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摘要：現代科技的進步使人工智能逐漸應用到機械領域中，人工智能技術在解決機械系統制造問題、遠程控制和故障診斷方面具有非常顯著的效果。因此，文章從機械設計、機械制造、機電工程三大角度出發，探討人工智能技術在這三種領域中的應用方向。人工智能可以通過模擬人的智能，研究和開發一些高科技產品，幫助機械行業面對日益激烈的競爭。通過研發神經網絡、專家系統等具有智能性的機械設備，不斷提高機械領域的競爭力，文章對人工智能技術在機械領域中的時間運用展開簡要探討。

關鍵詞：人工智能技術；機械領域；應用探討

人工智能技術是新時代科技創新發展的產物，目前已在許多領域有著具體的應用，人工智能主要通過模擬、拓展人類的智慧，進行新產品、新技術的開發。隨著人工智能技術的不斷創新，也可以廣泛應用于機械制造行業、機械設計和故障診斷，既減少機械領域的生產和運營成本，也可以提高機械行業的安全系數、智能化程度，提升機械的應用范圍和應用深度。[1]

1人工智能技術在機械領域中的應用方向

1.1機械設計。機械設計實際上是一種數值計算工作，通俗來講，機械設計可以通過模型的計算、分析、繪圖等過程進行合理結構的方案設計。機械設計既包括對機械的初始方案確定，也包括結合企業利益選擇最優方案、制定最佳的結構特性。目前已有部分企業引入智能化機械系統，通過智能設備進行符號推理工作，例如CAD、CMA系統。通過人工智能的計算和分析，綜合運用多種學科知識進行智能化機械設計。人員可以通過具體的參數來簡化設計步驟，通過智能理論方法來進行設計的開發與應用。可以說，人工智能技術可以精準地控制機器制造的生產質量。在智能化機械設計的過程中，人工智能技術既可以減少人為主觀因素對機械設計結構的影響，也可以降低人力成本，雖然人的智慧是不可比擬的，但人工智能系統可以在一定程度上學習人的知識和經驗，通過集成所有有關數值，選擇最恰當的推理和決策，減少不必要的設計步驟。在未來人工智能系統可以通過AI自主學習，自主判斷來進行大規模的機械設計和智能檢測。設計人員既可以通過人工智能技術的自主學習和推理系統，計算、儲存先進工藝，方便后人進行機械設計的學習，也可以根據市場對不同機械產品的需求，自動分析和調整、精準控制各個機械制造過程的參數。

1.2機械制造。在機械生產制造的過程中通常需要有相關零配件，機械制造工廠需要為機械提供配件。在人工智能技術的參與下，這一過程可以通過機器進行實時的加工，人工智能系統可以根據機器所裝配的零部件推斷更合適的機械目標，通過機械想要達到的動作序列進行規劃，自動進行問題的求解。尤其機械行業中零件加工和設備的裝配相對比較復雜，機械的零件工序較多，因此，其生產過程較為漫長，整個過程必須嚴格按照標準和邏輯順序進行，一旦中間出現錯誤或數值誤差，則會讓整個機械制造工序中斷，還會讓相應的儀器設備報廢。這樣一來，生產成本不但會變得很高，同時也會降低生產效率。在人工智能系統的幫助下，整個生產線可以減少人工環節，這就極大降低了因人為因素導致的零部件數值偏差，從而能有效提升機械制造的效率。由于部分機械制造相對比較危險，人工智能技術可以通過操作機器手臂，減少機械制造對工作人員的傷害。在最新的機械制造生產線中，可以由人工智能技術，也就是機器人代替傳統的人力進行流水線生產，采用人工智能對零件進行加工，對儀器設備進行裝配。在生產線生產的過程中根據實時故障問題確定故障的位置，并由機器人傳輸到故障維修中心。另外在機械制造檢測出故障的具體位置后，人工智能技術可以在第一時間進行故障預警和指定位置的維修，既降低了生產成本，又可以提升安全系數。

