人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用初探

雍鑫

摘 要：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性正在不斷提升。對(duì)機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行檢測(cè)的人工智能技術(shù)比較多，可以針對(duì)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(guò)程中還存在一些不足，這就需要不斷開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)，結(jié)合機(jī)械設(shè)備的實(shí)際情況，對(duì)故障進(jìn)行更加精確和高效率的檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：人工智能;機(jī)械設(shè)備;故障檢測(cè)

將人工智能的理論和方法應(yīng)用于機(jī)械故障診斷，發(fā)展智能化的機(jī)械故障診斷技術(shù)，是機(jī)械故障診斷的一個(gè)新的途徑，尤其是對(duì)于一些多過(guò)程、多故障和突發(fā)性故障以及復(fù)雜龐大、高度自動(dòng)化的大型設(shè)備和系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，先進(jìn)的人工智能檢測(cè)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(shí)作出應(yīng)對(duì)，從而提高了機(jī)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(yùn)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(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，在實(shí)際應(yīng)用中也主要是依靠計(jì)算機(jī)來(lái)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(jī)器來(lái)學(xué)習(xí)各種智能行為，并進(jìn)行智能的推理與思考，還會(huì)進(jìn)行知識(shí)的探索和獲取，通過(guò)大量豐富案例進(jìn)行以往知識(shí)的回顧和對(duì)新知識(shí)的吸收，進(jìn)行大量的知識(shí)儲(chǔ)備，以此來(lái)更新知識(shí)處理系統(tǒng)。人工智能可以通過(guò)知識(shí)表示的方式對(duì)問(wèn)題進(jìn)行深入研究，并將其應(yīng)用到實(shí)踐問(wèn)題的操作過(guò)程中，在機(jī)械設(shè)備的故障檢測(cè)工作中，其能夠通過(guò)故障樹(shù)、專(zhuān)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(lái)開(kāi)展相應(yīng)的檢測(cè)工作，探尋設(shè)備故障的根本原因，實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)的檢測(cè)。

2 機(jī)械設(shè)備故障與常規(guī)檢測(cè)方法

2.1 常規(guī)檢測(cè)方法

在進(jìn)行故障檢測(cè)的過(guò)程當(dāng)中，一般情況下都需要有更加專(zhuān)業(yè)的工作人員負(fù)責(zé)檢測(cè)工作的開(kāi)展，同時(shí)還需要用用儀器設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)涉及到震動(dòng)和噪音的故障時(shí)，就需要利用震動(dòng)識(shí)別設(shè)備當(dāng)中的參數(shù)，測(cè)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(cè)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(shí)候，就可以利用超聲波探傷法，雖然這種方式耗費(fèi)的資金成本比較低，但是在平面質(zhì)量缺陷的檢測(cè)方面起到了一定的效果。

2.2 常見(jiàn)故障

在設(shè)備中會(huì)存在各種各樣的故障，這就需要定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行嚴(yán)格的檢測(cè)，及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行處理。設(shè)備在處理信號(hào)時(shí)可能會(huì)存在故障，這就需要了解信號(hào)的處理知識(shí)和相關(guān)常識(shí);一些振動(dòng)信號(hào)通常會(huì)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中出現(xiàn)，需要維修人員熟練掌握;同時(shí)，維修人員還要正確處理和分析圖形，并通過(guò)精確的計(jì)算對(duì)信號(hào)的時(shí)頻進(jìn)行分析。在設(shè)備的旋轉(zhuǎn)機(jī)器中也會(huì)存在故障，比如滑動(dòng)軸承和滾動(dòng)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(jì)算，并及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行排查。在機(jī)械設(shè)備中齒輪故障也比較常見(jiàn)，這就需要及時(shí)檢查齒輪的振動(dòng)情況，對(duì)其噪音進(jìn)行分析。

3 人工智能在設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用

3.1 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造

人工智能技術(shù)可用在機(jī)械設(shè)計(jì)和制造之中。不管是設(shè)計(jì)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(jī)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(jì)算零部件的尺寸，確定其各項(xiàng)技術(shù)參數(shù)。采用人工智能技術(shù)可以準(zhǔn)確測(cè)量零部件的各個(gè)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(jì)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(cè)。

3.2 專(zhuān)家系統(tǒng)

