摘要：伴随着科技的进步与人类社会的高速发展，在传统的机械电子工程与仿生生物学进行结合，产生了新型态的机械自动化技术—人工智能。在现今的机械电子工程中，人工智能的应用相当广泛。打破了传统的单机单动的老式技术范畴，在机械运载过程中进行能力传输，以及功能桥接上，通过电子计算机进行电子信息全程智能化数据模拟控制。省去了大量的线接成本与操作难度也节约了大量的设备与人工成本。笔者在多年实践工作中总结了一些人工智能的有效运用方法，在文中进行探讨总结，供大家参考学习。
关键词：机械电子；人工智能；运用分析
引言： 随着信息时代的进步，机械电子与机械工程这两门学科已经趋向合并。随着仿生生物学的发展，传统的机械工程被人工智能所取代。人工智能在人力控制，设备数据的采集，以及设备的成本精减以及工程安全上，有极大的市场竞争优势。所以将人工智能技术有效运用在机械工程中进行相关生产操作，对于国内的机械工程发展起到了促进作用。
人工智能技术的主要内容
在本世纪60年代，人工智能的概念第一次出现在世界著名的“DARTMOUTH”会议中。当时许多人对于这个新兴的概念进行相关的讨论与探索。而从事研究的多位工程师从概念引出了相关的学术理论，再进行扩展与探究。从而变成一门交叉性广大的独立学科进行科学研发。人工智能的主要作用就是将人类的智能通过电子信号进行模拟，然后转入电子计算机等相关的电子设备，通过电信号的变化，来进行模仿人类的行为与判断。说他是属于电子计算机系也可以，说他是属于仿生生物学也行。在人工智能这门学科中的研究范围相当大，包括模仿人类的动作行为，以及人类的思维，人类的语言，以及相关的机器人研发等等内容，涉及范围广泛。
人工智能的使用范围
随着人工智能的研究慢慢深化与技术发展，人工智能开始与模拟电信号技术，远程无线传输技术，心里学，计算机技术，社会工程学等等学科进行揉合汇总。在学术界里也是做为三大支柱性的学科之一。对于社会进步与经济发展与国防科技上有极其重大的意义。而人工智能在人们的社会活动与日常工作中也是相当有作为的，比如进行远程学术研究，语言翻译，计算机视觉，空间立体拍摄，无人驾驶的汽车，飞机，研发出不同功能的机器人在危险恶劣环境中进行工作，例如航空航天，医疗，深海作业，开采矿产等等方面。
1机械电子工程的现状
在电子信息的高速发展下，机械电子工程从中开始发展并独立出来。也是属于一种交叉性强的学科。将机械的制造与电子信息技术进行整理与合并。做为一个独立性强的学科，成就了相当大的优越性，主要内容包括：第一，在设计的环节上看，机械电子工程涉及面广，涵盖多门学科，并且与电子计算机以及选进的电子电气工程，满足各个不同的工业系统与操作需求，比如说在各种制造业以及生产加工产业里都有机械电子工程的身影。
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人工智能在机械电子工程中的运用难点及分析
随着互联网信息技术的高速扩展，在科技的创新与技术的交流上也不断的变化与革新。与此同时，人工智能在互联网科技的大趋势下，也慢慢的普及于各个行业。由于现今的机械电子设备功能强大，构造复杂，而且相关的操作系统也是如此。而要恰当正常的同步处理这些设备上的不同信息，这就需要在传统的机械电子工程中进行人工智能化的实际应用。目前采用两种方式获取信息与数据，一种是通过经验丰富的专业工程人员进行口头或是书面上的述评，第二种，就是通过电子电器设备上的不同传感器进行数据进行信息采集。由于人的思维与机械大相径庭，所以必须在人工智能中运用一些先进的技术。建立一个仿生智能化的系统，而在内部的主要判定方法上，则是采用最先进的生物神经系统与模糊逻辑推理系统两种方法进行。首先，我们在神经网络系统上的判定方法上，顾名思义，就是通过数字信号高度真实模拟人类的思维以及大脑的内外构造，结过逻辑判后进行得理后数据的提供。第二，我们在模糊罗辑推理上，则是进行人类脸部或是动物的脸部进行数字模拟，采集与相对应的表情数据，以及相关的语言信息，进行人脑的判断与逻辑思考后，再给出相对应的反应与数据。而两者在运用的难点上，也各有不同。
4.1 我们先说模糊推理系统。模糊的罗辑推理系统主要进行的范围是比较大的，通俗的说，就是面与面，层与层之间的数据关联映射。而神经网络系统采用的方式比较独特单一，也就是以点到点的进行数据映射。两者的性质是不一样的。模糊推理系统在内部运用上优势明显，比如在设计操作上方便简捷，而且在数据信息的采集上，也有高超的处理速度。我们在多数的机械电子操作系统中，会在操作过程中通过电信号进行模拟人类大脑进行数据选择与判断。将数据进行模拟人类语言进行处理，并且将得出的数据进行输出。由于模糊推理是采取的面对面进行数据处理，虽然在信息的存储与信息采集上具有优势，但是在实际运作中仍不够完善，比如说在数据运算的速度与运算数据量上效率不高，而且在面与面之间的数据接触存在不稳定的状况，有时会出现得出的数据精密度偏低。
4.2 我们再谈一下神经网络系统。人工智能主要从事的探索方向是通过高性能的电子计算机进行数据集号模拟人类的行为，包括思维护方式，以及行动上的反应。而神经网络在在内部构造上主要是采用一种叫做神经元的部件进行点与点的数据信号联接。在仿生学上也叫做兴奋模式。然后将一个点的反应进行网络传布，从而达到联动的目的。由于因为神经网络在内部构造中相对简单，所以在功能上的作用，也比较有局限性。我们看一下它的优势，由于神经元数量多，分布广，所以会产相生许多不同的数据反应。在模拟人脑思维的过程中，把得出的最终数据进行函数上的联动。由于神经网络构造简单，而且分布的点相对固定不便移动。所以在计算的过程中需要计算的数据量庞大。在信息的处理分析上，精密度相当高。
结语：
伴随人工智能的高速发展与广泛应用，传统陈旧的机械模式早已不再适合于新型的机械电子工程。机械电子工程与人工智能进行技术上的合理运用，不仅提高了数据信息的处理速度，也提供了新型的电子生产加工技术。同时节省了大量的人力与设备投资。不仅有效的保障了经济效益的持续性增涨，也为机械电子程在发展中奠定了良好的基础。
参考文献：
[1]苏远锋.机械电子工程与人工智能关系的探讨.[J].中国新技术新产品.2015.1（12）13-17
[2]温传华.人工智能技术在机械电子工程领域的应用.[J].自动作与仪器仪表.2016.2（23）96-97
论文作者:常培军
论文发表刊物:《基层建设》2017年第30期
论文发表时间:2018/1/7
标签：人工智能论文; 数据论文; 机械电子论文; 工程论文; 神经网络论文; 人类论文; 技术论文; 《基层建设》2017年第30期论文;