雍鑫

摘 要：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機械設(shè)備故障檢測效率和準(zhǔn)確性正在不斷提升。對機械設(shè)備故障進(jìn)行檢測的人工智能技術(shù)比較多，可以針對不同的故障采取相應(yīng)的處理方式。目前，人工智能技術(shù)在應(yīng)用的過程中還存在一些不足，這就需要不斷開發(fā)人工智能系統(tǒng)，結(jié)合機械設(shè)備的實際情況，對故障進(jìn)行更加精確和高效率的檢測。

關(guān)鍵詞：人工智能;機械設(shè)備;故障檢測

將人工智能的理論和方法應(yīng)用于機械故障診斷，發(fā)展智能化的機械故障診斷技術(shù)，是機械故障診斷的一個新的途徑，尤其是對于一些多過程、多故障和突發(fā)性故障以及復(fù)雜龐大、高度自動化的大型設(shè)備和系統(tǒng)來說，先進(jìn)的人工智能檢測技術(shù)更能夠深入其中，探尋故障發(fā)生的根本原因，并及時作出應(yīng)對，從而提高了機械設(shè)備的可靠性、可用性、可維修性與安全性。

1 人工智能概述

人工智能就是運用一系列程序模擬人的操作進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用，其作為計算機學(xué)科的一個分支，在實際應(yīng)用中也主要是依靠計算機來完成的，其能夠最大程度上模擬人的行為，并采用智能化的機器來學(xué)習(xí)各種智能行為，并進(jìn)行智能的推理與思考，還會進(jìn)行知識的探索和獲取，通過大量豐富案例進(jìn)行以往知識的回顧和對新知識的吸收，進(jìn)行大量的知識儲備，以此來更新知識處理系統(tǒng)。人工智能可以通過知識表示的方式對問題進(jìn)行深入研究，并將其應(yīng)用到實踐問題的操作過程中，在機械設(shè)備的故障檢測工作中，其能夠通過故障樹、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊數(shù)學(xué)等技術(shù)手段來開展相應(yīng)的檢測工作，探尋設(shè)備故障的根本原因，實現(xiàn)快速、精準(zhǔn)的檢測。

2 機械設(shè)備故障與常規(guī)檢測方法

2.1 常規(guī)檢測方法

在進(jìn)行故障檢測的過程當(dāng)中，一般情況下都需要有更加專業(yè)的工作人員負(fù)責(zé)檢測工作的開展，同時還需要用用儀器設(shè)備進(jìn)行檢測涉及到震動和噪音的故障時，就需要利用震動識別設(shè)備當(dāng)中的參數(shù)，測定沖擊能量以及沖擊的脈沖。除此以外更加的可以利用聲學(xué)法檢測故障了解設(shè)備的噪音情況，記錄其中的數(shù)值，在檢查材料當(dāng)中存在裂紋的時候，就可以利用超聲波探傷法，雖然這種方式耗費的資金成本比較低，但是在平面質(zhì)量缺陷的檢測方面起到了一定的效果。

2.2 常見故障

在設(shè)備中會存在各種各樣的故障，這就需要定期對設(shè)備進(jìn)行嚴(yán)格的檢測，及時對故障進(jìn)行處理。設(shè)備在處理信號時可能會存在故障，這就需要了解信號的處理知識和相關(guān)常識;一些振動信號通常會在旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備中出現(xiàn)，需要維修人員熟練掌握;同時，維修人員還要正確處理和分析圖形，并通過精確的計算對信號的時頻進(jìn)行分析。在設(shè)備的旋轉(zhuǎn)機器中也會存在故障，比如滑動軸承和滾動軸承故障，轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡的情況等。為了解決這些故障，就要進(jìn)行精確的計算，并及時對故障進(jìn)行排查。在機械設(shè)備中齒輪故障也比較常見，這就需要及時檢查齒輪的振動情況，對其噪音進(jìn)行分析。

3 人工智能在設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用

3.1 機械設(shè)計與制造

人工智能技術(shù)可用在機械設(shè)計和制造之中。不管是設(shè)計還是制造零部件，均需要有內(nèi)容完善的圖紙作為依據(jù)。此外，要了解機械零部件的結(jié)構(gòu)組成，保證部件之間可以互相配合。要精確計算零部件的尺寸，確定其各項技術(shù)參數(shù)。采用人工智能技術(shù)可以準(zhǔn)確測量零部件的各個尺寸，減少誤差。比如，使用CAM智能化系統(tǒng)可以直接利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)展示零部件的結(jié)構(gòu)，還可以確保復(fù)雜的設(shè)計轉(zhuǎn)變成相應(yīng)的程序。此外，人工智能技術(shù)還可以與數(shù)控技術(shù)相結(jié)合，這樣就可以保證設(shè)備的故障得到更加精準(zhǔn)的檢測。

3.2 專家系統(tǒng)

