人工智能的发展状况范文

前言：我们精心挑选了数篇优质人工智能的发展状况文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

[关键词] 计算机 信息产业 嵌入式系统 企业计算 人工智能

一、企业计算的发展状况

1.企业计算的含义

企业计算（Enterprise Computing）主要是指企业信息系统，如ERP软件（企业资源规划）、CRM软件（客户关系管理）、SCM软件（供应链管理、即物流软件），银行证券软件，财务软件，电子商务/政务（包括各种网站），数据仓库，数据挖掘，商务智能等企业信息管理系统。

2.企业计算的发展

回顾IT产业系统的发展脉络。40年前IBM S/360系统的诞生开创了以大型主机为核心的重心计算时代，计算机开始影响人类发展的历程。之后小型机的兴起和网络技术的成熟使分布式计算模式被人们广泛的接收。到了上世纪80年代，IBM发明的个人电脑（PC）更是将客户机/服务器的计算机模式逐渐推向一个高峰。随着互联网的出现，业界进入到了互联网计算时代，IBM在这个时期率先倡导了电子商务理念，使得IT手段首次成为了商业生活中不可缺少的组成部分。进入21世纪，IT业界再次迎来新变革大潮，我们看到以SOA、虚拟化技术为代表的21世纪企业计算模式已经渐露端倪，并成为成就企业创新成功的重要因素。

今天，企业需要通过不断的业务创新来推动自身的发展。越来越多的CIO开始意识到，在企业业务创新中，自身扮演着非常重要的角色。业务的创新离不开先进的IT基础架构支撑，这也对IT基础架构提出了新的要求，这些要求归结起来有如下几个方面：如何满足企业对掌控信息，优化IT的需求；如何帮助企业降低风险、提升员工的效率，支持业务灵活性。要解决以上的问题，建立一个面向创新的IT基架构是行之有效的途径。一个面向创新的IT基础架构的显著特征是以SOA，虚拟化技术为核心，具有安全、可扩展的特性，同时秉承开放标准的思想，有能力协同各方资源。

3.当今企业计算的模式

在当今的企业计算模式下，以下的一些热点正在成为重要的应用趋势：ServerFarm2.0（下一代Server Farm），Server Farm2.0实际上代表了虚拟化技术在客户数据中心的最新应用理念。它以虚拟化的服务器存储设备、系统管理和自动化软件为基础，同时是以一种服务的形式为客户变化的应用需求提供灵活的基础架构资源。应用Server Farm2.0，客户可以缩短应用部署时间、简化硬件系统、大大节省硬件投资，同时管理流程自动化可以提高系统维护人员的效率。

绿色数据中心――gartner公司指出，环境的可持续性正在成为IT组织日益优先关心的问题，并预计到2011年将会超过一半的大型IT环境中实现对环境可持续性发展有益的流程和工具。数据中心日益增加的能源成本及供电、散热和空间方面的管理也正在成为一项重大的挑战。IBM很早认识到数据中心的能源效率是一个涉及到各个方面且相互联系的难题――从硅技术和芯片设计的进步，一直到数据中心的系统规划,以及如何运行这些系统以最大程度地减少能源的使用。

刀片及模块化计算――刀片以及模块化计算架构，以其经济、低功耗和灵活易于扩展的特性越来越受到企业用户，尤其是中小企业的青睐，并逐渐成为网络计算的标准设备。到目前为止，全球50多家风险投资公司为了推动刀片服务器生态环境的发展已经投入了超过10亿美元。

安全和业务弹性――伴随着愈演愈烈的网络侵入、病毒传播，和数据盗窃等问题的发生，安全和业务弹性越来越成为影响企业生存发展的根本问题之一。企业也开始重新思考解决安全问题的根本之道。企业对于安全性方面的需求主要有以下几个方面：系统各个层面的安全、安全快速的在线交易，广泛安全的网络传播、强制性的侵入侦测，协同合作伙伴实施企业范围内的安全保障、集中的密钥管理等。

二、嵌入式系统的发展状况

计算机产业革命的技术基础是集成电路、微处理器、微型计算机，它的计算手段起到了智力替代的作用。通用计算机智力平台的模式，，推动了嵌入式系统的智力嵌入，整个现代计算机形成了两个领域：一个是通用计算机领域，一个是嵌入式领域。

1.通用计算机和嵌入系统的区别

通用计算机提供了智力平台，主要实现软件设计，包括：计算机辅助设计、辅助制造、科学计算、工程设计等，实现了智力替代平台。而在嵌入式计算机领域中，智力嵌入是将嵌入式系统嵌入到对象体系中。这个对象体系包含家用电器、智能仪表、工控单元等多个领域，嵌入是带计算机内核的设备，所以提供了智力平台和智力嵌入模式，这就是计算机革命的两个模式。

嵌入式计算机出现以后，通用计算机和嵌入计算机分道扬镳，出现了两个不同的发展方向。嵌入式系统的发展走向单片机的道路，直到现在单片机仍然是嵌入式系统的重要发展方向。

通用计算机承担智力平台的使命，嵌入式系统承担智力嵌入的使命，这是两个不可兼容的技术发展方向。所以通用计算机承担的任务是高速海量的数字计算，而嵌入式系统主要是满足对象系统的全面智能化要求。现在通用计算机不断地提高速度和存储容量，而嵌入式系统中，位计算机仍然是一个很主要的应用形式。嵌入式系统的发展方向是超小型、超低价位、高可靠性和易耦合。嵌入到对象体系时，原对象系统应该和电子系统具备很好的耦合，包括传感器、传感器接口、驱动器接口、人机界面等。除了物理耦合性，还需要科学的耦合性，研究人员应对所涉及的技术原理深入了解。

2.嵌入式系统的发展

单片机是嵌入式发展的必然道路，通用计算机的体系结构不能替代嵌入式系统，必须建立一个创新的体系结构。英特尔最早提出了嵌入式系统经典的硬件体系，这个体系精简、高效、高可靠，它的指令系统突出控制功能，外部总线易扩展、易配置，提供了在位系统中必须遵循的特殊功能计算机管理模式，不管将来扩展任务电路单元，都遵循归一化的特殊功能管理模式。另外英特尔还带来了原创嵌入式操作系统。早期嵌入式操作系统受通用计算机影响最大，作为原创RTOS实时多任务操作系统，设计时必须考虑实时性、多任务性。

单片机时代也属于嵌入式时代，不过单片机进入电子应用领域，主要面对智能仪表、家用电器、工控单位等领域。在通讯网络遍布的后PC时代，很多计算机人才进入这个领域，形成了嵌入式系统全面发展的新时代，它和单片机时代是衔接的。单片机和嵌入式系统是两个时代概念，但其内涵相同，单片机是嵌入式独立发展的时代，两者之间并没有技术本质的差异，都遵循MCU和SoC道路。

嵌入式系统包含四个支柱学科：微电子学、计算机学科、电子学科和对象学科。四个学科共同促进嵌入式系统发展。其中对象学科和其他三个学科之间差异最大，所有嵌入式产品从对象学科中走出来，无论是计算机学科、微电子学科还是电子技术学科，都为嵌入式应用提供了一个广阔的平台，对象系统在这个平台上实现嵌入式系统的应用。

嵌入式系统新型的产业模式是一个扇形产业结构，和资本经济时代一体化封闭的产业结构有本质的差别。此外，半导体产业中还突显了知识产权产业，嵌入式产业中从百花齐放开始向技术集权方向发展。技术集权方式对整个产业发展很有利，可以做到技术上的高度统一和协调。平台模式的发展日益明显，微电子学科、计算机学科、电子学科都为对象学科构建理想的平台，提供最适合的集成开发环境和操作系统。

三、人工智能的发展状况

1.人工智能的含义

人工智能实际上是一个计算机系统，是模仿职能活动的程序，使之能显示出某些人类智能活动的特性以延伸人类智力的科学，所以可以说人工智能是计算机科学与心理科学相结构而产生的研究成果，是用计算机实现人的智力活动和功能的一门边缘学科。换句话说，它是计算机科学的一个分支，主要研究问题求解中的搜索问题和知识信息的处理问题、涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多种学科，总的目标是增强人的智力。从实用的观点看，人工智能是一门以知识为研究对象，研究知识的获取、知识的表征方法和知识的使用，设计计算机使之模仿人脑的学习、推理等思维活动，来解决需人类专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、石油钻井、探矿、气象预报等课题。

2.人工智能的发展

现代人工智能的先驱者创立了很多的学科，例如维纳的控制论，冯・诺依曼的博弈论以及申农的信息论，它们对人工智能的形成和发展产生了很大的影响。整个60年代是人工智能发展的黄金时期，很多人工智能科学家在人工智能的各个领域做出了奠基性的贡献。

网络技术的发展，特别是世界范围内因特网的普及给新时期人工智能的发展注入了活力。而研究工作的结果给人工智能的信息系统建设以促进作用。人工智能将在未来的网络世界中扮演重要的角色。网络的快速发展，特别是极端丰富的网络资源要求计算机不但能用文本、图形，还能通过语音、动作姿势等与用户进行交互。这种交互应该是有目标导向的、合作式的，同时应该是自适应的，并为用户提供沉浸感。

