机械电子工程技术长期以来均是机械制造业强有力的技术支撑，其本身就是计算机技术和传统制造工艺的结合，在计算机技术的作用下，机械制造的精度和效率显著提升。但从目前的市场竞争局势来看，为机械制造行业的发展带来了更大的挑战，只有不断升级生产技术，提高产能优势才能更好的在市场中立足。因此，当前对机械电子工程技术的发展给予了更大的关注，人工智能技术的大范围应用使得社会生产和人们生活均趋于智能化，在此种发展背景下，企业纷纷引入人工智能技术，旨在实现技术升级和革新目标，提高自身的产能优势。
1.机械电子工程领域中人工智能技术的运用
1.1在数据处理方面的运用
在大数据时代中，生产过程中所产生的数据量持续增大，为数据处理带来了一定的难度，在机电工程中，实现对各类生产数据的高效处理才能提高生产加工的准确性，提升产品加工和生产的质量。人工智能技术的应用则能及时有效的收集和分析生产数据，其中的“模糊系统”可实现对模糊细节数据的处理，在实际生产作业过程中能对生产中的数据进行全面收集，并通过系统分析，从中提取出一部分有价值的数据，并将此部分数据直接传输给机电控制系统，实现对产品质量的科学控制。该功能模拟了人脑的信息处理过程，通过逻辑推理和计算后输出最终的结果，为机电生产和控制提供可靠的数据支持。
1.2在突发事件处理方面的运用
机械生产过程中存在很多突发状况，对于突发状况的处理效率决定了机械生产的效益，尤其是对于部分可能造成重大影响的突发事件来说，及时作出响应和处理则能有效降低经济损失，并控制影响范围。将人工智能技术应用于机电工程系统中，可以基于学习能力、推理能力、交流能力和感知能力，有效结合以往的生产经验，对突发事件进行准确分析，并在系统中给出多个解决建议，指导相关生产人员及时调整生产计划，保证对突发事件的及时有效处理，降低突发事件对实际生产作业的影响。
1.3在故障诊断方面的运用
虽然，计算机技术在机械电子工程中已经有了重要应用，但是目前受到技术水平的限制，在实现机械电子工程的自动化过程中，由于信息输入和输出还存在部分不稳定因素未能够解决，因此在技术使用过程中将存在一定的故障现象。而通过人工智能技术对机械电子系统在运行过程中进行相关数据搜集，能够形成较为系统的故障诊断体系，从而在机械电子系统出现故障时，为机械电子故障成因提供数据参考。
1.4在对象识别方面的运用
人工智能技术中的神经网络具有信息采集和储存等功能，且可根据系统提示作出对应的执行操作，是实现智能化控制的重要组成。该功能的实现需要大量收集网络中产生的生产数据，且通过模拟人脑进行数据分析和处理，提高数据处理和指令执行的准确性。如，可在生产车间中装置智能传感器，主要目的是检测生产车间内的空气质量，主要用于识别有害气体，当识别结果与预期设置的数值不符，超出安全数值范围后，系统便会发出警告，并启动生产车间内的安全装置，快速排除有害气体或者指导生产工人快速到达安全区域，显著提升了机电生产的安全性。
2.提高人工智能技术应用水平的几点建议
2.1挖掘人工智能技术优势，发挥技术应用实效
人工智能的一大优势是灵敏度强。只要集成到相应的系统中，就能智能识别系统的运行情况。因此，在人工智能技术改善机电工程的实际应用中，也需要加强人工智能的这种优势，提高机电工程系统运行的安全管理，为充分发挥人工智能技术的优势提供支持。比如，在客车生产车间中，可以将人工智能技术与厂房内的温度控制系统相结合，一旦温湿度超过相关生产要求，可以第一时间提醒管理人员，从而对厂房内环境进行有效管理。这不仅能创造更加适宜的生产环境，保证生产工作的顺利开展，还能有效开展安全风险防范和预警工作，提高经济效果，确保机电工程系统运行的整体安全。
2.2提高对人工智能技术的认识水平，增强技术集成效果
为使人工智能技术更好的服务于机电生产过程，加强技术集成水平，则需首先强化相关技术人员对人工智能技术的认知水平，使其对该项技术的各项功能特点和技术优势有全面的了解，在此基础上方能结合机电工程生产的实际需求进行技术融合，充分发挥人工智能技术的技术优势。一方面，相关技术人员需要认识到传统的机电工程技术已经难以满足当前的机电生产需求，急需进行技术升级和创新，而人工智能技术的融入则是一种可行性较强的尝试；另一方面，虽然当前的机电工程生产技术在生产工艺和效率方面有了很大的进步，但自动化控制和生产的水平还相对较低，人工智能技术的应用则可有效改善当前的生产现状，有效提升机电生产的自动化水平，且能够实现对各类突发事件和故障问题的自动化处理，增强机电生产的可靠性。
结语：市场经济的发展，增大了企业的竞争压力，以生产制造企业为例，其生产制造水平直接关系到企业在市场中的竞争地位。因此，在市场竞争严峻的形势下，企业方面急需进行生产技术升级，通过提高自身产能来稳定市场地位。人工智能技术在多个领域中的应用均取得了较好的成果，该项技术的应用有效推动了智能产业的发展进程。鉴于此，在今后的机电工程中也需主动探究与人工智能技术的融合路径，致力于通过有效的技术融合提高机电生产的自动化和智能化水平，推动机电生产领域的智能化发展进程，使其更好的适应市场发展需求。
参考文献：
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