故障檢測專家系統(tǒng)就是通過人工智能模擬故障診斷領(lǐng)域?qū)＜覍C械設(shè)備故障問題進(jìn)行分析和處理，從而在不需要專家親自思考的情況下解決復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中較活躍、較成功的領(lǐng)域之一，其起源于20世紀(jì)60年代初，由知識庫、推理機和人機接口等三個主要部分組成， 作為一個計算機軟件系統(tǒng)，其能夠基于知識表達(dá)并利用產(chǎn)生式規(guī)則發(fā)揮作用，而且在現(xiàn)有的人工智能語言的支持下，專家系統(tǒng)的表達(dá)也能夠合乎人的心理邏輯，因此更易于人們接受。將其應(yīng)用與機械設(shè)備的故障檢測中， 主要就是利用該系統(tǒng)使用模糊推理邏輯降低系統(tǒng)復(fù)雜性，以便提高檢測效率，可以說，該系統(tǒng)中所擁有的專家和運用知識解題的推理機制是其發(fā)揮重要作用的主要依據(jù)，而且，近些年來隨著先進(jìn)信息技術(shù)的不斷發(fā)展也在不斷的成熟與完善中，該系統(tǒng)的應(yīng)用前景也逐漸廣闊。

3.3 機械電子工程設(shè)備故障檢測

機械電子工程的設(shè)備一旦出現(xiàn)了故障問題，就可以利用人工智能技術(shù)及時的對內(nèi)部的結(jié)構(gòu)進(jìn)行展示，分析內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，及時的找出其中存在的故障。人工智能技術(shù)當(dāng)中的某部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以充分的判斷出設(shè)備出現(xiàn)的問題，不需要更多的去依賴模型，只要通過更加去有效的檢測，就可以讓人們再次明確故障出現(xiàn)的位置，使得設(shè)備能夠穩(wěn)定的運行正常的工作，不可否認(rèn)在設(shè)備運行的時候可能會出現(xiàn)故障問題，那么利用人工智能技術(shù)就可以及時的修復(fù)這些故障。人工智能技術(shù)提供相應(yīng)的故障解決方案以及應(yīng)急的措施，能夠最大限度地減少損失。

3.4 模糊集理論

可以將模糊集理論作為理論思維的基本方式，這一理論中包含的學(xué)科比較模糊，除了邏輯學(xué)和模糊數(shù)學(xué)之外，學(xué)科知識之間的關(guān)系因比較模糊，但又要以集合的方式呈現(xiàn)，共同為這一理論展開服務(wù)，因此，就可以將其稱之為模糊集理論。模糊集理論并不具備隨機性，其主要是指事物本身的概念比較模糊，通過這一理論可以及時對模型進(jìn)行分辨和識別。通過計算出模糊數(shù)就可以及時獲取知識，這樣就可以采用模糊融合的方式對設(shè)備的故障進(jìn)行檢測，并及時將診斷結(jié)果與故障進(jìn)行對比，就可以更好地解決故障。

4 人工智能在機械設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用前景

當(dāng)前人工智能的應(yīng)用范圍以及應(yīng)用形式越來越多，在其未來的發(fā)展進(jìn)程中也將會表現(xiàn)出以下趨向。一是人工智能與多傳感器數(shù)據(jù)的融合，在機械設(shè)備中增加傳感器數(shù)量并拓展其功能，通過傳感器對設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，并將多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，依次為機械設(shè)備的故障檢測提供依據(jù)，實現(xiàn)快速、精準(zhǔn)的檢測;二是將人工智能的集中故障檢測手段混合應(yīng)用到實際應(yīng)用中，這主要是因為現(xiàn)代的機械制造水平不斷提高，機械設(shè)備也朝向自動化、復(fù)雜化、大型化等方面發(fā)展，在其運行過程中出現(xiàn)的故障問題、故障部位等也是越來越多，單一的檢測技術(shù)手段已經(jīng)無法滿足實際要求，因此混合智能診斷將成為主流形式，以便進(jìn)一步提高故障檢測的效果;三是遠(yuǎn)程故障檢測，主要是因為部分機械設(shè)備的運行環(huán)境比較惡劣，自身的構(gòu)造又比較復(fù)雜，因此現(xiàn)場檢測會存在一定的難度， 這時候就需要通過遠(yuǎn)程故障檢測手段，以便提高檢測效率與檢測質(zhì)量。

結(jié)束語

由于機械設(shè)備功能日益多元化，結(jié)構(gòu)越發(fā)復(fù)雜，設(shè)備故障也會變得更加多樣化。采用傳統(tǒng)的檢測方法可能就會導(dǎo)致故障無法準(zhǔn)時在第一時間內(nèi)得到檢測，還會投入大量的人力和物力。應(yīng)用人工智能開展設(shè)備檢測，不僅可以縮短檢測時間，提高檢測效率，還可以保證檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。在人工智能中有多種技術(shù)，要準(zhǔn)確把握技術(shù)的特點和優(yōu)勢，加強研究與開發(fā)力度，確保人工智能發(fā)揮出更加有效的作用。

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1947501705375