参考文献：

第2篇

[关键词]计算机信息产业嵌入式系统企业计算人工智能

一、企业计算的发展状况

1.企业计算的含义

企业计算（EnterpriseComputing）主要是指企业信息系统，如ERP软件（企业资源规划）、CRM软件（客户关系管理）、SCM软件（供应链管理、即物流软件），银行证券软件，财务软件，电子商务/政务（包括各种网站），数据仓库，数据挖掘，商务智能等企业信息管理系统。

2.企业计算的发展

回顾IT产业系统的发展脉络。40年前IBMS/360系统的诞生开创了以大型主机为核心的重心计算时代，计算机开始影响人类发展的历程。之后小型机的兴起和网络技术的成熟使分布式计算模式被人们广泛的接收。到了上世纪80年代，IBM发明的个人电脑（PC）更是将客户机/服务器的计算机模式逐渐推向一个高峰。随着互联网的出现，业界进入到了互联网计算时代，IBM在这个时期率先倡导了电子商务理念，使得IT手段首次成为了商业生活中不可缺少的组成部分。进入21世纪，IT业界再次迎来新变革大潮，我们看到以SOA、虚拟化技术为代表的21世纪企业计算模式已经渐露端倪，并成为成就企业创新成功的重要因素。

今天，企业需要通过不断的业务创新来推动自身的发展。越来越多的CIO开始意识到，在企业业务创新中，自身扮演着非常重要的角色。业务的创新离不开先进的IT基础架构支撑，这也对IT基础架构提出了新的要求，这些要求归结起来有如下几个方面：如何满足企业对掌控信息，优化IT的需求；如何帮助企业降低风险、提升员工的效率，支持业务灵活性。要解决以上的问题，建立一个面向创新的IT基架构是行之有效的途径。一个面向创新的IT基础架构的显著特征是以SOA，虚拟化技术为核心，具有安全、可扩展的特性，同时秉承开放标准的思想，有能力协同各方资源。

3.当今企业计算的模式

在当今的企业计算模式下，以下的一些热点正在成为重要的应用趋势：ServerFarm2.0（下一代ServerFarm），ServerFarm2.0实际上代表了虚拟化技术在客户数据中心的最新应用理念。它以虚拟化的服务器存储设备、系统管理和自动化软件为基础，同时是以一种服务的形式为客户变化的应用需求提供灵活的基础架构资源。应用ServerFarm2.0，客户可以缩短应用部署时间、简化硬件系统、大大节省硬件投资，同时管理流程自动化可以提高系统维护人员的效率。

绿色数据中心——gartner公司指出，环境的可持续性正在成为IT组织日益优先关心的问题，并预计到2011年将会超过一半的大型IT环境中实现对环境可持续性发展有益的流程和工具。数据中心日益增加的能源成本及供电、散热和空间方面的管理也正在成为一项重大的挑战。IBM很早认识到数据中心的能源效率是一个涉及到各个方面且相互联系的难题——从硅技术和芯片设计的进步，一直到数据中心的系统规划,以及如何运行这些系统以最大程度地减少能源的使用。

刀片及模块化计算——刀片以及模块化计算架构，以其经济、低功耗和灵活易于扩展的特性越来越受到企业用户，尤其是中小企业的青睐，并逐渐成为网络计算的标准设备。到目前为止，全球50多家风险投资公司为了推动刀片服务器生态环境的发展已经投入了超过10亿美元。

安全和业务弹性——伴随着愈演愈烈的网络侵入、病毒传播，和数据盗窃等问题的发生，安全和业务弹性越来越成为影响企业生存发展的根本问题之一。企业也开始重新思考解决安全问题的根本之道。企业对于安全性方面的需求主要有以下几个方面：系统各个层面的安全、安全快速的在线交易，广泛安全的网络传播、强制性的侵入侦测，协同合作伙伴实施企业范围内的安全保障、集中的密钥管理等。

二、嵌入式系统的发展状况

计算机产业革命的技术基础是集成电路、微处理器、微型计算机，它的计算手段起到了智力替代的作用。通用计算机智力平台的模式，，推动了嵌入式系统的智力嵌入，整个现代计算机形成了两个领域：一个是通用计算机领域，一个是嵌入式领域。

1.通用计算机和嵌入系统的区别

通用计算机提供了智力平台，主要实现软件设计，包括：计算机辅助设计、辅助制造、科学计算、工程设计等，实现了智力替代平台。而在嵌入式计算机领域中，智力嵌入是将嵌入式系统嵌入到对象体系中。这个对象体系包含家用电器、智能仪表、工控单元等多个领域，嵌入是带计算机内核的设备，所以提供了智力平台和智力嵌入模式，这就是计算机革命的两个模式。入式计算机出现以后，通用计算机和嵌入计算机分道扬镳，出现了两个不同的发展方向。嵌入式系统的发展走向单片机的道路，直到现在单片机仍然是嵌入式系统的重要发展方向。

通用计算机承担智力平台的使命，嵌入式系统承担智力嵌入的使命，这是两个不可兼容的技术发展方向。所以通用计算机承担的任务是高速海量的数字计算，而嵌入式系统主要是满足对象系统的全面智能化要求。现在通用计算机不断地提高速度和存储容量，而嵌入式系统中，位计算机仍然是一个很主要的应用形式。嵌入式系统的发展方向是超小型、超低价位、高可靠性和易耦合。嵌入到对象体系时，原对象系统应该和电子系统具备很好的耦合，包括传感器、传感器接口、驱动器接口、人机界面等。除了物理耦合性，还需要科学的耦合性，研究人员应对所涉及的技术原理深入了解。

2.嵌入式系统的发展

单片机是嵌入式发展的必然道路，通用计算机的体系结构不能替代嵌入式系统，必须建立一个创新的体系结构。英特尔最早提出了嵌入式系统经典的硬件体系，这个体系精简、高效、高可靠，它的指令系统突出控制功能，外部总线易扩展、易配置，提供了在位系统中必须遵循的特殊功能计算机管理模式，不管将来扩展任务电路单元，都遵循归一化的特殊功能管理模式。另外英特尔还带来了原创嵌入式操作系统。早期嵌入式操作系统受通用计算机影响最大，作为原创RTOS实时多任务操作系统，设计时必须考虑实时性、多任务性。

单片机时代也属于嵌入式时代，不过单片机进入电子应用领域，主要面对智能仪表、家用电器、工控单位等领域。在通讯网络遍布的后PC时代，很多计算机人才进入这个领域，形成了嵌入式系统全面发展的新时代，它和单片机时代是衔接的。单片机和嵌入式系统是两个时代概念，但其内涵相同，单片机是嵌入式独立发展的时代，两者之间并没有技术本质的差异，都遵循MCU和SoC道路。

嵌入式系统包含四个支柱学科：微电子学、计算机学科、电子学科和对象学科。四个学科共同促进嵌入式系统发展。其中对象学科和其他三个学科之间差异最大，所有嵌入式产品从对象学科中走出来，无论是计算机学科、微电子学科还是电子技术学科，都为嵌入式应用提供了一个广阔的平台，对象系统在这个平台上实现嵌入式系统的应用。

嵌入式系统新型的产业模式是一个扇形产业结构，和资本经济时代一体化封闭的产业结构有本质的差别。此外，半导体产业中还突显了知识产权产业，嵌入式产业中从百花齐放开始向技术集权方向发展。技术集权方式对整个产业发展很有利，可以做到技术上的高度统一和协调。平台模式的发展日益明显，微电子学科、计算机学科、电子学科都为对象学科构建理想的平台，提供最适合的集成开发环境和操作系统。

三、人工智能的发展状况

1.人工智能的含义

人工智能实际上是一个计算机系统，是模仿职能活动的程序，使之能显示出某些人类智能活动的特性以延伸人类智力的科学，所以可以说人工智能是计算机科学与心理科学相结构而产生的研究成果，是用计算机实现人的智力活动和功能的一门边缘学科。换句话说，它是计算机科学的一个分支，主要研究问题求解中的搜索问题和知识信息的处理问题、涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多种学科，总的目标是增强人的智力。从实用的观点看，人工智能是一门以知识为研究对象，研究知识的获取、知识的表征方法和知识的使用，设计计算机使之模仿人脑的学习、推理等思维活动，来解决需人类专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、石油钻井、探矿、气象预报等课题。

2.人工智能的发展

现代人工智能的先驱者创立了很多的学科，例如维纳的控制论，冯·诺依曼的博弈论以及申农的信息论，它们对人工智能的形成和发展产生了很大的影响。整个60年代是人工智能发展的黄金时期，很多人工智能科学家在人工智能的各个领域做出了奠基性的贡献。

网络技术的发展，特别是世界范围内因特网的普及给新时期人工智能的发展注入了活力。而研究工作的结果给人工智能的信息系统建设以促进作用。人工智能将在未来的网络世界中扮演重要的角色。网络的快速发展，特别是极端丰富的网络资源要求计算机不但能用文本、图形，还能通过语音、动作姿势等与用户进行交互。这种交互应该是有目标导向的、合作式的，同时应该是自适应的，并为用户提供沉浸感。

