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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;
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