人工智能在机电系统中的创新应用与前景

引言

机电系统作为工业生产、交通能源等领域的核心载体，传统机电系统依赖预设逻辑与人工经验的控制模式，在复杂工况适应性、动态故障预警、多目标优化等方面逐渐显露局限性。本研究立足机电系统工程应用需求，构建 "数据驱动 - 算法赋能 - 硬件支撑" 的三位一体技术框架，通过多场景实证分析揭示人工智能的创新应用范式，以期为机电系统的智能化升级提供系统性解决方案。

一、人工智能与机电系统基础理论

1.1 机电系统概述

机电系统是机械、电子、控制等多学科交叉融合的复杂系统，广泛应用于工业生产、交通运输、智能家居等领域。从结构上看，机电系统主要由机械本体、动力系统、传感检测单元、控制及信息处理单元、执行机构五部分组成。机械本体作为系统基础，承载并实现运动功能。动力系统提供运行所需能量；传感检测单元实时采集温度、压力、位移等运行参数；控制及信息处理单元根据预设程序与反馈数据进行决策，执行机构则将控制指令转化为机械动作。根据应用场景，机电系统可分为工业机器人系统、数控机床系统、新能源汽车动力系统等。以工业机器人为例，其通过伺服电机驱动机械臂完成精确抓取与装配任务，依赖传感器实时感知位置与姿态，经控制器运算实现复杂轨迹规划。

1.2 人工智能技术基础

人工智能技术涵盖机器学习、深度学习、专家系统、模糊逻辑等多个领域。机器学习通过数据驱动的方式，使算法从大量数据中学习规律，实现分类、预测等功能，如支持向量机在故障分类中的应用。深度学习作为机器学习的分支，基于深度神经网络自动提取数据特征，在图像识别、语音处理等领域表现卓越，例如卷积神经网络可高效识别机电设备的异常图像。专家系统整合领域专家知识与经验，构建知识库与推理机制，用于解决复杂问题，如在机电系统故障诊断中快速定位故障原因。模糊逻辑则模拟人类思维的模糊性，处理不精确信息，适用于控制规则难以精确描述的场景，如通过模糊控制器调节电机转速。

1.3 人工智能与机电系统融合的理论基础

人工智能与机电系统的融合具有坚实的理论基础。从控制理论角度，传统 PID 控制在复杂工况下存在局限性，而人工智能算法可实现自适应控制，如强化学习通过与环境交互不断优化控制策略，使机电系统在动态变化中保持最佳运行状态。在故障诊断领域，机器学习算法能够挖掘海量运行数据中的潜在故障特征，突破人工经验诊断的局限性，实现早期故障预警。在性能优化方面，人工智能可基于历史数据与实时参数，通过神经网络建立机电系统能耗模型，动态调节运行参数以提升能效。

二、人工智能在机电系统中的创新应用场景

2.1 智能控制应用

人工智能使智能控制代替了机电系统的传统控制方式，在人工智能的应用下，例如机器人借助卷积神经网络对环境中摄取的图像信息实时处理，并即时感知周围障碍物信息改变行走过程中的状态，超过传统的预设路径控制；强化学习算法利用数控机床的切削加工材料属性、刀具磨损情况等各种动态参数，在动态变化的情况下可调节刀具的进给量、切削速度等机床参数，加工精度达到微米级别、刀具使用寿命延长。

2.2 故障诊断与预测

基于机器学习方法构建的设备监控智能诊断和预测预警系统，结合深度学习，通过智能算法对设备使用过程中收集和累积的多源信息的融合，快速准确提取设备故障特征，对机电设备的故障特征及关键设备剩余寿命进行预测，在使用期间，预测时间提前3～5d ，并通过智能诊断技术提取数据的特征值，实现对设备关键部件的剩余寿命进行提前预估，从而为企业合理制定生产维修时间提供依据，降低非计划停机损失。

2.3 性能优化与能效管理

AI 驱动机电系统节能运行和节能决策。工业领域的能耗大户依靠神经网络得到机电设备能耗预测模型，对运行参数和能耗进行非线性决策，得到动态运行结果，从而进行动态优化。在钢铁行业的轧钢生产线中，基于遗传算法优化的电机群的联合控制，在分析生产负荷下，优化电机运行速度及开启的数量，从而使得整条生产线的能耗降低。

2.4 人机交互与协同作业

AI 改变了机电系统的人机交互方式。自然语言处理技术可让操作人员用口头指令操控机电设备，VR/AR 技术与机电系统融合可实现远程交互和可视运维。对于一些复杂的机电设备，利用 AR 技术将装配指导投影到操作人员眼前，减少出现装配误差的情况，技术人员通过 AR 眼镜实时反馈设备的装配指南。同时，基于深度学习的情感识别技术可以感知操作人员的情绪状态，当出现疲惫或注意力不集中时给予警示，在很大程度上提高了操作人员在人机协同作业时的安全性和作业效率。

三、人工智能应用于机电系统的关键技术

3.1 数据采集与处理技术

数据构成了人工智能引领机电系统的基础，数据的精准采集与处理，是人工智能能够得以应用的前提。机电系统的数据采集需要全面的数据信息，在机电系统中安装加速度传感器、电流传感器和温度传感器等不同类型的传感器，采集设备运行时所引发的振动、电流与温度等。

3.2 算法优化与模型构建

算法与模型是人工智能应用的核心。在机电系统场景中，需针对系统动态性、实时性等特点优化算法。对于深度学习模型，常采用轻量化设计策略，如 MobileNet 等轻量化卷积神经网络，在保持精度的同时减少模型参数量与计算量，满足机电设备边缘计算的算力限制。在强化学习算法应用中，通过改进奖励函数设计与探索 - 利用平衡策略，加快算法收敛速度，使其能在复杂机电系统控制中快速找到最优策略。模型构建需结合机电系统运行机理与数据特征。

3.3 硬件与软件集成技术

硬件与软件的高效集成是人工智能在机电系统落地的关键保障。硬件层面，需根据应用需求选择合适的计算平台，如在对实时性要求极高的智能控制场景中，采用现场可编程门阵列或图形处理器加速计算。在边缘端设备，则选用低功耗的嵌入式芯片实现数据本地处理。通过设计统一的通信协议，打通硬件设备与软件系统间的数据交互通道，实现传感器、控制器、执行器与人工智能算法的协同工作，保障机电系统智能化功能稳定运行。

结语

人工智能深度融入机电系统，在控制、诊断、优化等场景实现技术突破，显著提升系统效能与智能化水平。尽管当前面临算法实时性、数据安全等挑战，但随着边缘计算、数字孪生等技术的协同发展，其在工业、交通等领域的应用边界将持续拓展。人工智能与机电系统的融合将向自主化、协同化演进，为智能制造与产业升级注入核心驱动力。

参考文献

[1] 代 响 林 . 机 电 一 体 化 中 的 电 机 控 制 与 保 护 设 计 [J]. 流 体 测 量 与 控制,2023,4(04):86-90+101.

[2]王兆亮,万子明.电气及自动化在机电工程中的应用策略[J].流体测量与控制,2023,4(03):88-91.