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摘要：現(xiàn)代科技的進(jìn)步使人工智能逐漸應(yīng)用到機(jī)械領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)在解決機(jī)械系統(tǒng)制造問題、遠(yuǎn)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(jī)械設(shè)計(jì)、機(jī)械制造、機(jī)電工程三大角度出發(fā)，探討人工智能技術(shù)在這三種領(lǐng)域中的應(yīng)用方向。人工智能可以通過模擬人的智能，研究和開發(fā)一些高科技產(chǎn)品，幫助機(jī)械行業(yè)面對日益激烈的競爭。通過研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等具有智能性的機(jī)械設(shè)備，不斷提高機(jī)械領(lǐng)域的競爭力，文章對人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的時間運(yùn)用展開簡要探討。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；機(jī)械領(lǐng)域；應(yīng)用探討

人工智能技術(shù)是新時代科技創(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，人工智能主要通過模擬、拓展人類的智慧，進(jìn)行新產(chǎn)品、新技術(shù)的開發(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。[1]

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，通俗來講，機(jī)械設(shè)計(jì)可以通過模型的計(jì)算、分析、繪圖等過程進(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)，通過智能設(shè)備進(jìn)行符號推理工作，例如CAD、CMA系統(tǒng)。通過人工智能的計(jì)算和分析，綜合運(yùn)用多種學(xué)科知識進(jìn)行智能化機(jī)械設(shè)計(jì)。人員可以通過具體的參數(shù)來簡化設(shè)計(jì)步驟，通過智能理論方法來進(jìn)行設(shè)計(jì)的開發(fā)與應(yīng)用?？梢哉f，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)的過程中，人工智能技術(shù)既可以減少人為主觀因素對機(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)人的知識和經(jīng)驗(yàn)，通過集成所有有關(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。在未來人工智能系統(tǒng)可以通過AI自主學(xué)習(xí)，自主判斷來進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)械設(shè)計(jì)和智能檢測。設(shè)計(jì)人員既可以通過人工智能技術(shù)的自主學(xué)習(xí)和推理系統(tǒng)，計(jì)算、儲存先進(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)市場對不同機(jī)械產(chǎn)品的需求，自動分析和調(diào)整、精準(zhǔn)控制各個機(jī)械制造過程的參數(shù)。

1.2機(jī)械制造。在機(jī)械生產(chǎn)制造的過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，這一過程可以通過機(jī)器進(jìn)行實(shí)時的加工，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)，通過機(jī)械想要達(dá)到的動作序列進(jìn)行規(guī)劃，自動進(jìn)行問題的求解。尤其機(jī)械行業(yè)中零件加工和設(shè)備的裝配相對比較復(fù)雜，機(jī)械的零件工序較多，因此，其生產(chǎn)過程較為漫長，整個過程必須嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)和邏輯順序進(jìn)行，一旦中間出現(xiàn)錯誤或數(shù)值誤差，則會讓整個機(jī)械制造工序中斷，還會讓相應(yīng)的儀器設(shè)備報(bào)廢。這樣一來，生產(chǎn)成本不但會變得很高，同時也會降低生產(chǎn)效率。在人工智能系統(tǒng)的幫助下，整個生產(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)械制造相對比較危險(xiǎn)，人工智能技術(shù)可以通過操作機(jī)器手臂，減少機(jī)械制造對工作人員的傷害。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)，采用人工智能對零件進(jìn)行加工，對儀器設(shè)備進(jìn)行裝配。在生產(chǎn)線生產(chǎn)的過程中根據(jù)實(shí)時故障問題確定故障的位置，并由機(jī)器人傳輸?shù)焦收暇S修中心。另外在機(jī)械制造檢測出故障的具體位置后，人工智能技術(shù)可以在第一時間進(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)格來說是由電子工程和智能技術(shù)結(jié)合起來的新興技術(shù)，機(jī)械電子工程的發(fā)展是通過系統(tǒng)的輸入和輸出來完成的。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，也可以通過豐富的經(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，通過對非線性系統(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)，并通過模糊信息處理方法來調(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)相對比較復(fù)雜，需要通過物理方程建立數(shù)學(xué)關(guān)系、通過人員的經(jīng)驗(yàn)建立物理基礎(chǔ)、通過實(shí)驗(yàn)和長期的數(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。這一過程相對比較復(fù)雜，而人工智能則可以順利地解決復(fù)雜的問題，通過規(guī)則和方法來實(shí)現(xiàn)機(jī)械電子工程的真實(shí)目的［2］。通過人工智能來進(jìn)行自動控制，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，對機(jī)械系統(tǒng)內(nèi)的信號進(jìn)行自動識別。

1.4機(jī)械故障診斷。隨著社會生產(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，檢修人員很難通過人工方法快速查明故障來源，導(dǎo)致應(yīng)用該設(shè)備的個人或集體蒙受損失。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)揮作用的過程離不開人工智能技術(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，對機(jī)械設(shè)備內(nèi)部零件和狀態(tài)展開分析，迅速整理出數(shù)據(jù)分析結(jié)果。領(lǐng)域?qū)＜壹纯赏ㄟ^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)域中的應(yīng)用方法

