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摘要：随着科学技术的不断进步，机械工程也在不断发展和改变，由传统机械工程方向发展到电子机械工程，并且其自动化水平和智能化水平不断提高，进入一个新的发展阶段和发展领域，因此人工智能技术和机械电子工程领域的结合成为了研究的热点。人工智能技术的应用提升了机械电子工程的效率和自动管理水平，有效的推动了机械电子工程的高效化、智能化发展步伐。本文对人工智能技术在机械电子工程领域的融合运用进行分析。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；运用
1人工智能概述
人工智能属于一种新的技术科学，主要是指相关技术人员进行一些方法、技术、理论或者产品的研究和开发，而这些研究和开发的主要内容是对于人的智能方面的模拟、扩展以及延伸。通常情况下，将其划分到计算机科学领域的分支当中，该技术科学主要是希望能够了解智能的实质问题，然后通过机器人、图像语言的识别、专家系统等来进行人工智能的反应，从而帮人们解决一些问题，随着人工智能的不断发展，其应用领域和范围也不断扩大。
2机械电子工程概述
机械电子工程更侧重于运用信息实现机械系统能量的连接和与其他学科之间的交融。具体地说，机械电子工程更注重与电子信息科学、计算机科学与技术以及人工智能等学科的联系，是一门跨学科发展的新兴学科。基于其跨学科多、综合性强的内涵，机械电子工程这一学科衍生了以下特点：（1）机械电子工程的产品设计依据也和传统的机械工程不同，机械电子工程除了依托机械原理外，还依据电子工程方面的知识设计产品。（2）机械电子工程生产产品的设计思想与传统的机械工程有着本质区别。由于其是一门跨专业强的学科，所以在设计产品时，必然要考虑到不同学科原理的运用。尤其是在当前信息化高速发展的时代，机械电子工程融合了计算机科学与人工智能学科的相关知识，所以机械电子工程在产品设计时，会考虑更多的问题，设计思想会更加全面和完善。（3）机械电子工程生产出来的产品与传统机械工程不同，由于封装理论的运用，其生产出来的产品一般较小，结构清晰而简单。但每一个模块都由复杂的机械工艺制造而成，所以对设备的精度以及生产者的技术要求较高。
3人工智能技术在机械电子工程领域的融合运用
3.1精确的系统操作
人工智能系统最大的优势是本身的逻辑性能和强大的计算能力，由于机械电子工程本身是一个十分复杂的系统工程，这就使得其自身操作方面存在着很高的技术要求。但是如果将人工智能系统嵌入到机械电子工程系统中去，能够使复杂不易操作的机械电子工程系统简单化或者人性化，在操作过程中，只要根据人工智能系统的操作要求和目的通过模糊推理和神经网络系统完成自行设计和选择，从而使机械电子模型的控制和使用处于一个按钮或者几个按钮的简单操作上，以此实现最佳的操作效果。
3.2故障诊断功能
机电设备在运行过程中难免会出现故障，为保障生产连续性，对故障进行快速有效诊断就显得尤为重要，在故障诊断过程中充分利用人工智能技术可以实现对故障的精准定位，减少维修成本与时间成本。基于人工智能的故障诊断主要包括基于规则推理故障、基于案例推理故障以及利用故障树模型进行故障诊断等三种类型。故障针对系统（详见图1）从结构上来讲主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统和专家系统人机界面。从重要性上讲案例库与推理机的在故障诊断中占据核心地位；关于知识获取，主要是获取某一领域内的相关知识，收集海量的故障案例；知识处理具体是指将处理收集的知识与案例，例如通过一定标准划分将案例进行归类整理，最终整理成能够满足系统推理要求、便于系统检索的相关规则及案例。故障诊断具体流程为：用户通过人机交互界面（或者机电设备的实时检测系统）向故障诊断系统输入相关数据信息，推理机根据输入信息进行推理判断，结合诊断规则库得出诊断结果，然后在故障案例库中计算检索契合度最高的案例，分析故障原因与给出维修建议（解释器的作用主要是以用户容易接受的方式向用户解释故障类型、成因、解决方案等）。
3.3利用模糊推理系统分析机械电子工程的数据
电子信息技术随着时代的发展，人工智能已经慢慢渗入进机械电子工程中。在人工智能中，有着模糊推理系统和神经网络系统。对于分析机械电子工程数据，是将模糊系统的理论基础以及模糊推理系统相互结合，设计出具体数据。模糊系统具有推理能力和对模糊信息的处理能力，在机械电子工程自动化控制生产和处理大量的数据信息得到了有效的应用，使其生产出的产品质量有了质的飞跃。模糊推理系统能够模仿人类大脑信息推理判断功能，信息数据能通过语言详细地表述出来。在网络结构的烘托下，机械电子工程数据的推理能够无限接近连续函数，可遵循函数的处理方式对信息进行储存。但是模糊推理还存在一些问题，如与机械电子工程系统之间的连接不固定，准确计算数据能力较弱，运用到机械电子工程中存在着一定的限制等。
3.4利用神经网络系统储存机械电子工程的数据
神经网络系统是人工智能技术领域的功能之一，机械电子工程能通过神经网络系统中的神经元将数据信息发布在各大网络上。机械电子工程在神经网络系统的作用下，可将数据信息进行储存，同时能够对机械电子工程动态数据进行相关的协同处理。神经网络系统可确保机械电子工程系统数据做到精确、简单、明了，同时能够直接模拟人类大脑的神经系统，对数据进行分析，在神经系统中各个神经元能够做到映射反应，从而提高机械电子工程数据的精确性。在迷糊推理系统和神经网络系统相结合的使用中，神经网络函数能够将模糊推理数据连接起来，主要能够将具有乘法数据和产品面积数据运营函数进行处理，形成完整的机械电子机械数据。
4结语
综上所述，将人工智能技术应用于机电一体化中能够有效改变机械电子工程的核心理念，改善信息的收集、判断、运算的准确性，提高自动化控制精度进而保证产品质量，提升生产效率，创造出显著的经济价值，人们普遍认为机械电子工程未来将朝着智能化的方向突飞猛进，因此未来需要加大对人工智能技术的研究力度，并有意识的将人工智能技术应用于机械电子工程。
参考文献：
[1]探究机械电子领域人工智能技术的应用[J].万梓豪.内燃机与配件.2018（18）
[2]关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].刘璐.电脑迷.2017（07）
[3]机械电子工程和人工智能相关性研究[J].王文.城市建设理论研究（电子版）.2018（13）