摘要：以智能化为核心，人类迎来了第四次工业革命：人工智能。近年来我国的人工智能产业发展迅猛，智能芯片、信息处理、深度学习等多项技术处于世界水平。随着我国科学技术不断进步，机械工程行业也在不断发生变革，逐渐由传统的机械工程向电子智能化机械工程方向发展，因此人工智能技术在机械电子工程领域的应用和推广必将成为机械电子工程未来主要发展方向。通过运用人工智能技术能够有效的推动机械电子工程的进一步发展，及时的查找各种机械工程故障，从而确保机械电子工程智能化、高效化运转。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；应用
引言
当前随着社会科学技术的不断发展，社会生产力的不断进步，各个专业之间的联系逐渐加强，为行业之间的融合和共同发展奠定良好的基础。机械电子工程的发展也将传统的科学技术与现代化的电子技术有机融合在一起，在日常的生活中被广泛应用，朝着人工智能的方向发展。
1人工智能以及机械电子工程相关概述
1.1人工智能
人工技能智能依靠于计算机功能为基本载体，是在计算机原有功能基础上进行深入探究和应用的新型智能学科。目前智能技术的发展中主要融入了信息论、控制学、心理学、生物学等知识，属于综合性学科。随着我国科学技术的快速发展，人工智能技术也经历了不同的发展时期。在初步发展时期，人工智能技术的研究领域主要是语言翻译、博弈、证明等。在转折阶段，主要在计算机领域、自然化语言理解、专业系统和机器人方面取得了相应的研究性成果。在人工智能技术发展的第二阶段，主要发展的领域是知识工程建设，在基础常识、计算机视觉、分布式人工智能中都取得了较好发展。在稳定发展阶段，人工智能技术探究的主体从单一的个体朝着分布式主体开始逐步演变，但是整体发展形势较为单一，所以现阶段人工智能技术是一项复杂性和实用性兼具的智能化技术。
1.2机械电子工程
机械电子工程可以说是一门综合性比较强的学科，与很多的专业学科之间都有着一定的联系，其中有机电、电子、信息和智能等学科，各个学科之间综合应用。近年来，由于社会科学技术的不断发展，各个学科中的理论和技术都在不断发展，也促进了工程学科的进步和发展，机械电子工程包含的关键技术有计算机技术、电子工程和机械等。机械电子工程有融合学科广，综合性强的特点，相比传统的机械工程有着诸多的特点和优势。其中有突出的以下两个特点：一个是设计上的不同，机械电子工程在设计的过程中，首先以机械工程、电子技术等技术为基础，然后以系统配置和工程目标为依据，最后通过与其他技术相结合来完成设计，但在设计过程中需要自上而下的设计。另一个是产品特征上的差异，由于模块化、集成化的产品设计，加上没有过多的运动部件，最后使产品结构比较简单，又因其内部结构还是比较复杂，从而达到产品规格小，各项性能优的特点。
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2机械电子工程与人工智能的关系
由于机械电子系统的不稳定性，导致输入与输出关系的描述是个难题，以往有三种描述方法：第一种是学习并生成知识；第二种是建立规则库；第三种是推导数学方程式。这些数学方法，虽在使用中比较精细，但只能适用于不太复杂的系统，无法适应于繁琐的系统。人工智能在机械电子工程的应用中存在不确定性和复杂性，在实际的生产中，往往利用解析数学来完成工作。人工智能所建立的系统有模糊推理系统和神经网络系统，这两种系统对我们的头脑进行模仿，利用规则间的联系去处理多变量的实际生产中的问题，从而解决了传统系统的缺陷。随着社会的发展，单一的人工智能方式已经不能满足我们日常需求，于是将模拟推理系统与神经网络系统相结合，形成了综合性的人工智能系统，实现描述更加精准，更加科学。
3人工智能技术在机械电子工程领域的应用
3.1在神经网络系统和模糊推理系统中的应用
神经网络系统中的主要应用就是人工神经系统，人工神经系统是通过模仿人的神经系统而形成的电子信息系统，各类信息通过遍布式的方式存储。通过神经元的存在，使得系统在运行发展过程中智能化程度加深。其主要表现形式是，通过对各个结构进行模拟，对数字化信息展开分析，然后对结果进行分析，得出具体参与值，在此基础上获取相应的关联函数。神经元具有紧密固定的结构，使得原有的神经系统更加智能化，能够对复杂性较高的数字展开计算，对各项信息进行处理。此外还有一种应用是模拟推理系统，通过模糊集合论建立完整的系统，与神经网络系统相比，神经网络系统是点和点之间的映射，而模糊推理系统是区域和区域之间的映射。所以模糊推理系统与神经网络系统相比，精确性更低。当前机械电子工程有效应用模糊推理系统能够对人脑基本功能进行模拟，通过对人脑功能进行模拟，能够输出相应的语言信号，经过网络化分析能够获取相应的函数值，所以现阶段机械电子工程领域广泛应用模糊推理系统。
3.2构建适宜的空间系统
对于机械电子工程的发展，需要通过建立一个适宜的空间系统，对于实现空间数据的表达和整合有着很大的意义，在一种非线性表达中，通过找到合适的空间进行具体表达。（1）增加存贮的空间，加大网络中存贮的空间，在实际操作的过程中，该种方法的应用需要结合有关的操作一起应用；（2）增强网络中函数的连接，可以有效实现语言的表达，可以利用数值方法使计算更加准确，对于构建一种合适的空间是十分有利的，也有利于机械电子工程的操作和实际应用。例如，在机械电子工程与人工智能技术中，通过建立飞机动力地面模拟控制体系，将电气、机械和液压等技术融合在一起，可以获得飞机整机性能的试验，这时需要通过神经网络系统进行控制，能够达到一个专业的控制要求，建立一个完整的飞机动力模型，对于机械电子的操作，将机械电子工程与人工智能有机结合起来，实现对机械电子的有效指导。
3.3故障诊断系统当中的应用
目前基于传统专家系统能够建立以RBR和CBR为基础的机械故障诊断专家系统，系统实际结构中主要包括机械故障案例库、诊断规则库、故障诊断数据库等部分。此类结构的主要功能是获取各个该领域专业知识，对各项案例进行收集整合。知识处理主要是由权值计算模块、可信度模块、案例生成模块构成。主要功能是对各项基础知识信息进行获取，通过系统符号生成相关案例。此类诊断系统的主要应用过程是用户通过人机界面端口，向系统内部输入相关数据，通过推理机制加上相关规则得出具体诊断结果，通过不断案例逐步完善专家诊断系统。
结束语
综上所述，机械电子工程与人工智能之间的有机结合，将会是未来发展的一种趋势，人工智能在机械电子工程中的应用需要根据机械电子的工作原理和特点，在信息的传递和信息的处理方面做好相应的应用。将这两种系统有效结合起来，形成一种新的技术方法，能够各自发挥优势，实现互补融合，能够有效应用人工智能技术，完善机械电子系统，推动工业化的发展。
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论文作者:梁子坚
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第11期
论文发表时间:2018/9/4
标签：人工智能论文; 机械电子论文; 工程论文; 系统论文; 技术论文; 神经网络论文; 领域论文; 《建筑学研究前沿》2018年第11期论文;