¿Cuáles son las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el campo mecánico? 1. Principales aplicaciones en el campo mecánico: 1.1 Diseño mecánico El diseño mecánico es en realidad un proceso de síntesis y análisis de modelos que no solo incluye una gran cantidad de cálculos, análisis, dibujos y otros trabajos de cálculo numérico; también incluye la formulación del plan inicial, la selección del plan óptimo, la formulación de una estructura razonable y otros trabajos de diseño del plan. En la actualidad, algunas empresas han introducido sistemas CAD/CAM. Dado que el razonamiento simbólico en los sistemas CAD/CAM requiere la aplicación integral de diversos conocimientos científicos y una rica experiencia práctica, esto requiere que el sistema CAD/CAM sea inteligente. El diseño se ha convertido en un tema de investigación muy popular en el diseño mecánico. Se extiende desde el procesamiento numérico de computadoras hasta el procesamiento no numérico, incluida la integración de conocimientos y experiencias. El procesamiento incluye la integración de conocimiento y experiencia, razonamiento y toma de decisiones, esforzándose por automatizar el proceso de diseño mecánico y reducir las deficiencias de los expertos humanos debido a factores personales en el proceso de diseño. Además, en comparación con los métodos de diseño tradicionales, los sistemas expertos tienen ventajas incomparables en el diseño mecánico. No sólo pueden funcionar de manera estable durante mucho tiempo y ahorrar costos, sino que también proporcionan un medio para almacenar y transmitir conocimiento experto, especialmente conocimiento heurístico. Fácil de usar. 1.2 Fabricación de maquinaria En el proceso de fabricación de maquinaria, es necesario proporcionar piezas para toda la maquinaria ensamblada en la fábrica. Los objetivos pueden ser proporcionados por el monitor o generados por el sistema que evalúa el estado actual. La forma en que un sistema inteligente infiere un objetivo apropiado y luego construye una secuencia de acciones para intentar alcanzar el objetivo, un proceso a menudo llamado planificación, es un caso especial de resolución automatizada de problemas y un subcampo importante de la investigación en inteligencia artificial. Además, los sistemas de mecanizado integrados por ordenador (CIMS) y los sistemas de mecanizado flexibles (FMS) también se han desarrollado rápidamente en los últimos años. En procesos de mecanizado complejos, se requieren múltiples operaciones en diferentes condiciones. La incertidumbre del entorno y la complejidad del software y hardware del sistema han planteado desafíos a los ingenieros contemporáneos en el diseño e implementación de sistemas de control integrados eficaces. Para utilizar la tecnología de red de Petri existente para sistemas de mecanizado modernos, es necesario desarrollar una nueva tecnología que vincule la tecnología de inteligencia de máquina con la teoría de red de Petri y controladores de eventos discretos inteligentes. .3 Ingeniería Mecatrónica En muchos sistemas de ingeniería, debido a la complejidad de la estructura interna, a menudo existen dificultades para controlar el proceso de procesamiento y la resolución de problemas. Aunque los métodos de control típicos como PID pueden resolver algunos problemas, no se pueden utilizar en algunas situaciones. Para cumplir con los requisitos de producción, actualmente se utilizan productos mecatrónicos típicos: máquinas herramienta CNC, servoaccionamientos de CA, etc. El avance en la dirección de la digitalización, miniaturización, alta precisión, etc. ha planteado nuevos desafíos para el monitoreo y el control. Dado que el control de la red neuronal difusa no depende de objetos de control ni modelos matemáticos, tiene una gran robustez y es un método de control no lineal. buenas ventajas para resolver tales problemas. Los sistemas expertos se utilizan principalmente en sistemas mecánicos complejos y pueden superar la dependencia excesiva de los métodos de diagnóstico de fallas basados en modelos. 1.4 Diagnóstico de fallas de sistemas mecánicos El diagnóstico de fallas de equipos mecánicos utiliza principalmente sensores para recopilar datos y extraer características de las señales de partes sensibles del equipo, y determinar si están funcionando normalmente en función de las diferentes características de diferentes partes mecánicas en diferentes momentos y estados. . Incluye dos aspectos, a saber, monitorear el estado operativo del sistema y analizar y diagnosticar fallas después de encontrar anomalías. Durante el funcionamiento del sistema, si el sistema falla en un momento determinado, los expertos en el dominio pueden obtener algunos datos objetivos con la ayuda de equipos de visión, oído, olfato, tacto o medición, y tomar decisiones rápidas basadas en una comprensión profunda de la estructura del sistema y el historial de fallas del sistema. Juzgar y determinar la causa y ubicación de la falla. Para sistemas más complejos, este método de diagnóstico de fallos basado en sistemas expertos resulta especialmente eficaz. 2 Métodos de inteligencia artificial en sistemas mecánicos Las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a sistemas mecánicos se pueden dividir tradicionalmente en cuatro categorías: sistemas expertos (ES), redes neuronales artificiales (ANN), teoría de conjuntos difusos (FST) y búsqueda heurística (GA). ES) El sistema experto es una de las principales ramas de la inteligencia artificial. Un sistema experto típico consta de cuatro partes: base de conocimientos, motor de inferencia, mecanismo de adquisición de conocimientos e interfaz hombre-computadora. Según las diferentes formas de expresar el conocimiento, los sistemas expertos se pueden dividir en sistemas expertos basados en reglas y sistemas expertos basados en marcos. Según diferentes métodos de razonamiento, los sistemas expertos se pueden dividir en razonamiento directo y razonamiento inverso;
