鄧華偉

摘要：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械設(shè)備故障檢測效率和準(zhǔn)確性正在不斷提升。對機(jī)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(jī)械設(shè)備的實(shí)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(jī)械設(shè)備;故障檢測

0? 引言

企業(yè)在不斷發(fā)展的過程中，需要采用性能更加完善，精度更高的機(jī)械設(shè)備，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。由于設(shè)備的投入量很大，需要消耗較多的資金，因此一旦設(shè)備出現(xiàn)問題，就會對企業(yè)的效益造成不利影響。設(shè)備在運(yùn)行的過程中會存在各種各樣的故障，為保證設(shè)備正常運(yùn)行，就要及時(shí)對設(shè)備的故障進(jìn)行檢測?？梢圆捎萌斯ぶ悄芗夹g(shù)進(jìn)行故障檢測，可以進(jìn)一步提高檢測的可靠性。隨著機(jī)械設(shè)備不斷更新?lián)Q代，人工智能技術(shù)也需要不斷完善，這樣才能保證各種故障得到更加準(zhǔn)確的檢測。

1? 人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測中的意義

企業(yè)在生產(chǎn)的過程中會應(yīng)用自動(dòng)化和智能化性能更高的設(shè)備，這些設(shè)備大多結(jié)構(gòu)比較精密，設(shè)備之間彼此互為關(guān)聯(lián)，狀況無法正常運(yùn)行，就會影響到生產(chǎn)效率的提升，還會給企業(yè)造成很大的損失。如果及時(shí)對設(shè)備的故障進(jìn)行檢測，就可以及時(shí)分析故障產(chǎn)生的原因，并采取相應(yīng)的解決對策，延長設(shè)備的使用壽命。傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備故障檢測手段存在的問題在于不能對復(fù)雜的故障進(jìn)行檢測，而且檢測的方式比較簡單，在應(yīng)用的過程中會存在很大的局限性，一旦設(shè)備的故障比較多元化，或者有突發(fā)性特征，就不容易對其進(jìn)行準(zhǔn)確及時(shí)的檢測。隨著機(jī)械設(shè)備性能的日益完善，設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)精度越來越高，體積越發(fā)小巧，這就必須要保證設(shè)備故障檢測技術(shù)與時(shí)俱進(jìn)。

在應(yīng)用檢測技術(shù)時(shí)，需要保證這一技術(shù)具有智能化特征，可以在第一時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)故障，同時(shí)還要保證技術(shù)符合設(shè)備日益復(fù)雜的發(fā)展趨勢。以計(jì)算機(jī)和數(shù)字技術(shù)為支持的故障監(jiān)測技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)之中，比較有代表性的就是人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)可以保證機(jī)械設(shè)備的故障得到自動(dòng)化檢測，這樣就可以大大縮短檢測的時(shí)間，降低維修成本，可以保證設(shè)備正常運(yùn)行，對各類問題起到有效的防范效果。由于人工智能技術(shù)在開展設(shè)備檢測時(shí)的方法比較多元化，即使設(shè)備結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，人工智能技術(shù)也可以充分適應(yīng)，并確保故障得到及時(shí)有效的檢測。

2? 機(jī)械設(shè)備故障與常規(guī)檢測方法

2.1 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(shí)對故障進(jìn)行處理。設(shè)備在處理信號時(shí)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(dòng)信號通常會在旋轉(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，并通過精確的計(jì)算對信號的時(shí)頻進(jìn)行分析。在設(shè)備的旋轉(zhuǎn)機(jī)器中也會存在故障，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)對故障進(jìn)行排查。在機(jī)械設(shè)備中齒輪故障也比較常見，這就需要及時(shí)檢查齒輪的振動(dòng)情況，對其噪音進(jìn)行分析。

2.2 常規(guī)檢測方法

在開展設(shè)備故障檢測時(shí)，通常需要由專業(yè)的工作人員負(fù)責(zé)，同時(shí)還要借助相應(yīng)的儀器設(shè)備。涉及到振動(dòng)和噪音故障時(shí)，一般可采用振動(dòng)法對設(shè)備中的模態(tài)和參數(shù)進(jìn)行識別，同時(shí)還要測定沖擊能量與沖擊脈沖。除此之外，還可以采用聲學(xué)法對設(shè)備的故障進(jìn)行檢測，了解設(shè)備的噪音情況，并對與噪音相關(guān)的數(shù)值進(jìn)行及時(shí)記錄。檢查材料中存在的裂紋等缺陷時(shí)，可采用超聲波探傷法，雖然這種方式耗費(fèi)的成本比較低，通常用于檢測平面質(zhì)量缺陷，應(yīng)用范圍比較局限，而且探測的數(shù)據(jù)可能不夠準(zhǔn)確。

在檢測材料中產(chǎn)生的裂紋時(shí)，也可以采用射線探傷法，不過這種方式會耗費(fèi)較多的資金，而且還會對人體產(chǎn)生輻射。超聲探傷法可以對設(shè)備零部件中存在的磨損和腐蝕情況進(jìn)行檢測，這樣就可以了解設(shè)備表面的磨損程度，以及腐蝕的類型。此外，還可以采用紅外測溫儀對溫度進(jìn)行測量，利用熱輻射對故障進(jìn)行診斷。在應(yīng)用這些檢測技術(shù)的過程中，需要大量的人力和物力參與其中。

