机械电子工程与人工智能

摘要：经济的高速发展促进了生产力水平的提高，在我国工业机械工程的发展历程中，经历了传统机械工程到现代电子机械工程的转变。而随着计算机技术、信息技术的飞速发展，机械工程正朝着自动化、智能化的方向发展。随着人工智能技术的发展，其在机械电子工程中的应用也越来越广泛，促进了生产力水平的提高。本文主要针对机械电子工程中人工智能技术的应用进行分析，研究两者之间的相互结合，促进企业的发展，为企业经济效益的实现奠定基础。

关键词：机械电子；人工智能

    机械电子工程与人工智能技术的结合，强调的是机械电子工程的特点与传统机械系统的功能及能量的连接，重点突出了信息连接的作用，在机械电子工程中，引入了人工智能整合集成的理念。本文首先对机械电子工程与人工智能技术分别进行阐述，重点对二者之间的关系进行研究，强调人工智能技术在机械电子工程中的实际应用效果，对我国机械电子工程的智能化发展起到了促进作用。

一、机械电子工程

机械电子工程属于一门综合学科，涵盖了各个学科的内容，以机电系统为代表，与电子、信息、智能、管理等学科进行综合交叉使用，实际学工程的理论与方法得到了新的发展，现阶段正随着智能技术发展朝着智能化方向发展，机械电子工程的核心包含计算机技术、电子工程及机械工程，因此属于一门综合类学科。可以将机械电子工程的特点概括为，具备多技术融合的特点。在设计中与其他的学科相联系，在电子工程设计的同时，往往利用多种技术、多种策略，将不同的模块进行组合，最终完成设计；另外电子工程的结构比较简单，性能高。它自身明显的特点是在内部的结构中比较复杂，但是在性能使用中效率比较高，这就替代了传统机械产品笨重的外形。

二、人工智能

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；在挫折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。

三、人工智能技术在机械电子工程中的应用

在当前，随着电子信息技术的不断发展，人工智能在机械电子中模型的建立以及控制都起到了良好的作用，并且在诊断方面有了进一步的提高。在机械电子工程发展的过程中，因为机械工程自身的不稳定特点，导致了电子系统在输入与输出的关系中，存在的复杂的关系，因此在输入与输出的关系中存爱困难比较大，可以采用传统的技术进行描述：最开始建立规则库；推导数学方程以及学习并生成知识。  

在采用传统的方法中，由于信息系统方面具有非常精确以及严密的特征，因此复杂的系统就不能有效的完成相关的操作。但是在本文采用了人工智能在模型的控制和使用中，最终建立了一块比较有效的系统，通过模糊推理系统和神经网络系统的建立就能够顺利的完成整个操作过程。对相关系统进行详细的研究其主要表现在：模糊推理系统主要是通过对人脑功能的模拟来对语言的信号进行分析；但是在研究神经网络系统中，其主要是通过对人脑结构的模拟来对数字的信号进行详细的分析，并且给出相应的数值来参考。本文在研究这两种方法的过程中，通过对网络结构的模式来进行高精度连续函数的计算，最终将对机械电子系统进行输入、输出关系的高精度描述，但是在神经网络系统中，对于相关的推理比较高，在模糊推理理论中主要是将二者的功能最大化的融合，最终使得机械电子的信息能够在不同的网络层次中找到自己最合适的表达空间。在具体的研究中，模糊逻辑系统与神经网络的融合方式主要分为：1）功能互补的融合；主要是在神经网络系统中插入了模糊系统的逻辑推理功能，促使神经网络系统具备了逻辑推算能力，并且可以使模糊系统的分布式储存具备了神经网络系统的学习能力，在具体的规则中，使模糊系统的智能化水平得到了提高。2)功能相似的融合。该项融合主要是利用模糊系统最大算子以及最小的算子与神经网络在于算子相似性的融合使用中，通过合理选择算子，丰富并且增强信息量，从中简化了运算的程序。在功能相似融合中，主要利用的是神经网络中的神经元的非线性映射部分与模糊量隶属函数的功能相似的融合，通过调整了神经元输出特性来实现隶属函数的修正或者是优化的功能。

其中在非线性表达中，主要是找到合适的空间来具体的表达。这样就增强了网络的非线性逼近能力，具体的方式是：对网络的存贮空间进行进一步加大，但是这种方式不适合于解释网络的含义，是黑箱的。另外一种方法是，对网络的连接函数进行增强。不但实现了语言的表达，同时也能够利用数值方法使计算更加的精确，最终形成模糊函数。在这两种系统融合使用中，神经网络函数能够将模糊逻辑规则连接起来，最终为神经网络与模糊推理的融合提供了新的方式，主要应用与将一个具有乘积隐含算子、面积中心法解模糊法，连接函数，最终形成了推理规则。

四、具体的应用实例

在机械电子工程与人工智能技术的应用中，本文主要以飞机动力地面模拟系统控制效果为例，对两种技术的融合进行分析，两种系统融合中时，应用的主要原理是飞机动力地面模拟系统，在系统建立时，由一个包含了电气、机械、液压等技术融合为一体的综合模型试验，将飞机发动机采用液压伺服系统代替，进行飞机整机性能试验，在系统运行以后，即可获得最终的推力。其主要的工作原理表现在如下：

图1 系统原理图

由于将这两种系统进行融合使用，因此该系统比较复杂，因此这就不能满足控制方法的要求，这就要求利用神经网络系统来进行控制，最终达到专业的控制要求。将二者相结合，共同建立了一个比较完整的飞机动力模型。

五、总结

通过介绍机械电子系统的工作原理以及特点，重点的探讨了人工智能方法，最终将人工神经网络与模糊逻辑系统结合使用，通过分析飞机模型做出了进一步试验。最终总结到：在机械电子系统中，它主要是采用传统机械工业发展进行的，在信息的传递以及联结中，能够结合机械电子系统的特点进行，并且对信息的处理以及利用进行了具体应用。在将这两种系统融合使用中，人工智能方法为机械电子系统的信息处理提供了新的技术方法，将这些技术融合使用的过程中需要采用互补的融合方法来整合不同的智能方法，发挥各自的优势，最终得到了对自然智能的有效利用，完善了机械电子系统，推动工业的进程。

参考文献：

[1]王琦，冯哲，邓福奎.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J]科技创业技术，2012（14）

[2]张鹏,刘炳昌,韩云.有关机械电子工程与人工智能的关系探究[J]科技创新与应用,2013(34)