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        人工智能與機(jī)電自動化的融合發(fā)展探討

        2025-08-12 00:00:00林長森佘程翔肖夢瑤
        時代汽車 2025年16期
        關(guān)鍵詞:融合發(fā)展人工智能

        摘 要:文章針對“人工智能與機(jī)電自動化的融合發(fā)展”進(jìn)行研究,旨在順應(yīng)時代發(fā)展趨勢,探索人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的方向和路徑。文章從視覺識別應(yīng)用、專家控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)等層面,分析了人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的方向。文章還詳細(xì)介紹了基于人工智能搭建機(jī)電自動化智能控制結(jié)構(gòu)與基于人工智能搭建機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)的具體思路和方法,探索了人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的路徑。文章提及的觀點和方法可以為人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展提供新的思路,從新的角度推動機(jī)電自動化領(lǐng)域的發(fā)展。

        關(guān)鍵詞:人工智能 機(jī)電自動化 融合發(fā)展

        1 人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的方向

        1.1 視覺識別應(yīng)用

        視覺識別技術(shù)的原理是計算機(jī)模擬人類的視覺功能,通過精準(zhǔn)識別和收集指定事物相關(guān)數(shù)據(jù)信息,分析運動動態(tài)[1]。視覺識別技術(shù)涉及圖像采集、分析處理和信息輸出等方面的功能,這些功能都需要得到計算機(jī)系統(tǒng)的支持。目前,人工智能技術(shù)與機(jī)電自動化融合發(fā)展的一個重要方向就是視覺識別應(yīng)用。如,汽車生產(chǎn)、機(jī)器人等領(lǐng)域中,視覺識別應(yīng)用發(fā)揮了重要的作用,為機(jī)電自動化發(fā)展和工業(yè)生產(chǎn)提速作出了極大貢獻(xiàn)。以汽車生產(chǎn)控制領(lǐng)域為例,企業(yè)將智能機(jī)器人與視覺識別應(yīng)用結(jié)合在一起,使生產(chǎn)線編程擴(kuò)機(jī)系統(tǒng)能夠高度精準(zhǔn)化地完成測量、識別、定位任務(wù)。有了人工智能技術(shù)的支持,汽車生產(chǎn)控制系統(tǒng)可以憑借視覺識別應(yīng)用鎖定某一點位,由計算機(jī)系統(tǒng)和激光掃描裝置全方位掃描車身,精準(zhǔn)計算車身數(shù)據(jù),再由智能系統(tǒng)將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑C(jī)器人控制中樞,機(jī)器人可以判斷和檢驗數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。從整個流程來看,視覺識別應(yīng)用展現(xiàn)了人工智能技術(shù)應(yīng)用于機(jī)電自動化發(fā)展的新方向,實現(xiàn)了機(jī)電自動化精準(zhǔn)檢測和控制的效果。

        1.2 專家控制系統(tǒng)

        人工智能技術(shù)在機(jī)電自動化中的另一個應(yīng)用方向是專家控制系統(tǒng),即利用人工智能技術(shù)與專家經(jīng)驗結(jié)合在一起,以提升機(jī)電自動化水平[2]。從現(xiàn)實情況來看,由人工設(shè)計的機(jī)電自動化控制系統(tǒng)可能出現(xiàn)一些問題,導(dǎo)致自動化控制優(yōu)勢很難充分體現(xiàn)。如今,人工智能技術(shù)與機(jī)電自動化融合發(fā)展,可以大幅度提升機(jī)電自動化控制的效率,保證機(jī)電自動化運行的質(zhì)量。以機(jī)電自動化故障診斷為例,人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠有效提升專家控制系統(tǒng)的運行效率和質(zhì)量。首先,融合人工智能技術(shù)的專家控制系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)檢測機(jī)電設(shè)備中的特征信號。其次,融合人工智能技術(shù)的專家控制系統(tǒng)能夠匯總分析檢測結(jié)果,找到機(jī)電設(shè)備及自動化系統(tǒng)存在的問題,給出故障信息。最后,融合人工智能技術(shù)的專家控制系統(tǒng)能夠全方位監(jiān)測和識別機(jī)電自動化系統(tǒng)的運行狀態(tài),根據(jù)故障信息運行相應(yīng)的解決方案。人工智能技術(shù)在機(jī)電設(shè)備專家智能診斷中的應(yīng)用,可以更加全面精準(zhǔn)地檢測機(jī)電設(shè)備的運行情況,收集關(guān)于設(shè)備位置、狀態(tài)信息等方面的數(shù)據(jù)。如果再配合傳感器裝置等,可以獲得關(guān)于機(jī)電設(shè)備溫度檢測、壓力檢測等方面的數(shù)據(jù)信息。在各方面信息數(shù)據(jù)的支持下,機(jī)電設(shè)備專家智能診斷系統(tǒng)可以更加精準(zhǔn)地定位機(jī)電設(shè)備故障位置,分析故障類型及相關(guān)信息,找到機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障的原因,自動運行故障排除方案。

