人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的應(yīng)用探討0001

人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的應(yīng)用探討摘要：人工智能技術(shù)是新時(shí)代科技創(chuàng)新發(fā)展的產(chǎn)物，目前已在許多領(lǐng)域有著具體的應(yīng)用，人工智能主要通過(guò)模擬、拓展人類的智慧，進(jìn)行新產(chǎn)品、新技術(shù)的開(kāi)發(fā)。隨著人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新，也可以廣泛應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)、機(jī)械設(shè)計(jì)和故障診斷，既減少機(jī)械領(lǐng)域的生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)成本，也可以提高機(jī)械行業(yè)的安全系數(shù)、智能化程度，提升機(jī)械的應(yīng)用范圍和應(yīng)用深度。關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；機(jī)械領(lǐng)域；應(yīng)用探討1人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的應(yīng)用方向1.1機(jī)械設(shè)計(jì)機(jī)械設(shè)計(jì)實(shí)際上是一種數(shù)值計(jì)算工作，通俗來(lái)講，機(jī)械設(shè)計(jì)可以通過(guò)模型的計(jì)算、分析、繪圖等過(guò)程進(jìn)行合理結(jié)構(gòu)的方案設(shè)計(jì)。機(jī)械設(shè)計(jì)既包括對(duì)機(jī)械的初始方案確定，也包括結(jié)合企業(yè)利益選擇最優(yōu)方案、制定最佳的結(jié)構(gòu)特性。目前已有部分企業(yè)引入智能化機(jī)械系統(tǒng)，通過(guò)智能設(shè)備進(jìn)行符號(hào)推理工作，例如CAD、CMA系統(tǒng)。通過(guò)人工智能的計(jì)算和分析，綜合運(yùn)用多種學(xué)科知識(shí)進(jìn)行智能化機(jī)械設(shè)計(jì)。人員可以通過(guò)具體的參數(shù)來(lái)簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)步驟，通過(guò)智能理論方法來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。可以說(shuō)，人工智能技術(shù)可以精準(zhǔn)地控制機(jī)器制造的生產(chǎn)質(zhì)量。在智能化機(jī)械設(shè)計(jì)的過(guò)程中，人工智能技術(shù)既可以減少人為主觀因素對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)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(tǒng)可以在一定程度上學(xué)習(xí)人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)集成所有有關(guān)數(shù)值，選擇最恰當(dāng)?shù)耐评砗蜎Q策，減少不必要的設(shè)計(jì)步驟。在未來(lái)人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)AI自主學(xué)習(xí)，自主判斷來(lái)進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)械設(shè)計(jì)和智能檢測(cè)。設(shè)計(jì)人員既可以通過(guò)人工智能技術(shù)的自主學(xué)習(xí)和推理系統(tǒng)，計(jì)算、儲(chǔ)存先進(jìn)工藝，方便后人進(jìn)行機(jī)械設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)，也可以根據(jù)市場(chǎng)對(duì)不同機(jī)械產(chǎn)品的需求，自動(dòng)分析和調(diào)整、精準(zhǔn)控制各個(gè)機(jī)械制造過(guò)程的參數(shù)。1.2機(jī)械制造在機(jī)械生產(chǎn)制造的過(guò)程中通常需要有相關(guān)零配件，機(jī)械制造工廠需要為機(jī)械提供配件。在人工智能技術(shù)的參與下，這一過(guò)程可以通過(guò)機(jī)器進(jìn)行實(shí)時(shí)的加工，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)機(jī)器所裝配的零部件推斷更合適的機(jī)械目標(biāo)，通過(guò)機(jī)械想要達(dá)到的動(dòng)作序列進(jìn)行規(guī)劃，自動(dòng)進(jìn)行問(wèn)題的求解。