人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用分析

范强强 卢贵欣

摘要：目前，我国不仅在社会经济方面取得了快速的发展，而且在科学技术方面也实现了质的飞跃。人工智能技术在社会中的广泛应用使人们从外部环境中获得了更多的数据和信息。近来，越来越多的人将人工智能技术应用于机械电子工程，这种技术渗透行为使我国在机械电子工程方面取得了突破。因此，在机械电子工程中加强梳理现代人工智能技术有效应用的工作，不断应用人工智能技术推动机械电子工程的创新设计发展，才能真正发挥人工智能技术的优势，满足机械电子工程现代化发展需求。

关键词：人工智能技术;机械电子

引言

在社会的持续发展中，各种高新技术持续出现，就目前来看，智能技术属于高新技术领域的代表性技术，而且随着时间推移，智能技术的应用范围越发广泛，技术体系也更加完善，其重要性已经得到了各领域的广泛认知。从概念上来看，智能技术具有一定的综合性特点，其中涵盖了多项高新技术，比如机械电子技术、传感技术等，通过这些技术的融合和协调，在具体的应用过程中，可以模拟人类的思想和行为，以人脑的处理方式，对系统进行控制，对各种突发问题进行处理，这也是智能技术的主要特点和功能。

1人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用

1.1准确储存数据

将人工智能应用在机电工程中，能够实施对数据的储存，在储存的过程中，一般是借助神经网络相关的系统。这种对数据信息的储存，也是人工智能在机电工程领域应用的一种体现。如神经网络系统中，机电工程能够获取、储存一些比较重要的生产数据，并且还可以对系统中提出的各种命令进行有效执行，以此保证机电工程生产产生的大量动态数据，能够实现及时有效的处理。神经网络相关系统在应用的时候，需要应用网络中的各个神经元，对生产数据进行及时处理，最大限度的模拟人类大脑，加强数据处理的准确性、稳定性。

1.2合理分析数据

在当前大数据的时代背景下，只要是参与到生产过程中，就会产生大量的数据，将人工智能、机电工程相关技术有效结合在一起，能够及时、有效的对数据进行分析。以“模糊系统”为例，该系统主要是以相关的理论基础，和设计好的特定数据相结合，其具有的优势就是可以对一些模糊细节产生数据进行处理，将其应用于机电工程中，就可以实现对大批量数据分类处理，并且将其中具有一定实际价值的数据提取出来，再将这些信息应用与实际的产品生产中，以此保证能够控制好实际生产质量。这种系统也就是人工智能技术在机电工程中的一种应用体现，其能够模拟人类大脑处理信息时的判断、推理过程，并且通过计算机将最后的结果表达出来。

2人工智能技术应用于机械电子工程领域的优势

2.1引领未来信息时代的发展方向

通过人工智能技术的应用，可以建立由光缆、客户端和终端设备组成的资源共享系统。这样既可以扩大传播范围，又可以很好地突破地域的局限，更好地达到全球传播的目的。人工智能可以有效地收集和传输信息，管理方便。这些优势可以有效提高机械电子工程的运行效率。随着新技术的创新和应用，人类社会对机械电子工程领域以及信息的安全存储、传输和处理提出了新的要求。为了适应社会发展的需要，人们利用机械电子信息技术等一系列新技术，使信息的存储由纸质变为电子，信息的处理由人工变为机械智能。

2.2可以有效提高机械电子工程的安全性能

目前，在机械电子工程的实际操作过程中，存在着许多安全风险点。目前，我国人工智能技术应用部门不断深化人工智能技术在机械电子工程中的应用。在机械电子工程的发展中，由于其与网络的结合，必然会造成一些不稳定的因素。这些风险因素将破坏机械电子工程系统的安全性。由于机械电子工程系统的脆弱性而引起的恶意黑客攻击，给我国广大网民带来了一些经济损失。为了更好地理解和掌握网络攻击的规律和特征，应利用机械电子技术分析和防范相关入侵，相关技术人员必须利用人工智能技术进行系统维护。

3人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用

3.1在煤矿开采中的应用

现代人工智能技术在机械电子工程的实际应用中，煤矿开采是重要的应用领域。在现代技术发展的背景下，煤矿开采不断向自动化、智能化方向发展。借助智能化的机械电子设备，能够实现对煤矿开采过程的智能化操控，在有效满足生产需求的同时，有效提高煤矿开采施工的安全性。在人工智能技术的支持下，可以通过下达一系列智能化的生产操控指令，将开采设备在运行过程中产生的信息数据通过无线设备传输至计算机中，并对信息数据进行智能分析和整理，从而充分了解生产现状及生产需求，并且能够以此为依据进行设备状态的自动化、智能化调控，确保设备保持最佳生产状态，提高生产效率。

3.2人工神经网络

人工神经网络也被叫做是神经网络，主要是一些处理单元组成，也就是神经元这些神经元相互广泛连接，最终产生复杂的网络，其在医学自动化、工程信息技术方面应用非常广泛。该网络对生物神经系统进行模拟，通过网络拓扑结构以及网络单元的输入输出结构来逐步实现信息的有效处理，在实践中通过神经网络推理引入模糊机制来使系统的透明性提高，从而保证人工智能网络的解释机制能够有效運行。神经网络有联想推测、自适应记忆、容错等各种功能，在当前机械设备运行中可以对一些突发性故障、多发性故障进行有效处理，还可以对大型设备的运行情况进行监测，以便采取合理手段进行控制，保证整个系统的稳定运行。

3.3专家系统

专家系统主要通过人工智能模拟专家的思维方式来对故障进行处理，不需要专家亲临现场进行思考的条件下，解决一些复杂的问题。专家系统是源于20世纪60年代，主要通过人机接口、推理机构、知识库三个部分组成，是一种基于知识表达并通过产生式规则发挥作用的系统。该系统能够合乎人的心理逻辑，因此在实际应用中易于被人接受，将其应用于机械设备的故障检测相结合，可以大幅度提升检测效率。

3.4与人类协作生产中的应用

现阶段，人工智能科技的发展，使得物理机器人逐步具备了更加智能的动作执行功能，人们通过将多样化的人工智能功能，嵌入人工智能控制系统中，即可实现物理机器人与人类的协作作业，提高生产作业的灵活性。基于此，将该项技术应用到机械电子工程领域，能够深入优化机械生产自动化、智能化水平。在此过程中，可以为物理机器人设置多个不同的动作执行部件，结合人工智能系统的智能化控制，能够使单个物理机器人具备执行多种物理行为的能力，增强物理机器人技术在机械电子工程中的应用效果。此外，还可以利用人工智能学习功能，采用单片机硬件，塑造物理机器人高精度的数据信息处理功能以及决策功能，使其更准确地执行动作任务，以满足机械制造业对作业精度的要求。

结束语

在时代发展与科技进步背景下，人工智能技术拥有广阔前景，它在机械电子工程领域的应用也将是带动机械电子工程顺应时代发展的必然路径。现阶段，人工智能技术在机械电子工程领域的应用呈现出了巨大优势，但其实现成熟发展与普及应用仍旧有一段距离。因此，相关技术人员应当加强对机械电子工程人工智能技术应用的研究，使人工智能技术在该领域发挥更高的实践应用价值。

参考文献

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