人工智能在机械方面的的实际应用
人工智能在机械制造中的应用
人工智能在机械制造中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统完成的模仿人类智能行为的技术和方法。
近年来，随着科技的快速发展和人们对智能化生产的追求，人工智能在各个领域，尤其是机械制造领域中的应用越来越广泛。
本文将探讨人工智能在机械制造领域中的应用，以及其带来的益处和挑战。
一、机器视觉在质检中的应用在机械制造过程中，质检是一个至关重要的环节。
而机器视觉技术的出现，使得质检过程更加准确、快速和高效。
通过AI算法识别和分析产品表面的缺陷、瑕疵以及尺寸精度，可以极大地提升质检的准确性和效率。
传统的人工质检需要大量的人力和时间，而机器视觉可以替代这一过程，大大减少了制造成本和人力资源的浪费。
二、智能预测和维护系统人工智能在机械制造中的另一个重要应用是智能预测和维护系统。
通过对机器设备的运行数据进行实时监测和分析，AI系统可以提前预警设备的故障和损坏，并为操作者提供相应的维修指导。
这一系统不仅可以节省制造企业的维修成本，还可以减少因设备故障而导致的生产停滞时间，提高整体生产效率。
三、智能加工中心人工智能技术的另一个应用是在机械制造中的智能加工中心。
智能加工中心是一种能够自动化地进行加工和制造的设备，它通过AI系统实现了自主调整和自动优化的功能。
这样的智能加工中心能够根据产品要求自动调整工艺参数、切换加工工具，并在加工过程中实时监测和控制，以达到更高的加工精度和效率。
通过智能加工中心，制造企业可以减少人力投入，提高产能和质量水平。
四、智能物流和仓储在机械制造领域中，智能物流和仓储系统可以通过人工智能技术实现自动化、智能化的物料运输和仓库管理。
智能机器人可以替代人工进行物料的搬运和分拣，智能仓储系统可以通过数据分析和优化算法实现自动的物料存储和调度。
这样的智能物流和仓储系统可以大大减少人工误操作和物料浪费，提高物流运输的效率和准确性。
总结：人工智能在机械制造中的应用不仅提高了制造效率和质量水平，同时也降低了生产成本和资源浪费。
人工智能技术在机械工业中的应用
人工智能技术在机械工业中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在机械工业中的应用引言：随着科技的快速进步和人工智能的不断发展，AI技术愈发应用于各个领域，尤其在机械工业中具有巨大的潜力。
本文将探讨人工智能技术在机械工业中的应用，分为设计、生产、维护和质量控制等方面。
通过对这些应用领域的探讨，我们可以了解AI技术在机械工业中的优势以及未来的发展前景。
一、设计方面的应用：1. 设计优化：AI技术可以帮助设计师优化产品设计。
通过分析海量的产品数据和使用数据，AI可以找出产品设计中存在的问题并提出改进意见。
同时，AI技术可根据产品需求和市场趋势，生成最佳设计方案。
2. 仿真预测：AI技术结合物理仿真模型，可以进行产品在各种载荷和环境条件下的仿真预测。
这有助于设计师了解产品在实际应用中的性能和寿命，从而优化产品设计。
3. 智能参数化设计：AI技术可以帮助设计师快速生成参数化模型，并自动调整参数以满足设计要求。
这大大提高了产品设计的效率和准确性。
4. 设计优选：AI技术可以帮助设计师在多个可能的设计方案中选择最优方案。
通过分析各种因素如成本、性能和可制造性等，AI可以给出最佳设计选择。
二、生产方面的应用：1. 自动化生产：AI技术可以实现生产线的自动化控制和监测。
通过对生产线数据的实时分析，AI可以及时发现生产过程中的异常情况并采取相应措施，提高生产效率和产品质量。
2. 机器人操作：AI技术可以实现机器人的智能操作和自主决策。
通过对感知数据的分析和学习，机器人可以智能地进行操作和任务执行，如装配、焊接等。
3. 质量控制：AI技术可以实现对产品质量的自动检测和预测。
通过对生产过程和产品数据的分析，AI可以判断产品是否符合标准要求，并预测产品的寿命和性能。
4. 生产过程优化：AI技术可以对生产过程进行实时的监测和优化。
通过对生产数据的分析和学习，AI可以识别出生产过程中存在的问题并提出改进方案，提高生产效率和产品质量。
人工智能技术在机械设计制造中的应用
人工智能技术在机械设计制造中的应用
一、绪论
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，已经被广泛应用到机械设计
制造领域，在无形之中发挥着重要作用，促进了机械设计制造领域的发展。
它不仅可以提升企业的制造精度，还可以改善人机界面，以更快、更准确
的方式完成设计任务，大大提高了企业的工作效率。
二、机械设计制造中的人工智能技术
1、计算机辅助设计技术（CAD）
计算机辅助设计技术是一种使用计算机和专业软件进行机械产品设计
的技术。
它可以快速、准确的制定出精确的机械设计图纸，还可以进行有
效的零部件分析，以及3D模型分析，以确保机械产品的质量。
2、三维重建技术
三维重建技术是一种使用计算机对三维物体重建的技术，它可以从二
维图像或三维空间数据中重建出三维物体，这些物体可以用于机械设计和
制造，这是由先进的人工智能技术才能实现。
3、机器学习技术
