機械電子工程與人工智能技術的整合探討

摘要：本文首先闡述了機械電子工程的特點，對于傳統(tǒng)的機械能量連接、功能連接，突出了信息連接的作用。將人工智能技術引入到機械電子工程中，并提出改造發(fā)展傳統(tǒng)機械系統(tǒng)的核心就是信息的采集、交換傳輸、集中處理，以此為基礎來實現(xiàn)機械工程的智能化。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息

1.引言

對于傳統(tǒng)的機械工程，大致分為兩類：制造類；動力類。制造類具體囊括了毛坯制造、機械加工以及裝配這三大生產流程；相對的，動力類則包括多種發(fā)動機。機械工程與電子技術的結合始于上世紀，電子技術開啟了機械工程的新篇章。隨著計算機技術日新月異的發(fā)展，機械和電子通過信息的紐帶終于聯(lián)系在一起，形成了機械電子工程。

人工智能技術在機械電子工程的發(fā)展和滲透，促進了信息的連接和使用。運用現(xiàn)代新技術改造機械業(yè)，能引領傳統(tǒng)的機械業(yè)快速的向前發(fā)展。而且機械系統(tǒng)日益復雜，融入人工智能技術也是迫在眉睫。

2.機械電子工程簡介

20世紀，學科的發(fā)展趨勢是各門學科的交叉滲透。21世紀，機電工程將電子、信息、智能化等融合起來，使機械工程有了新的理論和方法，進一步的開拓新的領域。早期的機械業(yè)主要依靠手工技術，在生產力水平低下的階段，不過使用性強；三十年代出現(xiàn)流水線，大批量生產，可是缺乏靈活性；如今的生產大多數(shù)要求周期短、生產靈活并且質量好，所以最經常使用的就是一機械電子工程為主要內容的FMS（柔性制造系統(tǒng)），基本可以達到所有的要求。

2.1機械電子工程的特點

相對于傳統(tǒng)的機械業(yè)，機械電子工程有這明顯的特點。如果就設計而言，機械電子工程沒有嚴苛的界限，在設計過程中也不是獨立的工程學科。機械電子工程會根據結構配置，把電子工程、計算機技術作為核心部分與制造、管理和生產加工有機地結合起來，利用基于信息的后入先出的模塊化方案來完成設計。

2.2機械電子產品的特點

機械電子產品結構簡單，組成元件少。以小巧的電子技術替代“傻大粗”的機械系統(tǒng)，縮小了產品的體積，又提高了產品性能。

機械電子工程把機械和電子技術有效結合，為了構成最優(yōu)系統(tǒng)?，F(xiàn)代的機械電子系統(tǒng)在“塊與塊”之間的動力聯(lián)系外，還有信息間的緊密聯(lián)系。生產改革的未來屬于懂得優(yōu)化機械電子系統(tǒng)的人，而在先進生產和制造的應用中，關于優(yōu)化已經更為迫切；在這些系統(tǒng)中，人工智能技術和先進的工藝制造系統(tǒng)必將組成以后工廠生產的關鍵工藝。

3.將人工智能技術融入機械電子工程

信息、物質和能量始終作用人類社會的方方面面。生產力低下時，人類為了生存，靠的是物質和能量；生產力提高以后，人類不光想著如何讓生存，還計劃著該如何發(fā)展，這就要依靠信息了。

鑒于如今面對的系統(tǒng)越來越復雜，所以要處理各種各樣的信息類型。在信息的獲取方面，會出現(xiàn)兩類不同的信息來源，一個是傳感器采集到的信息，一個是相關專家提供的語言信息。但是智能化處理是以知識信息為基礎的推理，含有復雜多變、模糊的特點。利用人工智能技術建立系統(tǒng)模型，經常使用的兩大方法就是模糊邏輯推理系統(tǒng)和神經網絡系統(tǒng)。

3.1模糊邏輯推理系統(tǒng)：模糊系統(tǒng)模擬人腦功能，應對語言信號，物理含義明確

3.2神經網絡系統(tǒng)：神經網絡系統(tǒng)模擬的是人腦結構，應對數(shù)字信號，只給出數(shù)值參考。

模糊邏輯推理系統(tǒng)和神經網絡系統(tǒng)在輸入輸出的處理上非線性映射有著相似的網絡結構形式，只有處理進程不一樣。二者在給定的條件下都可以以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù)。明顯不同的地方在于：

（1）映射方式不同：模糊邏輯推理系統(tǒng)主要實現(xiàn)域到域的映射；而神經網絡系統(tǒng)負責點到點的映射。

（2）精度不同：模糊邏輯推理系統(tǒng)的輸入輸出呈臺階狀，精度低；神經網絡系統(tǒng)呈光滑曲面，精度高。

（3）信息存儲方式不同：模糊邏輯推理系統(tǒng)已規(guī)則方式存儲；神經網絡系統(tǒng)以權系數(shù)分布方式存儲。

（4）連接方式不同：模糊邏輯推理系統(tǒng)每一次輸入只和原來的規(guī)則相關連接不穩(wěn)定，計算量較??；神經網絡系統(tǒng)每個神經元與前一級神經元都有聯(lián)系，連接固定，計算量大。

（5）結構不盡相同：模糊邏輯推理系統(tǒng)的隸屬度數(shù)反應的是模糊變量明確的物理意義；神經網絡系統(tǒng)對權系數(shù)不能做出物理解釋，意義不明確。

不論是神經網絡系統(tǒng)，還是模糊邏輯推理系統(tǒng)，有效地解決了認識應用系統(tǒng)的復雜性問題。如今，單一的人工智能技術已經不能滿足機械電子工程系統(tǒng)復雜性的需要。因此，眾多學者都認為綜合性的智能技術必將取代單一的智能系統(tǒng)。

4.機械電子工程與人工智能技術的完美整合

為了實現(xiàn)機械電子工程與人工智能技術完美結合，已經開始綜合多種智能技術利用互補相融的方法來體現(xiàn)不同智能技術的優(yōu)點，彌補各自的不足。模糊神經網絡系統(tǒng)是綜合智能技術的成功典范，一直是人工智能領域的熱點話題。模糊邏輯推理系統(tǒng)與神經網絡系統(tǒng)的融合方式大致分為兩種：

4.1功能互補型

功能互補就是把模糊邏輯推理功能插入神經元中，使得整個神經網絡系統(tǒng)同樣具有邏輯推理能力。

4.2功能相似型

采用神經網絡中神經元的非線性映射部分與模糊變量隸屬函數(shù)作用相似的融合，通過調整神經元輸出屬性來進一步實現(xiàn)函數(shù)的優(yōu)化。

5.總結

本文開始，簡要闡述了機械電子工程的特點，緊接著重點討論了人工智能技術，這主要囊括模糊邏輯推理系統(tǒng)和神經網絡系統(tǒng)在機械電子工程中的應用。機械電子工程是機械工業(yè)發(fā)展過程中開辟的新領域。數(shù)據信息的交換傳輸，是機械電子工程的重點，關于信息的采集、處理和使用是機械電子工程的關鍵。人工智能技術為機械電子工程的信息處理指明了新路徑。

參考文獻：

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作者簡介：

劉永剛（1976—），男，漢族，云南省文山市人，學歷：大學本科學歷，講師職稱，主要研究方向：機械電子工程。