Page 179 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第五章 人工智能技术的应用与发展

及其自动化能够灵活应对机械设计生产过程中的各种问题。机械设计制造需要将
多项先进的技术进行结合，各种各样的先进技术的综合使用，需要通过相关的人
员进行科学合理的设计，使其中各项技术都能具有高超的规范性及合理性。现代
机械制造及自动化一定要杜绝传统的机械制造的弊端，进一步提升机械制造及自

动化的发展水平，促进机械制造行业的稳定发展。
3. 应用在信息处理中
人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的应用还包括信息处理环节。在
传统的生产运行模式下，往往是以电子信息系统为渠道而开展信息传输工序的，

但这种传输方式的稳定性无法得到保障，经常会发生传输中断、传输失误等问题，
这就会对接下来的工作造成影响。而在信息处理系统中应用人工智能技术，其中
的精准监测功能后就可以全程跟踪传输的信息数据，确保信息传输的精准性、有
效性和及时性，从而为接下来的工作提供重要的数据参考，确保机械设计制造及

其自动化能够得到更加良好的发展。
4. 应用在故障诊断中
机械设计制造本身就是一项复杂性、综合性较高的工作，在整个过程中涉及
很多的数据计算以及传输等环节，如建模或论证时就要进行大量的运算推导，稍

不注意就会造成较大的损失，尤其是人为操作更容易增加失误记录，若是数据运
算和传输错误就后悔白白浪费大量的时间和精力，这对于机械设计制造及其自动
化的发展将会造成负面影响。因此，要充分发挥人工智能技术的优势来分类处理
各项信息，从而提升计算推导的精准性，从根本上避免发生失误风险。此外，人

工智能技术在机械故障诊断中也发挥着重要的作用，人员可以在人工智能系统中
输入机械检测数据，发挥其推理功能获得针对结果和解决建议，然后将案例情况
与机械故障情况进行对比，通过分析其中的相似度来了解机械故障原因和部位，
以此来实现人工智能自动化机械故障处理。

机械设计制造及其自动化运行中若是出现故障问题，那么就会造成巨大的危
害与风险。为了能够提升生产效率和质量，那么就可以在故障处理工作中引进智
能化技术，包括模糊网络、专家网络以及神经网络等，利用智能监控找出故障问
题。传统机械故障处理方法往往需要应用变压器、发动机等，不仅需要耗费大量

时间和精力，同时也无法保障故障诊断的准确性。而应用智能化技术，便可以大
大提高故障诊断的准确性，若是设备发生故障，计算机控制系统会接收消息，实

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