人工智能技術在機電領域的應用

廖凱凱 姚宣

摘 要：隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，我國機電領域取得了長足的進步，特別是人工智能技術在機電領域的廣泛應用，從根本上改變了機械電子工程發(fā)展的方式，將我國機電事業(yè)推向了一個新的發(fā)展高度。因此，研究和探討人工智能技術在機電領域的應用，具有非常重要的現(xiàn)實意義?；诖耍疚膹娜斯ぶ悄芗夹g和機械電子工程的基本情況入手，詳細闡述了機電領域中人工智能技術的應用模式，希望本文能為相關研究提供豐富和補充。

關鍵詞：人工智能技術;機電領域;機電技術

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）02-0042-02

近年來，我國科學技術得到了突飛猛進的發(fā)展，極大地促進了機電行業(yè)的轉型升級。而人工智能技術在機電領域的廣泛應用，更是將機械電子工程推向了一個新的發(fā)展階段。目前，機電技術被廣泛地應用到了社會經(jīng)濟發(fā)展的各個領域，人工智能更是受到人們的廣泛關注，我國機電行業(yè)要想取得更好的發(fā)展，就必須不斷地提升機械電子工程的智能化水平，加大對人工智能技術的研發(fā)力度，提高機電領域中人工智能技術的應用程度，只有這樣機電行業(yè)才能夠取得更好的經(jīng)濟效益。因此，對人工智能技術與機電技術的融合發(fā)展進行研究，非常必要。

1 人工智能技術與機械電子工程

1.1 機械電子工程

機械電子工程作為一門綜合性學科，涵蓋了智能、電子、管理、信息等多個學科領域。該學科起源于20世紀，主要經(jīng)歷了三個發(fā)展階段：第一個階段是初級階段，主要利用人工進行機械作業(yè)。第二個階段是流水線作業(yè)階段，工人只負責自己環(huán)節(jié)的工作，不需要掌握全部工序。第三個階段是機械電子產業(yè)階段，人工智能技術被廣泛地應用到機電領域中，大大提高了工作效率。近幾年來，伴隨著智能技術的快速發(fā)展，機械電子工程逐漸向著智能化的方向發(fā)展。截至今天，機械電子工程的核心囊括了機械工程、計算機技術和電子工程等，可以說，機械電子工程就是多項技術有機融合的產物。

1.2 人工智能技術

人工智能是計算機科學、綜合控制論、語言學、心理學等多個學科交叉融合的產物，它是以計算機技術為基本載體，對原有計算機功能進行深入應用和探究而形成的一門新型智能學科。隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，人工智能技術逐步從不成熟走向成熟，其大致經(jīng)歷了以下幾個發(fā)展階段。一是起步階段。這一階段的人工智能技術以博弈、語言翻譯、證明等為主要研究方向。二是轉折階段。這一階段的人工智能研究開始涉足自然化語言理解、計算機領域、機器人和專業(yè)系統(tǒng)等方面。三是快速發(fā)展階段。該階段重點發(fā)展的領域是知識工程建設，在計算機視覺、基礎常識、分布式人工智能等方面發(fā)展較好。同時，該階段研究的主體逐步由單一個體向分布式主體演變，但在整體發(fā)展形勢方面還較為單一?？偟膩碚f，目前的人工智能技術是一項兼有實用性和復雜性的智能化技術。

2 人工智能技術在機電領域的應用

2.1 在裝配制造及控制中的應用

一是人工智能技術在裝配制造中的應用。每一種產品都是由各種零部件構造而成的，把種類繁多的零部件裝配在一起組成一個新的產品，這個過程被稱之為配置任務。將人工智能技術應用在專家系統(tǒng)的裝配制造過程中能夠為企業(yè)帶來非?？捎^的經(jīng)濟效益。例如：應用了人工智能的第一個專家系統(tǒng)——DEC公司的XCON專家系統(tǒng)，目前每年就可以給DEC公司帶來大約為1.5億美元的巨大盈利收入。

