摘要：人工智能技術的不斷發(fā)展和完善對人們的日常生活產(chǎn)生了深刻影響。電子工程領域涉及電子設備、通信系統(tǒng)和計算機網(wǎng)絡等多個領域的綜合性學科，人工智能技術的應用可以模擬人類智能的方式，幫助電子工程行業(yè)完成更加復雜的工作，進而提高工作效率，減少人工錯誤成本?；诖?，對人工智能技術在電子工程領域的應用進行研究，通過分析人工智能技術應用的必要性，總結其在電子工程領域應用中的問題，并結合自己多年的工作經(jīng)驗，就如何有效應用人工智能技術提出自己的見解，以此來為相關部門提供參考。

關鍵詞：人工智能技術電子工程神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷

中圖分類號：TP18

ExplorationoftheApplicationofArtificialIntelligenceTechnologyintheFieldofElectronicEngineering

WUYunxia

RugaoNo.1SecondarySpecializedSchoolofJiangsu，NantongCity，JiangsuProvincHl+F1PNA3FkoaICZ37cCuvPes5D8+Vs3DTNo17KZ+Zc=e，226500China

Abstract：ThecontinuousdevelopmentandimprovementofArtificialIntelligence（AI）technologyhavehadaprofoundimpactonpeople'sdailylives.Thefieldofelectronicengineeringisacomprehensivedisciplinethatinvolvesmultiplefieldssuchaselectronicdevices，communicationsystems，andcomputernetworks.TheapplicationofAItechnologycansimulatehumanintelligence，andhelptheelectronicengineeringindustrycompletemorecomplextasks，therebyimprovingworkefficiencyandreducingthecostofhumanerrors.Basedonthis，wewillconductresearchontheapplicationofAItechnologyinthefieldofelectronicengineering.ByanalyzingthenecessityoftheapplicationofAItechnology，summarizingitsproblemsinthefieldofelectronicengineering，andcombiningouryearsofworkexperience，thispaperwillproposemyowninsightsonhowtoeffectivelyapplyAItechnology，inordertoprovidereferenceforrelevantdepartments.

KeyWords：AItechnology;Electronicengineering;Neuralnetworks;Faultdiagnosis

傳統(tǒng)的電子工程領域以人工操作為主，不僅工作枯燥，效果不高，而且還易出錯，而人工智能技術的應用，使得電子工程的設計、制造、以及維護等都發(fā)生了深刻的變化。例如：工程師可以利用人工智能技術更加精確地模擬和優(yōu)化系統(tǒng)設計，提高系統(tǒng)的性能和可靠性，還可以利用圖像識別技術自動識別電子工程系統(tǒng)中的故障，并給出相應的處理建議。隨著人工智能技術的不斷完善，其在電子工程領域的應用也日益廣泛[1]，因此，本文對人工智能技術在電子工程領域的應用進行深入的探討。

1人工智能技術和電子工程領域的基本概述

人工智能是一種模擬人類智能行為的技術，包括機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等多個方面，隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）已經(jīng)成為推動各個行業(yè)進步的重要驅動力。電子工程則是一門應用物理學、數(shù)學和計算機科學原理來設計、開發(fā)和測試電子系統(tǒng)、設備和組件的學科，其作為現(xiàn)代科技領域的重要分支，其發(fā)展與AI技術的結合為電子工程領域帶來了前所未有的機遇，如將AI技術應用于電子工程，可以實現(xiàn)自動化、智能化和高效化的系統(tǒng)設計、生產(chǎn)、測試和維護。目前，國內外電子工程中應用最廣泛、最具代表性的領域包括智能制造、智能電網(wǎng)和智能安防等。例如：在智能制造領域，人工智能技術被廣泛應用于自動化生產(chǎn)線、智能倉儲和物流等方面。在智能電網(wǎng)領域，人工智能技術可以幫助實現(xiàn)電網(wǎng)的智能調度和優(yōu)化，提高電網(wǎng)的供電可靠性和效率。在智能安防領域，人工智能技術可以實現(xiàn)高效的人臉識別、行為分析等功能，提高安防監(jiān)控的準確性和效率。雖然人工智能技術給電子工程帶來了諸多優(yōu)勢，如提高生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化產(chǎn)品設計等。然而，同時也面臨著一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全與隱私保護、算法的可解釋性等問題，為了應對這些挑戰(zhàn)，需要不斷研究和發(fā)展新的人工智能算法和技術，同時加強行業(yè)合規(guī)性和倫理道德的管理和規(guī)范等[2]。

