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人工智能在機械電子工程中的應(yīng)用論文
機械電子工程的未來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(yīng)用論文，希望對你有所幫助！
摘要：傳統(tǒng)的機械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過程，而動力類工程包括各式發(fā)電機。電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比來言是較新的學(xué)科，兩者于上世紀(jì)逐漸結(jié)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(jié)合，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前推動，傳統(tǒng)的機械工程與現(xiàn)代的電子工程通過信息技術(shù)有機的結(jié)合起來，形成了現(xiàn)在的機械電子工程學(xué)科。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(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(tǒng)的機械電子工程通過現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)進(jìn)入到一個新的發(fā)展領(lǐng)域，同時，人工智能技術(shù)伴隨著機械電子工程的日益復(fù)雜，也得到了長足的發(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(jì)是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時期，各類學(xué)科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學(xué)科也在這一時期應(yīng)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(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程也變的日益復(fù)雜。
機械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴(yán)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(dǎo)了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)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)開始涌現(xiàn)，但是由于對標(biāo)準(zhǔn)件的要求較高，導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏快，亟需靈活性強、適應(yīng)性強、轉(zhuǎn)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(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動化的基礎(chǔ)之上實現(xiàn)物料流和信息流的自動化。
1.2機械電子工程的特點
機械電子工程是機械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，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(tǒng)。機械電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比具有其獨特的特點：
1)設(shè)計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學(xué)科，而是一種包含有各類學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計時，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依據(jù)系統(tǒng)配置和目標(biāo)的不同結(jié)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(shè)計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計；2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)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，在實際應(yīng)用當(dāng)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)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀(jì)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(rèn)為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統(tǒng)一的定義，筆者認(rèn)為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學(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(jì)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世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開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。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。
2.2.2第一個發(fā)展階段
在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語，從而引領(lǐng)了人工智能第一個興旺發(fā)展時期。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科學(xué)研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個萬能的機器進(jìn)行模仿。
2.2.3挫折階段
60年代中至70年代初期，當(dāng)人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現(xiàn)，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著科學(xué)創(chuàng)新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2.2.4第二個發(fā)展階段
以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點，人工智能進(jìn)入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)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(yīng)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)問題和專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。
2.2.5平穩(wěn)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(fù)雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標(biāo)進(jìn)行求解。
3、人工智能在機械電子工程中的應(yīng)用
物質(zhì)和信息是人類社會發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類社會以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，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了新的生命，人類進(jìn)入到了信息社會，而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(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(dāng)中都起著處理信息的作用。
由于機械電子系統(tǒng)與生倶來的不穩(wěn)定性，描述機械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法；2)建設(shè)規(guī)則庫的方法；3)學(xué)習(xí)并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴(yán)密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學(xué)解析式，就只能通過操作來完成�，F(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜，經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復(fù)雜性，以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。
通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值；而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。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：兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù)；不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運用點到點的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運用域到域的映射方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較��；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。
隨著社會的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要，許多科學(xué)家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當(dāng)中找到一個最適合的完全表達(dá)空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪姽?jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達(dá)到最大化。
4、結(jié)論
科學(xué)的不斷發(fā)展帶來的不僅是學(xué)科的高度細(xì)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(jié)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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