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摘要：人工智能技術主要指依托計算機網絡及電子信息系統，基于哲學與社會心理學等學科內容，形成綜合性較強的現代化技術。隨著信息化時代的到來，人工智能技術被廣泛應用于各大領域，取得了較大成效，尤其是機械設計制造工程。基于此，簡要分析了人工智能技術的特征，分別從模糊推理系統、神經網絡系統、故障診斷系統、電子信息系統和自動識別系統五個方面，論述人工智能技術在機械設計制造中的實際應用。

關鍵詞：信息化時代；人工智能技術；機械設計制造

0引言

現階段，人工智能技術在信息處理方面已取得較大進步，為機械設計制造工程帶來了較大的競爭優勢。通過機械電子工程與人工智能的有效融合，實現了企業節約成本、提速保質的目標。因此，各大機械設計制造企業應高度重視人工智能技術的應用，提高自身在市場中的競爭力，促進機械設計制造領域蓬勃發展。

1人工智能技術的特征

人工智能技術主要指依托計算機網絡及電子信息系統，基于哲學與社會心理學等學科內容，形成綜合性較強的現代化技術。人工智能系統的構建水平遠勝于其他技術，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術，人工智能技術在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術主要經歷了萌芽階段、初始階段、發展階段和輝煌階段。最初，隨著科技的進步，計算機技術日益興盛，人工智能技術在此期間不斷顯現出優點。多媒體時代，人工智能技術逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術不斷創新，逐步進入輝煌階段[1]。

2信息化時代機械設計制造中人工智能技術的實際應用

2.1模糊推理系統

模糊推理系統是人工智能中較為重要的系統之一。電子機械設計制造中，在數據處理方面，比其他系統性能更強，為電子機械工程自動化生產提供了重要保障，提升了企業產品質量。實際上，模糊推理系統主要采用人類大腦處理信息、信息判斷的方式，通過模仿，借助語言等學科知識進行設計與轉換，從而正確傳達數據[2]。機械設計制造領域，模糊推理系統通過表達連續函數呈現數據信息，具有較大的實用價值與優勢，但存在一些不足，如系統之間連接不穩定等，意味著相關人員應繼續深入研究人工智能模糊推理系統，讓其在電子機械工程中發揮更大作用。

2.2神經網絡系統

神經網絡系統是人工智能技術中一個較為重要的系統。電子機械設計制造中，利用神經網絡系統的神經元，將資源共享信息或數據直接上傳到各大網絡渠道，在有效時間內保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業的長遠發展。另外，神經網絡系統可以完成動態數據處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數據，給出操作指令，實施工程制造作業。事實上，神經網絡系統模擬人類大腦中神經系統處理信息的方式，將其應用在各大生產領域。通過神經網絡系統中的神經元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數據分析結果，為數據存儲提供重要保護。人工智能技術主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數，預測加工過程中產生的誤差；電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態、齒輪CAD等設計。人工智能技術在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產效率低下、經濟受損等狀況，為企業的自動化生產提供了較大助力。

2.3故障診斷系統

機械設計制造中，機電設備常常會在運行過程中發生故障，造成生產不連續等問題。為了快速處理故障，可在故障診斷系統中引進人工智能技術，有效解決故障預測、排除等問題，一定程度上為企業節省維修成本和精準定位故障提供幫助。故障診斷系統主要包括規則推理、案例推理、故障樹模型診斷三種方法。故障診斷系統之所以能夠完成故障預測、檢修、排除等工作，是因為它具有機械故障案例庫、故障推理機、故障診斷過程解釋機等結構。故障診斷系統能夠有效收集機械設計制造領域中機電設備發生故障的所有案例及相關處理知識，通過后期分類總結，形成滿足實際需求、便于檢索的診斷系統。機械設計制造中，故障診斷系統的具體操作流程如下：（1）用戶利用人機交互界面或機電設備實時監測系統輸入的相關信息；（2）系統根據用戶輸入的信息進行科學分析及判斷，充分結合診斷庫中的相關資料，給出診斷結果；（3）系統結合診斷結果與故障案例庫中相似的案例，為用戶提供最終故障分析結果與機電設備維修建議，用戶可根據提示進行操作，從而節省維修時間與成本，為企業生產提供高效服務。

2.4電子信息系統

機械設計制造過程中，一般需要利用電子信息系統的輸入輸出模式，監控、傳遞機械設計制造過程中的信息。但是，工程運行期間易發生信息泄露或者輸出錯誤等現象，尤其是在數據量較大的工程，失誤率更高，提高機械工程的不安全性，影響工程正常運行。電子信息系統中應用人工智能技術，可以妥善解決這一問題。人工智能技術可以嚴格控制電子信息系統實際運行過程中數據處理結果的準確度，一旦電子信息系統中出現運行不穩定、數據出錯等狀況，其會發出預警，為操作人員提供及時修正的機會，確保高效精準輸出電子信息，為機械設計制造工程提供重要的信息保障。

2.5自動識別系統

傳統自動化生產過程中，控制器執行工程任務時需要建立控制模型，利用動態控制方程完成控制工作。但是，動態控制方程較為復雜，適應性較差，無法準確判斷機械工程的預算，尤其是工況條件較差的工程，動態控制方程基本不能發揮作用，無法及時完成控制工作。信息化時代，引入人工智能技術，可有效保證機械設計制造工程的正常運行，防止發生安全事故。比如，應用人工智能技術，傳感器可實時監控機電設備的運行參數，如果出現參數異常現象，傳感器會立即發出報警提示，提醒工作人員及時關閉機電設備電源，從而保證操作人員的人身安全。另外，機械工程識別過程中，主要利用超聲波傳感、激光掃描、自動識別等技術，促使機械設計制造準確完成作業對象識別工作。

3結語

人工智能技術具有自動化控制優勢，為人們的生活與工作帶來了積極影響。電子機械設計制造企業應合理應用人工智能技術，結合自身實際情況進行改革，提高人工智能技術的應用水平與使用效率，提高企業在電子機械設計制造領域的地位，同時，為企業節省一定資金支出，增加經濟效益，實現可持續發展。

參考文獻：

[1]劉琨.機械電子工程領域中的人工智能技術應用分析[J].信息與電腦(理論版),2018(11):151-152.

[2]晏洪利.從人工智能的角度淺析電子信息技術與計算機技術在機器人機械臂設計的應用[J].中國戰略新興產業,2018(4):78,80.

作者：李雪琴 單位：江蘇省大豐中等專業學校