機(jī)械電子工程中人工智能技術(shù)的有效運(yùn)用探究

王趙惠子

摘要：人工智能技術(shù)是新時(shí)代技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展的產(chǎn)物，已經(jīng)應(yīng)用于許多領(lǐng)域。人工智能主要是通過對人類智能的模擬和延伸來開發(fā)新產(chǎn)品和新技術(shù)。隨著人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新，它也可以廣泛應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)，機(jī)械設(shè)計(jì)和故障診斷，不僅可以降低機(jī)械領(lǐng)域的生產(chǎn)運(yùn)營成本，同時(shí)也提高了機(jī)械行業(yè)的安全系數(shù)和智能化程度，提高了機(jī)械應(yīng)用的范圍和深度。

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程;人工智能技術(shù);有效運(yùn)用

一、智能控制工程的工程概述

1.智能控制的概念

現(xiàn)在，在我國科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，控制工程已經(jīng)成為適應(yīng)社會生產(chǎn)力發(fā)展的技術(shù)之一，智能化已成為機(jī)械和電子工程的必然發(fā)展趨勢。目前，機(jī)械和電子工程的知識發(fā)展趨勢非常明顯，機(jī)械生產(chǎn)效果和技術(shù)水平的重要改進(jìn)是重要性能。為了生產(chǎn)安全和監(jiān)督，機(jī)械和電子工程中的知識控制工程的應(yīng)用有助于增加社會利益和保證安全生產(chǎn)。在傳統(tǒng)的控制工程中，計(jì)算機(jī)技術(shù)的控制理論主要應(yīng)用于實(shí)際技術(shù)，從工程的實(shí)際問題的角度出發(fā)，通過強(qiáng)化計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用來進(jìn)行自動(dòng)控制。數(shù)據(jù)模型和設(shè)定參數(shù)是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)工程控制的構(gòu)建的關(guān)鍵，也是構(gòu)建和應(yīng)用實(shí)際工程中最理想的控制系統(tǒng)的關(guān)鍵。智能控制工程學(xué)作為一種新的控制模式，其控制方法與傳統(tǒng)的控制工程學(xué)大不相同，主要用于模擬人腦的思考和思考過程，并導(dǎo)入自動(dòng)控制工程學(xué)。智能控制工程學(xué)相對于傳統(tǒng)的控制工程學(xué)來說有很大一部分優(yōu)點(diǎn)，這些優(yōu)點(diǎn)被人們所認(rèn)識，應(yīng)用于各種產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)，最廣泛地應(yīng)用于機(jī)械和電子工程學(xué)。

2.智能控制工程的應(yīng)用

控制工程學(xué)和傳統(tǒng)的機(jī)械工程學(xué)不同。機(jī)械電子工程學(xué)的設(shè)計(jì)對象是一個(gè)實(shí)用的合同，它面臨著自身的核心技術(shù)和各種應(yīng)用方法，控制工程學(xué)通過戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)目標(biāo)操作。其次，控制工程具有卓越的性能，可以解決復(fù)雜的問題。通過全面的機(jī)械技術(shù)、理論驗(yàn)證和實(shí)際應(yīng)用，可以獲得理想的效果。

3.控制工程在機(jī)械電子工程方向中的應(yīng)用

智能控制系統(tǒng)在機(jī)械和電子工程知識控制系統(tǒng)中的應(yīng)用是指人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的組合，人工智能模擬的實(shí)現(xiàn)和機(jī)械和電子工程中特定操作過程的控制。智能機(jī)器人可模擬人工操作模式以完成作業(yè)。本研究的目的是知識控制系統(tǒng)模擬人腦的思考模式，實(shí)現(xiàn)必要信息的獨(dú)立收集工作。因此，在信息化時(shí)代的背景下，社會生產(chǎn)的智能是各個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要趨勢。結(jié)合人工智能特征的智能控制系統(tǒng)有效地應(yīng)用于社會生產(chǎn)。與以往相比，不僅大大提高了生產(chǎn)效率，減少了手動(dòng)操作，還可以避免由于操作人員不當(dāng)造成的錯(cuò)誤，而且通過智能控制系統(tǒng)，可以嚴(yán)格管理生產(chǎn)操作的所有方面，有效地降低了成本。從使用魯棒控制應(yīng)用的角度來看，所謂的魯棒控制是設(shè)計(jì)滿足臂軌道要求的控制器。在制造工序中，一般選擇慢模式可變結(jié)構(gòu)控制方法，實(shí)現(xiàn)低速可變控制器的控制，選擇H的控制理論來研究穩(wěn)健性控制器，調(diào)整系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)。補(bǔ)償控制算法用于確?；瑒?dòng)膜的可變結(jié)構(gòu)和ho。通過控制理論的科學(xué)組合，有效地利用控制系統(tǒng)精確控制目標(biāo)軌道的操作過程，實(shí)現(xiàn)了電子和機(jī)械工程的良好操作。機(jī)械和電子工程學(xué)中模糊控制工程學(xué)的利用機(jī)械工程學(xué)的處理流程對于許多步驟和無聊的工作不充分。因此，使用傳統(tǒng)的控制方法直接提高作業(yè)者的工作壓力，選擇構(gòu)建模型的傳統(tǒng)控制方法，自動(dòng)控制效果往往不好。面對這個(gè)問題，研究人員選擇使用模糊控制來處理它。模糊控制的功能是簡化上述復(fù)雜問題。

