的联系与交互，能够使这些变化参数的收集更加全面，使参数的处理变得更加准确，从而减少了设计人员需要依据经验来对其进行客观判断，避免了判断的失误性，并能为智能机械模糊区间模型的构建提供可靠的数据支持，进而提高了评价结果的准确性，使智能机械设计变得更加合理。

3.2 智能机械模糊优化数学模型构建的设计思路

在智能机械设计中需要利用模糊理论来构建出数学模型，以此实现对智能机械的优化设计，在智能机械数学模型构建中，模糊理论能够对智能机械的目标函数、约束条件及设计变量等相关模糊参数之间的关系及可能性进行充分考虑，并利用构建出的数学模型来对这些变量的关系进行准确描述。而基于物联网来对智能机械数学模型进行构建，则可以通过射频识别技术、定位技术、传感技术等来对智能机械中的约束条件、设计变量及目标函数等相关模糊参数进行收集与处理，并对其关系进行分析，然后利用模糊理论来对这些参数进行统计，从而使智能机械所构建出的数学模型更能准确的表达出这些模糊参数之间的关系。其中，对智能机械的数学模型构建公式为Z=（z1,z2,z3...za）tmin F（Z）gj（Z）≤0(j=1,2,3,...,m)该数学模型构建公式中，Z 是 n 维的设计变量，可以利用物联网技术来对该设计变量进行收集，而gj（Z）是利用模糊理论求出的第j个模糊约束函数，而F（Z）是利用模糊理论求出的模糊目标函数。

随着社会生产力的进步，土陶时代、青铜时代、铁器石代、机械时代及电子时代的到来，石器在漫长的岁月长河中，大浪淘沙，逐渐退出了人类第一生产工具的历史舞台。但是，人类并没有忘记石头在人类进化过程中的历史作用和功绩，将其作为一种图腾而世代流传。

3.3 智能机械模糊GO法分析与运算的设计思路

物联网在智能机械模糊GO法分析与运算设计中也同样起到重要作用，由于模糊GO法是依据符号的信号流与模糊构图进行分析与运算的，而操作符号主要是用于表示智能机械中各个单元的功能及输出输入间的逻辑关系。信号流则是用于表示智能机械各单元输入输出和各个单元之间的相互联系，从其信号流属性表现形式来判断出智能机械的状态概率及概率值。在智能机械模糊理论中，所采用的模糊GO法能够对智能机械的系统结构、范围及功能进行收集，并通过建模的方式来进行分析。在物联网技术下，通过FRID射频识别技术及感应技术能够对智能机械各单元输入输出的信号流进行准确感应，并通过现代化手段使信号流转变为图形的方式来建立模糊构图，从而极大方便了模糊GO法的使用，并且提升了获取的信号及信号流的准确性，使模糊GO法能够对智能机械进行更可靠的分析与运算。

4.结语

总而言之，基于物联网来对智能机械模糊理论的设计思路进行分析，能够为智能机械模糊理论的设计提供可靠的数据支持，从而使模糊理论的评价结果更加可靠、准确、客观，提高了智能机械的可靠性，并进一步保证了智能机械的功能性要求。因此，在智能机械模糊理论设计过程中，设计人员应充分利用物联网技术来对智能机械模糊理论设计思路进行分析和验证，并大力推广物联网技术在智能机械模糊设计中的应用，以此确保智能机械设计能够得到最大程度的优化。