【摘要】隨著計算機技術的迅猛發展，對人工智能技術*.2fi-著很好的推動作用。在人們日常生活與工作中均有著一定的應用，諸如智能家居、自動駕駛汽車、智能機器人等，人工智能的發展對人們有著很好的現意義。機械電子工程作為傳統工業中重要組成部分，人工智能技術也逐漸應用其中，兩者發展均能推動對方實現可持續的健康發展。本文對人工智能和機械電子工程間的相關性進行分析，以期對兩者的發展均有推動作用。

　　【關鍵詞】人工智能,機械電子工程,相關性分析

　　1引言

　　機械電子工程雖然發展較晚，但其與傳統機械工程相比，具備有諸多的優勢。進入21世紀以后，機械電子工程得到更為迅猛的發展。特別是在計算機技術和互聯網技術飛速發展的今天，人工智能也取得了質的發展。將人工智能和機械電子工程融合，使機械電子工程從以往的能量和動量連接逐漸發展成為信息連接，對機械電子工程的發展和提高生產效率均有著非常好的現實意義，通過對人工智能和機械電子工程間的關系研究，對兩者實現健康持續發展非常有益。

　　2人工智能與機械電子工程簡述

　　2.1人工智能

　　人工智能是基于計算機技術、心理學、控制技術和信息技術等基礎學科發展起來的新興學科，通過對計算機技術進行深入研究，實現對人智能的模擬與擴展，現在已經成為2l世紀重點研究的支柱學科之一。人工智能技術不斷應用在人們的日常生活中，具有如下三個優勢。首先，人工智能技術可以實現人與人間更好的溝通與交流：通過高科技能夠使人們交流更為的便利，在足不出戶的情況下便能了解天下事，并和周邊人實現良好的溝通。

　　不但可以推動人類社會不斷進步，而且能夠使人工智能實現創新發展。其次，人工智能技術可以推動經濟發展：利用高科技可以刺激人們消費，使我國市場需求有所擴大，對保障我國經濟平穩發展有著很好的現實意義。最后，人工智能能夠推動企業發展：將科技應用在企業中可以使企業的經濟效益得到提升，間接推動人工智能產品不斷的應用于市場中。

　　2.2機械電子工程

　　相比于傳統機械工程和機械電子工程，后者在跨學科和綜合性上具有更強的特點，其是囊括多學科精華產生的一門新學科、新技術。對于設計環節而言，機械電子工程依舊將機械工程作為其核心，并將計算機技術和電子工程知識加以有效的整合，同時根據生產目標及配置系統實現對生產管理和制造加工等學科和技術的運用。

　　在對機械設計過程中，運用由上至下的設計理念使各模塊實現緊密結合，實現更有效的完成全部設計工作。相比于傳統機械工程，機械電子工程制造的產品外形小巧簡單，不存在傳統機械具有的笨重特征，但其內部組成也愈發的復雜，產品性能具有顯著的提高。

　　3人工智能與機械電子工程的相關性

　　3.1相關性分析

　　科技進步和社會發展共同推動電子化信息的迅猛發展，而基礎性學科中的機械電子工程在整個社會生活生產中用著非常普遍的應用。值得注意的是，機械電子工程尚存在諸多的不足，如系統復雜且不穩定和功能多變等，造成這些不足的根本原因便是沒有完善的電子信息系統，而人工智能自身具備的信息快速處理與傳遞優勢能夠有效的解決這一不足。當機械電子工程在輸入過于復雜的信息時，電子信息系統極有可能出現運行錯誤，此時便要人為干預進行錯誤處理。將人工智能和機械電子工程有效的結合，便能對機械電子工程當中的問題和缺陷加以解決。

　　3.2具體應用分析

　　目前，人工智能在機械電子工程中的具體應用主要有模糊推理系統和神經網絡系統兩種。

　　3.2.1模糊推理系統

　　經過多年的實踐與研究，模糊推理系統已經發展成為一個相對較為完善的系統，自身具備較好的信息處理功能，而且其結構相對簡單，因此實用性更高。現實中模糊推理系統已經實現廣泛的應用，尤其在自動化控制和數據處理兩個方面。在機械電子系統工作過程中，該系統能夠模擬人腦對輸入語言進行處理并對處理指令進行下達，同時網絡結構當中產生和處理指令相對應的函數。

　　對于模糊推理系統而言，其主要的應用方式為由域到域，最終實現對信息規則的存儲。當然，不可否認的是在實際運行過程中依舊存在一些不足，諸如計算量無法滿足實際要求、連接方式無法有效固定等，導致系統在輸入和輸出環節還存在一定的誤差，這也是人工智能技術具有一個優勢。目前主要的發展趨勢是在模糊推理系統基礎上和神經網絡系統相互結合使用，實現兩個系統間的取長補短，降低系統錯誤的出現。

　　3.2.2神經網絡系統

　　人工智能既然是對人的行為和思維進行模擬開展研究的過程，將人工智能應用在計算機中，便能夠顯著的增加應用范圍。而神經網絡主要是通過對人腦神經元網絡進行模擬，將其在計算機網絡上進行分布，最終實現人機互動。對于神經網絡系統而言，其結構更為簡單，但功能性不足。當然，其也具有非常顯著的優勢，通過神經元的構成能夠將神經系統具有的功能和效用更好的發揮出來，實現對高難度行為加以完成。

　　在神經網絡系統中，其主要是通過對數字信號進行模擬輸出，再根據結果分析對應的參數值，最終利用神經網絡計算出整個關聯函數。該系統在實際運用中相對簡單，在整個信息輸入過程中，各個神經元具有相對固定的聯接方式，并且計算量相對更大，在信息輸入和輸出上均有著極高的精度。該系統的優勢能夠有效的補充模糊推理系統在計算能力和信息輸入、輸出上存在的不足，將兩個系統融合使用具有非常好的應用前景。

　　3.2.3智能型機械電子工程的應用研究

　　目前，智能型機械電子設備主要應用在煤礦山和非煤礦山開采等領域中，實現安全生產和監管，有效的提高生產效率和安全性。在2014年發生的昆山“8.2”爆炸事故當中，造成爆炸的主要原因便是粉塵濃度過大，假設當時安裝有粉塵濃度傳感器、自動報警系統和自動停線系統，便能夠有效的避免該事故的發生。

　　當前，已經實現降智能機械電子設備廣泛應用在煤礦行業等實現對爆炸物濃度檢測中。此外，智能機械電子在交通運輸業、機械加工等領域也擁有著較為普遍的應用。實現工廠機械化、智能化的提高，已然是科技發展的重要方向，尤其在安全生產和監管當中更要極大推廣和技術研究。

　　4結語

　　總而言之，隨著人工智能的快速發展，將其應用在機械電子工程領域中，實現智能化電子工程的持續健康發展，對工業制造、煤礦開發、交通運輸等行業安全生產與運營均有著非常重要的現實意義。目前在機械電子工程中主要應用的人工智能有模糊推理系統和神經網絡系統，但是兩者均存在一定的不足，通過聯合使用方可取得較好的效果，對此今后還需對人工智能系統在機械電子工程中的應用加以研究，推動人工智能和機械電子工程的更好發展。通過對機械電子工程與人工智能間的聯系進行分析，期望對相關研究與應用人員提供借鑒，推動智能型機械電子工程實現更好發展。

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