3? 人工智能在設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用范圍

由于現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備的故障比較多元化，而且機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)比較精密，各環(huán)節(jié)之間彼此互為連接，如果采用傳統(tǒng)的檢測方式，就可能會由于人工操作中的失誤而無法保證各項(xiàng)數(shù)據(jù)得到準(zhǔn)確的記錄。采用人工智能技術(shù)可以保證設(shè)備的故障得到準(zhǔn)確檢測，還可以對各項(xiàng)資源進(jìn)行優(yōu)化配置，只需利用系統(tǒng)程序即可進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，確保數(shù)據(jù)能夠及時(shí)得到記錄，這樣不僅可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，還可以方便進(jìn)行數(shù)據(jù)查找。工作人員在對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，只需查閱圖表即可，而且數(shù)據(jù)將會更加直觀。傳統(tǒng)的故障診斷方式不僅會耗費(fèi)資源，還會影響到檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，應(yīng)用人工智能技術(shù)開展機(jī)械設(shè)備故障檢測很有必要。

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。

3.2 機(jī)械電子工程設(shè)備故障檢測

機(jī)械電子工程設(shè)備一旦有故障，就可以利用人工智能技術(shù)展示出工程的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，這樣就可以對內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，從而及時(shí)找出故障。人工智能技術(shù)中的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠及時(shí)對設(shè)備進(jìn)行判斷，無需過多依賴某一模型，只需進(jìn)行精確監(jiān)測，就可以幫助人們迅速找到故障，確保設(shè)備正常運(yùn)行。在設(shè)備運(yùn)行的過程中會存在突發(fā)故障，采用人工智能技術(shù)就可以及時(shí)進(jìn)行預(yù)警，并保證故障得到及時(shí)修復(fù)。人工智能技術(shù)可以提供相應(yīng)的故障預(yù)防方案和應(yīng)急對策，最大程度減少損失，提高設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性。

4? 人工智能在設(shè)備故障檢測中的具體應(yīng)用

4.1 專家系統(tǒng)

在人工智能技術(shù)中，專家系統(tǒng)是一種比較常見的故障檢測技術(shù)。專家系統(tǒng)主要是對專家的思維和知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，便于解決某一專業(yè)的問題。通常會采用智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)獲取知識管理庫中的知識，系統(tǒng)會結(jié)合這些知識進(jìn)行嚴(yán)格的推理。人工智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫會通過解釋器將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為問題的解釋答案。專家系統(tǒng)中包含的專業(yè)學(xué)科知識比較多，為保證知識得到有效利用，專家系統(tǒng)中的智能化功能可及時(shí)根據(jù)問題對知識庫中的知識進(jìn)行提煉。人工智能可以對專家和工程師的知識迅速整合和學(xué)習(xí)，并將知識納入到知識管理庫之中。此時(shí)，系統(tǒng)會以設(shè)備能夠理解的方式及時(shí)解答問題，再通過人機(jī)交互形成專門的語言。對設(shè)備故障進(jìn)行檢測時(shí)，專家系統(tǒng)中的推理機(jī)制可以充分發(fā)揮作用，在其內(nèi)部機(jī)制中會有類似問題的解決方式，這樣就可以保證故障得到準(zhǔn)確的定位與診斷。

4.2 人工神經(jīng)理論

人工神經(jīng)理論是一種典型的算法數(shù)學(xué)模型，支持其發(fā)揮作用的主要依據(jù)就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)元主要負(fù)責(zé)激活模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目的在于利用這一網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對信息的一系列處理，使數(shù)據(jù)得到高效保存。由于神經(jīng)元比較多，而且彼此之間的關(guān)系非常密切，因此，采用人工神經(jīng)理論就可以確保信息得到及時(shí)吸收，人們可以充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，使其在眾多領(lǐng)域中發(fā)揮作用。對設(shè)備故障進(jìn)行檢測時(shí)，可以采用人工神經(jīng)理論對故障進(jìn)行分析，采用多個(gè)神經(jīng)元與故障相互作用，就可以在一系列反應(yīng)下找到故障的位置。確認(rèn)故障后，用戶就可以及時(shí)了解問題所在。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以對故障進(jìn)行預(yù)測，分析每個(gè)零部件的主要參數(shù)，幫助用戶更好地了解到設(shè)備的使用情況，及時(shí)避免出現(xiàn)故障。

4.3 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(jī)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(shí)對模型進(jìn)行分辨和識別。通過計(jì)算出模糊數(shù)就可以及時(shí)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(shí)將診斷結(jié)果與故障進(jìn)行對比，就可以更好地解決故障?？傊?，模糊集理論的運(yùn)用可以保證設(shè)備得到更加準(zhǔn)確的檢查，由于與之相關(guān)的技術(shù)更加穩(wěn)定，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)也會更加完善。隨著時(shí)代的不斷發(fā)展，模糊集理論將會得到進(jìn)一步改進(jìn)。

5? 結(jié)束語

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(shí)在第一時(shí)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(shí)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(diǎn)和優(yōu)勢，加強(qiáng)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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