薛清華　張元媛

摘 要：伴隨著科學技術的不斷發(fā)展和進步，機械設備也朝著智能化、自動化、復雜化和大型化的方向進行。在現(xiàn)代的工業(yè)生產(chǎn)中，機械設備所帶來的影響力越來越大，并且它的復雜程度也在不斷地提高。在這些機械設備當中，任何一個部件出現(xiàn)了故障和問題，都會對整個系統(tǒng)帶來影響。在這樣的背景下，對機械設備故障開展智能的診斷非常關鍵。本文主要對機械故障的智能診斷技術進行了研究和探討，更好地為機械故障的排除提供有效的參考，推動社會的發(fā)展。

關鍵詞：機械設備；故障；智能診斷技術；分析

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）07-0047-01

1 機械故障診斷方法的概述

伴隨著機械設備在人們生活生產(chǎn)中的廣泛應用，對于機械的故障診斷來說，也有很多診斷的方法出現(xiàn)。機械設備在使用的過程中容易出現(xiàn)各種各樣的故障和問題，因此開展故障的診斷非常關鍵。雖然從表面上來看，關于機械故障診斷的方法非常多，并且在日常的機械設備的故障診斷中，也有很多應用，但是能夠真正地進入到實際中，使故障的診斷能夠獲得及時性和準確性呈現(xiàn)的方法卻寥寥無幾。對機械設備的故障診斷來說，首先我們要進行常規(guī)的診斷。這方面主要是利用一些動態(tài)性的檢測技術和傳感器來開展相關的工作，在信號處理手段的幫助下進行。伴隨著科學技術的發(fā)展，該類型診斷技術慢慢地在機械設備的故障診斷中逐漸被取代。目前，人們經(jīng)常使用的故障診斷方法是智能的診斷方法，并且在這種方法中，人工智能是它的核心和基礎。對智能診斷技術來說，它是無法和原有的診斷技術進行脫離然后單獨存在，需要獲得原有技術的支持才能進行運轉。人工智能的方法主要是在計算機和軟件技術的幫助下，利用知識化的診斷過程把故障的診斷問題盡量降到一個最低門檻的狀態(tài)，這樣可以使診斷結果在準確性方面得到提高。

2 基于專家系統(tǒng)的智能診斷系統(tǒng)

伴隨著現(xiàn)階段專家系統(tǒng)的智能診斷在不斷地發(fā)展，開始有不同的診斷方式在人們的生活中出現(xiàn)，并且淺知識、深知識和復合式的專家系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)是最主要的一種形式[1]。

2.1 基于淺知識

對淺知識的故障診斷來說，該系統(tǒng)主要是根據(jù)經(jīng)驗知識來進行的，并非是從過程知識或者是系統(tǒng)結構的基礎上進行發(fā)展。從專家啟發(fā)性經(jīng)驗知識的角度出發(fā)，它會開展演繹式的推理活動，從而產(chǎn)生出一定的診斷結果，因此這樣的措施會在故障集合找出的輔助下，對人們設定出來的征兆集合所產(chǎn)生出來的原因開展一個深入性的解釋和探討。對于這樣的一類問題來說，它一般會涉及到兩個方面的內容，第一個方面是對機械設備故障所導致的征兆集合的因果性符號知識進行有效地反應。第二個方面是對機械設備這類型的因果關系的可能性和成立程度的數(shù)值給予一定的反應。但是，這類型的技術也會存在著一定的缺點，主要體現(xiàn)在伴隨著機械設備故障復雜程度的不斷提高，在故障的智能診斷上會有不完備知識面的存在甚至會對機械設備產(chǎn)生出比較強的一些依賴性。

2.2 基于深知識

從深知識的角度出發(fā)所誕生的故障智能診斷技術主要是對模型方面的知識進行依賴，例如機械系統(tǒng)結構本身的一些功能模型、過程模型和結構模型等，同時還會對相對應的一些因果關系模型進行思考。對于這類型的系統(tǒng)來說，它要求機械設備中的每一個環(huán)節(jié)在輸入和輸出方面的關系都比較明確，并且在進行診斷的時候，要對機械設備的設定的輸出和實際輸出之間的偏差進行關注，并且開展偏差的診斷工作，這樣才能有效地找到偏差之間的原因。緊接著再按照機械設備內部的一些特定的約束關系和一些第一定律知識，在固定算法的幫助下，就是找到故障源[2]。