尤其機(jī)械行業(yè)中零件加工和設(shè)備的裝配相對(duì)比較復(fù)雜，機(jī)械的零件工序較多，因此，其生產(chǎn)過(guò)程較為漫長(zhǎng)，整個(gè)過(guò)程必須嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)和邏輯順序進(jìn)行，一旦中間出現(xiàn)錯(cuò)誤或數(shù)值誤差，則會(huì)讓整個(gè)機(jī)械制造工序中斷，還會(huì)讓相應(yīng)的儀器設(shè)備報(bào)廢。這樣一來(lái)，生產(chǎn)成本不但會(huì)變得很高，同時(shí)也會(huì)降低生產(chǎn)效率。在人工智能系統(tǒng)的幫助下，整個(gè)生產(chǎn)線可以減少人工環(huán)節(jié)，這就極大降低了因人為因素導(dǎo)致的零部件數(shù)值偏差，從而能有效提升機(jī)械制造的效率。由于部分機(jī)械制造相對(duì)比較危險(xiǎn)，人工智能技術(shù)可以通過(guò)操作機(jī)器手臂，減少機(jī)械制造對(duì)工作人員的傷害。在最新的機(jī)械制造生產(chǎn)線中，可以由人工智能技術(shù)，也就是機(jī)器人代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人力進(jìn)行流水線生產(chǎn)，采用人工智能對(duì)零件進(jìn)行加工，對(duì)儀器設(shè)備進(jìn)行裝配。在生產(chǎn)線生產(chǎn)的過(guò)程中根據(jù)實(shí)時(shí)故障問(wèn)題確定故障的位置，并由機(jī)器人傳輸?shù)焦收暇S修中心。另外在機(jī)械制造檢測(cè)出故障的具體位置后，人工智能技術(shù)可以在第一時(shí)間進(jìn)行故障預(yù)警和指定位置的維修，既降低了生產(chǎn)成本，又可以提升安全系數(shù)。1.3機(jī)械電子工程機(jī)械電子工程嚴(yán)格來(lái)說(shuō)是由電子工程和智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)的新興技術(shù)，機(jī)械電子工程的發(fā)展是通過(guò)系統(tǒng)的輸入和輸出來(lái)完成的。而人工智能技術(shù)的加入，既可以幫助機(jī)械電子工程分析和處理系統(tǒng)中的信號(hào)，也可以通過(guò)豐富的經(jīng)驗(yàn)和理論建立系統(tǒng)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)非線性計(jì)算。為有效解決機(jī)械一體化系統(tǒng)的非線性問(wèn)題，需要人工智能技術(shù)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)利用專門的算法來(lái)模擬人體神經(jīng)系統(tǒng)，輸入電子信息系統(tǒng)。在機(jī)械一體化系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行微調(diào)，獲取關(guān)聯(lián)的特殊值，生成機(jī)電工程中的相關(guān)函數(shù)，并通過(guò)模糊信息處理方法來(lái)調(diào)節(jié)非線性的變化和機(jī)械的溫度。常規(guī)的機(jī)電系統(tǒng)相對(duì)比較復(fù)雜，需要通過(guò)物理方程建立數(shù)學(xué)關(guān)系、通過(guò)人員的經(jīng)驗(yàn)建立物理基礎(chǔ)、通過(guò)實(shí)驗(yàn)和長(zhǎng)期的數(shù)學(xué)推導(dǎo)進(jìn)行因果關(guān)系的建立，在此范圍內(nèi)進(jìn)行線性常數(shù)的系統(tǒng)應(yīng)用。這一過(guò)程相對(duì)比較復(fù)雜，而人工智能則可以順利地解決復(fù)雜的問(wèn)題，通過(guò)規(guī)則和方法來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)械電子工程的真實(shí)目的。通過(guò)人工智能來(lái)進(jìn)行自動(dòng)控制，利用系統(tǒng)的輸入和輸出進(jìn)行模糊邏輯系統(tǒng)的計(jì)算處理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高精確程度，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬人腦結(jié)構(gòu)，分析和處理機(jī)械電子工程中的各種信號(hào)，對(duì)機(jī)械系統(tǒng)內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。1.4機(jī)械故障診斷隨著社會(huì)生產(chǎn)力和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械設(shè)備、設(shè)施變得越來(lái)越復(fù)雜，機(jī)械設(shè)備一旦發(fā)生故障，檢修人員很難通過(guò)人工方法快速查明故障來(lái)源，導(dǎo)致應(yīng)用該設(shè)備的個(gè)人或集體蒙受損失。人工智能技術(shù)的加入，很好地解決了這一問(wèn)題。在人工智能技術(shù)與機(jī)械故障診斷的融合下，領(lǐng)域?qū)＜铱梢岳脗鞲衅魈崛C(jī)械設(shè)備、設(shè)施易感部位的信息和狀態(tài)，根據(jù)各個(gè)機(jī)械部位的數(shù)據(jù)反饋，初步排查故障發(fā)生的原因和部位，判斷機(jī)械設(shè)備的工作是否正常。