摘要：现代化科技发展中，机械电子工程属于机械工程和自动化相融合的技术工程，也被人们成为机电一体化，是机械、电控、检测、电子、传感、信息与人工智能的集合体现。本文以人工智能技术作为研究对象，根据其发展历程，探讨技术与机械电子工程的关系，结合实际阐述人工智能技术在机械电子工程中的应用。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；互联网技术
1.人工智能技术的发展历程
人工智能技术以相应产业为代表，是信息化技术时代下的产业。现如今，人工智能技术已经成为吸引投资的科学技术，与计算机技术、电子信息技术作为依托，集中了社会学和心理学等学科，实现了技术的文理兼容性。
分析人工智能技术的历史发展阶段，可以从以下三方面分析：（1）人工智能技术未成雏形阶段。计算机技术初步发展，人们对互联网不够理解，机械电子产品依然以手工生产方式为主。随后，人工智能技术开始在一部分人心中萌芽，人们试着发展该技术。（2）人工智能技术初步发展阶段。这一时期电子信息技术已经在人们生活中出现，人们也认识到了互联网的积极作用，并在生活中应用其技术。但人工智能技术出于发展初期，大多数领域还没有使用该技术。（3）人工智能技术发展中阶段。这一阶段指的是技术在当前发展时期，互联网已经普及，电子信息技术发展态势迅猛，物联网开始应用，人工智能技术因此广受欢迎。机械电子工程领域内，人们开始将人工智能技术应用其中，并取得了良好的实践成果[1]。
2.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。
3.人工智能技术在机械电子工程领域的应用
3.1机械电子技术中模糊推理系统要点
机械电子技术中，模糊推理系统比较完整，且具有强大的信息处理能力。不仅如此，模糊推理系统结构简单，使用效果良好，在机械电子工程中应用有着较强的实用性特点。当前市场上的模糊推理系统主要用在自动化控制和信息数据处理工作，系统运行的时候模糊推理系统可以模拟人脑，对语言加以分析，并根据实际情况下达命令和知识，在网络中产生一组函数，其函数能够与处理指令呈现出相对性特点。模糊推理系统主要应用方式为域到域，能够时储备信息规则化处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆但是系统运行中也会遇到问题，例如系统计算量无法达到实际要求，系统的连接方式不够稳定等，让模糊推理系统的输出环节和输入环节出现误差，是人工智能技术的特点所在。当前模糊推理系统的发展趋势就是将人工智能神经网络和机电模糊推理系统相融合，实现二者的取长补短，共同发展[2]。
3.2人工智能技术中神经网络系统要点
人们针对人工智能展开分析，明确人工智能指的是利用计算机模拟人类的行为和思维过程。通过计算机与互联网，将人工智能技术提高应用层次，也能够扩大技术的使用范围。人工智能技术应用在神经网络系统中，利用神经元实现网络上的人机互动。传统的人工神经系统不仅结构简洁，且功能性不完善，但是神经元构成的应用模式可以尽可能发挥神经系统的效能，对难度较大的行为也能完成。神经网络系统可以对数字信号展开分析，结合计算机对人的行为和思维模拟结果，通过结果设定参数，随后在网络中计算出各项参数的关联函数。人们应用神经网络十分容易，信息输入的时候，神经元和神经元存在固定联系关系，信息计算量比较大，无论是信息输出还是输入都要保证其精确度。将人工智能技术应用在神经网络系统内有效保证了这一问题，也补充了模糊推理系统中计算能力的不足，避免信息传递中出现误差。由此可见，人工智能技术和网络神经系统的技术融合拥有广阔的市场发展前景。
3.3作业环境的智能适应度
机械电子工程存在适应性要求，要求人们提高对导航系统的有效应用。在导航系统中，主要包含编码器和回转仪等仪器设备，通过传感器的综合应用，实现对目标的智能导航。在导航系统中应用人工智能技术可以规划出更加科学完善的运转方向，且运转中也能够按照实际情况进行速度调节。系统运行时需要将外部传感器和内部传感器相连，在二者的共同作用下防止系统运行时出现内部传感器故障。避免内部传感器数据误差影响整个机械电子工程的运行，有效提高数据计算的精度，确保作业的合理性，为作业提供了良好的环境。导航系统内传感器需要记录运动轨迹，在移动的同时寻找错误位置。一旦发现错误现象，将会在该处铺设电磁，在电磁的作用下可以生成磁场，设备运行到这里时会自动避开该位置，从而回到正确轨道中。除此之外，还有光学反射技术，该技术能够在黑暗环境中应用，例如没有光的地下工程内，可见人工智能技术拥有较强的作业环境适应能力。
在数据、算法和算力三要素的共同作用下，尤其是深度学习的突破，人工智能技术取得巨大进步。上述文中强调了人工智能就是在模拟人的行为和思维，使人工智能系统的语音识别准确率不断提升，在很多场景中已经超过人类。基于百度语音识别技术的百度输入法“中英自由说”能力，这是目前唯一实现高精度中英文混合语音输入的产品。语音合成也取得巨大进展。百度近期上线的并行WaveRNN模型，解决了WaveNet模型需要大量计算资源的问题，合成效果大幅提升，同时能够满足在线的实时需求。该人工智能技术结合麦克风阵列、低功耗语音芯片、高精度唤醒，以及模型波束等技术，是当前百度领先的语音技术，可以应用于智能家居、车载设备、手机等，软硬结合，在未来能够发挥出越来越大的价值。
总结
总而言之，本文从机械电子工程领域阐述人工智能技术的应用，并对各项应用展开详细探讨。经过研究得知，人工智能技术目前已经取代了传统机械技术，智能化设计理念得到了人们的认可，技术优势受到了各行业领域的追捧。机械电子工程和人工智能已经得到企业认可，其未来发展趋势十分可观。
参考文献
[1]高俊明.机械电子工程领域中的人工智能技术运用[J].南方农机,2019(07):115.
[2]万梓豪.探究机械电子领域人工智能技术的应用[J].内燃机与配件,2018(18):202-203.
论文作者:翁晓曼
论文发表刊物:《电力设备》2019年第4期
论文发表时间:2019/7/5
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