        1.3 模糊控制系統(tǒng)

        模糊控制系統(tǒng)是依托計算機(jī)控制技術(shù),以模糊語言形式形成的閉環(huán)結(jié)構(gòu)數(shù)字控制系統(tǒng)。模糊控制系統(tǒng)在機(jī)電設(shè)備和自動化系統(tǒng)中能夠充分發(fā)揮作用,離不開模糊控制器的支持和保障[3]。如果將模糊控制系統(tǒng)運用于機(jī)電設(shè)備溫濕度控制系統(tǒng)中,可以確保機(jī)電設(shè)備在模糊控制理論和系統(tǒng)算法的支持下自動調(diào)節(jié)溫濕度。一般來說,模糊控制系統(tǒng)是由執(zhí)行機(jī)構(gòu)、I/O接口、控制器、測量裝置組成[4]。模糊控制系統(tǒng)中直流電動機(jī)、交流電動機(jī)、伺服電動機(jī)、各類氣動調(diào)節(jié)閥、液壓馬達(dá)、液壓閥等部件組成了執(zhí)行機(jī)構(gòu),主要負(fù)責(zé)執(zhí)行指令;I/O接口是控制器的輸入/輸出接口,在模糊控制系統(tǒng)中主要作為模/數(shù)、數(shù)/模轉(zhuǎn)換單元存在,主要用來協(xié)助完成模糊邏輯處理的“非模糊化”過程;由檢測元件、模擬測量儀器、傳感器組成的測量裝置在模糊控制系統(tǒng)中主要用來將被控對象的各類非電量轉(zhuǎn)變成電流、壓力等電信號。明確模糊控制系統(tǒng)的組成后,可嘗試引入人工智能技術(shù),對整個系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

        2 人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的路徑

        2.1 基于人工智能搭建機(jī)電自動化智能控制結(jié)構(gòu)

        2.1.1 硬件設(shè)計

        智能機(jī)器人作為智能機(jī)電設(shè)備中比較重要的組成部分,可以成為人工智能技術(shù)與機(jī)電自動化融合發(fā)展的切入點[5]。技術(shù)人員可以將人工智能技術(shù)運用于智能機(jī)電設(shè)備自動化硬件設(shè)計中,使人工智能技術(shù)得以充分發(fā)揮自身優(yōu)勢。一般來說,智能機(jī)電設(shè)備自動化硬件包括EPEC控制器與無線遙控器等。從智能機(jī)電設(shè)備中EPEC控制器設(shè)計的角度來看,技術(shù)人員可以在基于人工智能搭建的機(jī)電自動化智能控制結(jié)構(gòu)中,利用系統(tǒng)和算法優(yōu)化無線遙控終端和EPEC控制器的運行機(jī)制,實現(xiàn)由無線遙控終端發(fā)布控制指令,對EPEC控制器進(jìn)行點動控制和運動控制。通過這種方式高效運行關(guān)節(jié)位置開環(huán)控制系統(tǒng)和關(guān)節(jié)位置閉環(huán)控制系統(tǒng),使智能機(jī)器人能夠精準(zhǔn)靈活地完成關(guān)節(jié)運動。

        2.1.2 自適應(yīng)跟隨控制

        智能機(jī)器人配備傾角傳感器,能夠更好地感知運動軌跡,高效完成工作任務(wù)。其技術(shù)原理是將目標(biāo)角度值作為位置閉環(huán)控制系統(tǒng)的輸入,與傾角傳感器的測量值形成位置閉環(huán)控制系統(tǒng)(見圖1)。