参考文献：

第3篇

关键词：关键词：人工智能；应用领域；发展趋势

中途分类号：TP39    文献标识码：A     文章编号：

引言:

计算机学科的一个重要分支就是人工智能，它与基因工程、纳米科学被列为二十一世纪三大尖端技术、同时人工智能是一门汇集了多种学科相互渗透发展起来的交叉学科。对于人工智能的定义，至今尚未统一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。除此之外，还有很多种不同的观点，但这些说法都形象地反映了人工智能学科的基本内容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在计算机上模拟、实现和扩展人类智能的一门科学与技术。

1. 人工智能技术的发展

人工智能（(Artificial Intelligence)从上世纪50年展到现在，有也有低迷的时期。研究的方法和研究的态度也有多种，不管是何观点,它们都推动着人工智能技术的发展。今天人工智能技术已渗透到人类生活的方方面面，实实在在的影响着科学技术的发展。

2. 人工智能技术的应用

我们可以看到，当今社会很多领域的各种技术的发展都涉及到了人工智能技术。下面就人工智能的几种典型应用做如下探讨：

2.1人工智能应用之问题的求解

人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。

2.2人工智能应用之逻辑的推理与定理的证明

人工智能研究中最持久的探究领域之一就是逻辑推理。有关定理的证明就是让机器证明非数值性的真假。其中比较重要的是，通过找到合理、准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实，关注可信度证明，并在出现新信息时适时修改这些证明。

2.3人工智能应用之自然语言的处理

智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。

2.4人工智能应用之模式的识别

如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。

2.5人工智能应用之智能信息的检索技术

在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。

2.6人工智能应用之专家系统

我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。

2.7人工智能应用之机器人学

机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。

3. 人工智能技术发展趋势

科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势：

3.1问题求解

问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。

3.2机器学习

人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。

3.3模式识别

用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

3.4专家系统

专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。

3.5人工神经网络

人工神经网络，常被简称为神经网络或类神经网络。是未来人工智能应用的新领域，人工神经网络是指由大量处理单元（神经元）互连而成的网络。人工神经网络具有很强的自学习能力，主要擅长处理复杂的多维的非线 性问题，不但可以解决定量的问题，还可以解决定性的问题，同时人工神经网络还具有大规模并行处理和分布的信息存储能力。或许未来智能计算机的构成可能就是作为主机的冯•诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。

4. 结论语

人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用，对于人工智能技术未来的发展还有很多未知的可能，但无论如何发展都将推动人类在科学与生活领域的发展。

参考文献：

[1]胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术，2010，（13）：3507-3509.

[2]朱福喜，汤怡群等.人工智能原理[M].武昌：武汉大学出版社，2002.87-91.

[3]张妮等.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，（02）：4-7.

[4]亓慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008，（05）：33.

[5]蔡自兴，徐光.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.51-93.

[6]王鸿斌，张立毅等.人工神经网络理论及其应用[J].山西电子技术，2006，（02）：41-43.

第4篇

关键词：人工智能 计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息, 2007.

[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).

[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).

第5篇

关键词：人工智能 电气 自动化控制

人类智能主要要包括三个力面，即感知能力，思维能力，行为能力，而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。

1.人工智能应用理论分析

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，其研究范畴为自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等，应用于智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产和生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产、运输、传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈，所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

2.人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下

（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素。例如：参数变化，非线性时，往往不知道。）

（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍。

（3）它们比古典控制器的调节容易。

（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。

（5）运用语言和响应信息可能设计它们。论文格式，自动化控制。

（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。论文格式，自动化控制。。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果非常好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。

3.人工智能的应用现状

（1）优化设计电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的。因此，很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计（CAD），大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。

用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计，因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

（2）智能控制的功能实现

①数据采集与处理：对所有开关量、模拟量的实时采集，并能按要求处理或存贮。

②画面显示：模拟画面真实显示一次设备和系统的运行状态，可实时显示电流、电压等所有模拟量、计算量、隔离开关、断路器等实际开关状态及挂牌检修功能，能生成历史趋势图。

③运行监视：具有对各主要设备的模拟量数值、开关量状态的实时智能监视，有事故报警越限和状态变化事件报警，事件顺序记录、声光、语音、电话图象报警。

④操作控制：通过键盘或鼠标实现对断路器及电动隔离开关的控制，励磁电流的调整。按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。系统对运行人员的操作权限加以限制，以适应各级运行值班管理。

⑤故障录波：模拟量故障录波，波形捕捉，开关量变位，顺序记录等（包括主要辅机）。论文格式，自动化控制。。

⑥在线分析：不对称运行分析、负序量计算等。

⑦在线参数设定及修改：保护定值包括软压板的投退。

⑧运行管理：操作票专家系统，运行日志，报表的生成及存储或打印，运行曲线等。

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。

4.恒压供水案例简析

恒压供水在工业和民用供水系统中已普遍使用，由于系统的负荷变化的不确定性，采用传统的PID算法实现压力控制的动态特性指标很难收到理想的效果。在恒压供水自动化控制系统的设计初期曾采用多种进口的调节器，系统的动态特性指标总是不稳定，通过实际应用中的对比发现，应用模糊控制理论形成的控制方案在恒压系统中有较好的效果。在实施过程中选用了AI 一808人工智能调节器作为主控制器，结合FXIN PLC逻辑控制功能很好地实现了水厂的全自动化恒压供水。对于单独采用PLC实现压力和逻辑控制方案，由于PLC的运算能力不足编写一个完善的模糊控制算法比较困难，而且参数的调整也比较麻烦，所以所提出的方案具有较高的性价比。

本案例中只是一个人工智能在电气自动化中的一个小小的应用，也是电气元

件生产供给的一个方向，实现机械智能化是我们努力的追求，将人工智能的先进的最新成果应用于电气自动化控制的实践是一个诱人的课题。

人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能完成的复杂的工作，电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力，人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面。而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械的人类意识能力，强化控制自动化。因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。

参考文献：

第6篇

关键词：人工智能，电子工程，应用价值

引言

随着科学技术的高度发展，社会信息化进程的加快，人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展，比如，智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备，极大地影响了人工智能技术的发展，为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展，大大提高了人们的生产效率和工作效率，极大地保证了社会经济的发展，使得社会现代化速度越来越快，人工智能技术的高速发展，将会推动电子工程领域的发展进程，电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用，使得自动管理水平得到显著的提升。

1人工智能与电子工程

人工智能的出现可以追溯到17世纪中期，历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的，不过当时的计算机是非常巨大的，这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二，应用范围很广，造成了很大的社会反响，为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后，计算机技术不断发展壮大，一直到17世纪中期，人工智能技术才获得了比较大的进步，在到后来的20世纪初期，人工智能技术才被正式命名，这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础，21世纪初期，随着社会现代化进程的加快，科学力量不断壮大，计算机对于数据的处理和运算越来越强大，互联网技术不断发展，为人工智能的发展提供了积极影响，人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术，在过去，由于社会科学技术手段的落后，生产主要通过人工力量进行工作，生产效率低下，从而导致生产质量也得不到保证，随着科学技术的进步，如今人工智能技术的广泛应用，使得现代电子机械企业运用人工越来越少，极大地提升了生产力，加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展，人工智能技术的科学技术依托越来越多，电子工程领域获得了诸多的基础技术，极大地提升了生产力，可以有效地减少生产过程中的失误，并且能有效提升产品质量[1]。

2技术特点

（1）人工智能技术的特点。人工智能，顾名思义，人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考，不同于人脑的是，人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算，进行比对与分析，从而不断完善自身的数据库做到与时俱进，人工智能作为人类创造出来的东西，它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术，所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈，人类的智慧产物造就人工智能，人工智能不可能会超越人类社会的科技水平，人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看，人工智能对于人类社会的帮助巨大，在我国各行各业都有应用，人工智能技术能够有效地代替人工，降低生产成本与人力成本，并且人工智能作为人类科技力量的体现，有着高度的智能化，普通人通过简单的学习就可以操作，极大提升了社会生产力[2]。

（2）电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广，主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术，能够提高生产效率、降低成本，是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点，因为电子工程领域覆盖面极广，涉及的学科很多，这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多，导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展，为了适应社会以及自身的发展，电子工程也必须做到与时俱进，但是电子工程的升级非常复杂，需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金，在一定程度上加深了企业人力物力的投入，可能会影响到企业的效益[2]。