机器学习技术是一种使用计算机算法学习的技术，能够根据历史数据，从复杂的数据规律中自动学习出规则，并以此来推断未知的结果，可以被
应用于机械设计制造中，以更快、更准确的方式完成设计任务。
4、模拟优化技术
模拟优化技术，也就是仿真优化技术。
人工智能在机械领域的应用
人工智能在机械领域的应用一、引言随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中机械领域也不例外。
人工智能可以帮助机械设备更加智能化，提高生产效率和质量。
本文将介绍人工智能在机械领域的应用。
二、机器视觉机器视觉是指通过计算机视觉技术实现对图像或视频的处理和分析，从而实现对物体形状、大小、颜色等信息的识别和分析。
在机械领域中，机器视觉可以应用于产品质量检测、物料分类等方面。
1.产品质量检测传统的产品质量检测需要人工参与，效率低下且容易出错。
而采用机器视觉技术进行产品质量检测，则可以实现自动化检测，并且准确率更高。
例如，在汽车制造过程中，采用机器视觉技术可以对汽车零部件进行快速检测，从而提高生产效率和产品质量。
2.物料分类在生产线上，需要对不同种类的物料进行分类。
如果采用传统的手动分类方式，则会耗费大量的人力和时间。
而采用机器视觉技术，则可以实现自动分类，提高生产效率。
例如，对于食品生产线上的水果分类，采用机器视觉技术可以实现对水果种类、大小、颜色等信息的识别和分类。
三、智能控制智能控制是指通过计算机控制技术实现对机械设备的自动化控制。
在机械领域中，智能控制可以应用于自动化生产线、智能仓储等方面。
1.自动化生产线在传统的生产线上，需要人工参与生产过程中的各个环节，效率低下且容易出错。
而采用智能控制技术，则可以实现自动化生产线，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造过程中，采用智能控制技术可以实现汽车零部件的自动化加工和组装。
2.智能仓储在物流领域中，需要对货物进行存储和管理。
传统的手动管理方式效率低下且容易出错。
而采用智能控制技术，则可以实现智能仓储管理系统，从而提高货物存储和管理效率。
例如，在物流中心中，采用智能控制技术可以实现对货物的自动化存储和管理。
四、智能维护智能维护是指通过计算机监测技术实现对机械设备的状态监测和预测维护。
在机械领域中，智能维护可以应用于设备状态监测、故障诊断等方面。
人工智能在机械自动化中的应用
人工智能在机械自动化中的应用
人工智能（AI）在机械自动化领域有着广泛的应用，它改变了生产和制造过程，并提高了效率、精度和可靠性。
以下是一些人工智能在机械自动化中的应用：
1. 智能机器人和自动化生产线：AI驱动的智能机器人在制造业中发挥着重要作用。
它们可以执行各种任务，如装配、包装、搬运和质量检测，大大提高了生产效率。
2. 预测性维护：AI可用于预测机器设备的故障，并执行预防性维护。
通过分析设备传感器数据、监控设备状态和运行情况，AI可以预测设备可能出现的问题，避免生产中断。
3. 智能控制系统：AI技术可以应用于自动化生产线的控制系统中，提供更精确和自适应的控制。
这些系统可以根据数据和实时反馈进行调整，以优化生产过程。
4. 自适应机器学习：AI利用机器学习算法不断改进自身，逐渐适应生产环境中的变化。
通过学习生产线的模式和变化，AI能够提高效率并减少错误。
5. 智能视觉系统：AI驱动的计算机视觉系统可以识别和检测产品缺陷，执行质量控制，甚至进行复杂的产品装配。
这种技术对制造业的质量管理至关重要。
6. 自主驾驶和导航：在物流和运输领域，AI被应用于自动驾驶车辆和智能导航系统，提高了运输效率和安全性。
7. 智能供应链管理：AI可以优化供应链管理，通过分析数据预测需求、优化库存、提高交付效率，并提供实时的供应链监控。
这些应用只是AI在机械自动化中的几个例子。
AI技术的不断进步和创新正在不断拓展其在制造业和机械领域的应用范围，为提高生
产效率和质量提供了新的可能性。
人工智能技术在机械制造中的应用
人工智能技术在机械制造中的应用随着科技的进步和发展，人工智能技术被广泛应用于机械制造领域。
人工智能技术在机械制造中的应用涉及到多个方面，如工业机械、自动化生产线等。
一、工业机械在工业机械领域，人工智能技术被应用得比较广泛，其中最重要的应该是无人化操作和间接控制。
无人化操作是指利用人工智能技术来实现机器的自动化操作，无需人工干预。
间接控制则是指利用人工智能技术来提高机器控制的精度和稳定性，降低故障率。
以智能机床为例，通过植入人工智能技术，可以实现智能控制和预测维护，从而提高机床的加工精度和稳定性。
随着工业机械的自动化程度越来越高，人工智能技术的应用也将变得越来越广泛。
二、自动化生产线自动化生产线是一种利用人工智能技术对现代生产线进行优化和改进的方式。
利用人工智能技术可以实现自动调整生产线的生产效率和生产质量。
通过监测生产线的生产情况和数据，可以实时调整生产线的生产流程和参数，提高生产效率和降低故障率。
此外，人工智能技术也可以用于自动化生产线的故障诊断和预测性维护。
通过分析生产数据和监测生产线的运行状态，可以预测生产线的故障和瓶颈，从而提前进行维护，避免生产线停机影响生产效率。
三、智能制造智能制造是一种利用人工智能技术优化制造流程和提高制造效率的生产方式。
