【摘要】在工業(yè)生產(chǎn)中，離不開機(jī)械設(shè)備的支撐，但是，機(jī)械設(shè)備的故障概率也非常高，所以，為了有效的發(fā)揮出機(jī)械設(shè)備的功能，就需要采取有效的對(duì)策對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)與診斷。對(duì)此文章通過下文對(duì)計(jì)算智能在機(jī)械設(shè)備故障診斷中應(yīng)用的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了論述，從而為有關(guān)單位及工作人員在實(shí)際工作中提供一定的方法理論支撐。

【關(guān)鍵詞】計(jì)算智能；機(jī)械設(shè)備；故障診斷

進(jìn)入21世紀(jì)以來，我們已經(jīng)向著智能化、網(wǎng)路化的時(shí)代邁進(jìn)，在很多領(lǐng)域中都應(yīng)用了智能化技術(shù)。計(jì)算智能診斷技術(shù)在對(duì)機(jī)械設(shè)備中所存在的故障進(jìn)行診斷時(shí)發(fā)揮著重要的作用，克服了傳統(tǒng)診斷中所不能解決和攻克的難題。

一、分析計(jì)算智能故障診斷

由模擬人腦功能的硬件、軟件、人、外部設(shè)備和物理器件等構(gòu)成了智能故障診斷系統(tǒng)。診斷對(duì)象與智能故障診斷系統(tǒng)之間的關(guān)系可以通過下圖進(jìn)行表示。

對(duì)比傳統(tǒng)的基于信號(hào)處理技術(shù)與傳感器技術(shù)的故障診斷法，這種診斷方法的優(yōu)點(diǎn)有：將很多專家的最佳經(jīng)驗(yàn)融合到了一起，功能水平與專家水平相差無幾，使人機(jī)聯(lián)合診斷成為了現(xiàn)實(shí)，能夠快速的診斷分析多過程、突發(fā)性的故障。

二、在機(jī)械設(shè)備故障診斷中應(yīng)用計(jì)算智能

1、模糊輪

該論述主要對(duì)人的邏輯思維進(jìn)行模擬，然后對(duì)有著模糊性的信息進(jìn)行處理，能夠定性分析復(fù)雜的大型系統(tǒng)。

從主觀角度進(jìn)行分析，工作人員習(xí)慣通過模糊性或者本身的感受不精確的描機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。例如噪聲與振動(dòng)的溫度、壓力高低和大小等，這樣經(jīng)常導(dǎo)致有不確定性和不精確性存在于運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)測(cè)量中。因?yàn)檫@些原因的存在，這就都會(huì)有相應(yīng)的模糊性存在于設(shè)備的故障征兆中。就那些復(fù)雜的大型機(jī)械設(shè)備而言，難以通過精確的數(shù)學(xué)模型描述征兆和故障之間的關(guān)系，所以，在故障診斷中，我們可以將模糊理論應(yīng)用進(jìn)去。對(duì)于以前的而二值邏輯，通過模糊理論診斷故障時(shí)，同人類的語言表達(dá)方式及思維能夠更加接近。其中，可以按照這樣幾部完成模糊故障診斷：將診斷矩陣R構(gòu)建起來，將模糊算子o確定出來，uY（x）為隸屬度函數(shù)。X為新廠測(cè)量數(shù)據(jù)的故障征兆；組成模糊方程：xoR=Y，進(jìn)而將診斷理論得出來。

1、建立模糊神經(jīng)網(wǎng)系統(tǒng)

模糊邏輯能夠?qū)θ四X的邏輯思維進(jìn)行模仿，能夠有效的表達(dá)出結(jié)構(gòu)性知識(shí)，在模糊理論基礎(chǔ)上，可以將非常直觀、明確的模糊診斷模型物理概念構(gòu)建起來，這樣就可以在模糊關(guān)系矩陣中直接存入領(lǐng)域?qū)＜矣谜Z言描述的事件。并且，可以很容易的理解模糊診斷表達(dá)的知識(shí)，對(duì)啟發(fā)性知識(shí)可以更好的進(jìn)行引入，跟蹤推理程序。結(jié)合起模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以將二者的優(yōu)點(diǎn)綜合起來，在計(jì)算智能領(lǐng)域中，這是一個(gè)研究的重點(diǎn)。