2電子工程領域應用人工智能技術的必要性

2.1使工程設計簡單化

在電子工程設計中，傳統(tǒng)的設計方法通常需要依賴人工計算、模擬和測試，這不僅耗費大量時間和精力，而且容易因為人為因素導致設計的不準確和不穩(wěn)定。而人工智能技術的應用，可以通過機器學習、深度學習等算法，對大量的數(shù)據(jù)進行自動處理和分析，從而快速準確地得出設計結果，不僅大大提高了設計效率，還減少人為錯誤，提高設計的可靠性。此外，人工智能技術還可以應用于電子工程設計的優(yōu)化，通過對設計方案的自動優(yōu)化和調整，可以使得設計方案更加符合實際需求，這種優(yōu)化方式，不僅可以減少設計成本，還可以提高產(chǎn)品的競爭力。

2.2提高電子工程的生產(chǎn)效率

首先，人工智能技術可以實現(xiàn)電子工程生產(chǎn)線的自動化和智能化，其可以自動識別元器件并進行分類，自動化地組裝和測試產(chǎn)品，大大減少了人工操作，提高了生產(chǎn)效率。其次，人工智能技術可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，其可以預測生產(chǎn)線的瓶頸，提前調整生產(chǎn)計劃，避免生產(chǎn)線的閑置，從而提高生產(chǎn)效率。此外，人工智能技術的應用還可以進行質量控制，其可以實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質量，通過深度學習算法和圖像識別技術，自動判斷產(chǎn)品是否符合質量標準，不僅減少了人工檢測的時間和成本，還提高了產(chǎn)品的質量。另外，人工智能可以通過分析設備的運行數(shù)據(jù)，預測設備的維護需求和故障，提前進行維護，避免生產(chǎn)線的中斷，從而有效地提高生產(chǎn)效率[3]。

2.3降低系統(tǒng)操作難度

以電子工程的自動化控制技術來說，傳統(tǒng)的技術不具備自我調節(jié)的功能，需要高水平、高技能、以及實踐經(jīng)驗豐富的員工才能對其進行維護和調節(jié)，而且系統(tǒng)又比較復雜，維護起來難度也比較大。人工智能技術的應用，其自身就具備自我調節(jié)的功能，其可以根據(jù)系統(tǒng)的實時運行狀態(tài)，自動調整和優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。這樣一來，系統(tǒng)操作人員無須具備高度的專業(yè)技能和職業(yè)素養(yǎng)，也能輕松實現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制。同時，通過對系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，人工智能技術能夠及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的故障和問題，并給出相應的提示和建議。這種故障診斷和預測功能，可以幫助系統(tǒng)操作人員快速定位和解決問題，降低系統(tǒng)操作的難度和風險。