3应用价值

（1）合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性，能够显著的提高电子设备的精准度，从而帮助企业提高生产效率，提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误，提高了产品的合格率，节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制，提升了产品精度，使得产品质量更加优越，更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中，随着时间的增加，往往会出现精度失准，造成非常规操作，按照传统模式的生产方式需要人工进行调试，定期对其设备进行检查维护，耗时耗力，通过人工智能技术操作的电子设备，相比于传统模式下的人工，效率要高很多，人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能，对电子设备定期自动维护，调整设备精准度，提高了产品的质量和生产效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广，种类繁多技术复杂，设备相互之间都有关联性，在其日常维护工作中，对于维护人员的专业素养要求很高，这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰，传统模式下的设备维护工作费时费力，影响了企业的日常生产活动，针对这一情况，自动化以及智能化一直是企业想要达成的，人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看，加速发展完全可以达到智能化及自动化，对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力，并且人工智能有着类似于人类的学习能力，通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术，完善自身，所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用，可以实现电子设备自动化维护，通过人工智能的定期检查，做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手：①可以定期的排查设备故障与精度失准，快速查明人工无法分析的故障，高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时，可以代替人工进行维护，一方面维护了设备，一方面完善了自身的维护水平，提高了维护的精准度[3]。

（3）合理利用人工智能可以促进人类思维的转变。随着人工智能技术的广泛运用，各行各业深刻的意识到了人工智能技术的重要性，研究与发展人工智能技术的热度越来越高，不断有专业技术人才开发研究人工智能技术，一方面研发人工智能，另一方面也是推动了电子工程的发展速度，突破传统模式的桎梏，转变了人类固有的思考模式，让人们明确了科学技术才是第一生产力，传统模式的思想严重阻碍了时代的进步，落后就要挨打，只有不断地顺应时代潮流，才能在日益严峻的市场竞争中站稳脚跟，现代企业只有不断利用人工智能技术完善自身生产模式，将人工智能技术融入电子工程领域中，才能紧跟时代步伐[4]。在电子工程初期，由于人工智能技术没有应用在这一领域，人们通常会降低电子设备的精准度，从而降低设备的维护难度，这在企业初期有很好的效果，但是随着企业的不断发展，精准度低下的电子设备无法满足企业的生产需求，严重影响了企业的效益。随着人工智能技术的进步，电子工程领域利用人工智能技术能够做到电子设备的自主维护与检修，大大提高了设备的进准度，有效的增加了生产效率，所以从长远利益来看，人工智能技术的研究必须要与时俱进，当今社会，各行各业已经无法离开人工智能技术，人工智能技术能够给企业提供庞大的经济效益[5]。

第7篇

[关键词]人工智能；电气工程；智能控制；遗传算法

中图分类号：S258 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）16-0344-01

引言

近年来，人工智能在电气智能控制方面应用已经越来越广泛、深入[1]。例如：基于人工智能的故障的诊断和预测、电气产品设计优化和保护与控制等领域。电气产品的设计随着计算机技术的发展，逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变，，尤其是在引进了人工智能技术之后，大大提高了设计产品的质量和效率[2]。人工智能技术在电气设计方面的应用主要包括专家系统和遗传算法。其中的遗传算法是一种优化的先进算法，在产品的设计优化上有举足轻重的作用[3]。因此电气产品的人工智能化设计很多都采用了这种方式进行优化。

本文中，主要以遗传算法在电气智能化控制领域的应用为例，分析基于人工智能的电气智能控制技术。

1 人工智能控制器的优势

人工智能控制的主要优势[4]在于：（1）它们的设计不需要控制对象的模型；（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能；（3）比古典控制器的调节容易；（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们；（5）运用语言和响应信息可能设计它们；（6）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。

2 人工智能控制技术的主要方法及优化算法

2.1 人工智能控制技术的主要方法

（1）模糊控制

模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示以及模糊逻辑的推理规则为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统[5]。

（2）专家控制

专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合，仿效专家的经验，实现对系统控制的一种智能控制。专家控制可以灵活地选取控制率，灵活性高。通过专家规则，系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作，鲁棒性强[1]。

（3）神经网络控制

神经网络模拟人脑神经元的活动，利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制[3]。

（4）集成智能控制

智能控制技术的集成包括两方面：一方面是将几种智能控制方法或机理融合在一起，构成高级混合智能控制系统；另一方面是将智能控制技术与传统控制理论结合，形成智能复合型控制器。

2.2 人工智能控制技术常用的优化算法

（1）遗传算法

遗传算法依照所选择的适配值函数，通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体既继承了上一代的信息，又优于上一代，这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件[7]。

（2）蚁群算法

蚁群算法是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。蚁群算法的基本思想：当一只蚂蚁在给定点进行路径选择时。被先行蚂蚁选择次数越多的路径。被选中的概率越大[6]。

3 电动机控制中的遗传算法PID参数优化

本文以直流电动机系统进行了仿真验证，使用了具有突出寻优能力和计算简单的遗传算法进行参数整定，并通过Matlab编程进行参数寻优，整定出的参数使性能指标达到最优。

（1）参数的确定及表示

首先确定参数范围，该范围一般是由用户给定的，然后由精度的要求，对其进行编码。选取二进制字串表示每一个参数，并建立与参数间的关系。再把二进制串连起来就组成一个长的二进制字串，该字串为遗传算法可以操作的对象。

（2）选取初始种群

因为需要编程来实现各过程，所以采用计算机随机产生初始种群。针对二进制编码而言，先产生0～1之间均匀分布的随机数，然后规定产生的随机数0～0.5之间代表0，0.5～1之间代表1。此外，考虑到计算的复杂程度来规定种群的大小。

（3）适应度函数的确定

在实际应用中会因系统中固有的饱和特性而导致系统不稳定，为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制量。因此为了使控制效果更好，本文给出了包含控制量、误差和上升时间作为约束条件的目标函数。因为适应度函数同目标函数相关，所以目标函数确定后，直接将其倒数作为适应度函数进行参数寻优。最优的控制参数也就是在满足约束条件下使最大时，所对应的控制器参数。

（4）优化步骤

下面就可以编程使用遗传算法对PID参数进行寻优。利用遗传算法优化Kp、Ki、Kd的具体步骤如下：

①确定每个参数的大致范围和编码长度，进行编码；

②随机产生n个个体构成初始种群P（0）；

③将种群中各个体解码成对应的参数值，用此参数求代价函数值J 及适应度函数值，；

④应用复制、交叉和变异算子对种群P（t）进行操作，产生下一代种群P（t+1）；

⑤重复步骤③和④，直至参数收敛或达到预定的指标。

试验的电机性能参数如下：

La电机电感0.24mH=0.00024H

Ra电机电阻2.32Ω

Cm电动机的转距常数23.2mN・m/A=0.0232N・m/A

Ce为电动势常数

Jm转子以及电动机转轴相连的负载总的转动惯量1.1×10-6kg・m2

Fm粘滞摩擦系数2.2×10-4kg・m2/s

根据被控电动机特性，建立电动机的连续传递函数模型为：

，。

遗传算法中使用的样本个数为30，参数Kp的取值范围为[0，20]，Ki 、Kd 的取值范围为[0，1]，取wl=0.999，w2=0.001，w3=100，w4=2.000。采用实数编码方式，经过100代进化，获得的优化参数如下：

简单遗传算法

Bestfi=0.1408

BestS=11.12200.03590.1276

Best_J=7.1034

改进遗传算法

Bestfi=0.1358

BestS=8.91780.03050.5474

Best_J=7.2538

代价函数J的优化过程和采用整定后的PID控制阶跃响应。

文章应用遗传算法对电机的PID控制器参数进行了优化设计，得到了优化的PID控制参数，从响应曲线可以看出，应用改进后的遗传算法电机响应速度加快，跟踪性良好，控制效果明显提高。

参考文献

[1] 牛红.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].世界家苑，2014，32（8）：43-46.

第8篇

的有关内容。

关键词电气；控制；智能；技术；理论；应用；自动化；

中图分类号：F407.6文献标识码：A 文章编号：

引言

人类智能的特殊性在于它拥有感知能力，思维能力和行为能力三种能力，因此发展潜力巨大。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。电气自动化是电气信息领域的一门新兴学科，它主要运用运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域。人工智能技术的运用极大地促进了电气自动化学科特别是自动控制领域的发展，提高了电气设备运行的智能化，增强了控制系统的稳定性，是对生产技术的又一次巨大革新。

一、人工智能应用理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为 AI。人工智能也称机器智能，是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。自从1956 年“人工智能”一词在 Dartmouth 学会上提出以后，人工智能研究得到了飞速发展。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学，认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要应用于智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。

目前，随着科技的进步和计算机技术的广泛使用，传统的劳动密集型生产也不能满足社会生产的需要，效率更高的技术密集型生产也扮演着越来越重要的角色，目前，劳动密集型产业仍是我国产业经营的主要形式，与西方发达国家相比生产力还比较落后，生产线的自动化水平还比较低，生产效率不高。随着社会经济发展水平的不断提高，劳动密集型产业逐步向技术密集型产业转变已是经济发展的客观要求，生产自动化已成为大势所趋。人工智能应用于电气自动化控制领域，能模拟人脑的机能对信息进行收集、分析、交换、处理、回馈，拥有对生产判断、处理的能力，能大大提高生产效率，实现生产的自动化，调整和优化产业结构。

二、人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。 但AI 控制器例如:神经 、模糊 、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。 这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。 这些 AI 函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下。

