智能化技術運用機器跟人類的智慧精密的配合，模仿人類做出的一些智能行動，以下是小編J.L爲大家分享的關於機械電子工程與人工智能關係之論文範文。
摘要：機械電子工程和傳統的機械工程有着很大不同，它是將電子技術與機械工程聯繫在一起，發揮兩者的用途。二者不但是各自功能的單一地聯繫在一起，而且也加入了與信息的聯繫。在傳統的機械工程只有能量、功能的連接的基礎上，機械電子工程加入了信息，這將使機械電子工程變得更智能。
關鍵詞：機械電子、機械工程
一、機械電子工程的發展
機械電子工程與傳統機械工程有着很大的不同，它是將技術應用到機械工程上來發展成的一個新的學科。機械電子產品外形結構簡單趨於小型化，功能變得更多樣。機械電子工程的發展經歷手工加工、流水生產線、柔性製造系統等三個階段。前面階段都是傳統的機械工程，第三個階段纔是真正機械電子工程的發展的開始。將電子技術通過某種方法與機械工程相互作用在一起形成機械電子工程是20世紀電子技術發展的結果。最初，二者的結合只是分離的塊與塊的關係，或者功能與結構上的互補。本世紀以來，信息把機械電子工程與人工智能化聯繫在一起，使機械電子工程在新的方向上取得了成果。
二、人工智能的發展
人工智能不是一個孤立的學科，它結合了信息學等多門學科，它的出現爲多種學科的發展提供了新的方向。人工智能的發展始於計算機的發展。20世紀50年代是人工智能的第一個發展階段，在這段時間取得了一定進步。20世紀60年代中期到70年代初，人工智能的發展遇到挫折。20世紀70年代後期，人工智能進一步發展。將網絡技術這種新的技術作用到人工智能後，人工智能的發展才逐步穩定。
三、機械電子工程與人工智能的關係
在機械電子系統中使用人工智能方法從建模，到控制並診斷，從某種角度上來說都是利用信息解決問題。機械電子系統往往具有本質的非線性或本質的不穩定性，因此要描述這樣一個複雜系統的輸入輸出關係是非常困難的。通常描述系統輸入輸出關係的方法有三種，分別是通過物理方程建立數學關係式，基於經驗建立規則庫，通過事件的學習生成知識。以理論分析和數學推導爲主，用解析數學方法建立的系統因果關係的方法嚴密、精確，但是，往往只適用於線性定常這種相對簡單的系統。對於複雜的系統，仍然缺乏難以給出數學解析式。而且即使給出瞭解析數學模型，由於非線性、不確定性、信息不完全等問題，將使計算複雜性急劇增加，或者無法計算。由於面對的機械電子系統越來越複雜，因此不得不處理不同類型的信息。由於智能化處理過程是以已知道的信息爲基礎，過程是繁雜的而且充滿着未知的，沒有具體的實現途徑。對於不能用解析數學方法解決的問題，人工智能提供了新的解決方法。
在建立複雜系統模型過程中，可以實現目的的途徑有模糊邏輯系統和神經網絡。模糊系統模擬人腦功能處理語言信號，物理意義較明確。神經網絡顧名思義是仿照人的神經結構來處理數字信號。雖然神經網絡或模糊邏輯系統在一定程度上使機械電子系統繁雜的這個挑戰得到緩解和控制，但是對於更復雜的系統單一的方法無法解決。越來越多的機械電子研究者或者人工智能研究者認識到以綜合系統取代單純系統的重要性與必然性。模糊神經網絡是綜合兩種系統的全新的系統。模糊邏輯系統要解決的計算複雜性小，神經網絡有着高的輸入輸出精度。模糊神經網絡融合兩者的可取之處，擯棄不需要的部分，形成新的方法。
四、結論