人工智能技術(shù)在機械領(lǐng)域中的應(yīng)用探討

徐士元

【摘 要】近年來，經(jīng)濟快速發(fā)展，社會不斷進步，現(xiàn)代科技的進步使人工智能逐漸應(yīng)用到機械領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)在解決機械系統(tǒng)制造問題、遠程控制和故障診斷方面具有非常顯著的效果。因此，文章從機械設(shè)計、機械制造、機電工程三大角度出發(fā)，探討人工智能技術(shù)在這三種領(lǐng)域中的應(yīng)用方向。人工智能可以通過模擬人的智能，研究和開發(fā)一些高科技產(chǎn)品，幫助機械行業(yè)面對日益激烈的競爭。通過研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等具有智能性的機械設(shè)備，不斷提高機械領(lǐng)域的競爭力，文章對人工智能技術(shù)在機械領(lǐng)域中的時間運用展開簡要探討。

【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù);機械;應(yīng)用

引言

機械加工制造行業(yè)是社會發(fā)展的基礎(chǔ)性行業(yè)，隨著社會經(jīng)濟水平和科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升，機械加工行業(yè)面臨著技術(shù)優(yōu)化、精度提升、效率提高等眾多要求，機械行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級成為了新時期的重要工作也是必須工作。從20世紀80年代開始，我國的機械制造技術(shù)開始進入快速發(fā)展時期，隨著數(shù)控制造設(shè)備的引進，機械加工行業(yè)的制造效率和制造能力得到了快速提升，如今我國的機械加工行業(yè)已經(jīng)基本上實現(xiàn)了數(shù)控化生產(chǎn)，但與發(fā)達國家的生產(chǎn)水平相比，在制造環(huán)節(jié)、生產(chǎn)管理、人力資源等方面仍存在較大的差距，從機械加工業(yè)的世界技術(shù)來看，智能化機械加工已成為當前的主流，利用信息收集、智能處理、仿真模擬、柔性加工、數(shù)據(jù)共享等先進技術(shù)，能夠有效提高機械加工的效率，使機械加工的能力更上一個臺階。

1關(guān)于人工智能技術(shù)

人工智能主要是建立在計算機技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、無線網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、仿真模擬技術(shù)、智能化控制技術(shù)等多個現(xiàn)代信息化技術(shù)基礎(chǔ)上所研發(fā)和應(yīng)用的智能化技術(shù)，其是屬于計算機技術(shù)中不可缺少的重要組成部分，同時也是計算機領(lǐng)域中具有代表性且有著良好發(fā)展前景的新時代科學(xué)技術(shù)，是在充分掌握智能化本質(zhì)的前提下，仿照人類意識和思維，對人類的意識與思維進行模仿，并運用到智能設(shè)備控制中，具備較高的模擬仿真功能水平。人工智能具有著明顯的綜合性特征，其研究領(lǐng)域主要包含了虛擬現(xiàn)實技術(shù)、語音識別技術(shù)，同時，其研究也涉及到各種不同學(xué)科專業(yè)領(lǐng)域的知識交叉，有著較高的復(fù)雜性。人工智能技術(shù)誕生的時期是屬于計算機高速發(fā)展的階段，此時，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機技術(shù)、信息技術(shù)應(yīng)用剛剛開始大范圍推廣和應(yīng)用，而這一時期社會生產(chǎn)方式也發(fā)生了巨大的變化，信息化建設(shè)水平日漸提升，這也為人工智能技術(shù)在生產(chǎn)中的應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)。如今，人們生活中隨處可見人工智能技術(shù)的應(yīng)用，例如智能化家居、電器智能化控制，甚至工業(yè)生產(chǎn)中也開始應(yīng)用了人工智能技術(shù)，在智能化生產(chǎn)設(shè)備和相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)上，逐漸開發(fā)出了人工智能軟件，但目前由于受到技術(shù)水平限制，機械設(shè)計制造及其自動化中人工智能技術(shù)應(yīng)用仍然屬于小范圍內(nèi)測試，其整體技術(shù)開發(fā)仍處在探索階段。

2人工智能技術(shù)在機械領(lǐng)域中的應(yīng)用探討

2.1增強智能管理技術(shù)

工程機械的工作是復(fù)雜且全面的，實現(xiàn)智能管理技術(shù)，可以實現(xiàn)工程機械的系統(tǒng)性管理，從而提升機械系統(tǒng)的條理性，提升工程機械的施工質(zhì)量。在工程機械工作中，必須增強智能管理技術(shù)，從而應(yīng)對復(fù)雜的機械系統(tǒng)。因為工程機械涉及的系統(tǒng)和設(shè)備很多，因此，施工人員需要做好對設(shè)備的優(yōu)化配置，實現(xiàn)效率的最大化。盡管當下機械工程數(shù)量增加且更加復(fù)雜，但是使用智能管理技術(shù)，就能實現(xiàn)對機械工程的遠程控制，從而及時對系統(tǒng)進行快速控制，幫助工作人員針對現(xiàn)場施工情況進行分析，從而作出合適的施工對策，從而提升施工的效率。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