1.3機械電子工程。機械電子工程嚴格來說是由電子工程和智能技術結合起來的新興技術，機械電子工程的發展是通過系統的輸入和輸出來完成的。而人工智能技術的加入，既可以幫助機械電子工程分析和處理系統中的信號，也可以通過豐富的經驗和理論建立系統模型，利用神經網絡和模糊邏輯系統來實現非線性計算。為有效解決機械一體化系統的非線性問題，需要人工智能技術系統的神經網絡系統和模糊推理系統利用專門的算法來模擬人體神經系統，輸入電子信息系統。在機械一體化系統中，通過對非線性系統的穩定性進行微調，獲取關聯的特殊值，生成機電工程中的相關函數，并通過模糊信息處理方法來調節非線性的變化和機械的溫度。常規的機電系統相對比較復雜，需要通過物理方程建立數學關系、通過人員的經驗建立物理基礎、通過實驗和長期的數學推導進行因果關系的建立，在此范圍內進行線性常數的系統應用。這一過程相對比較復雜，而人工智能則可以順利地解決復雜的問題，通過規則和方法來實現機械電子工程的真實目的［2］。通過人工智能來進行自動控制，利用系統的輸入和輸出進行模糊邏輯系統的計算處理，利用神經網絡提高精確程度，通過網絡系統模擬人腦結構，分析和處理機械電子工程中的各種信號，對機械系統內的信號進行自動識別。

1.4機械故障診斷。隨著社會生產力和科學技術的不斷發展，機械設備、設施變得越來越復雜，機械設備一旦發生故障，檢修人員很難通過人工方法快速查明故障來源，導致應用該設備的個人或集體蒙受損失。人工智能技術的加入，很好地解決了這一問題。在人工智能技術與機械故障診斷的融合下，領域專家可以利用傳感器提取機械設備、設施易感部位的信息和狀態，根據各個機械部位的數據反饋，初步排查故障發生的原因和部位，判斷機械設備的工作是否正常。傳感器發揮作用的過程離不開人工智能技術，機械設備內部結構復雜、各類零件交錯縱橫，檢修人員雖然擁有根據零件組成判斷故障類型的能力，但在實際機械設備管理中，檢修人員卻無法讓視野直接抵達機械設備內部零件處。人工智能技術的運用可以幫助檢修人員，在機械設備發生故障失靈時，對機械設備內部零件和狀態展開分析，迅速整理出數據分析結果。領域專家即可通過這些原始數據，結合設備設施結構、系統故障歷史等信息展開故障計算，用較高的效率確定機械故障發生的原因和部位。目前人工智能與機械故障分析的應用技術還不夠完善，因此在實際管理過程中，可以采取人工智能技術整理故障數據和專家分析融合的方法，分析機械設備故障系統，以達到更好的分析效果。

2人工智能技術在機械領域中的應用方法

2.1專家系統。專家系統是人工智能的重要組成部分之一，一個完整的專家系統主要由知識庫、推理機、知識學習機制和人機界面四部分組成，專家系統的推理邏輯可以幫助機械進行診斷、推理和產品設計。專家系統根據知識表達方式的不同，可以分為規則類系統和框架類系統，規則類系統是通過既定的規則來完成推理邏輯的過程，而框架系統是在固定的框架范圍內，廣泛搜尋有關機械的模糊推理邏輯，既降低了系統的復雜性，也能幫助機械系統進行快速的診斷和設計。專家系統的知識表達方式比較符合人類的心理邏輯，更便于學習和獲取人類的知識，通過框架進行知識表達，既可以在機械設計和制造的過程中產生新的技術方法和先進的制造工藝，也可以通過模糊邏輯的推理研究，對機械存在的故障進行很好的診斷。相對來說，專家系統就相當于人工智能語言的一部分，其可以通過正向和逆向的推理進行機械的自動控制和模擬仿真。目前專家系統的開發和應用已逐漸深入到機械領域中，隨著機械領域的不斷復雜化，專家系統也可以利用更靈活、更透明的推理方式，處理不確定的知識點，拓寬機械領域的應用。