        當(dāng)智能機(jī)器人運動時,受到位置閉環(huán)控制系統(tǒng)的影響,機(jī)械手運動軌跡將會保持始終與工作面垂直的狀態(tài)。在機(jī)電自動化控制中,技術(shù)人員可以借助無線遙控手柄來控制位置閉環(huán)系統(tǒng)的目標(biāo)值,以便能夠隨時改變智能機(jī)器人的運動軌跡。位置閉環(huán)控制系統(tǒng)是由EPEC控制器、液壓馬達(dá)、負(fù)載敏感比例多路換向閥、傾角傳感器及比例放大器組成[6]。在人工智能與機(jī)電自動化融合發(fā)展的趨勢下,可以借助人工智能技術(shù)對位置閉環(huán)控制系統(tǒng)的運控模式進(jìn)行優(yōu)化和更新,使無線遙控器能夠更好地控制EPEC控制器。位置閉環(huán)控制系統(tǒng)運行過程涉及的技術(shù)要點是在人工智能技術(shù)的支持下無線遙控器將會給EPEC控制器自動發(fā)送指令,指令中給出的具體運動速度將會在EPEC控制器的定時周期內(nèi)轉(zhuǎn)換為坐標(biāo)系中的目標(biāo)位置。系統(tǒng)可以利用算法自動解析目標(biāo)位置數(shù)據(jù),解算出機(jī)器人大臂、小臂與其初始狀態(tài)之間的夾角以及傾角傳感器的實時測量數(shù)值。EPEC控制器會自動計算夾角與實時測量值的差值,從而得到比較準(zhǔn)確的控制量。由位置閉環(huán)控制系統(tǒng)自動運行線性化算法計算出EPEC控制器PWM輸出模塊的占空比。EPEC控制器將按照計算出的數(shù)值輸出電壓信號,信號經(jīng)功率放大器放大之后,傳輸至負(fù)載敏感比例多路換向閥。經(jīng)過一系列操作使位置閉環(huán)控制系統(tǒng)完成驅(qū)動液壓馬達(dá)控制器的任務(wù)。

        2.1.3 閉環(huán)控制系統(tǒng)優(yōu)化

        基于人工智能搭建機(jī)電自動化智能控制結(jié)構(gòu)的過程中,借助人工智能技術(shù)優(yōu)化位置閉環(huán)控制系統(tǒng)是提升系統(tǒng)響應(yīng)速度的有效手段[7]。開展這項工作時,可從改變比例環(huán)節(jié)的系數(shù)入手,通過調(diào)整比例系數(shù)和積分系數(shù),消除位置閉環(huán)控制系統(tǒng)存在的穩(wěn)態(tài)誤差。之所以這樣做是因為調(diào)整比例系數(shù)和積分系數(shù)能夠改變位置閉環(huán)控制系統(tǒng)的超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間,消除響應(yīng)滯后對控制系統(tǒng)產(chǎn)生的負(fù)面影響。完成這一操作之后,即可增強(qiáng)位置閉環(huán)控制系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和系統(tǒng)響應(yīng)速度。

        2.2 基于人工智能搭建機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)

        2.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)與功能設(shè)計

        基于人工智能搭建機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng),可從系統(tǒng)總體架構(gòu)、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征提取與模型構(gòu)建、預(yù)警與智能診斷等方面入手。搭建基于人工智能的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵在于設(shè)計機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警與智能化判別系統(tǒng)。技術(shù)人員應(yīng)從數(shù)據(jù)搜集單元、前期處理單元、特性抽取單元、故障分析單元及預(yù)警單元等角度入手,構(gòu)建機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)。發(fā)揮數(shù)據(jù)搜集組件的作用和價值,及時獲取機(jī)電設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的震動、氣溫、壓強(qiáng)等一系列數(shù)據(jù);發(fā)揮預(yù)處理組件的作用和價值,對獲得的相關(guān)信息進(jìn)行凈化,使這些數(shù)據(jù)能夠傳輸?shù)狡渌恢茫话l(fā)揮特征抽取模塊的作用和價值,在信號處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的支持下從獲取的數(shù)據(jù)信息中萃取核心故障特性;發(fā)揮故障分析單元即預(yù)警單元的作用和價值,基于萃取出的核心故障特性建立分類或回歸模型,依托模型判斷故障類型。在系統(tǒng)自動判別故障類型的過程中,也會檢測機(jī)電自動化系統(tǒng)運行產(chǎn)生的輸出結(jié)果是否超出界限值。一旦超出界限值,系統(tǒng)將會自動預(yù)警,同時及時采取措施。

        2.2.2 算法選擇

        機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警與智能化判別系統(tǒng)搭建完成之后,需要利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基于人工智能的深度學(xué)習(xí)算法對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。對于機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警與智能化判別系統(tǒng)來說,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種深度學(xué)習(xí)算法比較合適。這是因為使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法之后,機(jī)電設(shè)備故障預(yù)警與智能化判別系統(tǒng)識別、判定和處理故障的精準(zhǔn)性、效率和質(zhì)量等方面都得到了改善。

