3机械电子工程和人工智能的整合思路分析
3.1机械电子工程与人工智能的关系分析
机械电子工程具有一定的不稳定性，描述机械电子系统的输入和输出的关系相对困难，传统的描述方式包括：学习并生成知识描述法、建设规则库方法以及数学方程推导法三种，由于传统的描述方法的严密性和精确度不高，并不能够满足曰益复杂系统的实际要求。人工智能在处理信息中具有很大的优势，能够有效解决传统机械电子系统不确定性、不稳定性、复杂性等问题。因此，机械电子工程与人工智能的整合已经成为一种必然趋势。机械电子工程中人工智能技术的应用存在一定的差异性，并不能够对网络系统进行有效的描述，并且系统资料库创建过程中需要进行严密的数学分析，在分析的过程中会出现许多问题，导致网络系统的建设存在许多问题，导致网络系统出现崩溃的现象，这对于机械电子工程系统的发展是非常不利的。人工智能技术创新的工程方式能够帮助机械电子工程系统创建系统资料库，机械电子工程和人工智能之间存在的密切关系，对现代科学技术进行了强化，对于促进机械电子工程的发展具有非常重要的作用。
3.2人工智能技术在机械电子工程中的应用分析人工智能技术在机械电子工程中的应用，创建了两大系统：其一，模糊推理系统，基于模糊集合理论的模糊推理系统，以模糊理念为设计工具，具有处理模糊信息的功能，模糊推理系统已经被广泛的推广和应用在数据处理、自动化控制等领域，并且获得了良好的效果，机械电子工程中的模糊推理系统，创建了模拟人脑的功能，进行语言信号的分析，通过网络结构接近一个连续函数，并运用域到域的映射方式规则的储存信息，具有非常明确的物力意义，但是模糊推理系统连接不固定，并且计算量相对较小，应用范围相对有限；其二，神经网络系统，神经网络系统是人工智能的重要分支，神经网络以神经元的兴奋模式将信息分布在网络上，并进行动态的相互作用，人工神经网络系统的特点是对信息进行分布式的储存，并且能够进行动态的协同处理，神经网络系统不仅具有丰富的行为，而且结构非常简单，神经网络系统能够模拟大脑的结构，对数字信号进行分析，采用点到点的映射方式联系各个神经元，具有输入输出精度高，计算量大等特点，与模糊推理系统相比，神经网络系统的应用范围更广泛。创建基于模糊推理系统与神经网络系统的智能系统后，其在机械电子工程领域的`应用越来越广泛。神经网络与模糊逻辑系统的融合通常采用以下两种方式：功能相似的融合，利用模糊变量隶属函数和神经网络中神经元的非线性映射部分功能相似的融合，对神经元输出特性进行调整，能够实现对隶属函数的优化与修正;利用神经网络与模糊系统算子相似性的融合，合理的选择算子，既能够保证足够的信息量，又能够简化运算；功能互补的融合，将神经网络的学习能力融于模糊系统的分布式储存规则中，能够有效的提高模糊系统的智能;将模糊系统的逻辑推理功能融入到神经网络系统中，能够有效的提高神经网络系统的逻辑推理能力。
3.3应用实例分析
人工智能技术在机械电子工程中的应用，以飞机动力地面模糊系统为例，探析机械电子工程与人工智能的融合，两个系统在融合时，利用飞机动力地面模拟原理，创建包括了液压、机械、电气等技术为一体的综合试验模型，采用液压伺服系统代替飞机打洞机，对飞机的整体性能进行检测，融合了两个系统的综合系统，在运行后获得最终的推力，具体原理表现为：因为两个系统融合形成的综合系统结构复杂，不能满足控制的实际要求，需要采用神经网络系统与模糊推理系统融合的方式进行共同控制，最终满足专业控制要求，通过两者的有机融合，能够创建一个完善的飞机动力模型。
[摘 要]在现在的社会状况下，机械电子工程的研究对人们生活有着重大的意义。现代工业的发展和机械领域的变革，对相关生产的产业带来了很大的影响，提高了生产水平和技术。机械电子两者逐渐融为一体，以计算机电子技术、机械技术为核心的机电控制领域将给工业及科研等领域带来更多的实际应用。
[关键词]机械电子；机电一体化；研究发展