2.2人工神經網絡。顧名思義，人工神經網絡就是模擬人類的神經網絡系統，通過各部分的神經配合將一系列數據進行輸入和輸出。在人工神經網絡中，機械的輸入和輸出都需要標準化的量，輸出值是輸入值的非線性函數，其量子可以通過各神經元的權重進行調整和改變。通過獲取某一部分的權重比來達到期望的輸出值，神經網絡擁有強大的數值計算方法，且可以通過已知的數據和模式樣本來映射學習者和獲得者之間的關系，這一過程實際上是對人類思維的再模擬。由于神經網絡具有超強的容錯性和原則性。因此，其可以在系統內進行自適應、自學習、處理復雜模式等多種功能，還可以利用聯想、魯棒、推測等檢測龐大機器系統中的多重故障和突發性故障。人工神經網絡還可以作為機械故障診斷的分類器，通過模式識別角度和預測角度，對機械系統的故障進行動態預測。2.3模糊集理論模糊集理論是人工智能的一種特色性功能，由于人的認知世界包含大量的模糊處理信息，也就是說，人類在認知的過程中含有不確定因素。因此，為減少問題的復雜性，人工智能系統通過模糊集理論進行多值邏輯的擴展，利用數學方法和模糊邏輯做到近似推理。可以模擬電路故障診斷方法，通過多值電量測試和信息模糊的融合，確定故障節點和原件故障，并通過最小標準差法進行故障隸屬函數的構造。通過函數模型來達到電路增益的模糊信息診斷，利用模糊集理論來測試不同頻率下電路的故障信息，精準定位機械系統的故障源頭。模糊集理論可以分別利用k故障診斷法和最小標準差法，對測試部位進行初步診斷和模糊變換，最終綜合結果得到故障診斷報告。

2.4啟發式搜索。眾所周知的啟發式搜索方法之一是遺傳算法，遺傳算法可以利用遺傳算子使數字串尋找最優的解，這一過程可以進行選擇、變異等多種操作，而模擬退火也是啟發式搜索的一種方式，通過隨機產生的答案進行局部最優解或近似最優解[3]。遺傳算法和模擬退火這兩種方式都可以通過求解目標函數對問題進行最優化解決，據實踐證明，這兩種算法具有誤差小、速度快的多重優點。因此，在機械系統中，利用啟發式搜索方式可以提高機械系統的抗干擾性和伺服性。

3人工智能技術在機械領域中的發展方向

在未來，人工智能技術會隨著生物工程和科技的不斷更新，獲得更多的發展機遇[4]。因此，機械領域可以運用人工智能技術中的超聲波傳感技術、自動識別技術、激光掃描技術等獲得更高質量的發展。首先，在超聲波傳感技術中，機械可以實現對距離的精準測量和精準控制，以此提高機械設備的智能化程度；其次，在自動識別技術中，機械可以通過人工智能技術的支持，遠程接受操作人員的指令，通過判斷和推理遠程指令，提升機械運行的效率；最后，機械可以利用激光掃描技術，提升數據傳輸的可靠性和準確性。另外，機械領域還可以抓住人工智能仿生性的特點，研究機器視覺系統，模擬人眼來進行機器的測量和判斷，依據像素亮度、顏色等信息將目標轉換成信號，控制現場設備的動作。由于機械在運行過程中會受粉塵、實際場地的影響，因此傳輸數據的準確性有待考量，而人工智能的加入，可以幫助機械在特定的時間內選擇特定的測量方法，保證數據的精準性。人工智能技術在現階段已經成為一種趨勢，機械領域需要正視這一機遇，通過深入研究其在機械領域中的應用和技術發展，在機械制造、機電工程方面取得技術性的突破，提高機械制造企業的市場競爭力，讓人工智能和機械技術有效融合，打造智能化的科技產品。

4結束語

綜上所述，人工智能技術在機械領域中的應用非常廣泛。在未來，仍然需要不斷開發和利用人工智能技術，通過研發模糊邏輯、神經系統、專家系統等技術優勢，促進機械行業實現現代化、智能化發展。

參考文獻：

[1]趙從佳.人工智能技術在機械電子工程領域的應用[J].精品，2019（8）：225.

[2]高哲霞.關于人工智能技術在機械電子工程領域的應用探討[J].電子樂園，2019（4）：5.

[3]謝彬明，楊榮強.人工智能在機械自動化方面的應用與研究[J].南方農機，2019，50（4）：153.

[4]潘云峰，胡浪飛.人工智能技術在機械電子工程領域的應用研究[J].科技資訊，2020，18（5）：24+26.

作者:文學福 宋小峰 單位:湖南應用技術學院