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AI人工智能现状与未来

行业新闻2019-6-29 22:52:42次浏览


 什么是人工智能

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,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能与机电一体化系统的统一

近几十年来, 人工智能得到了长足的发展, 譬如,IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月, 战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现, 即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。

专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域, 它们各自发展, 又相互渗透, 走向结合。其中, 前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成 熟的领域。

一,自从第一个专家系统于1968年问世以来, 经过30多年的发展, 专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域, 向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展, 下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。

(1) 在装配制造业的应用:产品的生产, 总是用零件来构造的, 将不同的零件

一起装配成一种新产品, 叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如, DEC公司的专家系统XCON, 是应用于计算机配置的第一个专家系统, 现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元

(2) 在设备故障诊断中的应用:专家系统用于设备故障诊断, 特别是针对大型的

结构、复杂的故障诊断, 可以尽快找到故障, 大大缩短检修时间, 有很多成功的例子, 比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统, 已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统, 用来精确定位系统故障。

(3) 在控制方面的应用:专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用, 在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域, 已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手, 研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM, 控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作, 最初只使用了芯片面积的四分之一,改用1。5um线宽后可容纳256条规则, 建立规则时采用模糊逻辑, 执行速度可达到80000LISP, 比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的,但其经济效益大, 通常一年之内可收回成本。因此, 专家系统在机电一体化中的应用前景十分广阔。

二,属于模糊概念的全体对象称为模糊集合。例如, 说“ XX是青年人。” 这个青年 就是模糊集合。基于模糊集合基础之上的逻辑与控制称为模糊逻辑与控制。它可用较少的代价传递足够的信息, 并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。模糊控制对某些参数变化不敏感。由于模糊控制器的决定往往要根据十几条甚至数十条规则才能做出, 如果由于传感器或元器件出故障而导致某些规则失误, 其它规则可起补偿作用, 从而使输出保持连续平滑。所以, 模糊控制较适用于一些要求鲁棒性能好的机电一体化系统中。

三,人工神经网络 能模拟人类大量脑细胞的高度连接, 当有输人信号将神经元激活时, 经过神经回路产生输出。神经网络具有学习能力和联想记忆, 它经过学习能在输人信号后产生预期的输出。如果某一信息回路没学习过, 它也能得出合理的输出。人工神经网络在机电一体化系统应用中有明显进展, 与专家系统、模糊逻辑结合起来是重点的发展方向。用于机电一体化系统中的现场总线LONWORKS, 其核心技术就是采用神经元芯片。这种芯片内部装有3个微处理器:MAC处理器完成介质访问控制;网络处理器完成ISO/OSI参考模型的3一6层网络协议;应用处理器完成用户现场控制应用。它们之间通过公用存储器传递数据。该神经元芯片还具有多种I/O和时间计算器等。一个小小的神经元芯片, 不仅具有强大的通信功能,还集控制和数据于一体。在某些情况下, 此芯片再配以其它一些器件, 就可承担集散控制系统中一个独立控制单元的任务。







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