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    機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)性研究

    2020-03-11 18:01:24廖津民
    科學(xué)與財富 2020年34期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械電子工程相關(guān)性人工智能

    廖津民

    摘 要:機(jī)械電子工程領(lǐng)域是我國傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)學(xué)科,也是影響我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè),關(guān)系著人們的生產(chǎn)生活方式。近些年來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展,以信息技術(shù)為依托的人工智能技術(shù)逐漸開始影響各行各業(yè),因此,將人工智能技術(shù)引入到機(jī)械電子工程領(lǐng)域相關(guān)產(chǎn)業(yè),以解決傳統(tǒng)機(jī)械領(lǐng)域的疑難問題為目的,以推動學(xué)科之間的協(xié)同發(fā)展為手段,本文通過對機(jī)械電子工程領(lǐng)域的發(fā)展特點及發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究與總結(jié),并對當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢和發(fā)展特點進(jìn)行歸納,總結(jié)出當(dāng)前人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用,對兩門學(xué)科之間的相關(guān)性進(jìn)行研究與分析,總結(jié)出學(xué)科協(xié)同發(fā)展的方向與趨勢。

    關(guān)鍵詞:機(jī)械電子工程;人工智能;相關(guān)性

    引言:傳統(tǒng)的制造業(yè)依賴于機(jī)械加工,車間裝配等方式來完成生產(chǎn)過程。隨著電子工程技術(shù)的發(fā)展,提出了機(jī)械電子工程學(xué)科來完成初級的自動化生產(chǎn)。而人工智能技術(shù)是新時代的產(chǎn)物,為傳統(tǒng)的機(jī)械工程領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展方向。

    一、機(jī)械電子工程特點及發(fā)展現(xiàn)狀

    機(jī)械電子工程技術(shù)是以機(jī)械專業(yè)為基礎(chǔ),將電子工程相關(guān)學(xué)科、控制相關(guān)技術(shù)相融合而構(gòu)建的學(xué)科,是一門綜合性學(xué)科,涵蓋了多個學(xué)科的基礎(chǔ)知識。與傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)計相比較,機(jī)械電子工程學(xué)科更注重機(jī)械和電子兩門學(xué)科的融合,以及通過信息化的方式實現(xiàn)信息上的交互,都是基于智能化的處理。傳統(tǒng)的機(jī)械電子元器件,構(gòu)成較為簡單,內(nèi)部涉及的工藝與控制算法較為簡單,新時代的機(jī)械電子工程技術(shù)涵蓋了復(fù)雜了控制算法和運(yùn)算方法,以精細(xì)化、高品質(zhì)、高效率地實現(xiàn)運(yùn)動為目標(biāo),以提高運(yùn)算性能、減少運(yùn)行時間為要求,因此,機(jī)械電子工程領(lǐng)域逐漸走向智能化的發(fā)展方式。

    隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前發(fā)展,推動了新一代機(jī)械電子工程技術(shù)的向前發(fā)展。機(jī)械電子工程的發(fā)展可以根據(jù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)劃分為以下幾個階段:初級階段,該階段主要依賴于人類手工完成生產(chǎn)工作,人民的勞動水平代表著機(jī)械工業(yè)的整體運(yùn)行效率;第二階段,伴隨著勞動力的不斷解放,工業(yè)革命推動了機(jī)械工程領(lǐng)域的改革,進(jìn)一步提升了機(jī)械生產(chǎn)力,但此階段生產(chǎn)力水平的發(fā)展依然落后于社會時代發(fā)展的需求;第三階段,機(jī)械電子轉(zhuǎn)型階段,在該階段,機(jī)械電子工程技術(shù)的發(fā)展顛覆了傳統(tǒng)機(jī)械理念,科技的進(jìn)步促進(jìn)了機(jī)械電子工程以更加靈活、方便的生產(chǎn)方式發(fā)展,工作效率和生產(chǎn)質(zhì)量得到了快速發(fā)展。

    二、人工智能技術(shù)特點及發(fā)展

    (一)人工智能技術(shù)的特點

    人工智能技術(shù)新時代提出的計算機(jī)學(xué)科的一個分支,包含了體現(xiàn)人的意識、思維的智能化的概念,因此,美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的學(xué)者溫斯頓教授提出,人工智能學(xué)科是一門自主學(xué)習(xí),表示一種如何表達(dá)知識、如何獲取知識、如何運(yùn)用知識的學(xué)科,即是一門通過計算機(jī)相關(guān)算法來研究人類相關(guān)運(yùn)動、思考的規(guī)律的學(xué)科,打造出具有類人特性的、智能化的系統(tǒng),通過軟件與硬件相結(jié)合的方式來模擬人類思考方式和智能行為。