智能制造主要应用于制造领域中的制造、设计、计划、控制、管理等各个环节。
通过植入人工智能技术，可以将制造流程中的传统生产方式替换为高效、自动的智能化生产方式，从而提高制造效率和降低制造成本。
以智能制造中的智能设计为例，通过对制造过程中的每一个环节进行优化和精简，可以将生产效率提高数倍。
比如，通过智能设计可以在项目初期确定最佳生产流程，以及确定生产环节、工艺和参数等重要制造参数，从而实现智能化的制造计划和控制。
总结人工智能技术在机械制造中的应用是一个非常广泛的领域。
通过植入人工智能技术，既可以提高机械制造的精度和效率，也可以降低机械制造的成本和故障率。
人工智能在农业机械自动化中的应用
人工智能在农业机械自动化中的应用一、引言人工智能（AI）是当今最受瞩目的技术之一，它能够通过模仿人类思维，对数据进行处理和分析，以便进行预测和决策。
在现代农业机械方面，随着科技的不断提高，也对农业机械自动化水平的提高提出了更高的要求，这就需要利用人工智能技术。
二、应用领域1.种植领域在当今农业生产领域中，越来越多的农业机械需要实现自动化作业，如自动浇水、除草、施肥等操作。
而通过使用人工智能技术，这些农业机械可以更加智能化，实现更加高效的作业。
例如，利用人工智能技术可以分析土壤的温度、湿度、光照和化学成分等多种因素，从而帮助农民更好地掌握作物种植的最佳时间和区域。
2.收获领域在农业机械中，收获机是一类非常重要的机械，通常需要耗费大量的人力和财力来完成。
通过使用人工智能技术，农业机械可以获取更加准确的信息来辅助操作，如利用计算机视觉技术来对作物成熟度进行检测与识别，以确保收获的效率和准确性。
3.农业运输领域在农业运输领域中，人工智能技术同样可以发挥非常重要的作用，在农产品的自动化运输中，人工智能技术可实现全过程的监测、管理、控制，大大提高农产品的生产效率和品质。
三、应用案例1.应用人工智能技术的智能收割机智能收割机是一种利用人工智能技术来控制的收割机，它可以自动完成收割作业，从而不需要人力进行操作。
同时，智能收割机可以通过对作物成熟度进行检测，从而快速区分最佳收割时间，提高作物的产量。
此外，智能收割机还能够很好地适应复杂的环境气候条件，实现更高效的作业。
2.应用人工智能技术的智能喷洒机智能喷洒机是一种利用人工智能技术来控制的喷洒机，通过智能化的喷洒方式，能够在减少化肥和农药耗量的同时，更加准确地达到作物保护目的。
与传统喷洒机相比，智能喷洒机能够通过识别天气情况和土壤湿度等作物生长的关键因素，从而调整对不同行的作物的喷洒量和时间。
3.应用人工智能技术的智能运输车智能运输车是一种利用人工智能技术控制的运输车，其可以通过实时采集的信息协调车速、路线和车辆的行动，实现对运输过程中温度、湿度以及容量等关键性状的掌控，确保农产品的质量和数量都能得到保证。
人工智能技术在机械制造中的应用
人工智能技术在机械制造中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术已经成为现代制造业发展的重要基础。
在各行各业中，机械制造是其中应用人工智能技术最多的。
下面就从算法优化、智能监测、机器学习、智能控制四个方面探讨人工智能技术在机械制造中的应用。
一、算法优化在机械制造中，提高加工效率和精度是关键。
传统的机械加工主要靠经验操作，但是这样存在着人为因素造成的误差。
相对而言，人工智能技术在算法优化方面具有巨大优势。
随着人工智能技术的发展，先进的算法模型应用在了机械加工制造领域，通过模型分析和计算机建模，可以更加准确、快速地制定操作计划和制程参数。
比如，可以利用遗传算法优化镶嵌刀具路径，从而提高机械零件的精度和质量。
二、智能监测机械加工中常见的问题就是质量与效率问题，而这正是人工智能技术所能帮助解决的。
通过智能监测可以实时掌握制造过程中需要注意的细节点，从而避免质量出现问题。
智能监测系统中使用光学传感器、振动传感器等各种感应装备对加工过程数据进行实时监测，并对生产过程中出现的各种异常进行分析和处理。
通过智能监测技术,可以大大提高产品的质量和制造产量,因此并被广泛应用在了机械制造行业之中。
三、机器学习机器学习是指基于大量数据样本来训练机器模型，实现模型的自动化学习和分类任务自动化。
在机械制造中，通过大量数据的收集和整理，利用机器学习的方法来帮助解决复杂问题。
比如，在机械零部件的生产过程中，通过监测每一个零部件的加工质量与生产时间，收集和整理足够的数据，然后通过机器学习实现模型的自动训练和分类，得到每个工序的优化方案。
这样可以极大地减少人为干扰，提高工作效率和质量，并最终优化整体加工成本。
四、智能控制传统的机械加工操作中由于操作流程极为繁琐，人为控制过程中的各个参数很难做到完全精确把握，从而导致制造误差。
而智能控制技术则采用计算机程序对机器进行全过程智能控制，完全消除了人为因素可能引起的误差。
通过机器控制中的数据处理和分析，可以实时全面地了解机器运行状态和制造条件的变化，从而根据判断要素变化全面优化机器制造过程中的各个参数，保证加工的高效和品质。
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人工智能在机械方面的的实际应用人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统的发展指明了方向。