2.1 它们的设计不需要控制对象的模型 （在许多场合 ，很难得到实际控制对象的精确动态方程， 实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素。 例如:参数变化，非线性时，往往不知道。

2.2 通过适当调整（根据响应时间 、下降时间 、鲁棒性能等)它们能提高性能。 例如: 模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID 控制器快 1.5 倍，下降时间快 3.5 倍。

2.3 它们比古典控制器的调节容易。

2.4 在没有必须专家知识时 ， 通过响应数据也能设计它们。

2.5 运用语言和响应信息可能设计它们。

2.6 它们有相当好的一致性 (当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。 现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果非常好， 但对其他控制对象效果就不会一致性地好， 因此对具体对象必须具体设计。

三、人工智能的应用

随着人工智能技术的发展。人工智能控制的应用领域也越来越广阔，包括人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等。

3.1优化设计。电气产品的优化设计是一项复杂的工作，集中了理论学科知识和经验知识两方面的内容。在传统的电气产品设计中，主要采用的方法是设计经验结合大量的实验手段验证，缺乏足够的技术支持，工作量庞大，效率低下，难以得到合理最优的设计方案。随着计算机技术的突飞猛进，加上人工智能技术的运用，电器产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计，极大地减少了产品从构思到设计到生产的时间，设计越来越优质化、高效化、智能化。遗传算法和专家系统是人工智能技术用于优化设计的两种主要的方法。遗传算法的特点是直接对结构对象进行操作，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质非常适合于产品优化设计，因此广泛应用于电气产品的人工智能优化设计。专家系统应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。它也是产品优化设计的一个重要手段，目前仍处于研究阶段，实际运用较少，未来具有很大的发展前景。

3.2故障诊断。电气设备的故障具有非线性、不确定性和复杂性等特点，采用传统的方法诊断效率低、准确率不高。人工智能方法的引进大大提高了故障诊断的准确率。模糊逻辑、专家系统、神经网络是人工智能技术用于故障诊断的方法。例如人工智能故障诊断技术运用于发电机及电动机进行的故障诊断时，将模糊理论与神经网络相结合，不仅保留了故障诊断知识的模糊性，还结合了神经网络学习能力强的优点，共同实现对电机故障的诊断，大大提高了故障诊断的准确率。

3.3智能控制。人工智能控制技术是未来生产发展的一个趋势，在电气自动化上也已经得到了广泛的应用。控制方法主要是专家系统控制、模糊控制、神经网络控制。目前主要应用于以下方面：对所有开关量、模拟量的实时数据进行采集与处理；对各主要设备和系统的运行状态进行实时智能监视；通过键盘或鼠标实现对系统的控制；记录故障并进行在线分析。

四、恒压供水案例分析

恒压供水在工业和民用供水系统中已普遍使用， 由于系统的负荷变化的不确定性， 采用传统的 PID 算法实现压力控制的动态特性指标很难收到理想的效果。 在恒压供水自动化控制系统的设计初期曾采用多种进口的调节器， 系统的动态特性指标总是不稳定，通过实际应用中的对比发现，应用模糊控制理论形成的控制方案在恒压系统中有较好的效果。 在实施过程中选用了 AI 一 808 人工智能调节器作为主控制器，结合 FXIN PLC 逻辑控制功能很好地实现了水厂的全自动化恒压供水。 对于单独采用 PLC 实现压力和逻辑控制方案， 由于PLC 的运算能力不足编写一个完善的模糊控制算法比较困难，而且参数的调整也比较麻烦，所以所提出的方案具有较高的性价比。本案例中只是一个人工智能在电气自动化中的一个小小的应用，也是电气元件生产供给的一个方向，实现机械智能化是我们努力的追求，将人工智能的先进的最新成果应用于电气自动化控制的实践是一个诱人的课题。

结束语

人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能完成的复杂的工作， 电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行。 人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力，人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面。 而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题， 即提高机械的人类意识能力， 强化控制自动化。 因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。

参考文献

[1]叶干洲.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].科技咨询，2010(15).

[2]陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009.

[3]张培铭，缪希仁等.展望21世纪电器发展方向———人工智能电器[J].电工技术杂志，2006(4).

第9篇

关键词：人工智能发展；识别率；人脸识别；遗传算法

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0183-02

1 智能计算机的发展

1.1人工智能简述

人工智能[1]（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速， 在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。

人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。

1.2人工智能研究的发展概况

未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高；

近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

2 人工智能的前沿

2.1智能信息检索技术

现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

2.2遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。

3 结束语

人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

参考文献：

[1] 元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008（9）.

[2] 刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2013（9）.

[3] 焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2013（7）.

[4] 周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2014（7）.

[5] 张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2011（5）.

[6] 马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2015（7）.

[7] 曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业，2009（8）.

[8] 王梓坤.论混沌与随机.北京师范大学学报，1994，30（2）：199-202.

第10篇

1概述机械自动化及其组成部分

1.1机械自动化的概述自动化技术主要是指机器设备在无人干涉的情况下，自动按照设定好的程序来工作，而机械自动化一般是指通过机械的方式来实现制造的自动化控制与管理，它是一个全新的生产过程，不仅能够突破传统的机械制造方式与手段，而且还能够有效提高工作的质量与效率。机械自动化所带来的优点主要有：提高产品质量和生产率、缩短生产周期、降低产品的生产成本、提高经济效益、减少人工成本、带动相关技术等的发展。

1.2机械自动化技术的组成机械自动化技术是一项系统而又复杂的工程，涵盖了很多方面的知识体系，涉及很多学科，是一门综合性强、应用广泛的研究课程。构成机械自动化技术的内容主要有：（1）传感单元，检测系统工作过程的性能和状态,是系统中最基础的一个组成部分。（2）作用单元，是对实现对整个系统的能量施加以及目标定位工作，是整个机械自动化系统当中最前期的一个组成部分。（3）程序单元，是决定系统该做什么和如何做的相关问题，是整个机械自动化系统中最为重要的一个组成部分。（4）控制单元，主要是进行制定并调节作用单元的机构制定单元，对传感单元输送过来的信息进行比较分析，制定和发出指令信号，是整个机械自动化系统中的后勤保障单元，对机械制造中机械自动化应用的顺利开展具有重要作用。（5）制定单元，对传感单元输送过来的信息进行对比分析，制定并发出指令信号是整个机械自动系统中最为关键的核心组成部分。

2自动化技术在机械制造中的应用

2.1高度集成化的应用在当前世界机械制造自动化的发展方向中，集成制造技术可以说是最为重要的发展方向，也是现在机械制造公司和企业不断改革的生产模式。自动化技术在机械制造中的集成化应用，最主要的是借助系统工程理论的有效指导和信息技术对企业的制造流程进行整体上的优化，通过精简机构和过程重组等手段促进适度自动化，并在计算机数据库和信息网络的支持下，将机械制造企业的各种要素以及经营管理活动集成为一个有机整体，从而实现机械制造以人为中心的柔性化生产。例如，企业在实际生产过程中，进行生产和经营管理时的动态集成，可以有效地将其内部所有工作动态集为一体，进而最大程度实现其各项需求的融合。对提高产品生产质量，降低新产品的研发成本，保护生态环境具有十分重要的现实意义。

2.2智能机械制造的应用智能机械制造技术是一个由机械制造技术、自动化技术、系统工程和人工智能等相互交织，相互渗透所形成的一门综合性技术。其在具体的生产和应用过程中，主要由自动化技术、机械制造技术以及人工智能技术等共同组成。该系统在机械制造过程中能进行一些智力活动，如在制造过程中的分析、推理、决策等。也就是说，智能机械制造技术就是把人工智能和机械制造智能进行有效的结合，将人工智能融入到机械制造系统的各个环节中，通过模拟专家的智力，取代或延伸机械制造环境中应由专家完成的那部分活动。在智能机械制造系统中，其系统具有专家般的智力，能自动检测自身的运行状况，随时发现错误或预测即将发生的错误，并且自身含有改进和预防的功能。

2.3柔性自动化应用在机械制造中，柔性自动化主要指的是在进行机械生产的过程中，通过信息技术的作用，能够完美地应对一些外界因素导致的产异性进行适应和转变的能力。随着现代机械制造业的发展，机械使用者对机械制造企业的应变能力、客户需求的快速反应与适应能力都提出了更高的要求，这也就需要企业能够结合市场需求和技术更新等外部条件的变化，实现对机械产品生产结构以及制造种类的合理调整，这时柔性自动化技术的应用就显得尤为重要。例如，在机械设备和装置的实际制造中，如果客户需求突然有变动，企业通过柔性自动化技术的应用，就可有效提高其制造的应变能力，满足客户的不同生产需要。

2.4虚拟化的应用虚拟化主要是结合控制理论以及计算机技术等更多现代化的高端技术，使机械产品在设计的过程和生产的过程中，能够实现模拟，在进行生产时，通过将产品的模拟，进而提高生产的效率和质量。例如，机械制造企业可以通过虚拟化技术的应用，实现对机械制造中一些有可能存在的故障以及问题的提前仿真和模仿，从而有效预防和避免这类问题的产生，可以有效降低生产成本，提高机械的生产效率，缩短生产周期，进而提高产品的质量，为机械制造带来更多的社会经济效益