現(xiàn)階段，主要將神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的串聯(lián)型結(jié)構(gòu)應(yīng)用到了故障診斷領(lǐng)域的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的模糊化預(yù)處理中應(yīng)用模糊理論，然后將模糊規(guī)則通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出來，從而將推理過程展現(xiàn)出來。通過大量的實(shí)踐研究證明，在對(duì)分類邊界模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)這種方法發(fā)揮著巨大的作用。

2、進(jìn)化驗(yàn)算

為了對(duì)自然及生物進(jìn)化規(guī)律進(jìn)行模擬，而提出了進(jìn)化計(jì)算法，這種方法通過簡易的編碼技術(shù)將一些復(fù)雜的機(jī)械故障問題表示出來，利用對(duì)編碼優(yōu)勝劣汰的自然選擇與遺傳操作，然后，確定搜索方向與指導(dǎo)學(xué)習(xí)，這種算法能夠?qū)饪臻g的多個(gè)區(qū)域進(jìn)行搜索。將并行處理的計(jì)算機(jī)機(jī)制隱含于其中，有著自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和自組織的特征，并且，搜索空間限制條件不會(huì)對(duì)其帶來影響，不用別的信息來輔助完成。由三個(gè)部分一同構(gòu)成了進(jìn)化計(jì)算：進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略和遺傳算法。其中，在機(jī)械故障診斷中廣泛的應(yīng)用了遺傳算法，這種算法首先將一組可能解選擇出來當(dāng)作初始群體完成編碼處理，之后在遺傳變異理論與生物進(jìn)化理論的基礎(chǔ)上，雜交、變異和選擇性操作編碼，持續(xù)重復(fù)推進(jìn)，從而將全局范圍內(nèi)適值較好的解得出來?，F(xiàn)階段，在對(duì)機(jī)械設(shè)備的優(yōu)化問題進(jìn)行處理時(shí)，會(huì)經(jīng)常的應(yīng)用到遺傳算法，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)中會(huì)應(yīng)用到這種算法，對(duì)調(diào)整連接權(quán)值是所產(chǎn)生的局部極值問題可以進(jìn)行處理。因?yàn)榭梢酝ㄟ^一個(gè)基于節(jié)約覆蓋集理輪的網(wǎng)絡(luò)來定義故障診斷問題，所以，可以按照優(yōu)化問題應(yīng)用遺傳算法將故障問題且解決出來，通過大量的實(shí)踐證明，在診斷問題和解決多故障時(shí)，遺傳算法在其中發(fā)揮著重要的作用。

3、粗糙集法

在對(duì)不精確不完整知識(shí)進(jìn)行處理時(shí)，可以應(yīng)用到粗糙集理輪，能夠直接的分析處理不精確不完整的信息。該理論出發(fā)于不可分辨性，在已經(jīng)條件的基礎(chǔ)上，劃分給定問題的論域，從而將隱藏于數(shù)據(jù)中的規(guī)律和關(guān)系提取出來，對(duì)各種屬性對(duì)劃分的意義進(jìn)行評(píng)價(jià)，而且，在此基礎(chǔ)上完成屬性的約簡，然后通過最為合理的方式表達(dá)知識(shí)。近幾年，該理論發(fā)展速度不斷加快，被廣泛的應(yīng)用于決策分析、機(jī)械設(shè)備故障診斷、機(jī)械學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域。例如，將滾動(dòng)軸承噪聲與振動(dòng)的頻率特征當(dāng)作故障問題，然后，對(duì)各種征兆對(duì)診斷規(guī)則的重要性，通過粗糙集理輪進(jìn)行研究分析，從而將更加簡易的規(guī)則獲取了出來。

在機(jī)械設(shè)備故障診斷中才剛剛開始應(yīng)用粗糙集理輪，通過這個(gè)理論能夠分析處理機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)信息，從而將診斷規(guī)則提取出來，或者再處理已經(jīng)存在的診斷決策規(guī)則，對(duì)其中可能存在的冗余條件進(jìn)行約簡處理。通過粗糙集理論處理故障診斷知識(shí)，對(duì)智能故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)及在具體工程中的應(yīng)用都會(huì)有著較大的應(yīng)用價(jià)值。

結(jié)語

文章通過上文首先介紹了計(jì)算智能診斷的技術(shù)的，然后著重的分析與闡述了其在機(jī)械設(shè)備故障診斷中應(yīng)用的相關(guān)內(nèi)容，從而為促進(jìn)我國機(jī)械故障診斷工作的順利發(fā)展而奠定良好的基礎(chǔ)，更好的適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需要。

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