二是人工智能技術在控制方面的應用。應用了人工智能的專家系統(tǒng)可被廣泛的應用到機電一體化設備的控制方面，其能發(fā)揮非常重要的作用。目前，該項技術已經(jīng)在數(shù)控機床、伺服控制、加工中心和其他的控制領域中得到了有效應用。成功的案例包括：為控制機械手，AT&T;公司研發(fā)出了可以設置在單個芯片上的專家系統(tǒng)。芯片最早的是16條規(guī)則的ROM，處理規(guī)則與數(shù)據(jù)的推理機和控制器利用2.5um線寬的CMOS工作，應用面積僅占芯片的四分之一，改為應用1.5um線寬以后能容納256條規(guī)則，利用模糊邏輯建立規(guī)則，速度能提高至8萬LISP，是常規(guī)專家系統(tǒng)速度的1000倍。

2.2 在神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)中的應用

人工智能技術應用于神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的主要表現(xiàn)形式是人工神經(jīng)系統(tǒng)，人工神經(jīng)系統(tǒng)的主要工作原理就是利用人工智能的方法對人的神經(jīng)系統(tǒng)進行模擬，形成電子信息系統(tǒng)，再將這些信息利用遍布式方式進行有效儲存。通過模擬神經(jīng)元的方式，大大提高了系統(tǒng)運行的智能化程度。具體的表現(xiàn)形式為：通過模擬各個結構，深入分析數(shù)字化信息，再對結果進行分析，獲得具體的參與值，最后得到需要的關聯(lián)函數(shù)。神經(jīng)元的結構緊密而固定，這一結構特性大大提高了原有神經(jīng)系統(tǒng)的智能化程度，因而可以計算和處理較為復雜的數(shù)據(jù)信息。

人工智能技術在機電領域的的另一個重要應用就是模擬推理系統(tǒng)，即利用模糊集合論構建完整的系統(tǒng)。在機械電子工程中應用模糊推理系統(tǒng)后，能夠有效模擬人腦的基本功能，并輸出相應的語言信號，然后通過網(wǎng)絡化分析得到有關函數(shù)值，因此，在機電領域中，模糊推理系統(tǒng)的應用非常廣泛。

神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)進行比較，相同的地方是：這兩個系統(tǒng)都是利用網(wǎng)絡結構形式以任意精度接近連續(xù)函數(shù)。不同的地方是：模糊推理系統(tǒng)較之神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)擁有更為明確的物理意義;模糊推理系統(tǒng)存儲信息的方式是規(guī)則方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)存儲信息的方式則為分布式;模糊推理系統(tǒng)的計算量很小，而神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的計算量非常大;神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)映射的是點與點之間的關系，而模糊推理系統(tǒng)映射的是區(qū)域與區(qū)域之間的關系，因此與神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)相比較，模糊推理系統(tǒng)在精確性方面的表現(xiàn)要差一些。

此處以飛機動力地面模擬控制為例，談一下人工智能技術在機械電子工程中的具體應用。在飛機地面模擬系統(tǒng)中融入人工智能技術，需要將機械、電氣、液壓等技術進行有效融合，構建模擬運行模式，用液壓伺服代替?zhèn)鹘y(tǒng)的飛機發(fā)動機，測試飛機整體的應用性能。通過模擬運行，可以獲得相應的推動力。因為飛機動力地面模擬系統(tǒng)的實際結構非常復雜，很難滿足控制方法的要求，而將機械電子工程與人工智能技術進行有效結合以后，就可以構建完整的飛機動力模型系統(tǒng)。

2.3 在熱模鍛壓力機管護中的應用

熱模鍛壓力機在生產過程中會受到多種因素的影響，導致各種故障出現(xiàn)，例如：電流值太高、潤滑故障等，造成這些故障的原因是多種多樣的?？衫靡?guī)則推理與案例相結合的方式對故障進行診斷。技術人員針對診斷熱模鍛壓力機生產過程中的問題，利用知識庫中儲存的各種知識經(jīng)驗，分析熱模鍛壓力機的運行信息和基本參數(shù)值，然后根據(jù)儲存在數(shù)據(jù)庫中的故障案例處理情況，判定應當如何處理故障。

假如生產過程中出現(xiàn)的故障與實際故障征兆相對應，就能利用現(xiàn)有的故障轉化規(guī)則診斷具體的故障現(xiàn)象。技術人員通過搜尋知識庫中的各個故障規(guī)則，就能找到故障源頭，并根據(jù)故障源頭信息制定有效的解決方案。利用針對性推理的方法，可對各種故障現(xiàn)象進行推理，并在故障中找到相應的信息來加以驗證。假如通過實際推理沒能發(fā)現(xiàn)與之匹配的固定規(guī)則，就需要利用案例推理方法對各種已知信息進行推理，并選取有代表性的案例加以應用。假如案例內容與故障之間不具有相似性，應更改案例內容，并重新將案例儲存在資源庫中。