顧名思義，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過各部分的神經(jīng)配合將一系列數(shù)據(jù)進行輸入和輸出。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，機械的輸入和輸出都需要標準化的量，輸出值是輸入值的非線性函數(shù)，其量子可以通過各神經(jīng)元的權(quán)重進行調(diào)整和改變。通過獲取某一部分的權(quán)重比來達到期望的輸出值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有強大的數(shù)值計算方法，且可以通過已知的數(shù)據(jù)和模式樣本來映射學(xué)習(xí)者和獲得者之間的關(guān)系，這一過程實際上是對人類思維的再模擬。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有超強的容錯性和原則性。因此，其可以在系統(tǒng)內(nèi)進行自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、處理復(fù)雜模式等多種功能，還可以利用聯(lián)想、魯棒、推測等檢測龐大機器系統(tǒng)中的多重故障和突發(fā)性故障。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以作為機械故障診斷的分類器，通過模式識別角度和預(yù)測角度，對機械系統(tǒng)的故障進行動態(tài)預(yù)測。

2.3云計算技術(shù)

傳統(tǒng)的人工智能的計算能力受到程序制造者和設(shè)計者的能力限制，其實施中常存在著一定的不合理因素，而云計算雖然也是分步式計算的一類，但其具備著顯著的網(wǎng)絡(luò)化特征，能夠利用網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)效用計算、負載均衡、并行計算等復(fù)合式運算，云計算能夠?qū)⒃緩?fù)雜的計算程序分解成為多個小計算程序，再通過眾多的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器計算后進行反饋，從而實現(xiàn)在極短的時間內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的計算處理。計算技術(shù)在機械加工利用的應(yīng)用不僅優(yōu)化了智能加工過程的運算能力，還降低了計算機服務(wù)器等設(shè)備的購置成本，使智能技術(shù)的計算能力擴展實現(xiàn)了無限提升的可能。

2.4人工智能在機械設(shè)計制造及其自動化中故障診斷的應(yīng)用

機械設(shè)計：制造及其自動化過程有著較高的復(fù)雜性，而且對各項數(shù)據(jù)有著極為精確的要求，需要經(jīng)常進行數(shù)據(jù)計算，例如在進行建模和論證過程中，需要應(yīng)用多種計算公式和推導(dǎo)、演算，如果在這一過程中全部進行手工計算，不但需要花費大量的時間，同時在計算誤差方面也會有著很高的錯誤率，對生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量都會帶來嚴重的影響，所以，需要運用人工智能技術(shù)的精準化和計算速度進行自動化歸納與信息分類，確保計算結(jié)果的精確性和準確性。也能夠快速完成計算。而且在機械設(shè)計制造及其自動化過程中，各項設(shè)備的運行狀態(tài)也能夠在人工智能技術(shù)運用下進行準確的診斷，利用人工智能技術(shù)中人機交互界面進行機械運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，并運用正向推理規(guī)則和推理機制診斷結(jié)果分析，一旦出現(xiàn)異常，能夠快速進行智能化自動化調(diào)整。

3人工智能技術(shù)在機械領(lǐng)域中的發(fā)展方向

在未來，人工智能技術(shù)會隨著生物工程和科技的不斷更新，獲得更多的發(fā)展機遇。因此，機械領(lǐng)域可以運用人工智能技術(shù)中的超聲波傳感技術(shù)、自動識別技術(shù)、激光掃描技術(shù)等獲得更高質(zhì)量的發(fā)展。首先，在超聲波傳感技術(shù)中，機械可以實現(xiàn)對距離的精準測量和精準控制，以此提高機械設(shè)備的智能化程度;其次，在自動識別技術(shù)中，機械可以通過人工智能技術(shù)的支持，遠程接受操作人員的指令，通過判斷和推理遠程指令，提升機械運行的效率;最后，機械可以利用激光掃描技術(shù)，提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蜏蚀_性。另外，機械領(lǐng)域還可以抓住人工智能仿生性的特點，研究機器視覺系統(tǒng)，模擬人眼來進行機器的測量和判斷，依據(jù)像素亮度、顏色等信息將目標轉(zhuǎn)換成信號，控制現(xiàn)場設(shè)備的動作。由于機械在運行過程中會受粉塵、實際場地的影響，因此傳輸數(shù)據(jù)的準確性有待考量，而人工智能的加入，可以幫助機械在特定的時間內(nèi)選擇特定的測量方法，保證數(shù)據(jù)的精準性。人工智能技術(shù)在現(xiàn)階段已經(jīng)成為一種趨勢，機械領(lǐng)域需要正視這一機遇，通過深入研究其在機械領(lǐng)域中的應(yīng)用和技術(shù)發(fā)展，在機械制造、機電工程方面取得技術(shù)性的突破，提高機械制造企業(yè)的市場競爭力，讓人工智能和機械技術(shù)有效融合，打造智能化的科技產(chǎn)品。

結(jié)語

目前機械制造行業(yè)能夠為各工業(yè)企業(yè)提供大量的機械設(shè)備、零部件產(chǎn)品，所以，機械制造行業(yè)是實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)代化、工業(yè)自動化的基礎(chǔ)。因此，要想實現(xiàn)機械設(shè)計制造及自動化水平的整體提升，就必須要應(yīng)用人工智能，將其融入到機械生產(chǎn)制造過程中。

參考文獻：

[1]趙從佳.人工智能技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用[J].精品，2019（8）：225.