人工智能与机械电子工程的相关性分析

　　【摘要】随着计算机技术的迅猛发展，对人工智能技术*.2fi-着很好的推动作用。在人们日常生活与工作中均有着一定的应用，诸如智能家居、自动驾驶汽车、智能机器人等，人工智能的发展对人们有着很好的现意义。机械电子工程作为传统工业中重要组成部分，人工智能技术也逐渐应用其中，两者发展均能推动对方实现可持续的健康发展。本文对人工智能和机械电子工程间的相关性进行分析，以期对两者的发展均有推动作用。

　　【关键词】人工智能,机械电子工程,相关性分析

　　1引言

　　机械电子工程虽然发展较晚，但其与传统机械工程相比，具备有诸多的优势。进入21世纪以后，机械电子工程得到更为迅猛的发展。特别是在计算机技术和互联网技术飞速发展的今天，人工智能也取得了质的发展。将人工智能和机械电子工程融合，使机械电子工程从以往的能量和动量连接逐渐发展成为信息连接，对机械电子工程的发展和提高生产效率均有着非常好的现实意义，通过对人工智能和机械电子工程间的关系研究，对两者实现健康持续发展非常有益。

　　2人工智能与机械电子工程简述

　　2.1人工智能

　　人工智能是基于计算机技术、心理学、控制技术和信息技术等基础学科发展起来的新兴学科，通过对计算机技术进行深入研究，实现对人智能的模拟与扩展，现在已经成为2l世纪重点研究的支柱学科之一。人工智能技术不断应用在人们的日常生活中，具有如下三个优势。首先，人工智能技术可以实现人与人间更好的沟通与交流：通过高科技能够使人们交流更为的便利，在足不出户的情况下便能了解天下事，并和周边人实现良好的沟通。

　　不但可以推动人类社会不断进步，而且能够使人工智能实现创新发展。其次，人工智能技术可以推动经济发展：利用高科技可以刺激人们消费，使我国市场需求有所扩大，对保障我国经济平稳发展有着很好的现实意义。最后，人工智能能够推动企业发展：将科技应用在企业中可以使企业的经济效益得到提升，间接推动人工智能产品不断的应用于市场中。

　　2.2机械电子工程

　　相比于传统机械工程和机械电子工程，后者在跨学科和综合性上具有更强的特点，其是囊括多学科精华产生的一门新学科、新技术。对于设计环节而言，机械电子工程依旧将机械工程作为其核心，并将计算机技术和电子工程知识加以有效的整合，同时根据生产目标及配置系统实现对生产管理和制造加工等学科和技术的运用。

　　在对机械设计过程中，运用由上至下的设计理念使各模块实现紧密结合，实现更有效的完成全部设计工作。相比于传统机械工程，机械电子工程制造的产品外形小巧简单，不存在传统机械具有的笨重特征，但其内部组成也愈发的复杂，产品性能具有显著的提高。

　　3人工智能与机械电子工程的相关性

　　3.1相关性分析

　　科技进步和社会发展共同推动电子化信息的迅猛发展，而基础性学科中的机械电子工程在整个社会生活生产中用着非常普遍的应用。值得注意的是，机械电子工程尚存在诸多的不足，如系统复杂且不稳定和功能多变等，造成这些不足的根本原因便是没有完善的电子信息系统，而人工智能自身具备的信息快速处理与传递优势能够有效的解决这一不足。当机械电子工程在输入过于复杂的信息时，电子信息系统极有可能出现运行错误，此时便要人为干预进行错误处理。将人工智能和机械电子工程有效的结合，便能对机械电子工程当中的问题和缺陷加以解决。

　　3.2具体应用分析

　　目前，人工智能在机械电子工程中的具体应用主要有模糊推理系统和神经网络系统两种。

　　3.2.1模糊推理系统

　　经过多年的实践与研究，模糊推理系统已经发展成为一个相对较为完善的系统，自身具备较好的信息处理功能，而且其结构相对简单，因此实用性更高。现实中模糊推理系统已经实现广泛的应用，尤其在自动化控制和数据处理两个方面。在机械电子系统工作过程中，该系统能够模拟人脑对输入语言进行处理并对处理指令进行下达，同时网络结构当中产生和处理指令相对应的函数。

　　对于模糊推理系统而言，其主要的应用方式为由域到域，最终实现对信息规则的存储。当然，不可否认的是在实际运行过程中依旧存在一些不足，诸如计算量无法满足实际要求、连接方式无法有效固定等，导致系统在输入和输出环节还存在一定的误差，这也是人工智能技术具有一个优势。目前主要的发展趋势是在模糊推理系统基础上和神经网络系统相互结合使用，实现两个系统间的取长补短，降低系统错误的出现。

　　3.2.2神经网络系统

　　人工智能既然是对人的行为和思维进行模拟开展研究的过程，将人工智能应用在计算机中，便能够显著的增加应用范围。而神经网络主要是通过对人脑神经元网络进行模拟，将其在计算机网络上进行分布，最终实现人机互动。对于神经网络系统而言，其结构更为简单，但功能性不足。当然，其也具有非常显著的优势，通过神经元的构成能够将神经系统具有的功能和效用更好的发挥出来，实现对高难度行为加以完成。

　　在神经网络系统中，其主要是通过对数字信号进行模拟输出，再根据结果分析对应的参数值，最终利用神经网络计算出整个关联函数。该系统在实际运用中相对简单，在整个信息输入过程中，各个神经元具有相对固定的联接方式，并且计算量相对更大，在信息输入和输出上均有着极高的精度。该系统的优势能够有效的补充模糊推理系统在计算能力和信息输入、输出上存在的不足，将两个系统融合使用具有非常好的应用前景。

　　3.2.3智能型机械电子工程的应用研究

　　目前，智能型机械电子设备主要应用在煤矿山和非煤矿山开采等领域中，实现安全生产和监管，有效的提高生产效率和安全性。在2014年发生的昆山“8.2”爆炸事故当中，造成爆炸的主要原因便是粉尘浓度过大，假设当时安装有粉尘浓度传感器、自动报警系统和自动停线系统，便能够有效的避免该事故的发生。

　　当前，已经实现降智能机械电子设备广泛应用在煤矿行业等实现对爆炸物浓度检测中。此外，智能机械电子在交通运输业、机械加工等领域也拥有着较为普遍的应用。实现工厂机械化、智能化的提高，已然是科技发展的重要方向，尤其在安全生产和监管当中更要极大推广和技术研究。

　　4结语

　　总而言之，随着人工智能的快速发展，将其应用在机械电子工程领域中，实现智能化电子工程的持续健康发展，对工业制造、煤矿开发、交通运输等行业安全生产与运营均有着非常重要的现实意义。目前在机械电子工程中主要应用的人工智能有模糊推理系统和神经网络系统，但是两者均存在一定的不足，通过联合使用方可取得较好的效果，对此今后还需对人工智能系统在机械电子工程中的应用加以研究，推动人工智能和机械电子工程的更好发展。通过对机械电子工程与人工智能间的联系进行分析，期望对相关研究与应用人员提供借鉴，推动智能型机械电子工程实现更好发展。

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