    (二)人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

    人工智能技術(shù)的發(fā)揮從提出到發(fā)展實踐可以概括為以下幾個階段,第一階段,萌芽初期,該階段來源于17世紀(jì)的馮諾依曼計算機(jī)的首次提出,引起了各個國家的學(xué)者對于計算機(jī)學(xué)科的研究與討論,人類開始進(jìn)入信息化的時代,此階段也是人工智能發(fā)展的初期階段,該階段的發(fā)展特點是相關(guān)計算機(jī)理論的提出和相關(guān)技術(shù)的探索,為后期人工智能技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。第二階段是初級階段,該階段是基于計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,人們首次提出了人工智能這門學(xué)科,該階段人工智能技術(shù)的發(fā)展主要基于相關(guān)理論的證明和博弈上,該時期的研究成果包括LISP語言等,相較于第一階段,該階段,人工智能的發(fā)展引導(dǎo)越來越多的學(xué)者提出創(chuàng)造出一臺具備人的智能決算活動的設(shè)備。第三階段,快速發(fā)展階段,第三發(fā)展階段與第二發(fā)展階段之間,人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一段瓶頸期,人們受限于軟、硬件條件的發(fā)展,人們只能采用簡單的映射手段來進(jìn)行推進(jìn),無法推動邏輯思維方向的發(fā)展。該階段,諸多學(xué)者對人工智能結(jié)合各個領(lǐng)域的研究,人工智能技術(shù)逐漸滲透到各個學(xué)科、各個領(lǐng)域,將人工智能技術(shù)推向應(yīng)用。第四階段:穩(wěn)步發(fā)展階段,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展在該階段近一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展,將人工智能技術(shù)逐漸推向分布式、多主體的趨勢,人工智能技術(shù)在醫(yī)療圖像處理、大數(shù)據(jù)分析、智能預(yù)測等方面表現(xiàn)出運(yùn)算的高效性和實用性,能夠在不確定環(huán)降下對未知環(huán)境進(jìn)行感知與判斷的智能化算法,使得人們不斷開始了智能大腦、智慧交通、智能醫(yī)療、自動駕駛等多方向的研討。

    三、人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用

    伴隨著網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的飛速發(fā)展與廣泛普及,標(biāo)志著人們已經(jīng)步入信息化的時代,而人工智能技術(shù)是構(gòu)建信息化社會的技術(shù)手段,其中人工智能領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)學(xué)模型的提取與建立,設(shè)備故障的自動診斷等技術(shù)在實際應(yīng)用中具有廣泛的研究價值與商業(yè)價值。在機(jī)械電子工程領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用人工智能技術(shù),可通過構(gòu)建故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)主要由機(jī)械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、知識處理以及專家系統(tǒng)人機(jī)界面等組成,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡潔且穩(wěn)定性良好,診斷系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)。

    電子信息技術(shù)的發(fā)展也推進(jìn)了機(jī)械工業(yè)領(lǐng)域的有效發(fā)展,同時也面臨相應(yīng)的問題,例如如何穩(wěn)定的保證機(jī)械電子設(shè)備建立輸入與輸出的相關(guān)性是一個較為困難的問題。在傳統(tǒng)機(jī)械領(lǐng)域中,采用數(shù)學(xué)推導(dǎo)等方式來計算輸出與輸入變量之間的相關(guān)關(guān)系,需要以此來建立規(guī)則庫和學(xué)習(xí)兩種方式實現(xiàn)精準(zhǔn)計算。但是,傳統(tǒng)的計算方法局限于線性的、定常的相關(guān)問題,對于多維度、復(fù)雜、不確定性的系統(tǒng)則無法獲取精確的解,因此,面對此種問題,依靠基于不確定關(guān)系的運(yùn)行程序才可以實現(xiàn)對輸入與輸出關(guān)系的模擬。在新時代中,各個領(lǐng)域運(yùn)行所依賴的系統(tǒng)構(gòu)成是復(fù)雜、多元的,需要同時接收來自不同信號源、不同載體、不同形式的數(shù)據(jù)信息,而系統(tǒng)也面臨著同時處理紛雜數(shù)據(jù)的問題。

    近些來,伴隨著深度學(xué)習(xí)、人臉識別技術(shù)、自然語言處理、云計算、腦機(jī)接口等技術(shù)的飛速發(fā)展使得人工智能技術(shù)逐漸滲入到人們的日常生活與學(xué)習(xí)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是通過模擬人體內(nèi)神經(jīng)元的方式來實現(xiàn)對輸入信號的分析,通過對實驗數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練來獲取逐漸精確的預(yù)測值,該方式應(yīng)用較多的場合是對圖片,該技術(shù)的特點是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量足夠充足,選取合適的參數(shù)即可達(dá)到近似98%的準(zhǔn)確率。模糊推理系統(tǒng)是采用一種模擬近似人腦功能來實現(xiàn)對信號的解析。以上兩種技術(shù)都可以實現(xiàn)對機(jī)械電子工程系統(tǒng)的輸入與輸出進(jìn)行計算。在實際應(yīng)用過程中,主要有幾個方面的不同,(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部計算方式是一種黑匣子的方式,只能通過修飾參數(shù)來實現(xiàn)輸出結(jié)果的精確性,而模糊推理系統(tǒng)具有明確的理論依據(jù)性。(2)系統(tǒng)輸入輸出精度上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的精度較高,而模糊推理技術(shù)的系統(tǒng)精度相比較低一些;(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用分布式的方式來對信息進(jìn)行存儲,模糊推理系統(tǒng)采用規(guī)則式的方式實現(xiàn)對信息的存儲。

    四、總結(jié)與展望

    在現(xiàn)代機(jī)械電子工程發(fā)展的嶄新階段,人們致力于將綜合性較強(qiáng)的人工智能系統(tǒng)引入到研究與實踐中,時代的進(jìn)步帶來了學(xué)科之間的相互促進(jìn)與發(fā)展,只有不斷的實現(xiàn)學(xué)科之間的結(jié)合與促進(jìn),才能夠充分的發(fā)揮學(xué)科各自的優(yōu)勢,解決學(xué)科內(nèi)部本身的發(fā)展制約,綜上,人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的發(fā)展,在解放生產(chǎn)力,提高生產(chǎn)效率的同時,也推動了機(jī)械工業(yè)整體上的智能化水平。

    參考文獻(xiàn):

    [1]穆柄廷.機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)性研究[J].湖北農(nóng)機(jī)化,2020(09):129-130.

    [2]余海超.機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)性研究[J].科技風(fēng),2020(03):159.

    (馬來西亞世紀(jì)大學(xué)(SEGI University)? 吉隆坡 哥打白沙羅 47810)

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