2.1專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能的重要組成部分之一，一個完整的專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機(jī)、知識學(xué)習(xí)機(jī)制和人機(jī)界面四部分組成，專家系統(tǒng)的推理邏輯可以幫助機(jī)械進(jìn)行診斷、推理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)。專家系統(tǒng)根據(jù)知識表達(dá)方式的不同，可以分為規(guī)則類系統(tǒng)和框架類系統(tǒng)，規(guī)則類系統(tǒng)是通過既定的規(guī)則來完成推理邏輯的過程，而框架系統(tǒng)是在固定的框架范圍內(nèi)，廣泛搜尋有關(guān)機(jī)械的模糊推理邏輯，既降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性，也能幫助機(jī)械系統(tǒng)進(jìn)行快速的診斷和設(shè)計(jì)。專家系統(tǒng)的知識表達(dá)方式比較符合人類的心理邏輯，更便于學(xué)習(xí)和獲取人類的知識，通過框架進(jìn)行知識表達(dá)，既可以在機(jī)械設(shè)計(jì)和制造的過程中產(chǎn)生新的技術(shù)方法和先進(jìn)的制造工藝，也可以通過模糊邏輯的推理研究，對機(jī)械存在的故障進(jìn)行很好的診斷。相對來說，專家系統(tǒng)就相當(dāng)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(jìn)行機(jī)械的自動控制和模擬仿真。目前專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用已逐漸深入到機(jī)械領(lǐng)域中，隨著機(jī)械領(lǐng)域的不斷復(fù)雜化，專家系統(tǒng)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(diǎn)，拓寬機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。顧名思義，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過各部分的神經(jīng)配合將一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入和輸出。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，機(jī)械的輸入和輸出都需要標(biāo)準(zhǔn)化的量，輸出值是輸入值的非線性函數(shù)，其量子可以通過各神經(jīng)元的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整和改變。通過獲取某一部分的權(quán)重比來達(dá)到期望的輸出值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算方法，且可以通過已知的數(shù)據(jù)和模式樣本來映射學(xué)習(xí)者和獲得者之間的關(guān)系，這一過程實(shí)際上是對人類思維的再模擬。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有超強(qiáng)的容錯性和原則性。因此，其可以在系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、處理復(fù)雜模式等多種功能，還可以利用聯(lián)想、魯棒、推測等檢測龐大機(jī)器系統(tǒng)中的多重故障和突發(fā)性故障。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以作為機(jī)械故障診斷的分類器，通過模式識別角度和預(yù)測角度，對機(jī)械系統(tǒng)的故障進(jìn)行動態(tài)預(yù)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(rèn)知世界包含大量的模糊處理信息，也就是說，人類在認(rèn)知的過程中含有不確定因素。因此，為減少問題的復(fù)雜性，人工智能系統(tǒng)通過模糊集理論進(jìn)行多值邏輯的擴(kuò)展，利用數(shù)學(xué)方法和模糊邏輯做到近似推理?？梢阅M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(jié)點(diǎn)和原件故障，并通過最小標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行故障隸屬函數(shù)的構(gòu)造。通過函數(shù)模型來達(dá)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(zhǔn)定位機(jī)械系統(tǒng)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(biāo)準(zhǔn)差法，對測試部位進(jìn)行初步診斷和模糊變換，最終綜合結(jié)果得到故障診斷報(bào)告。

2.4啟發(fā)式搜索。眾所周知的啟發(fā)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(shù)字串尋找最優(yōu)的解，這一過程可以進(jìn)行選擇、變異等多種操作，而模擬退火也是啟發(fā)式搜索的一種方式，通過隨機(jī)產(chǎn)生的答案進(jìn)行局部最優(yōu)解或近似最優(yōu)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(biāo)函數(shù)對問題進(jìn)行最優(yōu)化解決，據(jù)實(shí)踐證明，這兩種算法具有誤差小、速度快的多重優(yōu)點(diǎn)。因此，在機(jī)械系統(tǒng)中，利用啟發(fā)式搜索方式可以提高機(jī)械系統(tǒng)的抗干擾性和伺服性。

3人工智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域中的發(fā)展方向

在未來，人工智能技術(shù)會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[4]。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)、自動識別技術(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)對距離的精準(zhǔn)測量和精準(zhǔn)控制，以此提高機(jī)械設(shè)備的智能化程度；其次，在自動識別技術(shù)中，機(jī)械可以通過人工智能技術(shù)的支持，遠(yuǎn)程接受操作人員的指令，通過判斷和推理遠(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)器視覺系統(tǒng)，模擬人眼來進(jìn)行機(jī)器的測量和判斷，依據(jù)像素亮度、顏色等信息將目標(biāo)轉(zhuǎn)換成信號，控制現(xiàn)場設(shè)備的動作。由于機(jī)械在運(yùn)行過程中會受粉塵、實(shí)際場地的影響，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)械在特定的時間內(nèi)選擇特定的測量方法，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，機(jī)械領(lǐng)域需要正視這一機(jī)遇，通過深入研究其在機(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)的市場競爭力，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。

4結(jié)束語

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，仍然需要不斷開發(fā)和利用人工智能技術(shù)，通過研發(fā)模糊邏輯、神經(jīng)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等技術(shù)優(yōu)勢，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)：

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作者:文學(xué)福 宋小峰 單位:湖南應(yīng)用技術(shù)學(xué)院