电子工程中网络自动化智能技术的应用分析

电子工程中网络自动化智能技术的应用分析

张府

身份证：150205198410162152

摘要：随着科学技术的发展，我国的网络自动化技术有了很大进展，并在电子工程中得到了广泛的应用。网络自动化智能技术是自动化应用的重要技术，能够达到全过程监管和控制的目的，降低人工劳动难度，可以促进自动化水平以及运营效益的提高。文章首先分析了人工智能、机电工程的联系，其次探讨了网络自动化智能技术在电子工程中应用存在的问题，最后就智能技术在电子工程网络自动化中的应用进行研究，以供参考。

关键词：电子工程；网络自动化；智能技术

引言

机械电子工程又被称为机电一体化，该领域是一个机械制造产业领域，主要研究机械开发、设计、制造、试验的自动化和智能化建设。将AI技术应用到该领域，能够提升自动控制设施的优势性能塑造水平，促进该领域的发展。因此，应深入分析AI技术的应用，以寻求更好的应用方法，推动机械电子领域的发展。

1人工智能、机电工程的联系

当前人工智能技术和机电工程之间存在的关系主要体现在以下几个方面：淤人工智能在应用过程中一般是以计算机的基础理论作为根据，其它各种全新的信息技术辅助，因此利用人工智能，可以保证提升机械工程生产中数据的准确性，提升机电工程生产的实际效率和质量。同时应用人工智能能够减少人工生产中容易出现的各种失误，保证人员安全的同时，可以提高生产效率。于传统的机电生产过程中，由于缺少先进技术和设备，导致生产人员在实际操作的时候，工作量非常大，并且劳动强度、压力也比较大，严重影响了该领域实现更好的发展。而人工智能的加入，实现了精细化的管理，对生产产生的数据实现了更加科学、合理的处理，同时利用合理的逻辑思维能力，对生产的运转实现了更加合理的规划，更加有效的提升了机电工程的运转质量和水平。盂不稳定性是机电工程的主要缺陷之一，在以往的机械工程中，主要是应用解析法对系统不稳定性实施控制与调节，但是在精确度上难以保证，因此在调节能力和效果方面非常优先。而二者的有效结合，能够将计算机技术作为基础，实现对数据的高效、准确处理，很好的解决了以往机电工程中的不足。在实际操作中，通过采用人工智能神经模式，对机电系统实施准确控制，进而保证系统的稳定运行。

2网络自动化智能技术在电子工程中应用存在的问题

2.1智能技术有待优化

根据实际情况的不同，对智能技术的要求也不同，因此智能技术存在不能满足电子企业需求的情况。智能技术在故障诊断方面存在不足，难以达到人工诊断的水平。将智能技术应用于电子工程中，需要结合企业的实际情况对其进行优化，从而提高其服务水平，最大限度地提高智能技术的经济效益。

2.2基于专家系统的故障诊断

在机械电子工程应用过程中，首先应分析传统意义上人工智能系统的设计原理，探讨其组成及应用，然后进一步与现代先进的人工智能技术相结合，并以此为基础，整合已有的机械电子工程制造设备的故障案例数据，构建专家系统，从而形成基于专家系统的故障诊断系统，实现在机械电子工程设备运行过程中，通过设备信息采集系统对运行数据信息进行采集与快速分析，挖掘设备运行中存在的故障问题。机械电子工程中存在具有较高复杂性的非线性动力学数学模型，在对其故障进行诊断分析的过程中，运用人工智能技术能够大幅提升系统对数据的处理效率。同时，借助专家系统能够快速准确地诊断出故障类型，精确定位故障位置，并给出故障排查与检修建议。系统工作过程中，要先对机械电子工程设备故障案例数据库中的相关案例数据进行统计分析，然后在数据处理过程中挖掘案例数据中的信息，再根据计算结果得出案例故障数据在神经网络判断中的占比，从而为后续故障类型及故障发生可能性的计算奠定基础。在系统运行过程中，用户可以通过人机交互届界面获取设备运行数据。

3智能技术在电子工程网络自动化中的应用

3.1在故障诊断中的应用

借助学习功能，AI系统能够通过对海量的信息进行分析，解决多样化的问题，提高系统的智能化运行水平。基于此，将机器学习AI核心技术应用到机械电子工程领域内，可以帮助自动化系统更快、更准确地根据设备运行参数识别故障，达到故障诊断的效果，有助于机械电子生产设备运维水平的提升。在此过程中，可以先借助训练模型，结合自动化生产设备容易出现和可能出现的故障，对AI系统进行训练，使其能够通过捕捉异常的设备运行参数来识别已经存在的故障以及未来的故障风险，促进机械电子工程领域的优化发展。

3.2准确储存数据

将人工智能应用在机电工程中，能够实施对数据的储存，在储存的过程中，一般是借助神经网络相关的系统。这种对数据信息的储存，也是人工智能在机电工程领域应用的一种体现。如神经网络系统中，机电工程能够获取、储存一些比较重要的生产数据，并且还可以对系统中提出的各种命令进行有效执行，以此保证机电工程生产产生的大量动态数据，能够实现及时有效的处理。神经网络相关系统在应用的时候，需要应用网络中的各个神经元，对生产数据进行及时处理，最大限度的模拟人类大脑，加强数据处理的准确性、稳定性。如汽车中车身中的智能“传感器”，能够对空气质量、空气中包含的二氧化碳等进行测试。主要原理是利用汽车中的智能气体传感器，通过神经网络，对气体进行识别，并且通过反复的训练，对各个神经元的权重进行修正，以此保证能够得到适合的映射关系，这样就可以实现正确输出。

3.3模糊推理系统与神经网络系统的协调运用

现阶段，通过人工智能技术在机械电子工程中的应用，形成了机械电子技术中的模糊推理系统。该系统能够实现全面化的信息处理，具有清晰的结构，在实际应用中适应性良好，而且能够根据数据实际情况，基于语言分析下达指令，从而实现数据的有效处理，并形成信息指令的相对性函数。目前，该技术已经广泛应用于机械电子技术实现信息自动化控制和数据处理中。然而，模糊推理系统是映射域，在机械电子工程中的应用存在一定的局限性，对于更复杂、海量的数据计算存在一定的限制，且连接固定性存在一定的缺陷，可能会对数据处理效果产生一定的影响。因此，在实际应用中，模糊推理系统往往要与神经网络系统协调运用。

3.4在数据处理中的应用

在机械电子领域内，生产作业自动化的实现在很大程度上依赖于系统的数据处理功能，而在传统条件下，数据处理功能的实现需要编程人员将所需的算法逐一写入程序中，使得编程内容复杂，影响了自动化系统建设效率，同时在数据处理过程中，这种计算方式通常为固定形式，使系统不能有效选用最佳计算方法来处理数据，降低了数据处理的质量。在此过程中，将AI机器学习技术应用到数据处理中，能够使系统学会上百种可能的算法，并在数据处理过程中，通过预测、分类选取、部署最佳的计算模型，以提高数据处理的效率和效果，有助于机械电子行业的发展。

结语

综上所述，由于社会飞速发展，科技不断进步，电子工程被广泛应用于各个行业。自动化智能技术可以弥补传统自动化技术的缺陷，能够对生产过程进行全面监控，同时出现故障时能够快速进行维护，保证系统持续稳定运转，以保障相关企业的经济效益，从而保持市场竞争优势，实现可持续发展。

参考文献

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