En términos de métodos de expresión de conocimiento, el uso de reglas de generación para expresar conocimiento puede, por un lado, ser beneficioso para el desarrollo de los lenguajes de inteligencia artificial existentes. Por otro lado, su método de expresión se ajusta a la lógica del pensamiento humano y es fácil de adquirir conocimiento. , y favorece la aceptación de las personas. Uso de marcos Cada vez hay más aplicaciones para la expresión del conocimiento. En el razonamiento de diagnóstico, se estudia principalmente la lógica de razonamiento y los modelos de razonamiento. En el campo de la inteligencia artificial, existen muchas lógicas de razonamiento difuso que se utilizan ampliamente en sistemas expertos para reducir la complejidad del sistema. Diagnóstico de sistemas mecánicos. Efecto. En muchos campos de la ingeniería mecánica, como el diagnóstico de fallas, la simulación, el control automático, la programación de procesos, la planificación de la producción y el diseño de productos, la investigación y aplicación de la tecnología de sistemas expertos se está desarrollando a una velocidad sin precedentes. Con la continua profundización del trabajo de investigación, algunos nuevos métodos técnicos y tecnologías de fabricación avanzadas se están integrando en la investigación y aplicación de la tecnología de sistemas expertos en ingeniería mecánica, no solo en la investigación de tecnologías clave como la representación del conocimiento, la construcción de bases de conocimiento y la adquisición de conocimientos. y modelos de razonamiento, etc. Se han logrado ciertos resultados y han surgido algunos nuevos sistemas expertos integrados, como sistemas expertos de redes neuronales, sistemas expertos difusos, sistemas expertos basados en Internet, sistemas expertos CAD, etc. Además, han surgido algunos sistemas expertos nuevos e integrales, como sistemas expertos de redes neuronales, sistemas expertos difusos, sistemas expertos basados en Internet, sistemas expertos CAD, sistemas expertos CAPP, etc. 2.2 Red neuronal artificial (RNA) La red neuronal artificial es un sistema que simula la inspiración biológica, que genera una serie de entradas a través de la red neuronal para producir resultados. Aquí, la salida y la entrada son cantidades estandarizadas, y la salida es una función no lineal de la entrada, cuyo valor se puede cambiar conectando los pesos de cada neurona para obtener el valor de salida deseado, es decir, el proceso de entrenamiento. Las redes neuronales basadas en métodos de cálculo numérico utilizan datos existentes y patrones de sistemas conocidos como muestras, y aprenden la relación de mapeo entre los dos para lograr la simulación del pensamiento de la experiencia humana. Debido a que las redes neuronales tienen las características de tolerancia a fallas, robustez de la topología estructural, asociación, especulación, memoria, autoadaptación, autoaprendizaje, paralelismo y procesamiento de patrones complejos, se pueden usar en una gran cantidad de proyectos reales con múltiples fallas. , múltiples procesos, y juega un papel más importante en el monitoreo y diagnóstico de fallas repentinas, máquinas y sistemas grandes y complejos. Existen principalmente las siguientes formas de aplicación en sistemas mecánicos: aplicar redes neuronales como clasificadores para el diagnóstico de fallas desde la perspectiva del reconocimiento de patrones; aplicar redes neuronales como modelos de predicción dinámica para la predicción de fallas desde la perspectiva de la predicción utilizando la poderosa no linealidad de las redes neuronales; La capacidad de seguimiento dinámico permite el diagnóstico de fallas basado en el mapeo estructural; establecer un sistema experto de diagnóstico basado en redes neuronales desde la perspectiva del procesamiento del conocimiento, etc. En la actualidad, con el fin de mejorar el rendimiento de aprendizaje y diagnóstico de las redes neuronales en aplicaciones prácticas, la investigación se lleva a cabo principalmente desde dos aspectos: la mejora del modelo de red neuronal en sí y la estrategia de diagnóstico del modelo modular; La combinación de lógica difusa también es un punto de investigación. .3 Teoría de conjuntos difusos (FSN) Cuando el mundo cognitivo humano contiene una gran cantidad de incertidumbre, es necesario realizar cierto procesamiento difuso sobre la información adquirida para reducir la complejidad del problema. La teoría de conjuntos difusos, fundada por Zadeh en 1965, es una buena manera de abordar la incertidumbre. La lógica difusa puede considerarse como una extensión de la lógica multivaluada, que puede completar un razonamiento aproximado que es difícil de completar con los métodos matemáticos tradicionales. Alguien propuso un método de diagnóstico de fallas de circuitos analógicos basado en una fusión difusa de información de prueba de energía de múltiples categorías. Además, también se presenta el método de construcción de la función de pertenencia a fallas de componentes basado en el método de diagnóstico del nodo de falla K y el método de desviación estándar mínima, así como el algoritmo de diagnóstico de fusión de información difusa basado en el voltaje puntual medible y la ganancia del circuito en diferentes frecuencias de prueba. . El método de diagnóstico de fallas K y el método de desviación estándar mínima se utilizan para realizar un diagnóstico preliminar del circuito, y luego se aplican reglas de transformación difusa y ubicación de fallas para obtener los resultados del diagnóstico de fallas de fusión. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto mejora en gran medida la precisión de localización de fallas del sistema mecánico. 2.4 Búsqueda heurística (HS) El algoritmo genético (GA) y el algoritmo de recocido simulado (SA) son dos métodos de búsqueda heurística que han surgido gradualmente en los últimos años. Generan aleatoriamente nuevas soluciones y retienen mejores soluciones para evitar caer en extremos locales. Al encontrar así la solución óptima global o la solución aproximadamente óptima, SA genera una nueva solución en las proximidades de la solución conocida y reduce gradualmente el tamaño del área adyacente hasta que se acerca a la solución óptima global. Ambos métodos se pueden utilizar para resolver problemas de optimización con funciones objetivo y restricciones arbitrarias.