3结束语

第11篇

关键词：人工智能；电气自动化

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）29-6621-02

人工智能是近年来新兴起来的一种技术，其与传统方式的科学技术有着非常大的差异，它超越了传统方式的限制，让计算机扮演了非常核心的角色，通过对人类的智能行为进行模拟学习，然后用让计算机按照人类的思维方式独立地处理遇到的问题。人工智能新成果在实际工作中的应用使得电气自动化，特别是自动控制领域得到了非常快速的发展，人们对电气设备系统进行了升级改造，从而提高电气设备运行的智能化程度，同时也加强了系统的稳定性，提高了生产效率。

1 人工智能研究现状

随着人工智能技术的飞速发展，人工智能慢慢地被大量运用在电气产品的多个领域，比如优化设计、故障预测、控制与保护、故障诊断等。

1）优化设计

电气自动化产品的优化设计程序非常复杂，它不仅涵盖了电机、电路、电器、电磁场等相关内容，同时更要非常充分地利用电气产品设计实践过程中积累的经验，比如要按照安全设计的基本要求进行设计开发等。我们所知道的传统电气产品设计方式是在工业图纸上以手工设计为主，它的设计工程量非常大，而且周期比较长，特别是很难对其质量进行保证，且设计成本高昂。所以通过这种方式获得最优的设计方案难度相当大。计算机技术的出现和飞速发展加速了产品设计从手工设计向计算机辅助设计发展的进程，并且使得产品设计质量大幅度地提升，其设计过程更加简化、方便修改，整个研发产品的周期得到了大幅度地减少。近年来，人工智能技术的慢慢成熟，又促使电气产品的设计过程有了质的飞跃，对传统的计算机辅助设计技术进一步提升。人工智能技术对电气产品设计的优劣性有着决定性的影响作用，它将电气自动化产品的效率和质量都进行了全面的提高。

2）故障预测

电气自动化设备的故障常常表现出来的现象非常多，人们很难在这些表象上找到它严格的线性和确定性关系。如果我们通过人工智能技术来控制电气设备，这样就可以很好的解决这类难题。现阶段的人工智能技术在电气产品故障预测的运用主要是通过神经网络、专家系统、模糊逻辑等方法对电气设备的故障进行预测和诊断。比如电力系统中非常常见的变压器故障诊断，传统方式是收集和分析变压器油中分解的气体来完成对变压器的故障原因的诊断。这种传统诊断方法不仅效率低，而且费时又费力，并且故障诊断的准确性也有偏差。而我们如果通过人工智能技术将神经网络、专家系统、模糊理论等方法相结合运用在故障预测系统种，不仅能够快速准确地诊断出社保故障的起因，而且同时还可以提供合理的故障解决方法。

3）智能控制

人工智能技术在自动化的控制领域的研究已经非常成熟，但是电气自动化设备的控制领域里人工智能技术的运用目前还是比较少。这是整个行业非常期待和研究的一个大方向。人工智能技术在控制领域的应用主要有下面三种：神经网络控制、模糊控制、专家系统控制。我们以专家系统为例，它是一个对专业知识要求非常高的程序系统，其储存着大量某个专业技术领域的专家知识，这些知识经过预先学结和分析，然后按照一种特定的模式记录，同时该系统还有模拟领域专家对实际问题解决时所用的推理机制。专家系统首先对录入的数据通过预先总结的专家知识进行推理，最后给出决策和判断，所以在理论上，它解决问题的能力在一定程度上可以达到该领域专家的水平。专家系统的研究是人工智能技术中非常活跃的一个领域，它可以涉及到社会中各个领域，只要需要领域专家工作的地方，就可以对专家进行模拟，对专家知识进行总结，开发出专家系统提高工作效率。

人工智能控制技术的实现大致有下面几步：第一步，数据信息的采集和处理：首先采集设备端的开关量和模拟量等数据，然后对这些数据进行处理或者按照某种格式进行存储。第二步，界面展现：对设备和系统的运行状态进行显示，同时显示电压、电流、隔离开关、模拟量开关状态和一些挂牌检修的功能。第三步，系统监控和事件报警：对系统中的设备模拟量的大小、开关量的状态等进行实时地智能监控。一旦有事故发生就向操作人员进行报价。包含越限、状态变化等报警事件。同时可以对事件进行顺序记录，对事故的处理方式进行提示或者可以自动处理某类报警事件。另外，报警的方式可以有多方式，比如语音、电话、声光、图像报警等功能。第四步，操作控制的实现：操作人员可以通过鼠标、键盘等终端对断路器、电动隔离开关等进行远程智能控制。某一个操作可以同时完成多种复杂功能，简化了操作人员的操作流程，同时也减少了人为的生产事故。控制系统还可以对操作人员的控制权限进行设置，不同级别的人员可以做不同的操作，这样就可以达到各级人员按权限值班管理的目的。第五步，设备故障的录波：包含开关量变位，模拟量故障录波，顺序记录，波形捕捉等。

2 人工智能控制的优势

非线性控制器主要包括下面几种：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法。通过这种分类方法，我们能得清晰的总体理解。同时对控制策略的统一开发有着很好的帮助。和常规的函数相比，AI函数近似器优势，首先，它不需要知道它控制的对象的具体模型。在很多场景下，因为实际控制对象模型在控制器的开发设计时，具有非常多的不确定性因素，所以设计时很难找到控制对象的正确的动态方程。其次，我们可以通过适当地调整下降时间、鲁棒性能等模式，在提高性能的同时，还可以提高计算所得结果的准确性。它与传统工业中用到的控制器相比较而言，调节方式更加简介方便。另外，如果它达不到专业领域的专家知识，我们可以通过响应数据设计AI函数近似器、通过运用语言和响应信息设计等方法对系统进行提升，这就使得该技术有更广泛的运用，同时也可以让更多的人参与设计。对技术的宣传也有着一定的意义。最后，系统能保持较为稳定的一致性，该一致性与驱动器的特征没有关系。所以，如果我们在设计的时候，加入新的未知数据也能保证数据的准确性，而且系统也可以很好地适应新的未知数据或信息，从而达到解决常规方法所不能解决的问题的目的。此外，它的设计价格非常低廉、抗噪声干扰能力强、设计容易修改。

3 结束语

人工智能技术是一门科技含量非常高的新兴发展科学领域，它是人类智力的延伸和应用。随着科学技术的日新月异，人们在人工智能技术领域的科研硕果必定会越来越多。而且人工智能技术必定会被大范围地应用到电气自动化技术中。同时，在日益成熟的人工智能技术支持下，电气自动化控制将会获得更好的发展。

参考文献：

[1] 翟辉.浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J].科技创新导报，2009（27）.

[2] 陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009（1）.

[3] 杨状元，林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[ J ].科技信息，2009（4）.

第12篇

图2014.6-2016.6搜索用户、手机搜索用户规模与增速

搜索产品与人工智能技术深度融合

人工智能与搜索技术深度融合，在信息多样性、搜索便捷度、结果准确性等方面大幅提升用户搜索体验。目前，市场上主流搜索引擎的机器识别技术已经能够以较高的成功率探测或者识别语音、图像、视频等，进一步帮助用户实现所想即所搜、所搜即所得；人工智能机器人辅助搜索，已经成为各大搜索引擎的标准配置，如百度的"度秘"、搜狗的"语音助手"、必应的"小冰"等，正逐渐受到用户的认可和欢迎。

社交、新闻、专业问答等垂直搜索发展迅速

综合搜索引擎正在出现信息分类搜索的垂直化、专业化发展趋势。一方面，搜索信息的种类更加丰富，如搜狗搜索相继接入微信、QQ兴趣部落、知乎等，并与微软必应达成合作，在社交、新闻、专业问答、英文和学术搜索等垂直领域强化优质内容的吸收力度，构建新型内容生态、形成差异化竞争力；另一方面，搜索引擎针对用户在新闻热点、公益查询、应用分发、商品消费等不同领域的搜索需求，推出更加智能、全面、专业的搜索产品。由此引发了搜索引擎行业出现新的垂直、专业化发展趋势。

第13篇

 

1 前言

 

近些年，随着汽车工业的快速发展，汽车驾驶已经是现代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同时，安全驾驶成为了现代社会最关注的焦点之一。所谓的安全驾驶就是要杜绝在汽车驾驶过程中存在安全隐患的行为，其中不安全驾驶包括：

 

酒后驾驶、超速行驶、疲劳驾驶[1]、大灯晃眼、闯红黄灯、违法超车、急停急刹、随意变道、驾驶打电话、不系安全带等容易致使事故发生的行为。汽车所带来的安全问题多数出自驾驶司机的个人行为和个人原因，因此以人工智能辅助或者替代驾驶者驾驶汽车成为了汽车智能驾驶技术研究的主要趋势。

 

2 无人驾驶汽车的发展现状

 

