摘要：機械電子工程在人們的日常生活中占據(jù)十分重要的地位，且隨著科學技術的快速發(fā)展，機械電子工程開始面向智能化趨勢發(fā)展，為機械電子工程帶來了更多新變化。本文分析了機械電子工程與人工智能的特點，指出了機械電子工程與人工智能之間的關系，并闡述了人工智能技術在機械電子工程中的具體應用。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；關系

1.機械電子工程與人工智能的特點

1.1機械電子工程特點

一方面是綜合性，機械電子工程期間會使用機械技術、電子技術以及計算機技術，屬于多門學科相結合的復雜工程，因此機械電子工程屬于綜合技術學科。另一方面是多層次性，機械電子工程主要融合了工業(yè)產(chǎn)品與生產(chǎn)過程等因素，各學科相互聯(lián)系，強調(diào)多控制、多參數(shù)的層次性與系統(tǒng)性。

1.2人工智能特點

由本質(zhì)上看來，人工智能主要模擬了人類思維，屬于利用數(shù)據(jù)處理、知識處理以及數(shù)據(jù)符號等因素建立的系統(tǒng)。當前人工智能技術已經(jīng)表現(xiàn)出了信息運算、整合以及控制的作用，可以促進社會各領域的快速發(fā)展。

1.3人工智能發(fā)展史

1.3.1萌芽階段

17世紀開始，人工智能開始出現(xiàn)，且法國科學家研究了世界上第一部計算器，可以實現(xiàn)加法的機械運算，由此各國科學家開始研究此項技術，使這臺計算器的功能得到全面完善，直至發(fā)明第一臺計算機。此階段的人工智能發(fā)展較為緩慢，依然處于積累實踐經(jīng)驗的過程中，為此后的深入發(fā)展提供了更多依據(jù)。

1.3.2第一個發(fā)展階段

1956年，在“侃談會”上，美國人首次提出了人工智能術語。此階段的人工智能主要集中于證明與翻譯方面，其主要的研究任務為人工智能的博弈。

1.3.3挫折階段

在實際研究過程中，隨著人工智能工作的深入研究，人們逐漸發(fā)現(xiàn)人工智能在模仿人類思維方面存在很多問題，針對人工智能的研究依然停留于簡單映射方面，邏輯思維方面的發(fā)展研究較少。此階段的人工智能得到了一定創(chuàng)新，在理解自然語言、計算機視覺以及專家系統(tǒng)方面取得了重要成績。[1]

1.3.4第二個發(fā)展階段

此階段的人工智能研究得到了初步發(fā)展，且在1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議之后，人工智能研究開始進入知識基礎的發(fā)展階段，且很多知識工程都面向人工智能領域滲透，對人工智能的實際運行起到了重要的推動作用。

1.3.5平穩(wěn)發(fā)展階段

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，尤其在國際方面的不斷普及，使得人工智能的發(fā)展方向發(fā)生了一定改變，逐步由單個主體過渡至分布式主體方向。在人工智能工程的應用過程中，人工智能發(fā)展受網(wǎng)絡普及的影響較深，可以說，網(wǎng)絡的飛速發(fā)展加快了信息社會的快速進步，為信息技術帶來了革命式的改變。在人類進入信息社會之后，人工智能技術在有效處理信息方面具備十分重要的作用，且在模型建立以及故障診斷控制方面，機械電子工程均需要得到人工智能技術的大力支持。

2.機械電子工程與人工智能的關系

機械電子系統(tǒng)運行期間并不穩(wěn)定，這也增大了機械電子系統(tǒng)在輸入與輸出關系處理方面的難度。且建立規(guī)則標準庫、推導數(shù)學方程方法以及生成知識系統(tǒng)的傳統(tǒng)方法雖然在數(shù)學解析方面具備一定的精密性，但這些傳統(tǒng)的數(shù)學方法只可以適用于相對簡單的系統(tǒng)。當前的社會系統(tǒng)十分復雜，因此需要建立可以處理多種信息的工程模型。在處理信息時，人工智能系統(tǒng)存在一定的不確定性與復雜性，由此，解析數(shù)學方法正在被以知識為基礎的人工智能信息處理方式所替代。

在人工智能系統(tǒng)建立過程中，主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)。其中神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以有效模擬人腦結構，并快速分析數(shù)字信號，得出具體的參考數(shù)值。而模糊推理系統(tǒng)則主要模擬人腦功能，有效分析語言信號。在處理信號的輸入與輸出關系方面，上述兩種方法既存在共同之處也存在各自差異之處。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)在儲存信息方面主要采用分布式方法，而模糊推理系統(tǒng)在儲存信息方面主要采用規(guī)則方式。由于每個神經(jīng)元之間具備固定練習，因此神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)輸入時存在較大的計算量，而模糊推理系統(tǒng)的連接并不固定，因此計算量較小。同時，在輸入輸出的精度方面，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)具備較高的精度與光滑的曲面，而模糊推理方式的精確度較低，且呈現(xiàn)出臺階狀。而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)充分融合了神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)的功能，有利于信息的合理表達，并為信息處理工作提供了合適的表達空間。除此之外，邏輯推理規(guī)則還可以增強節(jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)提供了函數(shù)連結，最大程度的發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)的功能。

3.人工智能在機械電子工程中的具體應用

在機械電子工程中，人工智能技術占據(jù)十分重要的作用。機械電子工程極易出現(xiàn)故障問題， 而人工智能技術可以自動化控制大型的機械設備。提升了信息系統(tǒng)的精確性，降低了不穩(wěn)定性。在機械電子工程的建設期間，人工智能系統(tǒng)可以有效模擬人腦結構，有效分析了輸出與輸入信號，在處理數(shù)字信息的基礎上提供了可靠的參考值。模糊推理系統(tǒng)主要模仿人類的邏輯思維，利用數(shù)字及數(shù)字映射方法解析函數(shù)程序，并正確分析機械系統(tǒng)發(fā)出的數(shù)據(jù)信號，且此種技術在機械工業(yè)數(shù)據(jù)處理以及自動化控制工作領域得到了全面使用。人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以自動識別數(shù)據(jù)信號，在分析推理后整理儲存至機械電子工程系統(tǒng)中，有效提高了機械電子工程的綜合生產(chǎn)水平與智能化水準。除此之外，應用人工智能化技術可以統(tǒng)一融合相似性部件，在簡化數(shù)字運算程序的基礎上提升了機械電子工程系統(tǒng)的運作效率，有效優(yōu)化了系統(tǒng)函數(shù)。，上述神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)均可以利用人工智能技術提高機械工程的生產(chǎn)效率與質(zhì)量水準，增大了機械的網(wǎng)絡空間結構，全面建立了效率更高的機械運行系統(tǒng)。[2]

結束語

機械電子工程與人工智能之間存在十分密切的聯(lián)系，且在機械電子工程中應用人工智能技術，可以全面挖掘機械工業(yè)潛力，提高了電子工程領域的發(fā)展水平，在一定程度上促進了人工智能技術的快速發(fā)展，加快了社會的發(fā)展步伐。

參考文獻：

[1]邵宏林，黃國輝，張寧.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].南方農(nóng)機.2017（03）

[2]唐世波.論人工智能與機械電子工程[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè).2017（13）

作者簡介：陳勇良，男，23歲，黑龍江工業(yè)學院，機械工程系，14級機械設計制造及其自動化專業(yè)，在校學生。endprint