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      人工智能在機械電子工程中的應用

      發布時間:2020-12-14 09:17所屬分類:機械加入收藏

      摘要:人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是一門研究如何構造智能機器或智能系統,使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。智能技術是當前新技術、

        摘要:人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是一門研究如何構造智能機器或智能系統,使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。智能技術是當前新技術、新產品、新產業的重要發展方向、開發策略和顯著標志,尤其它在解決遠程控制、故障診斷、非線性等問題上的優勢,給機械電子工程的發展指明了方向。本文對人工智能在機械電子工程中的應用進行了研究,分析機械電子工程中人工智能技術的運用。

        關鍵詞:人工智能;機械電子工程;故障診斷

      機械論文發表

        1 人工智能的定義

        “人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人們認為“人工智能”是計算機科學技術的前沿科技領域。因此,“人工智能”與計算機軟件有密切的關系。人工智能是“類人”機器人所需要的算法和技術,也就是說我們研究的主題是高級智能的本質,而不是其外在表現和輔助部件。一方面,各種人工智能應用系統都要用計算機軟件去實現,另一方面,許多聰明的計算機軟件也應用了人工智能的理論方法和技術。例如,專家系統軟件,機器博奕軟件等。但是,“人工智能”不等于“軟件”,除了軟件以外,還有硬件及其他自動化的通信設備。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機器智能、智能機器兩方面研究模擬、延伸與擴展人的智能的理論、方法、技術及其應用的技術學科。

        2 人工智能在機械電子工程中的應用

        在許多工程系統中,往往由于內部結構復雜,存在著對加工過程控制及故障診斷等方面的困難,一般的PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題,但在一些場合已不能滿足生產的要求,當前,典型的機電一體化產品——數控機床、交流伺服驅動裝置等正在向數字化、小型化、高精度等方向發展,為監控帶來新的挑戰,由于模糊神經網絡控制不依賴控制對象和數學模型,具有較強的魯棒性,是一種非線性的控制方法,在解決此類問題中有很好的優勢。而專家系統主要用于復雜的機械系統,能夠克服基于模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性。

        2.1人工智能為機械工程設計提供精細的制造工藝。在機械生產制造過程中,需要為工廠中所有的裝配機器供應零件。目標可能由監控者提供,也可能由系統對當時狀態做出評估而產生。智能系統怎樣推斷出適當的目標,然后構造試圖達到目標的動作序列,這個過程通常稱為規劃(planning),它是自動問題求解的特例,是人工智能研究的重要子領域。此外,計算機集成加工系統(CIMS)和柔性加工系統(FMS)在近年來獲得迅速發展。在一個復雜的加工過程中,不同條件下的多種操作是必要的。環境的不確定性以及系統軟硬件的復雜性,向當代工程師們設計和實現有效的集成控制系統提出了挑戰。為了把現有的Petri網技術用于現代加工系統,需要開發一種新技術,把機器智能技術和Petri網理論以及智能離散事件控制器連接起來。

        2.2人工智能為機械電子工程系統提供良好的故障診斷方法。對機械設備進行故障診斷主要是通過對設備敏感部位的信號利用傳感器進行數據采集和特征提取,根據不同機械部件在不同時間和狀態下具有不同的特征,來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內容,即對系統運行狀態進行監測和發現異常情況后對故障進行分析、診斷。在系統運行過程中,若某一時刻系統發生故障,領域專家可以憑借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測量設備得到一些客觀數據,并根據對系統結構和系統故障歷史的深刻了解很快做出判斷,確定故障的原因和部位。對于較為復雜的系統,這種基于專家系統的故障診斷方法尤為有效。

        2.3人工智能為機械電子工程領域創造完整的的人工神經網絡。人工神經網絡是模擬的生物激勵系統,將一系列輸入通過神經網絡產生輸出。這里輸出、輸入都是標準化的量,輸出是輸入的非線性函數,其值可由連接各神經元的權重改變,以獲得期望的輸出值,即所謂的訓練過程。基于數值計算方法的神經網絡,將已有數據和已知系統模式作樣本,通過學習獲得兩者的映射關系,實現了對人類經驗思維的模擬。由于神經網絡具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、并行和處理復雜模式的功能,使其在工程實際存在著大量的多故障、多過程、突發性故障、龐大復雜機器和系統的監測及診斷中發揮著較大作用。在機械系統的應用方式有:從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行故障診斷;從預測角度應用神經網絡作為動態預測模型進行故障預測;利用神經網絡極強的非線性動態跟蹤能力進行基于結構映射的故障診斷;從知識處理角度建立基于神經網絡的診斷專家系統等。目前,為提高神經網絡在實用中的學習和診斷性能,主要從神經網絡模型本身改進和模塊化模型診斷策略兩方面開展研究;同時,與模糊邏輯的結合研究也是一個研究熱點。

        3 結語

        人工智能發展根據人工智能、生產力、生產關系、道德、文化的發展狀況適當限制人工智能進入某些領域。在不影響人工智能發展的前提下應禁止人工智能進入那些即使人工智能進入對人類的生存能力也無多大影響的領域,目前,智能技術已廣泛應用于機械電子工程的各個方面,隨著計算機網絡尤其是Internet的發展,為人工智能注入了新的內容,加上多媒體技術、生物計算技術、分布式人工智能和知識發現等計算機技術的興起,使得人工智能更有效的應用于機械電子工程及其它領域。面對日益激烈的機械行業的競爭,研發基于神經網絡、模糊邏輯、專家系統等的混合智能設計、控制、監測、診斷系統將成為又一熱點,具有廣闊的應用前景。

        參考文獻:

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        [2]王文杰,葉世偉.人工智能原理與應用[M].北京:人民郵電出版社.2004

        [3]李美華,韓大明,陸懷民.人工智能在機械故障診斷中的應用[J].森林工程.2006,22(2):23- 24

        [4]時圣革,常文兵等.故障診斷專家系統及發展趨勢.機械工程師.2006,(11):26- 28

        [5]蔡自興,徐光祐.人工智能及其應用[M]:第三版. 北京:清華大學出版社.2004

        [6]顧平,李良榮等.遺傳算法的人工智能在交流伺服中的設計.貴州大學學報.2006,23(1):54- 58

        作者:徐志洋

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