廖凱凱 姚宣

摘 要：隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，我國機(jī)電領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，特別是人工智能技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，從根本上改變了機(jī)械電子工程發(fā)展的方式，將我國機(jī)電事業(yè)推向了一個(gè)新的發(fā)展高度。因此，研究和探討人工智能技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的應(yīng)用，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。基于此，本文從人工智能技術(shù)和機(jī)械電子工程的基本情況入手，詳細(xì)闡述了機(jī)電領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用模式，希望本文能為相關(guān)研究提供豐富和補(bǔ)充。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);機(jī)電領(lǐng)域;機(jī)電技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2019）02-0042-02

近年來，我國科學(xué)技術(shù)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，極大地促進(jìn)了機(jī)電行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。而人工智能技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，更是將機(jī)械電子工程推向了一個(gè)新的發(fā)展階段。目前，機(jī)電技術(shù)被廣泛地應(yīng)用到了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域，人工智能更是受到人們的廣泛關(guān)注，我國機(jī)電行業(yè)要想取得更好的發(fā)展，就必須不斷地提升機(jī)械電子工程的智能化水平，加大對(duì)人工智能技術(shù)的研發(fā)力度，提高機(jī)電領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度，只有這樣機(jī)電行業(yè)才能夠取得更好的經(jīng)濟(jì)效益。因此，對(duì)人工智能技術(shù)與機(jī)電技術(shù)的融合發(fā)展進(jìn)行研究，非常必要。

1 人工智能技術(shù)與機(jī)械電子工程

1.1 機(jī)械電子工程

機(jī)械電子工程作為一門綜合性學(xué)科，涵蓋了智能、電子、管理、信息等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。該學(xué)科起源于20世紀(jì)，主要經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一個(gè)階段是初級(jí)階段，主要利用人工進(jìn)行機(jī)械作業(yè)。第二個(gè)階段是流水線作業(yè)階段，工人只負(fù)責(zé)自己環(huán)節(jié)的工作，不需要掌握全部工序。第三個(gè)階段是機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)階段，人工智能技術(shù)被廣泛地應(yīng)用到機(jī)電領(lǐng)域中，大大提高了工作效率。近幾年來，伴隨著智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)械電子工程逐漸向著智能化的方向發(fā)展。截至今天，機(jī)械電子工程的核心囊括了機(jī)械工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子工程等，可以說，機(jī)械電子工程就是多項(xiàng)技術(shù)有機(jī)融合的產(chǎn)物。

1.2 人工智能技術(shù)

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)、綜合控制論、語言學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，它是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本載體，對(duì)原有計(jì)算機(jī)功能進(jìn)行深入應(yīng)用和探究而形成的一門新型智能學(xué)科。隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)逐步從不成熟走向成熟，其大致經(jīng)歷了以下幾個(gè)發(fā)展階段。一是起步階段。這一階段的人工智能技術(shù)以博弈、語言翻譯、證明等為主要研究方向。二是轉(zhuǎn)折階段。這一階段的人工智能研究開始涉足自然化語言理解、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域、機(jī)器人和專業(yè)系統(tǒng)等方面。三是快速發(fā)展階段。該階段重點(diǎn)發(fā)展的領(lǐng)域是知識(shí)工程建設(shè)，在計(jì)算機(jī)視覺、基礎(chǔ)常識(shí)、分布式人工智能等方面發(fā)展較好。同時(shí)，該階段研究的主體逐步由單一個(gè)體向分布式主體演變，但在整體發(fā)展形勢(shì)方面還較為單一?？偟膩碚f，目前的人工智能技術(shù)是一項(xiàng)兼有實(shí)用性和復(fù)雜性的智能化技術(shù)。

2 人工智能技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 在裝配制造及控制中的應(yīng)用

一是人工智能技術(shù)在裝配制造中的應(yīng)用。每一種產(chǎn)品都是由各種零部件構(gòu)造而成的，把種類繁多的零部件裝配在一起組成一個(gè)新的產(chǎn)品，這個(gè)過程被稱之為配置任務(wù)。將人工智能技術(shù)應(yīng)用在專家系統(tǒng)的裝配制造過程中能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來非?？捎^的經(jīng)濟(jì)效益。例如：應(yīng)用了人工智能的第一個(gè)專家系統(tǒng)——DEC公司的XCON專家系統(tǒng)，目前每年就可以給DEC公司帶來大約為1.5億美元的巨大盈利收入。

二是人工智能技術(shù)在控制方面的應(yīng)用。應(yīng)用了人工智能的專家系統(tǒng)可被廣泛的應(yīng)用到機(jī)電一體化設(shè)備的控制方面，其能發(fā)揮非常重要的作用。目前，該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在數(shù)控機(jī)床、伺服控制、加工中心和其他的控制領(lǐng)域中得到了有效應(yīng)用。成功的案例包括：為控制機(jī)械手，AT&T;公司研發(fā)出了可以設(shè)置在單個(gè)芯片上的專家系統(tǒng)。芯片最早的是16條規(guī)則的ROM，處理規(guī)則與數(shù)據(jù)的推理機(jī)和控制器利用2.5um線寬的CMOS工作，應(yīng)用面積僅占芯片的四分之一，改為應(yīng)用1.5um線寬以后能容納256條規(guī)則，利用模糊邏輯建立規(guī)則，速度能提高至8萬LISP，是常規(guī)專家系統(tǒng)速度的1000倍。

