摘要：如今，国家越来越昌盛，机械电子工程行业取得了不小的成就，从最初的动能传输、能量传输逐渐转变为如今的信息传输，这一变化过程在机械电子领域是突破性的进展。21世纪，人工智能技术飞速发展，使得机械电子工程领域的进展速度加快，二者结合，机械电子工程方面的信息技术通过人工智能的技术促进，人工智能技术也可以依附于机械电子工程的技术获得进一步发展。文章就人工智能技术在机械电子工程领域的应用展开思考。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；应用分析
1人工智能技术与机械电子工程的相关概念
1.1机械电子工程的相关概念
从设计原理来分析，机械电子工程和传统机械工程相比较，它不仅是在跨学科性和综合性，而且是将各个优质学科内容融汇起来的。电子机械工程在实施设计环节过程中，一方面重点是机械工程，而且能够将计算机技术和电子工程连接起来，并根据需要能够将不同的学科连接起来。工程师在设计到施工，他们会遵循从上至下的设计方式，施工过程中会紧密联系起来很多模块，目的就是能够完成设计工作。从产品特点来分析，与传统机械工程相比较，机械电子产品的外形结构更加精细，能够很大程度节约体积，改善了传统机械笨重的特点，从而提高产品各方面性能。
1.2人工智能概念
人工智能是比机械电子工程更为“年轻”的一项新兴技术。人工智能一词着重表现在：“智能”上，将人类的意识依托于计算机，并依靠计算机强大的计算能力，使其能够以人类大致思考的方式对数据进行系统性处理和计算。通过使用人工智能技术可以在很大程度上简化计算工程的过程，降低计算难度，且往往经人工智能计算出的结果更为精准。现人工智能不仅局限于计算机学，在心理学、管理学、财经学、信息学中均得到广泛的利用，但目前人有不少行业依旧存在转型不全面，改革不完整，无法将人工智能切实应用在这些行业中，导致人工智能产业化方面目前依旧表现不足。该项技术的潜能还未被完全挖掘出来，时至今日仍具有良好的发展前景我国人工智能相关研究同样起步较晚，但多年来不断学习和研究国外人工智能的相关技术，结合自身需求梳理相关经验，并将人工智能试用在各个行业中，经过反复的失败和尝试，如今我国的人工智能技术已在世界上达到较为先进的水准。
2机械设计制造自动信息化的发展趋势
机械设计制造随着信息化技术的不断创新，我国进入信息智能化时代，计算机制图技术与人工智能技术被各行各业重视与应用，提升企业整体发展水平。同时，受到网络技术的影响，控制技术与远程监测技术也快速发展，机械设计制造自动化与控制技术和检测技术关系越来越紧密。此外，虚拟化、模块化和生态化方向也是机械设计制造未来发展的重要方向，降低企业生产成本，促进维护便利，降低能源消耗，推动资源利用效率最大化。
3人工智能技术在机械电子工程方面的应用
3.1人工智能在信息处理方面的应用
机械方面的电子系统，信息的处理速度比较缓慢，并且系统内容的输入和输出也受到了很大的限制，其主要原因就是机械电子系统方面的稳定性很难保持，而且运行的时候自身的软硬件属性很难达到统一，对系统方面的信息处理一直都是一个严重影响工作效率的方面。针对传统的工作模式，当前状态下的科学技术研究水平可以大幅度的促进提升信息处理速度和质量。也正是这些方法的局限性和当前社会科技背景下的限制性，使得这些解决方式很难实施，最终决定尝试人工智能方面的技术水平融合。通过人工智能的高速运转和自我调整机制，可以避免相关事故发生的概率，并且在最大程度上加快对信息数据处理的速度。
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3.2电子信息系统的应用
通常在机械设计制造过程中极易出现信息泄露或者输出错误的问题，导致失误率高和工程生产的不安全性。电子信息系统应用人工智能技术，可以严格控制信息系统在实际运行中处理数据的准确度，当电子信息系统出现问题时，及时发出预警，由操作人员解决问题，确保输出电子信息的高效性和精准性。此外，机械设计制造过程中，动态控制模型复杂、适应能力差，无法准确地判断机械工程的预算，通过应用人工智能技术，确保机械设计制造工程的正常运行，避免和防止发生安全事故，促使机械设计制造准确地完成相应的作业。
3.3网络系统储存机械电子工程数据
神经形式的网络系统是人工智能技术中的重要组成部分，利用神经网络系统来实现相关数据的储存，能够完成对机械电子工程高效数据携带的工作目标。从另一角度说，神经网络系统的应用，对于各项数据的准确度也能够有所保障，通过对人脑信息处理及储存形式的模拟，实现机械电子工程处理方式的优化，使其储存过程的失误率较低。神经网络系统的信息储存量较大，通过与模糊系统的结合后，能够对机械电子数据的准确度提供更强大的保障。
3.4系统建模方而的相关性
模糊逻辑系统与神经网络对较为复杂系统模型的建有着积极的作用。其中，神经网络通过模拟人体神经结构，对系统的各种类型的数字信号实施处理，而模糊逻辑系统则以对人脑功能实施模仿的方式对数字信号实施处理。根据研究神经网络可以得知，其在信息输出过程中，因为各个神经元存在的关系是一成不变的，所以计算量非常大，而模糊逻辑系统内部各模块的关系经常发生变化，所以其计算量非常小。基于此，在系统比较复杂时，尽量不要局限于一种方法对基于建模的信息输入和输出问题进行处理，而应将机械电子工程和人工智能紧密的联系在一起，同时以此为根本，引入模糊神经网络，进而更好的融合模糊逻辑系统和神经网络两者之间的优势，最终有效的提升机械电子工程产品设计的可操作性。
3.5神经网络系统的应用
机械设计制造过程中，运用神经网络系统的神经元，将信息资源或者数据上传网络进行保存和分享，促进电子机械设计制造业的长远发展。同时，神经网络系统可以对动态数据进行处理，分析机械设计制造过程中的可变数据，做出操作指令，开展工程制造作业。人工智能技术的应用改善机械了工程设计生产效率低下的问题，助力企业自动化生产发展。
3.6机械功能与人工智能的融合
对传统的机械电子应用工程而言，比较多的图纸以及工程进展方面的实施主要还是依靠人工，这样低效率、高误差的工作方式很难满足当今社会状态下的科技发展。借助于人工智能的便捷新和高自动化，可以改善对机械工作方面的效率，提升工作的质量。借助人工智能控制下的机械手臂代替人工手臂，可以完成要求更高、细节更强的工作，这些工作的最终目的还是解决生产力方面的低下，提升工作水平和质量。
结束语
在社会发展中我们可以看出，科学技术是促进社会发展的第一生产力。在机械电子工程的发展过程中，人工智能技术做出重要贡献，人工智能的发展可以说就是为了解决与机械电子工程的发展问题，人工智能的快速发展机械电子工程是相辅相成的。人工智能与机械电子工程的相互结合过程，两者相互促进，相互发展，共同促进科学技术的发展，生产力的不断提高，以及社会的进步。
参考文献：
[1]李盼.人工智能技术在机械电子工程领域的应用探究[J].内燃机与配件，2019，283（7）：215-216.
[2]王霞，彭贺.机械电子工程与人工智能的相关性分析[J].企业改革与管理，2016（03）：160.
论文作者:纪光
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/20
标签：人工智能论文; 机械电子论文; 工程论文; 技术论文; 神经网络论文; 系统论文; 信息论文; 《基层建设》2020年第1期论文;