关键词：人工智能技术，机械电子工程，运用
引言：随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。
一、人工智能技术的概念
人工智能技术主要依靠计算机功能来实现，对计算机功能的进一步深入研究与应用得到的一种智能学科。在智能技术的使用中，主要包含控制论、信息论、心理学、神经生物学、语言学等，也是属于一门综合交叉学科。人工智能可以分为不同的发展阶段，在初级阶段，人工智能主要的研究方向是翻译、证明、博弈等；在初级阶段主要是以计算机视觉、自然语言理解、专家系统以及机器人等方面取得了比较大的成效；在第二发展阶段中，其主要的发展领域是知识工程的应用以及商业化的发展，在分布式人工智能、不确定推理、基础常识、计算机视觉以及智能机器中得到良好的发展，但是在平稳发展阶段中，其人工智能主要是从原来的单个主体朝着分布式的主体发展而来的，其形式比较单一，因此在当前人工智能阶段主要是发展成为一项复杂实用的智能化技术。
二、机械电子工程的特点
机械电子工程主要是以机械化工程为核心，将电子信息技术以及电子工程技术相结合。机械电子工程具有以下两个方面的特点：（1）工业电子产品基本机构较为简单化，并且生产出的产品占地面积较小，从而实现了改变传统工业的产品占地面积大，外观错综复杂的特点；（2）能够合理地设计机械电子工程方案，在电子信息技术与电子工程技术的相结合作用下，虽然加大了设计师的设计方案难度，但在设计方案时，能够更加合理、更能做到全面决策，促进工业化企业不断地全面发展。
三、人工智能与机械电子工程的关系
作为一门综合性学科，机械电子工程中主要有自动化、机械化与电子信息工程。工程核心是机械化工程，具有电子工程和自动化优势，将计算机技术应用其中可以起到良好的辅助性作用。随着科学技术的发展，越来越多行业开始将人工智能技术应用在机械电子工程中，经过研究分析，人工智能和机械电子工程的关系具体如下：机械电子工程技术需要通过信息系统传递信息，以此完整信息传递的控制。这一过程中，机电工程存在不稳定性，很多电子信息在传输中容易丢失或发生错误，特别是电子信息系统面临冗杂的信息处理工作时，无法保证所有信息成功传递。不仅如此，如果信息传递不稳定，将会导致电子信息系统运行发生错误。人工智能技术的产生和普及正好解决了这一难题，人工智能系统拥有实时性特点，可以针对信息传输中存在的错误加以实时监控。因此人工智能技术可以精确监测电子信息系统，提高系统运行稳定性和安全性，让人工智能技术在电子信息系统运行中起到辅助作用。
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四、人工智能技术在机械电子工程中的应用
4.1数据分析
信息化时代，人工智能在机械电子工程领域的应用渗透已然相当普范，其构成体系中的模糊推理系统和神经网络系统具有良好的数据分析推理能力，提升了生产的产品品质。增强函数连接是人工智能空间表达最重要的方式之一，在保证精度的前提下实现了数据的高速运算，所形成的模糊推理系统，将信息数据通过极富严谨性、逻辑性的语言表述出来。与此同时，基于网络结构作用，人工智能在机械电子工程领域的应用，还能够推算出无限接近的连续函数，并按照其特有的方式存储信息，实现了更加简便性的操作与控制。但是客观维度上讲，人工智能技术发展还未完全成熟，模糊推理与机械电子工程系统之间的连接不够稳固，相关数据计算能力偏弱，一定程度上限制了其应用空间。
4.2精确的系统操作
人工智能系统最大的优势是本身的逻辑性能和强大的计算能力，由于机械电子工程本身是一个十分复杂的系统工程，这就使得其自身操作方面存在着很高的技术要求。但是如果将人工智能系统嵌入到机械电子工程系统中去，能够使复杂不易操作的机械电子工程系统简单化或者人性化，在操作过程中，只要根据人工智能系统的操作要求和目的通过模糊推理和神经网络系统完成自行设计和选择，从而使机械电子模型的控制和使用处于一个按钮或者几个按钮的简单操作上，以此实现最佳的操作效果。
4.3故障维护
运用人工智能技术查找机械电子工程的各项故障是非常方便和快捷的。只要进入人工界面接口，在输入系统输入相关机械设备的监测数据，就可以智能地推论故障的存在点。所以人工智能技术的应用不仅能够高效率地完成机械设备的故障诊断工作，而且能够大幅提高诊断效率。当下较为常见的人工智能故障诊断技术主要涉及到三种方法：①基于规则推理；②基于案例推理；③基于故障诊断方法。比如，机械化电子工程在控制过程中常常由于运行等各方面的变数造成不稳定性工作，导致运行中的信息出现输入、输出或处理错误。尤其在进行复杂庞大的信息处理时，电子信息系统经常会出现系统性失误，导致信息传输出现莫名的错误。而人工智能技术故障诊断系统能够快速得出诊断结论，由解释器向用户解释故障诊断的推理过程及依据。
4.4模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
五、结束语
总而言之，现阶段我国社会经济与科学技术发展较快，机械化工程在当前社会生活中广泛应用。从当前人工智能发展现状来看，智能技术存在于现代社会生活各个领域，其中应用较多的是神经网络系统与模糊推理系统。目前机械电子工程领域广泛应用人工智能技术，推动了机械电子工程领域的全面发展。在未来社会，随着科学技术的全面发展，社会生产生活智能化水平将不断提升，世界将更加美好。
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论文作者:袁伦林
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年13期
论文发表时间:2019/12/9
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; 《工程管理前沿》2019年13期论文;