2.2 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的主要表現(xiàn)形式是人工神經(jīng)系統(tǒng)，人工神經(jīng)系統(tǒng)的主要工作原理就是利用人工智能的方法對(duì)人的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行模擬，形成電子信息系統(tǒng)，再將這些信息利用遍布式方式進(jìn)行有效儲(chǔ)存。通過模擬神經(jīng)元的方式，大大提高了系統(tǒng)運(yùn)行的智能化程度。具體的表現(xiàn)形式為：通過模擬各個(gè)結(jié)構(gòu)，深入分析數(shù)字化信息，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，獲得具體的參與值，最后得到需要的關(guān)聯(lián)函數(shù)。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)緊密而固定，這一結(jié)構(gòu)特性大大提高了原有神經(jīng)系統(tǒng)的智能化程度，因而可以計(jì)算和處理較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息。

人工智能技術(shù)在機(jī)電領(lǐng)域的的另一個(gè)重要應(yīng)用就是模擬推理系統(tǒng)，即利用模糊集合論構(gòu)建完整的系統(tǒng)。在機(jī)械電子工程中應(yīng)用模糊推理系統(tǒng)后，能夠有效模擬人腦的基本功能，并輸出相應(yīng)的語言信號(hào)，然后通過網(wǎng)絡(luò)化分析得到有關(guān)函數(shù)值，因此，在機(jī)電領(lǐng)域中，模糊推理系統(tǒng)的應(yīng)用非常廣泛。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行比較，相同的地方是：這兩個(gè)系統(tǒng)都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式以任意精度接近連續(xù)函數(shù)。不同的地方是：模糊推理系統(tǒng)較之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)擁有更為明確的物理意義;模糊推理系統(tǒng)存儲(chǔ)信息的方式是規(guī)則方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)存儲(chǔ)信息的方式則為分布式;模糊推理系統(tǒng)的計(jì)算量很小，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的計(jì)算量非常大;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)映射的是點(diǎn)與點(diǎn)之間的關(guān)系，而模糊推理系統(tǒng)映射的是區(qū)域與區(qū)域之間的關(guān)系，因此與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相比較，模糊推理系統(tǒng)在精確性方面的表現(xiàn)要差一些。

此處以飛機(jī)動(dòng)力地面模擬控制為例，談一下人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中的具體應(yīng)用。在飛機(jī)地面模擬系統(tǒng)中融入人工智能技術(shù)，需要將機(jī)械、電氣、液壓等技術(shù)進(jìn)行有效融合，構(gòu)建模擬運(yùn)行模式，用液壓伺服代替?zhèn)鹘y(tǒng)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)，測(cè)試飛機(jī)整體的應(yīng)用性能。通過模擬運(yùn)行，可以獲得相應(yīng)的推動(dòng)力。因?yàn)轱w機(jī)動(dòng)力地面模擬系統(tǒng)的實(shí)際結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，很難滿足控制方法的要求，而將機(jī)械電子工程與人工智能技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合以后，就可以構(gòu)建完整的飛機(jī)動(dòng)力模型系統(tǒng)。

2.3 在熱模鍛壓力機(jī)管護(hù)中的應(yīng)用

熱模鍛壓力機(jī)在生產(chǎn)過程中會(huì)受到多種因素的影響，導(dǎo)致各種故障出現(xiàn)，例如：電流值太高、潤滑故障等，造成這些故障的原因是多種多樣的?？衫靡?guī)則推理與案例相結(jié)合的方式對(duì)故障進(jìn)行診斷。技術(shù)人員針對(duì)診斷熱模鍛壓力機(jī)生產(chǎn)過程中的問題，利用知識(shí)庫中儲(chǔ)存的各種知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，分析熱模鍛壓力機(jī)的運(yùn)行信息和基本參數(shù)值，然后根據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫中的故障案例處理情況，判定應(yīng)當(dāng)如何處理故障。

假如生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的故障與實(shí)際故障征兆相對(duì)應(yīng)，就能利用現(xiàn)有的故障轉(zhuǎn)化規(guī)則診斷具體的故障現(xiàn)象。技術(shù)人員通過搜尋知識(shí)庫中的各個(gè)故障規(guī)則，就能找到故障源頭，并根據(jù)故障源頭信息制定有效的解決方案。利用針對(duì)性推理的方法，可對(duì)各種故障現(xiàn)象進(jìn)行推理，并在故障中找到相應(yīng)的信息來加以驗(yàn)證。假如通過實(shí)際推理沒能發(fā)現(xiàn)與之匹配的固定規(guī)則，就需要利用案例推理方法對(duì)各種已知信息進(jìn)行推理，并選取有代表性的案例加以應(yīng)用。假如案例內(nèi)容與故障之間不具有相似性，應(yīng)更改案例內(nèi)容，并重新將案例儲(chǔ)存在資源庫中。