和淺知識的故障智能診斷技術比起來，在深知識方法所誕生出來的知識獲取簡便性更加突出，同時在維護上也比較簡單，這對于知識庫的一致性和完整性來說是有保障的。當然這種方式也會存在著一定的缺點，它所需要的搜索空間是比較大的，并且自身在推理方面的過程存在著一定的緩慢性，復雜的程度也比較高，因此這類型的診斷推理方式能夠慢慢地得到機械界的一致認可，并且得到了人們較為廣泛的一些關注。

2.3 復合式

復合式的機械故障智能診斷系統(tǒng)，一般是在開展機械設備故障診斷開始的時候，在淺層推力的幫助下開展初步的故障假設生成工作，然后再利用一些深層的整頓，開展相應的解釋與確認工作。對于二者之間的相互銜接來說，在很多情況之下需要對假設的對象及假設的節(jié)點進行有效的利用，這樣才能夠使相互之間的對應得到有效地保持。如果機械設備的故障假設對象在淺層產(chǎn)生后，那么在深層的推理當中就會建立起一個相對更大網(wǎng)絡連接點，同時進行推理工作的有效開展。在這樣的背景下，人們能夠獲得對推翻故障假設的一些精確的解釋，從而幫助人們更好地對機械設備的故障進行智能方面的診斷。對這類型的智能診斷方法來說，它的存在可以使機械設備在智能診斷的專家系統(tǒng)方面有著比較強大的求解能力，因此故障診斷的高效性也會更加突出[3]。

對機械故障設備的智能診斷工作來說，它需要在一個合理的系統(tǒng)下來進行運行。一般來說這個系統(tǒng)的優(yōu)點體現(xiàn)在對人類思維方式要求的滿足方面，同時在理解性方面也會比較突出，它的知識能夠有效地對機械設備的一些基本原則來進行運用，從而完成解釋工作的開展，并且在這個過程當中他不需要太多的細節(jié)知識進行大量的輸入。從整體上來說，它對個別的事實進行改變，同時也方便相關維修工作和修改工作的開展，能夠對本身的推理過程開展最為合理解釋的同時，使整體的故障診斷效果更加突出，精準性更加明顯。但是從總體到角度上來說，在這些設備當中所使用的故障診斷系統(tǒng)，它也一樣會存在著自身的一些局限性。例如：人們在進行專家性知識庫存建立的時候，就會遇到一定的難度，難以把機械設備的故障進行全方面的收集。此外，有的經(jīng)驗是沒有辦法在描述的過程當中完全利用格式化或者數(shù)字化的方式來進行表達的。有的推理本身的效率比較低下，因此自我適應的能力和主動學習的能力都會呈現(xiàn)出低下的特點。

3 結語

綜上所述，目前在機械設備的故障智能診斷當中，它可以有效地對各種各樣不同的智能技術進行綜合利用，然后形成一個比較強大的，有著混合診斷能力的系統(tǒng)。伴隨著智能化發(fā)展趨勢的不斷推進，在一些機械設備的日常使用中，依然會有一些問題的存在，需要人們通過各種各樣的方式去解決。因此，在今后機械設備故障診斷工作開展的過程當中，需要人們通過比較前沿的科學技術水平進行利用，并且在一些新的方法和思維的幫助之下，從實際當中進行經(jīng)驗的尋找，這種把機械設備故障的診斷，從理論層面的分析，朝著故障診斷處理的方向進行發(fā)展和邁進。

參考文獻

[1]徐廣生.機械設備故障智能診斷技術的現(xiàn)狀分析[J].城市建設理論研究：電子版，2013，（24）：101.

[2]別云成，張斌.機械設備故障監(jiān)測與智能診斷[J].電子技術應用，1999，（11）：42-44.

[3]焦健.機械設備故障智能診斷技術的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].科技尚品，2016，（06）：127.