摘要：人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统的发展指明了方向。
本文描述了一些已经应用了智能技术解决机械问题的方法及该技术今后的应用趋势，并通过应用实例给出具体说明。
关键词：人工智能机械系统故障诊断专家系统人工神经网络一：人工智能在机械系统中的应用方向：1 机械设计机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。
目前，有些企业已引入CAD/CAM 系统，由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要CAD/CAM系统具有智能性，因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。
此外，与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。
2 机械制造在机械生产制造过程中，需要为工厂中所有的装配机器供应零件。
目标可能由监控者提供，也可能由系统对当时状态做出评估而产生。
智能系统怎样推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列，这个过程通常称为规划(planning), 它是自动问题求解的特例，是人工智能研究的重要子领域。
此外，计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。
在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的。
环境的不确定性以及系统软硬件的复杂性，向当代工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。
为了把现有的Petri 网技术用于现代加工系统，需要开发一种新技术，把机器智能技术和Petri 网理论以及智能离散事件控制器连接起来。
3 机械电子工程在许多工程系统中，往往由于内部结构复杂，存在着对加工过程控制及故障诊断等方面的困难，一般的PID 等典型控制方法虽然能解决一些问题，但在一些场合已不能满足生产的要求，当前，典型的机电一体化产品- 数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的鲁棒性，是一种非线性的控制方法，在解决此类问题中有很好的优势。
而专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。
4 机械系统故障诊断对机械设备进行故障诊断主要是通过对设备敏感部位的信号利用传感器进行数据采集和特征提取，根据不同机械部件在不同时间和状态下具有不同的特征，来判断是否工作正常。
它包含两方面的内容，即对系统运行状态进行监测和发现异常情况后对故障进行分析、诊断。
在系统运行过程中，若某一时刻系统发生故障，领域专家可以凭借视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观数据，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快做出判断，确定故障的原因和部位。
对于较为复杂的系统，这种基于专家系统的故障诊断方法尤为有效。
二：人工智能在机械系统中的应用方法应用机械系统的AI 技术传统上可以分为专家系统（ES）、人工神经网络(ANN)、模糊集理论(FST)和启发式搜索(GA)四类。
1 专家系统（Expert System .ES）专家系统是人工智能的主要分支之一。
一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。
专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。
在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。
在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。
专家系统技术的研究和应用正以前所未有的速度在故障诊断、模拟仿真、自动控制、工艺编程、生产规划、产品设计等许多机械工程领域不断发展。
随着研究工作的不断深入，一些新的技术方法和先进制造技术正融入机械工程专家系统技术的研究和应用中，不仅使知识表示、知识库构建、知识获取和推理模式等关键技术的研究取得了一定成果，还出现了一些集成式的新型专家系统，如神经网络专家系统、模糊专家系统、基于Internet 的专家系统、CAD 专家系统、CAPP 专家系统等。
他们综合利用了专家系统启发性、透明性、灵活性以及具有处理不确定知识能力的特点，使机械工程专家系统的应用领域不断拓宽。
2 人工神经网络（artificial neural network. ANN）人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。
这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。