2.1 国外驾驶汽车的研发状况

 

从上世纪开始国外就开始进行了无人驾驶汽车的研究[2][3]。所谓无人驾驶，是通过为车辆装配多种感应设备，包括车载传感器、GPS和摄像头等，配合车内的智能软件，如自适应巡航控制系统(ACC)等实现脱离驾驶员的自动驾驶汽车[4]。

 

国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相亮相其在无人驾驶汽车技术研究的成果。截至目前，谷歌的无人驾驶汽车已问世6年多，这期间发生了14起事故，仅一次造成人员受伤[5];德国梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车在德国的Autobahn8公路上已经启动了上路测试，这是量产版自动驾驶卡车首次在高速公路上进行行驶;据英国《每日电讯报》15年2月11日消息，奥迪方面确认其首款采用无人驾驶技术的车型将于2017年上市。

 

另外各大汽车制造商以及相关科技巨头表示无人汽车在2020年可以推出商用。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照。这表明了一点：使用人工智能替代驾驶员来驾驶汽车被各大发达国家与科技巨头认可。这是因为无人驾驶汽车经过精密计算，由系统精确控制，在一般条件下，比真人驾驶应该更加安全可靠。

 

无人驾驶汽车至少不会犯情绪上的错误，不会因为酗酒、生气、郁闷等精神原因而造成汽车失控，也不会因为人多、路窄、弯多等复杂路况而紧张，造成误操作。对长途行驶而言，无人驾驶汽车不会出现疲劳驾驶。在城市道路中，无人驾驶汽车不会闯红灯、逆行。在有限速标记的道路上，无人驾驶汽车会严格遵守规定，不会超速行驶。

 

2.2 国内驾驶汽车的研发状况

 

我国关于无人驾驶汽车的研究相对国外起步较晚，但是发展迅速。十几年前，国防科技大学已经开始对一款红旗轿车进行相应改装，研制出了红旗HQ3智能无人车，能实时处理岔道、斑马线和虚线;对车体姿态变动，自然光照变化及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS 等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。于2011年，红旗HQ3智能无人车首次在复杂路况下公开进行无人驾驶的测试，并完成了从长沙至武汉近300公里高速公路路试。

 

除了无人驾驶汽车的研究外，南开大学计算机与控制工程学院段峰副教授的研究团队与长城汽车共同合作研发 “脑控汽车”，这项研究通过脑电设备， 捕捉人在集中注意力时产生的脑电信号， 利用脑电信号识别系统分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令， 以此实现人脑控制汽车的目的[6]。“脑控汽车” 颠覆了手脚并用的驾车方式，它可以利用人脑进行汽车操控并低速行驶， 但离真正投入生产使用还需要一定时间。由此可以看出我国在研究人工智能“替代”的同时也涉及“辅助”研究，将人工智能应用于汽车驾驶技术方面更为广泛。

 

3 智能驾驶研究中遇到的问题

 

无人驾驶汽车在其优势凸显的同时也更加暴露出其问题。无人驾驶汽车的问题包括局限性高、人文接受程度问题和安全防御性低等。

 

3.1 局限性高

 

无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。

 

3.2 人文接受程度问题

 

社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时， 发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆?在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶?未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。

 

3.3 安全防御性低

 

软件安全公司Security Innovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(Jonathan Petit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表。

 

4 智能驾驶的发展前景

 

智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了极大进步，成本也在逐步降低。

 

从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用。

 

从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统目前还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。

 

因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。现在的家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。目前奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。

 

在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如：语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大。

第14篇

关键词：计算机科学；智能电网；云计算；数字图像处理；数据挖掘；人工智能 文献标识码：A

中图分类号：TM76 文章编号：1009-2374（2016）21-0047-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.21.023

1 概述

随着信息技术的发展，人类逐渐步入信息化时代。在此过程中所引起的信息革命给许多传统行业带来了巨大的冲击，信息化时代的四大特点――智能化、电子化、全球化、非群体化成为了许多行业变革的风向标。而信息化时代的代表性象征――计算机在各行各业中的必要性与日俱增，在电力行业中也不可避免。

而电力行业作为关乎国计民生的传统行业，在信息化时代中也面临着如何更高效地利用能源、如何更安全可靠地供电、如何更好地了解用户需求等诸多方面的新挑战，于是“智能电网”的概念应运而生。

2 智能电网

2.1 智能电网的概念

智能电网是将信息技术，如通信技术、传感技术、计算机技术和控制技术等融入电力系统之中，使整个电力系统更加安全可控，成为高效智能的新型电网。由于各国的国情不同，因此各个国家对智能电网的具体要求也会有不同的侧重点。因为我国还是一个发展中国家，与国外发达国家的电力工业已步入成熟期不同，我国在发展智能电网的同时，还需要加强骨干电网建设。因此除了要建设能够充分满足用户对电力的需求和优化资源配置，确保电力供应的安全性、可靠性和经济性，满足环保约束，保证电能质量，适应电力市场化发展的坚强智能电网外，我国的智能电网建设还需要满足以特高压电网为骨干网架，各级电网高度协调发展。

2.2 智能电网的特点

智能电网一般包括有以下七个特点：

2.2.1 能量互联网：智能电网要求实现供电方和用户之间的交互，构建多向电力流，它主要由能量管理系统和配电管理系统组成。其中能量管理系统提供整个电网的实时状态信息，并根据实时信息选择最优发电方案，减少输电损耗，维护系统可靠性以确保供电稳定；配电管理系统提供配电网络的实时状态信息，允许供电方远程控制断电的隔离与恢复，管理可再生能源发电。

2.2.2 降低损耗：智能电网能够基于“能量互联网”中的实时信息，根据用户的需求来供电，通过电压控制来降低电力损耗。同时还可以沿输电线放置传感器和电容器，通过无功负载控制来减少电力损耗。减少电力损耗的同时还会降低二氧化碳的排放量，使电网系统更加低碳环保。

2.2.3 融入可再生能源发电：目前可再生能源发电的最大缺点在于可变性过大，产电不稳定。智能电网能够通过储电技术，在产电过剩时将多余电能存储起来，在供不应求时再通过智能电网的自动化技术供能，进而解决可再生能源产电不稳定的问题。

2.2.4 减少输电阻塞：智能电网能够检测输电线的实时度数，在可能发生输电阻塞时，传感器和控制器会及时地重新安排电力输送线路，使得电力能够最大限度地流过线路而不发生阻塞。

2.2.5 分布式发电：通过智能电网的双向电力流，用户自行通过太阳能、风能等可再生能源产生的电力可以出售给供电方，流入配电网络中，使电网系统在用电高峰期可以为用户提供更稳定的供电服务。

2.2.6 自愈：智能电网能够基于实时测量的概率风险评估确定最有可能失败的设备、发电厂和线路，及时进行隔离和恢复，从而减少大面积用电故障的出现。同时，智能电网还能实时分析电网的整体健康水平，及时触发可能导致电网故障发展的早期预警，并根据具体情况确定是否立即进行检查或采取相应措施。

2.2.7 用户需求管理：智能电网能够通过智能电表实时通知用户其电力消费成本、实时电价、电网的状况、计划停电信息等信息，使用户可以根据这些信息制定自己的电力使用方案，继而通过影响用户需求来促进电力供求平衡。

2.3 智能电网的相关技术

智能电网的关键基础技术主要包括集成的通信技术、先进的传感和测量技术、先进的电网设备技术、先进的控制技术以及决策支持和可视化技术。

3 计算机科学在智能电网中的应用

在电网智能化的过程中，计算机是必不可少的。而计算机科学在智能电网中也有诸多应用，其中云计算、数字图像处理、数据挖掘、人工智能和软件工程这些计算机科学相关技术在智能电网中尤为重要。

3.1 云计算

云计算是分布式计算的一种特殊形式，根据美国国家标准与技术研究院的定义，云计算可以实现随时随地、便捷、按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源，资源可以快速供给和释放，使管理的工作和服务提供者的介入降低至最少。

云计算技术能够整合优化电网系统中的各种异构资源，如电力系统中的监控维护资源、配电管理资源和市场运营资源等。利用云计算支持广泛企业计算和普适性强的特点，能够构建更加高效的智能电网数据中心，实现基础设施资源的自动化管理。例如利用Google的Borg能够使大量服务器协调工作，继而实现大规模系统的可靠性管理。

而智能电网信息系统所产生的大量数据，更需要通过云计算来实现分布式存储和管理。利用云计算来实现海量数据的分布式存储，可以通过冗余存储和高可靠性软件来提高数据的可靠性，并能较好地达到成本、可靠性和性能的最佳平衡。例如利用Google的GFS文件系统可以实现数据的冗余存储，并大幅度降低主服务器的负担，使系统IO高度并行工作，从而提高系统的整体性能。智能电网所产生的数据种类众多，而云计算的数据管理技术能够较好地满足智能电网信息平台数据种类繁多的海量服务请求，因此云计算能够高效地管理智能电网信息平台中的多元数据。例如，利用Google的BigTable，通过一个巨大的分布式多维数据表，将数据都作为对象，并通过关键字、列关键字和时间戳来进行索引，满足各类数据的性能要求，进而实现多元数据的高效管理。