在利用案例推理方式時(shí)，技術(shù)人員重點(diǎn)結(jié)合積累的經(jīng)驗(yàn)和有關(guān)理論實(shí)踐知識(shí)，運(yùn)用具體的案例解答有關(guān)問題。與此同時(shí)，需要全面檢索案例庫內(nèi)容，并對(duì)不同案例加以對(duì)比，得到案例預(yù)案，然后選擇最為吻合的案例來解決問題。

2.4 在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用

現(xiàn)階段，機(jī)電領(lǐng)域可構(gòu)建以CBR和RBR為基礎(chǔ)的機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括診斷規(guī)則庫、機(jī)械故障案例庫、故障診斷數(shù)據(jù)庫等多個(gè)組成部分。

規(guī)則庫、案例庫和數(shù)據(jù)庫都屬于人工智能機(jī)電設(shè)備的知識(shí)庫，對(duì)系統(tǒng)開展推理的知識(shí)部分是規(guī)則庫，在開展推理時(shí)應(yīng)有圖形結(jié)合，這些內(nèi)容主要由數(shù)據(jù)庫提供。案例庫作為基礎(chǔ)始終存在于規(guī)則中，案例庫能在自動(dòng)生成的情況下促使形成規(guī)則庫。檢查、獲取和維護(hù)知識(shí)都離不開數(shù)據(jù)庫的支持，最后促使實(shí)現(xiàn)保障方案并達(dá)到智能分析的目的。

在智能保障系統(tǒng)中故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)始終是作為基礎(chǔ)和核心存在的，在這一過程中主要對(duì)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行檢測(cè)，機(jī)電設(shè)備的每一個(gè)組成部分都能在這一過程實(shí)現(xiàn)被監(jiān)測(cè)的目標(biāo)，最大限度地提升了診斷的效率。

這樣的專家系統(tǒng)所采用的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能夠更好地獲得各個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，有助于整合收集不同案例。知識(shí)處理模塊主要包括可信度模塊、權(quán)值計(jì)算模塊、案例生成模塊等，其基本功能是獲取各種基礎(chǔ)知識(shí)信息，再利用系統(tǒng)符號(hào)生成有關(guān)的案例。該類診斷系統(tǒng)的具體應(yīng)用過程為：用戶借助人機(jī)界面端口將有關(guān)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)內(nèi)部，該系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，再利用推理機(jī)制得出有關(guān)診斷結(jié)果，并在這個(gè)過程中對(duì)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的完善。

2.5 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一是模糊邏輯與控制。屬于模糊概念的所有對(duì)象都叫做模糊集合。比如“XX是中年人”，該中年人就為模糊集合，而基于此的邏輯就是模糊邏輯。模糊邏輯能實(shí)現(xiàn)以較少代價(jià)傳遞足夠多的信息，可對(duì)復(fù)雜事物做出有效的處理和判斷。具體應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：其一是為減少生產(chǎn)成本，利用性能低的微處理器和便宜的傳感器時(shí)，使用模糊控制可起到良好控制效果;其二是根據(jù)模糊控制的特點(diǎn)，可在噪聲大的場(chǎng)所環(huán)境使用模糊控制;其三是由于模糊控制綜合各種直覺經(jīng)驗(yàn)，在大慣性、純滯后、參數(shù)漂移大的不確定非線性分布參數(shù)系統(tǒng)中，模糊控制可發(fā)揮可靠地控制作用。

二是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可高度模擬人類腦細(xì)胞連接，在輸入信號(hào)激活神經(jīng)元時(shí)，可經(jīng)過神經(jīng)回路輸出信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有聯(lián)想記憶和學(xué)習(xí)能力，其可以在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上在信號(hào)輸入后預(yù)期產(chǎn)生輸出。假如某一信息回路未曾學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可合理得出輸出。

3 結(jié)語

總而言之，近年來我國的科學(xué)技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)都得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，機(jī)電技術(shù)也越來越廣泛地應(yīng)用到了社會(huì)生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)快速崛起，其觸角已經(jīng)延伸到了各行各業(yè)，在機(jī)電領(lǐng)域同樣得到了廣泛的應(yīng)用，并極大地推動(dòng)了機(jī)械電子工程的發(fā)展，使其上升到了一個(gè)新的發(fā)展高度?？梢灶A(yù)見，在不久的未來，隨著人工智能技術(shù)與機(jī)械電子工程的進(jìn)一步融合發(fā)展，機(jī)電領(lǐng)域的人工智能化水平會(huì)更高，人們的生產(chǎn)生活也會(huì)變得更加便捷高效。

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