人工智能技术与机械电子工程领域融合研究
杨洋 周建 郑伟
摘 要 人工智能概念的提出与发展加快了社会智能化发展的步伐，带领各个领域进入智能化发展的轨道。根据人工智能技术所代表的智能化、降低劳动成本的方式，本文对当前机械电子工程领域的发展面临的主要瓶颈进行分析，总结出人工智能技术应用于机械电子工程领域的优势。[1]本文基于当前人工智能技术的主要应用现状进行了分析与研究，对数据实时处理技术、神经网络技术、对象识别等相关技术进行了探究，总结出学科的融合与交叉促进，将会进一步促进整体生产力水平的提升。
关键字 人工智能技术 机械电子工程 融合应用
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-0745（2020）02-0013-03
科技水平的飞速发展，已经使我国工业机械从传统机械水平发展进入到了机械电子时代，而近几年计算机技术的飞速发展将机械技术的发展带入了智能化发展阶段。[2]随着人工智能理念的提出到人工智能技术的发展，该技术在机械电子工程领域的融合和应用也日渐广泛，因此，本文针对当前人工智能技术在机械电子工程领域的发展近况，对当前的应用现状进行分析与研究。
1 人工智能与机械电子
1.1 人工智能技术的内涵及特点
人工智能是一门综合性的新型学科，以计算机科学和电子信息学科、数学计算等学科为基础。人工智能是人基于软件算法的融合与控制来实现智能化的方法。人工智能技术包含着云计算、大数据处理技术、脑机接口、自动驾驶、神经网络、自动导航等多种自动化的技术。[3]当前人工智能技术不断被应用于人们生产与生活各个环节，逐步覆盖了社会生活的各个领域，推动相关领域信息化进程。[4]人工智能技术的主要特点可以总结为：
（1）智能化。人工智能技术通过对前期经验数据的整理与分析，建立自主学习模型，通过自主学习的方式构建了高实时性、高效的算法设计来实现设备的智能化运行、智能化检验、智能化预测。[5]
（2）减少人的重复性劳动。人工智能技术将人工的重复性操作进行学习，以机器人的方式替代人的重复性劳动，节省了劳动力的同时提升了整体的工作效率，降低了工作失误率。[6]
1.2 机械电子工程的特点
机械电子工程是以机械工程为设备依托，以硬件制造、结构设计、动力设计等为理论支撑的广泛应用于各个大型制造企业的工程学科。机械电子工程通常包含了硬件系统和软件系统两部分来实现机电一体化的控制。[7]因此，机械电子工程领域中需要对硬件设备及时维护，同时也需要对上层软件进行不断更新与迭代，达到更小的工作误差、更高的操作精度来控制机械设备工作。当前软件设计关系着机械电子工程的发展进程，软件程序的开发与设计是机械电子实现智能化发展的重要环节，也是较为困难的步骤。[8]
1.3 人工智能技術与机械电子工程的融合发展
机械电子工程领域的发展需要配备相应的检测、维护、管理的系统来共同维护，而这个过程依赖于电子信息平台实现设备与软件的交互，在进行信息输入、信息输出的过程中难免会遇到输入出错等问题，这将会引起机械电子设备处于故障状态无法工作，在工作需求较大的环境中和交互数据量较大的过程中，会增加出错的机率，造成了工程的经济损失和效率降低。而人工智能技术的发展，由于其智能化的特点较好的弥补了人为出错，并且通过应用相关的人工智能技术能够不断将交互数据进行记录与分析，对交互状态实时监控与处理，能及时的发现问题、预测问题，能够对机械电子设备的数据信息实现更有效的利用与处理。因此将人工智能技术应用到机械电子工程领域将会是一场历史性的变革，是社会智能化发展的重要阶段。
2 人工智能技术与机械电子工程领域的应用
2.1虚拟现实技术在机械电子工程领域的应用
虚拟现实技术是一套集跟踪、触觉感知、音频、高性能运算设备、图像处理设备等设备构成的一套能够建立虚拟环境的系统，虚拟现实技术是对当前环境所构建的虚拟环境，它源自20世纪70年代美国科学家研制出的虚拟物体的系统，后来不断的应用到不同的领域。由于虚拟现实技术构建了人与虚拟世界交互的方式，因此该技术不断的被应用于数据可视化处理，机械电子领域的仿真系统操作平台的模拟、远程协同操作等方面。在高精度的医疗机械设备中，为了实现高精度的手术操作，很多学者提出了基于虚拟现实技术和增强现实技术而搭建的手眼协同操作机器人操作平台，通过将医疗机器人设备进入手术部位，通过虚拟现实技术或增强现实技术实现对人体内部器官场景的模拟，将计算后得出的结果展示在医生的屏幕中，医生通过在远端操作设备，共同实现手术端设备的移动，通过高精度的控制算法来达到微小的手术操作。[9]