基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。
由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。
在机械系统的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。
目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。
3 模糊集理论（Fuzzy Sets Theory. FSN）人的认知世界包含大量的不确定之时，需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。
1965 年Zadeh 创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。
模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。
目前基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法已经提出。
基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法也已阐述。
分别利用此两类测试信息及K 故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则, 得到融合的故障诊断结果。
模拟实验结果表明,所提方法大大提高了机械系统故障定位的准确率。
4 启发式搜索（Heuristic Search. HS）遗传算法（Genetic Algorithms ,GA）和模拟退火（Simulated Annealing ,SA）算法是近年来逐渐兴起的两种启发式搜索，通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。
GA是由数字串的集合表示优化问题的解，通过遗传算子，即选择、杂交和变异的操作对数字串寻优。
SA 在已知解的邻近区产生新的解，并逐渐缩小邻近区域的大小，直到逼近全局的最优解。
两种方法都可以用来求解任意目标函数和约束的最优化问题。
在交流伺服系统中采用遗传算法的模糊神经网络控制较之传统的PID 控制方式具有响应速度快、误差小、无震荡、伺服性能强等优点，仿真结果表明，将遗传算法融入模糊神经网络控制器来控制交流伺服系统，其系统的响应超调量明显减少，具有较好的抗干扰性、伺服性。
三：人工智能在机械系统中的发展趋势人工智能中的四种主要工具，即ES、ANN、FST 和GA，虽然在机械领域有不同程度的应用，但各自都存在一些局限：ES 存在知识获取的“瓶颈”、知识难以维护、应用面窄、诊断能力弱等问题。
ANN 在外推时误差较大、系统结构变化时ANN 的组成结构也要变化、难以实现基于结构化知识的逻辑推理、缺乏解释能力等。
FST 存在可维护性问题。
GA 在依据的信息发生畸变时，难以保证可靠性等。
目前，缺少一种普遍有效的方法应用于机械系统的各个领域。
混合智能，即综合多种智能技术用以设计、控制、监测机械系统成为新的发展趋势。
结合的方式主要有基于规则的专家系统与神经网络相结合，CBR 与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。
其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。
混合智能在机械系统的应用中有如下发展趋势：由基于规则的系统到混合模型的系统，由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制到混合推理控制策略等。
四：人工智能在机械系统中的应用实例智能技术在机械领域已经有了许多成功的应用。
在工程中，典型的专家系统有帮助工程师发现结构分析问题的分析策略的SACON 系统；帮助识别和排除机车故障的DELTA 系统；帮助操作人员检测和处理核反应堆事故的REACTOR 系统。
在故障诊断方面,1967 年在美国航天局（NASA）倡导下，由美国海军研究室（ONR）主持美国机械故障预防小组（MFPG），积极从事故障诊断技术研究和开发。
目前各种类型的故障诊断和维修专家系统已用于美国F- 15 战斗机、B- 1B 轰炸机、海军舰艇、陆军军械装置等现役装备的故障诊断和维修中。
在我国，华中理工大学研制了用于汽轮机组工况监测和故障诊断的智能系统DEST；哈尔滨工业大学和上海发电设备成套设计研究所联合研制了汽轮发电机组故障诊断专家系统MMMD- ；清华大学研制了用于锅炉设备故障诊断的专家系统等等。
在电路和数字电子设备方面，MIT 研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的EI 系统；美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的IN- ATE 系统;波音航空公司研制了诊断微波模拟接口MSI 的IMA 系统；意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统。