为了保证电网系统运行的安全稳定，智能电网需要通过大规模的电力系统计算来监控整个电网系统的运行状态，如暂态稳定计算、故障计算、拓扑分析、数据挖掘与智能决策等，计算量极大，而云计算可以为智能电网提供高性能的并行计算与分析服务。例如利用Google的MapRduce，可实现针对大规模数据集的并行计算。

3.2 数字图像处理

数字图像处理是指通过计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割以及提取特征等处理，从而改善图示信息，以便人们解释或机器自动理解。

在智能电网系统所产生的海量数据中有不少的数据都是图像数据，例如对输电线路状态的远程监测常常通过线路图像/视频监控系统来实现。为了能够实现对输电线路状态全天候全方位的实时监控，采用智能化和自动化的手段来代替人工是必然的趋势。但原始图像中包含的噪声太多了，价值密度低，难以用于智能识别。在这种情况下，可以通过数字图像处理中的灰度变换、直方图修正、小波包去噪、图像锐化以及边缘检测等处理方式来增强图像对比度，去除噪声，加强图像的轮廓特征，以便于特征的提取和识别，进而产生价值密度较高的特征数据集，为输电线路状态的智能识别过程做好图像数据的预处理。

3.3 数据挖掘

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联分析、预测等。

由于智能电网系统中的数据具有数据量巨大、数据类型繁多、价值密度低以及处理速度快的特点，智能电网系统中的数据属于无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的“大数据”，需要通过数据挖掘来提取其中隐含的有价值的信息，从而实现对整个电网系统多角度、多层次的精确感知。例如，通过对长期的、大量的用户用电数据进行数据挖掘，对不同地区以及不同用户进行分类，可以得到有助于优化配电调度的信息，并能为电费定价调整提供参考；由于在当今社会中各行业的发展都离不开能源的使用，因此对用电数据进行挖掘甚至还可以归纳总结出各种指标增长率与社会用电情况的一般规律，便于政府了解和预测社会各行业发展状况及用能情况，为政府决策提供参考。而通过对长期的、大量的电动汽车充电数据进行数据挖掘，可以为充电站的布点提供参考。通过对长期的、大量的可再生能源发电情况进行数据挖掘，有利于降低可再生能源产电不稳定对供电网络的影响，进而更好地融入可再生能源发电。此外，数据挖掘还有利于用户能效的分析管理、业务拓展分析、供电舆情监测预警分析、电力系统的故障预测和状态检修、短期电网负荷预测、城市电网规划等。智能电网系统的数据特性表明了数据挖掘在智能电网中有着广泛的应用。

3.4 人工智能

根据著名人工智能科学家Michael R.Genesereth和Nils J.Nilsson在1987年提出的定义，人工智能是研究智能行为的科学，它的最终目的是建立关于自然智能实体行为的理论和指导创造具有智能行为的人工制品。人工智能是一门研究如何将人的智能转化为机器智能或者用机器来模拟或实现人的智能的学科。

数据挖掘在智能电网中有着广泛的应用，而数据挖掘需要人工智能技术来提供数据分析的技术支持，因此人工智能在智能电网中也有着十分重要的应用。例如，通过构建人工神经网络来对经过数字图像处理所得的典型线路状态的监控图像特征数据集进行训练识别来实现输电线路状态的智能识别。除了故障诊断外，人工神经网络还可应用于智能控制、继电保护、优化运算等

方面。

除了为数据挖掘提供数据分析的技术支持外，人工智能还可以通过人类专家提供的经验和知识来构建相应的专家系统，如电网故障诊断和调度处理专家系统和操作票专家系统等，模拟人类专家解决问题的过程来进行决策，从而实现电网自动化和智能化。

而采用遗传算法、粒子群算法等进化算法求解诸如发电厂和输电线架设的规划问题以及电力系统中各种控制参数的最优解等问题或利用模糊集理论来处理电力系统中难以实现精确控制的复杂问题，也是人工智能在智能电网中的重要应用。

3.5 软件工程

根据Fritz Bauer在NATO会议上给出的定义，软件工程是建立和使用一套合理的工程原则，以便获得经济的软件，这种软件是可靠的，可以在实际机器上高效的

运行。

为了便于管理和使用，无论是供电管理方还是用户方都会希望通过一个稳定可靠，功能完备，并具有友好人机界面的软件来方便操作。因此在建设智能电网的过程中势必需要开发相应的软件，软件工程便应用于其中。尤其是对用户端而言，在移动设备使用越来越广泛的今天，开发相应的移动端的APP无疑能够更好地促进用户参与到交互过程中。一个针对用户个体，能够实时显示如电力消费成本、实时电价、电网状况、计划停电信息等的智能电表提示信息，结合数字家庭技术，能够远程控制家电开关以便于用户随时随地调整自己的用电情况，并整合线上业务申请、缴纳电费等功能的APP能够极大程度地减轻用户的操作负担，方便用户的使用，使智能电网更加高效智能。

4 结语

计算机科学在智能电网中的广泛应用使电力行业在信息化时代中能够更好地应对各种新挑战，为整个社会的发展带来深远的影响。

参考文献

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第15篇

应用智能化的管理方法、设备及技术，对传统的机械工程进行科学、合理的改造，使智能化的运作与发展在传统机械工程中实现，这是机械工程智能化发展的主要内容。智能化机械工程主要具有以下特征：

1.1高品质、高效率

把智能化技术应用到机械工程中，不但能使机械工程的生产能耗降低，而且可以使机械加工的生产链得到延伸，不但能使产品的生产效率得到提高，而且能保证产品的质量。

1.2四流交汇、四维集成

能化机械工程的基本特征就是把人、机、硬件、软件相互进行交流与集成。这种四流交汇和四维集成的实现使得智能化机械工程的高效性与智能化得到了很好的实现。这对未来机械工程的发展作用重大。

1.3节能与环保

节能环保必将是未来机械工程发展的一个重要趋势，利用传统机械工程技术进行相关的加工生产作业时，污染现象相当严重，并且一旦污染后很难有效的进行治理。而节能环保是智能化机械工程的另一重要特点，如果使机械工程朝着智能化的方向发展，这样必然能够很好避免以牺牲环境作为机械工程发展代价现象的发生。

2机械工程智能化的发展趋势分析

2.1网络化与信息化发展趋势

机械工程要想朝着智能化的方向发展，必须要以网络化与信息化的发展作为基础。通过对自身管理体系的不断改革实现机械工程发展的信息化是机械工程相关企业一直在努力的目标，应用智能化技术改善机械工程的内、外部管理环境，使机械工程在信息化管理的基础上实现进一步的发展。就目前的企业发展状况而言，很多企业已经开始应用EPR（企业资源计划系统）和MRPII（制造资源计划），这些系统的广泛应用，都可以加快机械工程朝着智能化发展的速度。

2.2集成化与自动控制化发展趋势

随着机械工程智能化发展的不断深入，集成化与自动控制化在智能化机械工程中的应用也越来越多。比如说在机械工程的换挡系统中，人们已经开始广泛应用单机集成与智能控制的自动化换挡系统。液压式换挡系统与电液式换挡系统是机械工程自动化换挡系统的两个主要的分类，在机械工程中应用上述两种系统后，不仅可以使机械设备的使用性能得到改善，工作效率得到提高，而且还可以减轻机械操作人员的工作强度，同时节省人力资源。随着机械工程智能化的发展，机械工作中用到的监控技术、检测技术、远程诊断技术以及相关的维护技术也在一步步的朝着智能化，集成化、自动化的方向发展。此外，机械工程在网络机群方面的发展，也体系了机械工程集成化、自动化控制的发展趋势。机械工程智能化发展的具体体现便是机械工程网络机群技术的发展。实施机械工程的网络机群管理可以使一些多机种、高性能的机械资源得到科学、合理的优化配置，使各类机械的协同作用得到很好的发挥。

2.3产品智能化与人工智能化发展趋势

随着机械工程本身智能化的不断实现，智能化的发展方向也成为了机械工程中相关产品的发展方向，与此同时，人工智能化和计算机科学技术在机械工作领域的应用趋势也越来越明显。例如：索尼公司研发的智能化娱乐机器狗投向市场后，销量特别好，普遍的消费者都喜欢，这也给索尼公司带来了很大的经济利益。能够模拟人类大脑进行分析和控制是机械工程领域智能化产品的主要特点，共同控制以及定时控制在这些智能化的机械产品中往往都能够实现，在这些智能产品中安装一些现代化的传感器，不但可以对外界信号进行及时的分析和处理，而且还能够对自身的状态进行及时的检测和预报，这样不但可以提高机械产品的寿命，而且还可以大大提高机械产品的效能，使得机械产品更好的为我们服务。随着社会的发展，人们生活水平的提高，人们对机械产品的需求也开始朝着智能化、多样化，以及个性化的方向发展。这也就决定了未来智能化机械产品的市场前景必将非常广阔。

3总结