3人工智能在電子工程大功率電子設備故障診斷中的應用

本文主要是大功率電子設備故障診斷為例，來對人工智能技術的應用進行分析。

3.1故障智能診斷系統(tǒng)的基本結構

隨著電子設備的復雜性和密集度越來越高，其造價成本也越來越昂貴，受經(jīng)濟因素的影響，傳統(tǒng)的更換能板的方式已無法快速的實現(xiàn)，而且備用板也存在著還未使用即已經(jīng)過時的現(xiàn)象，影響著電子設備的維修和保障。人工智能技術的應用，其可以快速地對電子設備故障進行識別、定位和診斷，因此，就需要基于人工智能建立故障智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以應用Delphi7.0來設計人機界面，詳見圖1。在設計過程中，需要有兩個入口，一個是用戶入口，一個是領域專家入口，通過用戶入口將常見的故障進行輸入，生成規(guī)則庫，存在神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)模塊中，在應用該系統(tǒng)后，會自動監(jiān)測電子工程故障，并進行預警。同時，該故障會繼續(xù)通過專家經(jīng)驗形式化的規(guī)則，將故障現(xiàn)象存儲于傳統(tǒng)的知識庫中，而且還將知識庫中的信息以非線性映射的形式存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡的節(jié)點上，然后再經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡推理來判斷最終的故障診斷，最后進行輸出。該系統(tǒng)的知識庫分為兩個部分，即靜態(tài)部分和動態(tài)部分，其中靜態(tài)部分是由工程師通過用戶入口將專家診斷的故障以“產(chǎn)生式規(guī)則”的形式來進行錄入；動態(tài)部分則是神經(jīng)網(wǎng)絡推理而來的動態(tài)事實庫。此外，人工智能技術自身的自我學習功能，還可以讓系統(tǒng)在應用完一次后就整個過程進行記錄，包括監(jiān)測故障、故障識別、診斷、修復等，以此來充實整個系統(tǒng)的知識庫。

3.2故障診斷系統(tǒng)的硬件設計

在設計完基本結構后，就需要對故障診斷系統(tǒng)的硬件進行設計，該硬件部分主要是各種型號的傳感器，如溫度傳感器、電流傳感器以及電壓傳感器等，其功能就是來實施的采集數(shù)據(jù)，并且將采集到的數(shù)據(jù)進行處理和傳遞。常用的處理方式就是采用MSP430單片機的形式來進行處理，然后將處理后的信息通過GPIB來進行傳遞。人工智能部分主要就是對傳遞的信息進行分析和處理，然后由BP神經(jīng)網(wǎng)絡來做最終的故障診斷，診斷故障的部位、原因、以及嚴重程度等，然后出具診斷結果[4]。

3.3故障診斷系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡

該故障診斷系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡是BP網(wǎng)絡，其由3個神經(jīng)元層次組成，即輸入層、隱含層、以及輸出層，詳見圖2。整個診斷過程就是由輸入層將狀態(tài)特征矢量作為輸入值進行輸入，由輸出層將狀態(tài)的特征矢量轉變成邏輯值，在利用隱含層將邏輯值生成模式記憶，并將其當成輸出值進行輸出。然后在利用數(shù)據(jù)驅動的正向推理功能，將故障的特征矢量輸入網(wǎng)絡的輸入節(jié)點中，然后傳輸?shù)诫[含層進行輸出，再進到輸出層計算輸出值，最后由輸出層神經(jīng)元來判斷最終的結果。計算公式為yi＞θ（j=1，2，…，m），當計算結果接近于0時，就意味著輸出神經(jīng)元接近0，工作正常，反之則表示有故障存在。

4結語

綜上所述，電子工程中人工智能技術的應用已經(jīng)成為推動電子工程領域發(fā)展的重要力量。通過神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等技術手段的應用，人工智能技術為電子工程帶來了自動化、智能化和高效化的解決方案。然而，在應用過程中也面臨著數(shù)據(jù)安全、算法可解釋性等挑戰(zhàn)，未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和完善，以及市場需求的推動，人工智能技術在電子工程中的應用將會更加廣泛和深入，一方面，人工智能技術將與電子工程領域的其他技術更加緊密地結合，推動電子工程領域的技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。另一方面，隨著邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術的發(fā)展，人工智能技術也將在更多的場景中發(fā)揮作用，為電子工程領域帶來更多

的機遇和挑戰(zhàn)。

參考文獻

[1]喬燕.人工智能技術在電子工程自動化控制系統(tǒng)中的應用[J].集成電路應用，2024，41（1）：212-213.

[2]胡曉承，康雨涵.人工智能技術在機械電子工程領域的應用[J].數(shù)字通信世界，2023（11）：130-132.

[3]潘曉華，張效慶.人工智能技術在電子工程自動化控制中的有效應用[J].數(shù)字技術與應用，2023，41（4）：43-45.

[4]翟正坤.VLCC電站監(jiān)控系統(tǒng)及并車優(yōu)化設計與實現(xiàn)[D].大連：大連海事大學，2023.

[5]李航宇.組合電源試驗系統(tǒng)雙向DC-DC變換器控制策略及實驗研究[D].北京：北京交通大學，2023.