        2.2.3 實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)驗證

        依托人工智能技術(shù)系統(tǒng)可以自動收集運行過程中產(chǎn)生的信息。這些信息中包含了正常與異常狀況下振動信息、溫度讀數(shù)、壓力值等方面的運行數(shù)據(jù)。技術(shù)人員可以利用獲取的數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法模型,使基于人工智能搭建的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)表現(xiàn)出更加強(qiáng)勁的效能。在一次次的訓(xùn)練中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法模型能夠自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、調(diào)整學(xué)習(xí)速率等核心參數(shù),不斷提升故障識別、診斷、處理的效率和精準(zhǔn)度。得到最佳算法模型之后,技術(shù)人員可以利用基于人工智能搭建的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)警與診斷測試。例如,技術(shù)人員利用算法模型對機(jī)電自動化系統(tǒng)運行狀態(tài)開展故障預(yù)警與診斷測試工作,測試過程中發(fā)現(xiàn)“軸承損壞”故障類型的預(yù)警時間在30min左右,智能診斷程序給出的診斷結(jié)果是軸承損壞,人工驗證的結(jié)果也是軸承損壞;“皮帶撕裂”故障類型的預(yù)警時間在15min左右,智能診斷程序給出的診斷結(jié)果是皮帶撕裂,人工驗證的結(jié)果也是皮帶撕裂;“電機(jī)過熱”故障類型的預(yù)警時間在5min左右,智能診斷程序給出的診斷結(jié)果是電機(jī)過熱,人工驗證的結(jié)果也是電機(jī)過熱。從智能故障診斷的測試結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),基于人工智能搭建的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法模型的支持下,得到的診斷結(jié)果比較準(zhǔn)確。

        2.2.4 系統(tǒng)實現(xiàn)與測試

        基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法模型等人工智能技術(shù)搭建的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)具備了數(shù)據(jù)收集、前期處理、特性抽取、問題診斷及預(yù)先警報等多方面的功能。該系統(tǒng)在人工智能技術(shù)與機(jī)電自動化的融合發(fā)展模式下功能更加強(qiáng)大,尤其是在故障精準(zhǔn)判別方面。在該系統(tǒng)的支持下,機(jī)電自動化運行過程中軸承破損、皮帶斷裂、電動機(jī)超溫等多種類型的故障,識別和診斷的時間有效降低,精準(zhǔn)度得到明顯提升。通過對實驗測試結(jié)果進(jìn)行分析和匯總可以發(fā)現(xiàn),該系統(tǒng)運用之后,機(jī)電自動化系統(tǒng)運行過程中故障判別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過90%。這不僅可以有效降低技術(shù)人員的工作壓力,也能夠產(chǎn)生更好的效益。從未來發(fā)展前景的角度來看,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法模型等人工智能技術(shù)搭建的機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)可用于實時監(jiān)測與預(yù)警、智能診斷與維修建議、提高生產(chǎn)效率與安全性等方面。該系統(tǒng)未來在廣泛推廣時,可嘗試采用尖端的感知器技術(shù)與訊息處理算法解決海量數(shù)據(jù)快速精準(zhǔn)高效處理方面產(chǎn)生的問題;采用多模型融合系統(tǒng)構(gòu)建功能更加強(qiáng)大的故障判別模型,使系統(tǒng)能夠快速判定更多類型的故障問題。

        3 結(jié)語

        在當(dāng)今時代背景下,人工智能與機(jī)電自動化的融合發(fā)展是大勢所趨。技術(shù)人員可以嘗試將人工智能算法模型引入到機(jī)電自動化智能控制結(jié)構(gòu)和機(jī)電自動化故障預(yù)警與智能診斷系統(tǒng)中,借助先進(jìn)的技術(shù)手段和設(shè)備提升系統(tǒng)運行的水平和質(zhì)量。文章從不同角度對人工智能與機(jī)電自動化的融合發(fā)展進(jìn)行探討,提出了比較科學(xué)合理的觀點,也梳理了流程和操作程序。這些成果都能夠為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展作出貢獻(xiàn),使技術(shù)人員得以參考借鑒有價值的內(nèi)容,進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)電自動化系統(tǒng)和程序,助推我國機(jī)電自動化技術(shù)進(jìn)入一個新的發(fā)展階段。

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