网站地图 加入收藏 设为首页 原创论文网,覆盖经济,法律,医学,建筑,艺术等800余专业,提供60万篇论文资料免费参考

人工智能在机械电子工程中的应用探究

作者:原创论文网 时间:2018-10-08 13:58 加入收藏
人工智能在机械电子工程中的应用探究摘要
  
  0、引言
  
  机械电子工程俗称“机电一体化”, 是机械、电子、计算机的交叉学科, 机械电子工程在生产生活中得到了极为广泛的应用, 例如安全气囊、防滑刹车系统等都运用了机械电子工程的相关技术, 人工智能技术的飞速发展, 为机械电子工程的应用注入了强劲动力, 机械电子工程也朝着智能化的方向大踏步的前进, 因此探究人工智能技术在机械电子工程中的应用具有非常重要的现实意义。
  
  1、机械电子工程简介
  
  传统机械工程主要包括动力、制造两大类, 所谓的动力类研究各类发电机、电动机等动力驱动装置以及机械传动的原理, 制造类主要包括机械加工、装配、焊接等, 传统机械工程与电子技术、计算机技术相融合, 在能量连接、机械连接的基础上加入信息连接与功能协调, 这就是机械电子工程的基本内涵, 不过当前机械电子工程的智能化程度较低, 在一定程度上制约了生产发展。
  
  机械电子工程的优点非常突出:在设计角度, 采取自上而下的设计理念, 在计算机信息技术、机械工程、电子工程的基础上综合考虑生产加工环境、人机工程学、管理技术等, 设计更有系统性, 各个功能模块紧密协调;从产品的角度上, 集约化程度高, 体积更小, 产品结构区域模块化, 功能更加完善。
  
  2、人工智能技术
  
  人工智能技术作为21世纪三大最尖端科技之一, 近年发展速度飞快, 目前对于人工智能技术的定义可谓仁者见仁智者见智, 笔者认为人工智能技术是模拟人的进行认知、思维、推理及判断, 能够像人一样进行逻辑思考。
  
  目前人工智能技术在语音识别、图像识别等方面发展迅猛, 借助大数据技术与超级计算机, “超大规模数据分析+超强数据运算能力”是当前人工智能技术的发展主流。
  
  人工智能技术具有自主学习能力, 通过反向传播运算不断监督学习训练, 使得计算机设备具有较强的学习能力;同时人工智能技术还可以实现对海量模糊信息进行高速、准确处理;与大数据技术融合具备数据挖掘功能, 能够信息爆炸的环境中精准获得所关注信息;同时人工智能技术还可以进行逻辑思维, 能够代替人进行推理判断。
  
  3、人工智能技术在机械电子工程领域的应用探究
  
  3.1 故障诊断功能
  
  机电设备在运行过程中难免会出现故障, 为保障生产连续性, 对故障进行快速有效诊断就显得尤为重要, 在故障诊断过程中充分利用人工智能技术可以实现对故障的精准定位, 减少维修成本与时间成本。基于人工智能的故障诊断主要包括基于规则推理故障、基于案例推理故障以及利用故障树模型进行故障诊断等三种类型。
  
  故障针对系统 (详见图1) 从结构上来讲主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面[1].从重要性上讲案例库与推理机的在故障诊断中占据核心地位;关于知识获取, 主要是获取某一领域内的相关知识, 收集海量的故障案例;知识处理具体是指将处理收集的知识与案例, 例如通过一定标准划分将案例进行归类整理, 最终整理成能够满足系统推理要求、便于系统检索的相关规则及案例。
  
  故障诊断具体流程为:用户通过人机交互界面 (或者机电设备的实时检测系统) 向故障诊断系统输入相关数据信息, 推理机根据输入信息进行推理判断, 结合诊断规则库得出诊断结果, 然后在故障案例库中计算检索契合度最高的案例 (此过程需要根据一定算法计算相似度) , 分析故障原因与给出维修建议 (解释器的作用主要是以用户容易接受的方式向用户解释故障类型、成因、解决方案等) .

  
图1 故障诊断系统通用结构
  
  3.2 提高自动化控制的精准性
  
  传统机械自动化控制过程中, 传统控制器完成控制任务需要建立控制模型, 依托动态控制方程进行, 且动态控制方程非常复杂, 适应性差, 尤其是面对复杂的工况条件时, 往往无法精准的预算或者预设的工况条件发生重大变化时, 动态方程往往无法起到作用, 采用人工智能技术可以克服上述缺点, 通过建立人工智能控制模型, 利用人工神经网络与模糊神经系统对机械设备的所有生产活动进行智能控制。
  
  利用人工智能技术辅以传感器技术可以实现对设备运行状况的实施监控, 例如实施监控设备的运行速度等参数, 发现运行参数异常可及时报警或急停, 防止出现安全事故。
  
  3.3 改善机械电子系统的输入/输出信息的准确性
  
  机械电子系统具有不稳定性, 且生产过程中的工况条件各不相同, 输入信息类型多且体量大, 客观上导致了无法准确地描述机械电子系统的输入与输出对应关系, 传统方式包括建立规则库、学习形成知识以及数学公式等三种方式, 三种方式各有优缺点, 例如数学公式的描述严谨、准确, 但是无法描述复杂情况下的输入或者输出信息, 例如传感器传递来不同类型的输入信息, 而且信息往往具有模糊性, 传统方式下就需要建立多种分析系统对信息类型加以区分加工。
  
  此时可考虑利用人工智能技术对此类信息进行高效识别, 人工智能中的人工神经网络以及模糊推理系统可以处理海量模糊信息。例如人工神经网络模拟人脑构造, 透过收集到的数字信号对相关资源进行参数分析, 此模式可以有效提升语音信号的处理;而模糊推理系统, 通过建立模糊语言、模糊逻辑等, 对语音信号进行有效分析, 保证信息源的准确性, 进而提升数据处理的效率与精准度, 最终提升生产效率, 降低生产成本。
  
  4、结论
  
  理论与实践证明, 将人工智能技术应用于机电一体化中能够有效改变机械电子工程的核心理念, 改善信息的收集、判断、运算的准确性, 提高自动化控制精度进而保证产品质量, 提升生产效率, 创造出显着的经济价值, 人们普遍认为机械电子工程未来将朝着智能化的方向突飞猛进, 因此未来需要我们加大对人工智能技术的研究力度, 并有意识的将人工智能技术应用于机械电子工程。
  
  参考文献
  
  [1]温伟华。人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].自动化与仪器仪表, 2016 (02) :96-97.  
  [2]王宇飞, 郝清龙, 李春风, 王文龙, 张天旭, 王清河。机械电子工程中人工智能技术的有效运用分析[J].时代农机, 2017, 44 (02) :34-35.  
  [3]维丽斯。试析机械电子工程的发展与人工智能的关系[J].电子技术与软件工程, 2018 (09) :111.  
  [4]王琪。机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科技传播, 2012 (01) :114-115.  
  [5]郑福奎。机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科技创业家, 2012 (22) :108.
人工智能在机械电子工程中的应用探究相关文章
重要提示:转载本站信息须注明来源:原创论文网,具体权责及声明请参阅网站声明。
阅读提示:请自行判断信息的真实性及观点的正误,本站概不负责。
别人都分享了,你还在等什么?赶快分享吧!
更多