在利用案例推理方式時，技術人員重點結合積累的經(jīng)驗和有關理論實踐知識，運用具體的案例解答有關問題。與此同時，需要全面檢索案例庫內容，并對不同案例加以對比，得到案例預案，然后選擇最為吻合的案例來解決問題。

2.4 在故障診斷系統(tǒng)中的應用

現(xiàn)階段，機電領域可構建以CBR和RBR為基礎的機械故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括診斷規(guī)則庫、機械故障案例庫、故障診斷數(shù)據(jù)庫等多個組成部分。

規(guī)則庫、案例庫和數(shù)據(jù)庫都屬于人工智能機電設備的知識庫，對系統(tǒng)開展推理的知識部分是規(guī)則庫，在開展推理時應有圖形結合，這些內容主要由數(shù)據(jù)庫提供。案例庫作為基礎始終存在于規(guī)則中，案例庫能在自動生成的情況下促使形成規(guī)則庫。檢查、獲取和維護知識都離不開數(shù)據(jù)庫的支持，最后促使實現(xiàn)保障方案并達到智能分析的目的。

在智能保障系統(tǒng)中故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測始終是作為基礎和核心存在的，在這一過程中主要對機電設備運行狀況進行檢測，機電設備的每一個組成部分都能在這一過程實現(xiàn)被監(jiān)測的目標，最大限度地提升了診斷的效率。

這樣的專家系統(tǒng)所采用的結構設計能夠更好地獲得各個領域的專業(yè)知識，有助于整合收集不同案例。知識處理模塊主要包括可信度模塊、權值計算模塊、案例生成模塊等，其基本功能是獲取各種基礎知識信息，再利用系統(tǒng)符號生成有關的案例。該類診斷系統(tǒng)的具體應用過程為：用戶借助人機界面端口將有關數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)內部，該系統(tǒng)根據(jù)預先設定的規(guī)則，再利用推理機制得出有關診斷結果，并在這個過程中對專家診斷系統(tǒng)進行進一步的完善。

2.5 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡

一是模糊邏輯與控制。屬于模糊概念的所有對象都叫做模糊集合。比如“XX是中年人”，該中年人就為模糊集合，而基于此的邏輯就是模糊邏輯。模糊邏輯能實現(xiàn)以較少代價傳遞足夠多的信息，可對復雜事物做出有效的處理和判斷。具體應用主要包括以下幾個方面：其一是為減少生產成本，利用性能低的微處理器和便宜的傳感器時，使用模糊控制可起到良好控制效果;其二是根據(jù)模糊控制的特點，可在噪聲大的場所環(huán)境使用模糊控制;其三是由于模糊控制綜合各種直覺經(jīng)驗，在大慣性、純滯后、參數(shù)漂移大的不確定非線性分布參數(shù)系統(tǒng)中，模糊控制可發(fā)揮可靠地控制作用。

二是神經(jīng)網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡可高度模擬人類腦細胞連接，在輸入信號激活神經(jīng)元時，可經(jīng)過神經(jīng)回路輸出信息。神經(jīng)網(wǎng)絡具有聯(lián)想記憶和學習能力，其可以在學習基礎上在信號輸入后預期產生輸出。假如某一信息回路未曾學習，神經(jīng)網(wǎng)絡也可合理得出輸出。

3 結語

總而言之，近年來我國的科學技術和社會經(jīng)濟都得到了突飛猛進的發(fā)展，機電技術也越來越廣泛地應用到了社會生產生活的各個領域。與此同時，人工智能技術快速崛起，其觸角已經(jīng)延伸到了各行各業(yè)，在機電領域同樣得到了廣泛的應用，并極大地推動了機械電子工程的發(fā)展，使其上升到了一個新的發(fā)展高度?？梢灶A見，在不久的未來，隨著人工智能技術與機械電子工程的進一步融合發(fā)展，機電領域的人工智能化水平會更高，人們的生產生活也會變得更加便捷高效。

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