李荟
山西喜跃发道路建设养护有限公司
摘要：近年来，经济快速发展，社会不断进步，社会生产力水平有了显著的提高，我国的工业机械工程实际发展的过程当中，通过利用现代电子技术促使传统机械工程发展成为现代化机械工程。人工智能属于一种现代化新型技术，在生产领域人工智能技术已经得到了广泛运用，最近几年机械电子工程领域人工智能技术也得到了广泛运用，这也为机械电子工程的发展奠定了一定基础。本文主要是关于在机械电子工程方面人工智能技术的相关应用进行研究，以供相关专业人士进行参考和借鉴。
关键词：机械电子工程；人工智能；关系
引言
机械电子工程又被人们称为机电一体化，在这样的一个技术之中，其包含了很多其他领域的知识和内容，通过这些交叉的知识和内容最终形成了这样的一个技术，并且良好地投入到到其他行业的使用中。而人工智能技术如今的发展也非常迅速，利用这种技术与机械电子工程技术进行相互的融合必然可以带来活力，那么如何将其进行结合就成为了人们关注的一个话题。
1人工智能技术概述
人工智能技术通常又被人们称为AI，往往被用于研究以及开发之中，应用在模拟、延伸以及扩展人的智能等方面，这一系列的理论、方法、技术及应用到系统之中的一门新型的技术科学门类。人工智能够在多个行业中不断促进相关产品的科技水平发展的同时，也可以对整个人的意识、智力以及思维等产生多方面的影响，这是因为在以往的各种科学以及工程计算主要是通过人脑来进行计算处理，但是利用人工智能这方面的技术，能够直接在计算机里面进行复杂计算问题，而且能够使处理的速度加快，结果能够更加的准确性，对于人脑来讲，有着极为独特的优势，所以当前人工智能技术能够取代多数人脑的功能。除此之外，人工智能技術在满足于科学以及较为复杂计算工程的基础上，更可以对于各种经验进行学习，对于这一样问题能够使得经验中解决，获得相关的知识学习策略，这样能够遇到与这些问题相似的方面，以这些相关的知识、经验来运用来解决类似的问题，人们常常称之为连续型学习方案，在此基础上，总结相关的规律与经验，从而能够创新知识、能够更具有实践性，不再依赖计算机方面积累的经验，能够更好地实现以量变向质变的科学探索。
2机械电子工程与人工智能的关系研究
2.1利用模糊推理系统分析机械电子工程的数据
在目前电子信息技术得到了迅猛的发展，与此同时，机械电子工程当中人工智能技术得到了广泛融入，同时在机械电子工程当中作出了重要贡献，在人工智能体系当中具备了神经网络系统和模糊推理系统，其中，针对于机械电子工程当中数据进行研究和分析，主要是利用模糊系统理论基础以及模糊推理系统实现相互融合进而设计出相关的数据。针对模糊系统进行分析，本身具有一定推理能力，同时也可以针对于相对模糊信息实现快速有效的处理。目前机械电子工程实现自动化控制和生产过程当中，需要处理相关数据和信息，通过利用模糊推理系统能够模拟人的大脑对于信息数据实施判断推理。另外，数据和信息也可以通过利用语言进行详细描述，利用网络之下，机械电子工程数据推理可以始终遵循函数处理方式，实现信息的良好保存，但是，利用模糊推理的过程当中，也会存在着一定局限性和问题，比如智能技术和机械电子工程系统连接缺乏固定性，或者是数据计算能力相对较弱，这都会直接的影响到机械电子工程的发展。
2.2人工智能技术在机械电子工程中的应用
人工智能技术在机械电子工程领域进行了不断的创新和发展，机械电子工程中利用人工智能技术，可以改变传统的学习模式，在无法使用解析数学方程式的时候，人工智能可以增加适用性范围，提供出新型的解决途径；在对系统的处理方面，总会遇到不精确的问题，但是应用了人工智能之后，就可以通过建立人工智能模型，形成完整的智能化管理系统，满足任何情况下对精确性的要求。机械电子工程应用人工智能技术主要指的是，建立模糊系统和神经网络系统，将各种功能进行无缝融合，这样可以使得神经网络具备一定的推算能力，在实际的应用之中，模糊系统的智能化水平就会越来越高，具有很强的使用价值。在对系统进行故障诊断的过程中应用人工智能技术，可以通过用户控制人机界面，在系统中输入在线的监测数据，再由推理机按照相关的规则和标准得出叫为准确的结果，最后选择恰当的算法整合数据来进行计算和检索，就可以对机械故障进行精确的诊断。
2.3改善机械电子系统的输入/输出信息的准确性
机械电子系统缺乏稳定性，往往在生产过程之中受到客观条件的影响，输入的信息类型不公多且而且体量大，从总体上讲导致了它难以准确地描述机械电子系统的输入和输出系统之间相互对应的关系，传统方式不仅要求建立起规则库、学习形成知识和数学公式等，而且三种方式也是优缺点分明，比如数学公式，它具有描述严谨、准确的特征，难而却难以描述复杂状况中的输入以及输出信息，比如用传感器进行传递不同类型的输入信息，而且信息通常是具有模糊性，在传统的方式之下则要求建立起各种各样的分析系统，并且对于信息类型进一步区分和加工。在此时，还要求考虑到利用好人工智能技术，不断地对这些信息进行高效识别，在人工智能领域，对于人工神经网络、模糊推理系统能够处理数量庞大的模糊信息。
2.4神经网络技术分析要点
在具体的技术应用中，人工智能系统主要通过网络大数据的方式将人脑的思维以及行为，采用计算机的方式进行模拟分析，这样可以通过对计算机植入一系列的指标指令，使得计算机能够模拟人脑下达指令，进一步提高计算机系统的效率。但是神经网络是一种通过神经元建立起来的网状结构，其功能强大且分散，分布范围较广。在实际的应用过程中，这部分神经元功能与效用，能够根据现场的情况完成定量的指标。神经网络系统分析数据的信号主要通过模拟结果对其进行分析，可以进一步在其中设定相对应的指标参数，对其进行技术分析和数据研究，不断地实现技术优化。目前，我国神经网络所运用的方式比较简便，在信息的输入、输出过程中，不会经过所有的神经元系统，但是由于其分布范围较广，计算量还是比较庞大。无论在信息输入方面还是在信息输出方面，都存在计算精确不高的问题。这种神经网络技术的输入输出功能比模糊推理理论的适用范围更广且通用性强，已经能够解决存在的一些偏差性问题。神经网络技术是人工智能系统中的一个重要系统，通过神经网络系统中的神经元，将一些信息数据传输到每个网络节点上，同时还能够地这些信息数据进行有效的动态数据处理以及存储。神经网络技术可以模拟人类大脑的神经系统，分析处理上述数据，通过神经元的反射，可以保障机械电子工程的数据分析和存储功能。
结语
总而言之，在如今的社会中，将人工智能技术与机械电子工程进行相互结合可以有效的帮助机械电子工厂行业的发展和进步。在实际应用过程中，人工智能技术与机械电子工程的结合能弥补两者各自的不足。把人工智能技术应用到机械电子工程的系统数据处理中，通过神经网络设计相应的模型，进一步简化机械电子工程复杂系统运算和分析的过程，能提升机械电子工程的制造速度和产品生产的灵活性以及可调整性，进而提高生产效率，机械电子工程也使人工智能更趋于实际。
参考文献
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