故障檢測(cè)專(zhuān)家系統(tǒng)就是通過(guò)人工智能模擬故障診斷領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)機(jī)械設(shè)備故障問(wèn)題進(jìn)行分析和處理，從而在不需要專(zhuān)家親自思考的情況下解決復(fù)雜問(wèn)題。專(zhuān)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(shí)庫(kù)、推理機(jī)和人機(jī)接口等三個(gè)主要部分組成， 作為一個(gè)計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，其能夠基于知識(shí)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(yǔ)言的支持下，專(zhuān)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(jī)械設(shè)備的故障檢測(cè)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(cè)效率，可以說(shuō)，該系統(tǒng)中所擁有的專(zhuān)家和運(yùn)用知識(shí)解題的推理機(jī)制是其發(fā)揮重要作用的主要依據(jù)，而且，近些年來(lái)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(jī)械電子工程設(shè)備故障檢測(cè)

機(jī)械電子工程的設(shè)備一旦出現(xiàn)了故障問(wèn)題，就可以利用人工智能技術(shù)及時(shí)的對(duì)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(shí)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(wèn)題，不需要更多的去依賴(lài)模型，只要通過(guò)更加去有效的檢測(cè)，就可以讓人們?cè)俅蚊鞔_故障出現(xiàn)的位置，使得設(shè)備能夠穩(wěn)定的運(yùn)行正常的工作，不可否認(rèn)在設(shè)備運(yùn)行的時(shí)候可能會(huì)出現(xiàn)故障問(wèn)題，那么利用人工智能技術(shù)就可以及時(shí)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(shí)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(kāi)服務(wù)，因此，就可以將其稱(chēng)之為模糊集理論。模糊集理論并不具備隨機(jī)性，其主要是指事物本身的概念比較模糊，通過(guò)這一理論可以及時(shí)對(duì)模型進(jìn)行分辨和識(shí)別。通過(guò)計(jì)算出模糊數(shù)就可以及時(shí)獲取知識(shí)，這樣就可以采用模糊融合的方式對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行檢測(cè)，并及時(shí)將診斷結(jié)果與故障進(jìn)行對(duì)比，就可以更好地解決故障。

4 人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)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(lái)越多，在其未來(lái)的發(fā)展進(jìn)程中也將會(huì)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(jī)械設(shè)備中增加傳感器數(shù)量并拓展其功能，通過(guò)傳感器對(duì)設(shè)備的運(yùn)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(jī)械設(shè)備的故障檢測(cè)提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)的檢測(cè);二是將人工智能的集中故障檢測(cè)手段混合應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用中，這主要是因?yàn)楝F(xiàn)代的機(jī)械制造水平不斷提高，機(jī)械設(shè)備也朝向自動(dòng)化、復(fù)雜化、大型化等方面發(fā)展，在其運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的故障問(wèn)題、故障部位等也是越來(lái)越多，單一的檢測(cè)技術(shù)手段已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)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(cè)的效果;三是遠(yuǎn)程故障檢測(cè)，主要是因?yàn)椴糠謾C(jī)械設(shè)備的運(yùn)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(chǎng)檢測(cè)會(huì)存在一定的難度， 這時(shí)候就需要通過(guò)遠(yuǎn)程故障檢測(cè)手段，以便提高檢測(cè)效率與檢測(cè)質(zhì)量。

結(jié)束語(yǔ)

由于機(jī)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(huì)變得更加多樣化。采用傳統(tǒng)的檢測(cè)方法可能就會(huì)導(dǎo)致故障無(wú)法準(zhǔn)時(shí)在第一時(shí)間內(nèi)得到檢測(cè)，還會(huì)投入大量的人力和物力。應(yīng)用人工智能開(kāi)展設(shè)備檢測(cè)，不僅可以縮短檢測(cè)時(shí)間，提高檢測(cè)效率，還可以保證檢測(cè)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(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)研究與開(kāi)發(fā)力度，確保人工智能發(fā)揮出更加有效的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李承澤.基于智能化的機(jī)械設(shè)備電氣自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用研究[J].農(nóng)家參謀，2020，（3）：182.

[2] 李承澤.基于智能化的機(jī)械設(shè)備電氣自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用研究[J].農(nóng)家參謀， 2020，（03）：182.

[3] 許麗.人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用[J].南方農(nóng)機(jī)，2019，50（24）：178.

[4]陳道通.機(jī)電一體化技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用[J].智能城市，2019，5（23）：195-196.

1947501705375