二、人工智能在設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用范圍

目前機(jī)械設(shè)備故障的發(fā)展方向是多元化的，故障原因也更復(fù)雜，機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)也變得更加的精密，不同環(huán)節(jié)之間的聯(lián)系相對比較緊密。所以對于檢修和故障檢測工作來說，也面臨了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的檢測方式應(yīng)用的過程當(dāng)中。那么就可能會造成一些事故，無法進(jìn)行更加清晰的記錄，也無法得到有效的數(shù)據(jù)。但是利用人工智能的方式就有可以更加精確的進(jìn)行檢測，不斷的優(yōu)化其中的資源配置，利用系統(tǒng)程序展開相對復(fù)雜的計(jì)算，也能夠確保各種數(shù)據(jù)也能夠直接的記錄。

1.機(jī)械設(shè)計(jì)與制造

人工智能技術(shù)在機(jī)械的設(shè)計(jì)和制造當(dāng)中應(yīng)用也是比較有效的，無論是設(shè)計(jì)方面的工作還是需要完成的制造工作，都需要將圖紙作為重要的參考標(biāo)準(zhǔn)，除此以外還需要明確的就是機(jī)械零部件不同的結(jié)構(gòu)，包括組成這些機(jī)械零部件的情況，確保這些零部件之間也能夠彼此磨合共同工作。此外還需要明確零部件的不同尺寸，需得到更加精確的數(shù)據(jù)，確定了各種參數(shù)之后，才能對技術(shù)進(jìn)行利用，測量各種零部件的具體數(shù)據(jù)，盡量減少在設(shè)計(jì)應(yīng)用中出現(xiàn)的誤差狀況，比如說利用智能化的系統(tǒng)，就可以直接展示出來零部件內(nèi)部存在的一些結(jié)構(gòu)，這也借助了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的幫助，還可以將復(fù)雜的設(shè)計(jì)內(nèi)容直接轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦?。除此以外人工智能技術(shù)和數(shù)控技術(shù)的結(jié)合也是能夠產(chǎn)生一定效果的，能夠確保設(shè)備的故障，得到更加準(zhǔn)確的檢測和分析。

2.機(jī)械電子工程設(shè)備故障檢測

機(jī)械電子工程的設(shè)備一旦出現(xiàn)了故障問題，就可以利用人工智能技術(shù)及時(shí)的對內(nèi)部的結(jié)構(gòu)進(jìn)行展示，分析內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，及時(shí)的找出其中存在的故障。人工智能技術(shù)當(dāng)中的某部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以充分的判斷出設(shè)備出現(xiàn)的問題，不需要更多的去依賴模型，只要通過更加去有效的檢測，就可以讓人們再次明確故障出現(xiàn)的位置，使得設(shè)備能夠穩(wěn)定的運(yùn)行正常的工作，不可否認(rèn)在設(shè)備運(yùn)行的時(shí)候可能會出現(xiàn)故障問題，那么利用人工智能技術(shù)就可以及時(shí)的修復(fù)這些故障。人工智能技術(shù)提供相應(yīng)的故障解決方案以及應(yīng)急的措施，能夠最大限度地減少損失。

三、人工智能在設(shè)備故障檢測中的具體應(yīng)用

1.人工神經(jīng)理論

人工神經(jīng)理論在目前可以看出是一種典型的算法，數(shù)學(xué)模型支持是非常重要的，能夠發(fā)揮主要的作用。依據(jù)的主要是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能方面的技術(shù)手段，并且彼此之間的聯(lián)系是非常緊密的，所以說在現(xiàn)階段通過對于人工神經(jīng)理論的有效應(yīng)用，能夠確保這些信息能夠吸收的更加及時(shí)。人們對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)合理利用，也能夠使得在各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中都能夠普及這一網(wǎng)絡(luò)，在開展故障檢測工作的時(shí)候，就可以使用人工神經(jīng)理論，將多個(gè)神經(jīng)元和故障相互作用的原理進(jìn)行應(yīng)用和分析，從而找到出現(xiàn)故障的確切位置。

2.模糊集理論

所謂的模糊及理論是當(dāng)前應(yīng)用的理論思維當(dāng)中，一種常見的方式也是最為基本的一種方式，相對來看這種方式還是比較復(fù)雜的，里面涉及到的學(xué)科知識內(nèi)容比較多，但是也比較模糊。里面有邏輯學(xué)和模糊數(shù)學(xué)這兩種比較重要的學(xué)科。除此以外，還有一些其他方面的學(xué)科，并且這些學(xué)科之間的聯(lián)系還非常緊密，但是同樣具備模糊的特點(diǎn)。在這一理論當(dāng)中，不同的學(xué)科需要以集合的方式存在共同進(jìn)行應(yīng)用，因此就將多個(gè)學(xué)科的聯(lián)合叫做模糊及這一理論的隨機(jī)性不是很強(qiáng)，主要指的是事物本身存在的概念，相對來說比較模糊，可以分辨模型，計(jì)算出模糊數(shù)據(jù)，從而獲得相關(guān)的知識。利用這種方式對故障設(shè)備進(jìn)行檢測，可以及時(shí)的對比檢測的結(jié)果以及出現(xiàn)的故障，更好的解決故障問題。

結(jié)束語：

綜上所述，本文闡述了機(jī)電工程和人工智能技術(shù)的概念，并分析了兩者結(jié)合和策略過程中存在的問題，從識別技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)和控制技術(shù)等方面，如人工智能的應(yīng)用，在生產(chǎn)和應(yīng)用的過程中，未來還應(yīng)更加重視利用人工智能控制技術(shù)來提高工業(yè)生產(chǎn)的準(zhǔn)確性，要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，還應(yīng)積極完成產(chǎn)業(yè)升級，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，為我國智能機(jī)電工程做出貢獻(xiàn)。

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