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人工智能在機械電子工程中的應用論文
機械電子工程的未來(lái)屬于那些懂得運用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，下面是小編收集整理的人工智能在機械電子工程中的應用論文，希望對你有所幫助！
摘要：傳統的機械工程一般分為兩大類(lèi)，包括動(dòng)力和制造。制造類(lèi)工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過(guò)程，而動(dòng)力類(lèi)工程包括各式發(fā)電機。電子工程與傳統的機械工程相比來(lái)言是較新的學(xué)科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。最初，電子工程與機械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結合，隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的不斷向前推動(dòng)，傳統的機械工程與現代的電子工程通過(guò)信息技術(shù)有機的結合起來(lái)，形成了現在的機械電子工程學(xué)科。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程由傳統的能量連接、動(dòng)能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。傳統的機械電子工程通過(guò)現代的科學(xué)技術(shù)進(jìn)入到一個(gè)新的發(fā)展領(lǐng)域，同時(shí)，人工智能技術(shù)伴隨著(zhù)機械電子工程的日益復雜，也得到了長(cháng)足的發(fā)展。
1、機械電子工程
1.1機械電子工程的發(fā)展史
20世紀是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時(shí)期，各類(lèi)學(xué)科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學(xué)科也在這一時(shí)期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程也變的日益復雜。
機械電子工程的發(fā)展可以分為3個(gè)階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時(shí)期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線(xiàn)生產(chǎn)為標志的標準件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開(kāi)始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會(huì )需求。第三階段就是現在我們常見(jiàn)的現代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，現代社會(huì )生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動(dòng)化的基礎之上實(shí)現物料流和信息流的自動(dòng)化。
1.2機械電子工程的特點(diǎn)
機械電子工程是機械工程與電子技術(shù)的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動(dòng)力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點(diǎn)：
1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門(mén)獨立學(xué)科，而是一種包含有各類(lèi)學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設計時(shí)，以機械工程、電子工程和計算機技術(shù)為核心的機械電子工程會(huì )依據系統配置和目標的不同結合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設計時(shí)將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結構相對簡(jiǎn)單，沒(méi)有過(guò)多的運動(dòng)部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
機械電子工程的未來(lái)屬于那些懂得運用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實(shí)際應用當中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。
2、人工智能
2.1人工智能的定義
人工智能是一門(mén)綜合了控制論、信息論、計算機科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀最偉大的三大學(xué)科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒(méi)有一個(gè)統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過(guò)計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門(mén)科學(xué)技術(shù)。
2.2人工智能的發(fā)展史
2.2.1萌芽階段
17世紀的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機械加法的計算器轟動(dòng)世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開(kāi)始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機。人工智能在這一時(shí)期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎。
2.2.2第一個(gè)發(fā)展階段
在1956年舉辦的“侃談會(huì )”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，從而引領(lǐng)了人工智能第一個(gè)興旺發(fā)展時(shí)期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語(yǔ)言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過(guò)科學(xué)研究就可以總結人類(lèi)的邏輯思維方式并創(chuàng )造一個(gè)萬(wàn)能的機器進(jìn)行模仿。
2.2.3挫折階段
60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現，用機器模仿人類(lèi)的思維是一件非常困難的事，許多科學(xué)發(fā)現并未逃離出簡(jiǎn)單映射的方法，更無(wú)邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著(zhù)科學(xué)創(chuàng )新，在自然語(yǔ)言理解、計算機視覺(jué)、機器人、專(zhuān)家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現了Prolog語(yǔ)言，成為繼LISP語(yǔ)言之后的最主要的人工智能語(yǔ)言。
2.2.4第二個(gè)發(fā)展階段
以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會(huì )議為轉折點(diǎn)，人工智能進(jìn)入到以知識為基礎的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，并促使人工智能走向實(shí)際應用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問(wèn)題和專(zhuān)家系統、計算機視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、智能機器人等實(shí)際應用問(wèn)題上取得了長(cháng)足的發(fā)展。
2.2.5平穩發(fā)展階段
由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個(gè)主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復雜而實(shí)用，可以面向多個(gè)智能主體的多個(gè)目標進(jìn)行求解。
3、人工智能在機械電子工程中的應用
物質(zhì)和信息是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類(lèi)社會(huì )初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類(lèi)社會(huì )以物質(zhì)為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著(zhù)社會(huì )生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò )的普及給信息傳遞帶來(lái)了新的生命，人類(lèi)進(jìn)入到了信息社會(huì )，而信息社會(huì )的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著(zhù)處理信息的作用。
由于機械電子系統與生倶來(lái)的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學(xué)方程的方法；2)建設規則庫的方法；3)學(xué)習并生成知識的方法。傳統的解析數學(xué)的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡(jiǎn)單的系統，如線(xiàn)性定常系統，對于那些復雜的系統由于無(wú)法給出數學(xué)解析式，就只能通過(guò)操作來(lái)完成�，F代社會(huì )所需求的系統日益復雜，經(jīng)常會(huì )同時(shí)處理幾種不同類(lèi)型的信息，如傳感器所傳遞的數字信息和專(zhuān)家的語(yǔ)言信息。由于人工智能處理信息時(shí)的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學(xué)方式的替代手段。
通過(guò)人工智能建立的系統一般使用兩類(lèi)方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統和模糊推理系統。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值；而模糊推理系統是通過(guò)模擬人腦的功能來(lái)分析語(yǔ)言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過(guò)網(wǎng)絡(luò )結構的形式以任意精度逼近一個(gè)連續函數；不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統運用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較��；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統輸入輸出時(shí)精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。
隨著(zhù)社會(huì )的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足日益增長(cháng)的社會(huì )需要，許多科學(xué)家開(kāi)始研究綜合性的人工智能系統。綜合性的人工智能系統采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統與模糊推理系統相結合的方法，取長(cháng)補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò )各層當中找到一個(gè)最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點(diǎn)函數，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。
4、結論
科學(xué)的不斷發(fā)展帶來(lái)的不僅是學(xué)科的高度細化、深化，而且是學(xué)科間的高度融合。人工智能就是各學(xué)科交叉與綜合之后的結果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進(jìn)行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流。
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