人工智能在机械方面的的实际应用

人工智能在机械方面的的实际应用

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统的发展指明了方向。

摘要：人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统的发展指明了方向。本文描述了一些已经应用了智能技术解决机械问题的方法及该技术今后的应用趋势，并通过应用实例给出具体说明。

关键词：人工智能机械系统故障诊断专家系统人工神经网络

一：人工智能在机械系统中的应用方向：

1 机械设计机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。目前，有些企业已引入CAD/CAM 系统，由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要

CAD/CAM系统具有智能性，因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。此外，与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。

2 机械制造在机械生产制造过程中，需要为工厂中所有的装配机器供应零件。目标可能由监控者提供，也可能由系统对当时状态做出评估而产生。智能系统怎样推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列，这个过程通常称为规划(planning), 它是自动问题求解的特例，是人工智能研究的重要子领域。此外，计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的。环境的不确定性以及系统软硬件的复杂性，向当代工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。为了把现有的Petri 网技术用于现代加工系统，需要开发一种新技术，把机器智能技术和Petri 网理论以及智能离散事件控制器连接起来。

3 机械电子工程在许多工程系统中，往往由于内部结构复杂，存在着对加工过程控制及故障诊断等方面的困难，一般的PID 等典型控制方法虽然能解决一些问题，但在一些场合已不能满足生产的要求，当前，典型的机电一体化产品- 数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的鲁棒性，是一种非线性的控制方法，在解决此

类问题中有很好的优势。而专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。

4 机械系统故障诊断对机械设备进行故障诊断主要是通过对设备敏感部位的信号利用传感器进行数据采集和特征提取，根据不同机械部件在不同时间和状态下具有不同的特征，来判断是否工作正常。它包含两方面的内容，即对系统运行状态进行监测和发现异常情况后对故障进行分析、诊断。在系统运行过程中，若某一时刻系统发生故障，领域专家可以凭借视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观数据，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快做出判断，确定故障的原因和部位。对于较为复杂的系统，这种基于专家系统的故障诊断方法尤为有效。

二：人工智能在机械系统中的应用方法

应用机械系统的AI 技术传统上可以分为专家系统（ES）、人工神经网络(ANN)、模糊集理论(FST)和启发式搜索(GA)四类。

1 专家系统（Expert System .ES）专家系统是人工智能的主要分支之一。一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。专家系统技术的研究和应用正以前所未有的速度在故障诊断、模拟仿真、自动控制、工艺编程、生产规划、产品设计等许多机械工程领域不断发展。随着研究工作的不断深入，一些新的技术方法和先进制造技术正融入机械工程专家系统技术的研究和应用中，不仅使知识表示、知识库构建、知识获取和推理模式等关键技术的研究取得了一定成果，还出现了一些集成式的新型专家系统，如神经网络专家系统、模糊专家系统、基于Internet 的专家系统、CAD 专家系统、CAPP 专家系统等。他们综合利用了专家系统启发性、透明性、灵活性以及具有处理不确定知识能力的特点，使机械工程专家系统的应用领域不断拓宽。

2 人工神经网络（artificial neural network. ANN）人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。在机械系统的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线