2.2 神经网络技术在机械故障诊断中的应用
在实际工程环境中，当机械设备发生故障时，容易引起事故造成经济损失，因此近几年人工智能技术的发展推动了故障诊断方法智能化的趋势，提升了故障诊断的速度，降低了故障诊断的时间，提高了故障诊断的准确性。所谓机械设备的故障诊断是指根据设备检测获取的数据来分析当前系统的工作状况的方法，传统的机械故障诊断方法主要依靠信号处理方法根据经验进行诊断，但是此种方法对于内部结构复杂的机械设备来说很难准确的确定故障发生的位置。[10]
在人工智能领域中的神经网络技术依靠多层非线性的网络而搭建，通过对神经网络不断的训练，可以实现自学习。通过学习大量的学习样本数据特征，构建数据的潜在特征，对设备的典型故障可以进行分类或者预测，该技术的提出不仅降低了设备诊断的成本，也提升了对于复杂机械设备故障诊断的准确性。[11]基于深度学习的机械设备故障诊断方法通过自适应读取复杂多变的故障数据来实现对设备的诊断，克服了诊断设备种类的差异，减小了由人为干预带来的测量误差。
2.3 机器人自动导航与避障技术
在人工智能时代，机器人技术作为机械电子工程领域智能化的产物，也体现了人工智能技术在机械电子工程领域的应用。[12]例如当前提出的除草机器人，在基于机械原理设计的硬件机器人平台上，设计相关的自动导航的算法，实现除草机器人的自主导航和自主割草操作。许多学者对相关的导航技术进行研究，例如使用多种视觉传感器设备融合与卡尔曼滤波器共同建立视觉导航系统，通过安装在设备上的摄像头实现对实时除草环境的捕捉，通过应用导航算法根据输入图像计算构建出机器人所处环境的电子地图，并根据地图规划出机器人的行走路径，实现自主除草避障的效果。[13]
2.4 图像识别技术在机械电子工程领域的应用
图像识别技术是指依靠计算机智能算法来实现对某种特定对象的识别，人工智能技术中通过激光扫射等方式实现对对象的自主判断。图像识别技术的发展包括图像的融合、匹配、目标检测等多个方面。在机械工程领域中，通过图像识别技术，可以实现对工作环境的测量，实现对相关生产环节的控制。例如在工业机器人的操作环境中，通过构建图像识别算法输入摄像头中，将摄像头搭载在机械臂终端，可以实现对目标物体的准确识别与抓取。在自动驾驶环境中，图像识别技术能够对车辆行驶的道路前方存在的障碍物体进行识别，并根据算法设计实现自动规避障碍，降低了事故发生的风险。[14]今年疫情期间，各大机场、火车站、超市等人流密集的场所就是运用红外遥感温度感知与人工智能图像识别技术相结合的技术，实现人体温度的实时监控。
2.5 数据处理技术在机械电子工程领域的应用
数据处理技术是人工智能技术中包含的一种对批量的数据进行处理的技术，也是一种辅助化管理方式。[15]由于信息化技术的发展无时无刻都在产生数据，因此数据处理技术不仅实现了对数据的收集和管理，还能够建立有用数据和无用数据的评分机制，建立相关数学模型，将有用数据加以利用快速处理和分析。[16]在机械电子工程中通常会基于多种类传感器搭建机械硬件系统，当设备处于工作状态时，传感器实时告诉采集数据，数据处理技术实现了实时对传感器数据的快速运算过程，增强了系统的实时处理性能，适用于实时性要求较高的场合。在大型制造企业中，需要同时对多类机械设备进行维护，可以通过搭载多种类的传感器设备实时采集设备的运行时参数和待机时参数等，通过对参数数据的处理与计算实现对设备状态的整体监测，提升了智能化运维水平。[17]
从虚拟现实技术、神经网络技术到图像识别技术，自动导航避障技术再到数据处理技术，人工智能技术的关键技术正从不同的方面渗透到机械电子工程领域中来，不断的实现了软件设计算法的智能化和设备运行的智能化。[18]因此人工智能技术打破了传统机械领域的局限性，将信息化的方法引入到硬件设施中来，实现设备的自主控制与运行，提升了设备的工作精度的同时，降低了人员的维护成本。[19]
3 结语
综合上述分析，多学科交叉、综合发展也是未来科技发展的方向，人工智能技术将会带领机械电子工程领域走向新一轮设备自动化、算法智能化的进程，人工智能技术在机械电子工程领域具有广阔的应用前景与发展前景，因此，科研工作者应该充分发挥人工智能技术与机械电子工程技术的结合，充分利用智能化的优势，来解决传统机械电子行业发展所面临的问题，充分发挥学科交叉的作用，充分的将人工智能技术应用到机械电子工程领域的各个环节，实现技术的相互促进发展，进而推动整体科技水平的提高。[20]
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沈阳化工大学，辽宁 沈阳
