摘要：伴隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能在越來越多的領(lǐng)域上有所作為，其中也包括機械電子工程。人工智能在機械電子工程中主要作用為解決常規(guī)手段無法處理機械電子系統(tǒng)復(fù)雜性的問題。通過人工智能解決機械電子工程當(dāng)中所遇到的困難，共同推進兩者的發(fā)展。本文主要分析機械電子工程和人工智能之間的關(guān)系，并對它們之間的關(guān)系進行一定深度的探討。

中圖分類號：TP391

文獻標(biāo)識碼：A

隨著科技的進步，機械電子工程開始逐漸從傳統(tǒng)的能量傳輸、動能傳輸轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔㈡溄樱瑢⑷斯ぶ悄苋谌氲綑C械電子工程中，發(fā)揮人工智能和機械電子工程的特點。在機械電子工程中融入人工智能，能夠改變信息的傳輸模式，讓機械電子工程更加的科學(xué)、可靠，讓機械電子工程變得更加智能，進而使傳統(tǒng)的機械電子工程得到更好的更新和發(fā)展。

1機械電子工程

常規(guī)的機械工程主要可以分為兩類，制造和動力。動力類工程主要是發(fā)電機形式的機械工程;制造類工程主要包含裝配、毛坯制造和機械加工等生產(chǎn)工藝。電子工程和常規(guī)的機械工程相比，電子工程包含更多的高科技元素。利用兩者的優(yōu)勢，將兩者有機的結(jié)合起來，最終形成機械電子工程。

機械電子工程的發(fā)展主要可以分為三個階段：第一階段主要為手工加工作為主要生產(chǎn)方式的初期階段，這個階段生產(chǎn)力較低，因人力資源匱乏嚴(yán)重影響生產(chǎn)力的發(fā)展，進而轉(zhuǎn)變思想，引出機械工藝的發(fā)展。第二階段主要為流水線作為主要工藝的批量生產(chǎn)階段，這時的生產(chǎn)規(guī)模相對較大，一定程度的提升了生產(chǎn)力，許多工程出現(xiàn)大批量生產(chǎn)現(xiàn)象，但是這種生產(chǎn)階段并不能保障高質(zhì)量的產(chǎn)品，生產(chǎn)嚴(yán)重缺乏靈活性，逐漸不能滿足社會的各項質(zhì)量要求。第三階段便是現(xiàn)在的機械電子工程的產(chǎn)業(yè)階段，因為我國是快節(jié)奏社會，要求機械電子工程具備一定的適應(yīng)性、靈活性、轉(zhuǎn)產(chǎn)時間段和高質(zhì)量產(chǎn)品的高科技生產(chǎn)工藝，以機械電子工藝作為核心的制造系統(tǒng)最為成功的產(chǎn)物便是柔性制造系統(tǒng)柔性制造系統(tǒng)主要由信息、物流和加工三個系統(tǒng)所組成，能夠在自動化加工作為基礎(chǔ)，實現(xiàn)信息流和物料流的自動化。

2人工智能

人工智能也能夠分為三個階段：第一個階段是1956年，美國第一次提出人工智能這一專業(yè)術(shù)語，進而人工智能變開始出現(xiàn)。但是這一階段的人工智能主要作用知識證明、博弈和翻譯，并不能模擬進行人類的邏輯進行思考。在60年代中，對人工智能進行一定深度的分析之后發(fā)現(xiàn)，機器模仿人類的思維是比較困難的事情，許多的開發(fā)者并未能讓機械脫離簡單的映射方式，造成機械無邏輯能力。第二極端便是1977年，這是人工智能發(fā)展的一個轉(zhuǎn)折點，人工智能進入到知識作為動力的發(fā)展階段，在很短的時間內(nèi)人工智能的知識工程便滲入到各個領(lǐng)域中，真正的體現(xiàn)人工智能的實用性。在不久之后人工智能便在商業(yè)化道路上獲得一定的成績，展現(xiàn)開闊的使用前途和頑強的生命力。最后一階段便是人工智能的平穩(wěn)發(fā)展階段。人工智能逐漸從單獨的個體向分布式的主體發(fā)展，直至如今，人工智能已經(jīng)具備實用且復(fù)雜的特點。