傳感器發(fā)揮作用的過(guò)程離不開(kāi)人工智能技術(shù)，機(jī)械設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、各類零件交錯(cuò)縱橫，檢修人員雖然擁有根據(jù)零件組成判斷故障類型的能力，但在實(shí)際機(jī)械設(shè)備管理中，檢修人員卻無(wú)法讓視野直接抵達(dá)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部零件處。人工智能技術(shù)的運(yùn)用可以幫助檢修人員，在機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障失靈時(shí)，對(duì)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部零件和狀態(tài)展開(kāi)分析，迅速整理出數(shù)據(jù)分析結(jié)果。領(lǐng)域?qū)＜壹纯赏ㄟ^(guò)這些原始數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)備設(shè)施結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)故障歷史等信息展開(kāi)故障計(jì)算，用較高的效率確定機(jī)械故障發(fā)生的原因和部位。目前人工智能與機(jī)械故障分析的應(yīng)用技術(shù)還不夠完善，因此在實(shí)際管理過(guò)程中，可以采取人工智能技術(shù)整理故障數(shù)據(jù)和專家分析融合的方法，分析機(jī)械設(shè)備故障系統(tǒng)，以達(dá)到更好的分析效果。2人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的發(fā)展方向在未來(lái)，人工智能技術(shù)會(huì)隨著生物工程和科技的不斷更新，獲得更多的發(fā)展機(jī)遇。因此，機(jī)械領(lǐng)域可以運(yùn)用人工智能技術(shù)中的超聲波傳感技術(shù)、自動(dòng)識(shí)別技術(shù)、激光掃描技術(shù)等獲得更高質(zhì)量的發(fā)展。首先，在超聲波傳感技術(shù)中，機(jī)械可以實(shí)現(xiàn)對(duì)距離的精準(zhǔn)測(cè)量和精準(zhǔn)控制，以此提高機(jī)械設(shè)備的智能化程度；其次，在自動(dòng)識(shí)別技術(shù)中，機(jī)械可以通過(guò)人工智能技術(shù)的支持，遠(yuǎn)程接受操作人員的指令，通過(guò)判斷和推理遠(yuǎn)程指令，提升機(jī)械運(yùn)行的效率；最后，機(jī)械可以利用激光掃描技術(shù)，提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蜏?zhǔn)確性。另外，機(jī)械領(lǐng)域還可以抓住人工智能仿生性的特點(diǎn)，研究機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，模擬人眼來(lái)進(jìn)行機(jī)器的測(cè)量和判斷，依據(jù)像素亮度、顏色等信息將目標(biāo)轉(zhuǎn)換成信號(hào)，控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的動(dòng)作。由于機(jī)械在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)受粉塵、實(shí)際場(chǎng)地的影響，因此傳輸數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有待考量，而人工智能的加入，可以幫助機(jī)械在特定的時(shí)間內(nèi)選擇特定的測(cè)量方法，保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。人工智能技術(shù)在現(xiàn)階段已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，機(jī)械領(lǐng)域需要正視這一機(jī)遇，通過(guò)深入研究其在機(jī)械領(lǐng)域中的應(yīng)用和技術(shù)發(fā)展，在機(jī)械制造、機(jī)電工程方面取得技術(shù)性的突破，提高機(jī)械制造企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，讓人工智能和機(jī)械技術(shù)有效融合，打造智能化的科技產(chǎn)品。3結(jié)語(yǔ)綜上所述，人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的應(yīng)用非常廣泛。在未來(lái)，仍然需要不斷開(kāi)發(fā)和利用人工智能技術(shù)，通過(guò)研發(fā)模糊邏輯、神經(jīng)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)機(jī)械行業(yè)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化、智能化發(fā)展。參考文獻(xiàn)江中宇，陳昱岑，張旺.人工智能技術(shù)在安全領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].信息記錄材料,2020,21(03):96-97