3機械電子工程與人工智能的關(guān)系

人類發(fā)展的兩大根本因素為信息和物質(zhì)，在科技還未發(fā)展成熟時，人類的生產(chǎn)能力較低，基本以物質(zhì)作為主要基礎(chǔ)。隨著生產(chǎn)力的不斷提高，人們發(fā)現(xiàn)信息的重要性，將文字作為信息的傳遞“紐帶”。最近幾十年，因為網(wǎng)絡(luò)的普及，將信息的傳遞帶來了新的改進，社會推進到信息化時代，而信息社會的發(fā)展卻離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。

機械電子系統(tǒng)具備一定的不穩(wěn)定性造成機械電子系統(tǒng)中輸出和輸入關(guān)系的描述變成比較困難，傳統(tǒng)的描述方式有3種：(1)建立規(guī)則庫的方式;(2)學(xué)習(xí)并生成知識的方式;(3)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方式。推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方式相對而言比較精確、嚴(yán)謹(jǐn)，但是其智能運用于比較簡單的系統(tǒng)中，例如線性定常的系統(tǒng)，對于相對復(fù)雜的系統(tǒng)并不能通過數(shù)學(xué)方程進行解析，就只能通過操作來完成，但是操作又不具備精確和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶攸c。伴隨社會的發(fā)展，其對系統(tǒng)的要求也越來越苛刻，經(jīng)常出現(xiàn)需要同時處理多種類型的數(shù)據(jù)，例如傳感器需要傳遞專家的語言信息和數(shù)字信息等。因為人工智能處理信息時的復(fù)雜性和不確定性，人工智能以知識作為基礎(chǔ)處理信息的方式將替代推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方式。

利用人工智能建立的系統(tǒng)主要可以分為兩種：模糊推理系統(tǒng)，主要是通過模擬人腦對數(shù)據(jù)、語言等進行分析;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，主要是模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析信號和數(shù)據(jù)并給出相對的參考數(shù)據(jù)。兩者既具備相同的輸出輸入關(guān)系也具備不同的輸出輸入關(guān)系。不同之處在于模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義，相反神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)并不具備準(zhǔn)確的物理意義;模糊推理系統(tǒng)主要為域到運用域的映射作為主要數(shù)據(jù)分析方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分析方式主要為點到運用點;模擬推理系統(tǒng)的儲存信息具備規(guī)則化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息儲存方式則為分布化;模糊推理系統(tǒng)在輸出時因為所有神經(jīng)元之間聯(lián)系不固定，其計算量較小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在輸出時因為每個神經(jīng)元之間都有一定的聯(lián)系，所有計算量較大;模糊推理系統(tǒng)的精確度較低，其呈現(xiàn)為臺階狀，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸出輸入的信息精準(zhǔn)度高，呈現(xiàn)為光滑的曲面。兩者的相同之處在于：兩者都具備相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式以任意精度逼近相應(yīng)的連續(xù)性函數(shù)。

伴隨著社會的飛速發(fā)展，單純的人工智能方式已經(jīng)有些不能滿足社會的日常需求，許多的研發(fā)機構(gòu)開始研制綜合性的人工智能系統(tǒng)。其主要是將模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相結(jié)合形成綜合性的人工智能系統(tǒng)，將兩種系統(tǒng)當(dāng)中的優(yōu)勢和劣勢體現(xiàn)取長補短的特點，得到更為精準(zhǔn)、更為全面、更為科學(xué)性的描述方式，最為成功的例子便是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相結(jié)合，讓信息在該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中得到最為合適的完美表達空間。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的函數(shù)連接和邏輯推理系統(tǒng)的節(jié)點函數(shù)，并且讓這兩種功能得到一定的提高，最終獲得更好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

結(jié)語

隨著科學(xué)的發(fā)展，高科技技術(shù)層出不窮，人工智能便是這一發(fā)展中的產(chǎn)物。人工智能便是各學(xué)科較差綜合之后的成功。將人工智能完美的融入到機械電子工程中，帶動這一領(lǐng)域得到良好的發(fā)展，促進生產(chǎn)力的飛速發(fā)展，給機械工程這一產(chǎn)業(yè)帶來革命性的變革和巨大的經(jīng)濟利益。

參考文獻

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(蘇遠鋒 恩比爾(廈門)機械制造有限公司，福建 廈門 361000)