亢婉君
(南京技師學(xué)院,江蘇 南京 210000)
目前我們所處于的時代就是一個數(shù)據(jù)信息化的時代,大量信息的產(chǎn)生,也標(biāo)志著我們的生活逐漸智能化與信息化。大數(shù)據(jù)從字面含義理解來講,就是大量的數(shù)據(jù)內(nèi)容,并且社會不斷進(jìn)步,所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)只會增加不會減少,這樣則需要我們以多種方式來運(yùn)行與處理這些數(shù)據(jù),得到關(guān)鍵信息,為我們的生活和生產(chǎn)發(fā)展提供最為有效的措施。大數(shù)據(jù)具備的特點(diǎn)為數(shù)據(jù)量豐富,且規(guī)模十分宏大,數(shù)據(jù)處理的速度極快,且可將不同類的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和合并。另外在大數(shù)據(jù)技術(shù)所處理的數(shù)據(jù)中,所有數(shù)據(jù)信息都十分真實(shí),由此也必須要不斷更新其中的各項(xiàng)智能技術(shù),以此來提升大數(shù)據(jù)時代技術(shù)的應(yīng)用價值。
在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展背景下,人工智能作為一種新型技術(shù),目前在社會發(fā)展的各個領(lǐng)域中都得到了極為廣泛的應(yīng)用。從本質(zhì)上分析,人工智能是基于人類智能模擬而建立的一種形式,代替人類做出一些復(fù)雜工作的智能工具。在現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展過程中,最大的問題在于對人類大腦的模擬方面。主要是因?yàn)槿祟惔竽X具有精密與復(fù)雜的特點(diǎn),早期模擬很難實(shí)現(xiàn)良好的效果。但是在科技不斷發(fā)展的進(jìn)程中,這種模擬逐漸成為可能?,F(xiàn)代人工智能技術(shù)嵌入仿真環(huán)境,能夠極大程度地減少人力消耗,并且提升仿真精度和自動化程度。
將人工智能應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中,可以促使計(jì)算機(jī)能夠快速傳輸和運(yùn)行龐大的復(fù)雜信息系統(tǒng),這樣不僅可以提升整個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的靈活性與運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,同時也可對不同的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行科學(xué)處理,提升網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行水平與質(zhì)量。
隨著社會經(jīng)濟(jì)與技術(shù)水平的不斷提升,人們生產(chǎn)與生活過程中對于計(jì)算機(jī)的需求也在不斷智能化,導(dǎo)致計(jì)算機(jī)水平也需要不斷提升,充分發(fā)揮出其信息快速處理的作用[1]。根據(jù)目前人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用效果與價值分析,可以使整體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的水平全面上升,并且計(jì)算機(jī)本身也可高效且有效處理各類模糊信息數(shù)據(jù)。人工智能可重置計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)層次,劃分各個模塊內(nèi)容,促進(jìn)其管理內(nèi)容的改善與提升。
工業(yè)是人類發(fā)展的重要基礎(chǔ),而工業(yè)生產(chǎn)的自動化程度也代表著其發(fā)展的速度與質(zhì)量全面提升?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用與發(fā)展,其能夠代替人類實(shí)現(xiàn)十分復(fù)雜的工作內(nèi)容,因此該技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中有著明顯的優(yōu)勢,且在電氣自動化領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù)期間,其能夠促使整個生產(chǎn)流程和過程更加順暢,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工作的優(yōu)化與自動化目標(biāo)。并且基于人工智能的應(yīng)用,能夠?yàn)楣I(yè)企業(yè)節(jié)約大量的人力成本,提升生產(chǎn)效率,以此來進(jìn)一步提升電氣自動化的發(fā)展,對整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化發(fā)揮著巨大的作用。在具體應(yīng)用中,其可實(shí)現(xiàn)以下幾種功能。
1)可實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)采集與處理功能。人工智能能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理進(jìn)行自動化控制,也為工業(yè)生產(chǎn)提供足夠的操作數(shù)據(jù)支撐,提升整體的電氣自動化控制效率[2]。
2)可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)視及報警功能。通過人工智能控制能夠?qū)φ麄€系統(tǒng)運(yùn)行的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,并且能夠智能監(jiān)視電氣設(shè)備的開關(guān)量,具備電氣故障報警和實(shí)施記錄等相關(guān)功能,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)視功能,實(shí)現(xiàn)故障的預(yù)處理。
3)可實(shí)現(xiàn)操作的控制功能。目前基于人工智能技術(shù)的電氣自動化控制,能夠結(jié)合簡單的鍵鼠操縱實(shí)現(xiàn)以往較為復(fù)雜的電氣控制系統(tǒng)的體積操作,在這種情況下可提升對于電氣設(shè)備控制的效率,提升工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率。
4)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的錄波功能?;谌斯ぶ悄艿淖詣踊刂疲軌?qū)崿F(xiàn)故障錄波功能,也就是模擬設(shè)備發(fā)生的故障錄波,記錄其具體的順序,對波形進(jìn)行捕捉,進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)故障錄波的自動化效果,提升電氣設(shè)備的智能化特征,提升設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性。設(shè)備的操作人員需要具備專業(yè)且豐富的專業(yè)知識與良好的職業(yè)素質(zhì),并且電氣設(shè)備的復(fù)雜性決定其操作必須有效,且有著較低的容錯率,保障整體設(shè)備運(yùn)行的安全與質(zhì)量。
本熱模段壓力機(jī)在生產(chǎn)期間,常見的對于生產(chǎn)影響較為嚴(yán)重包含悶車、滑塊停在死點(diǎn)以外的位置、主電機(jī)電流過高、壓力機(jī)連沖等故障形式。而對這些故障的產(chǎn)生而言,造成這些故障的原因相對較多,以悶車故障的發(fā)生為例,此時如果存在過低的封閉高度,鍛件體積是固定,這樣在滑塊被打下來時,很容易壓機(jī)過載之后造成悶車故障。同時造成悶車故障的原因也包含如毛坯的尺寸較大、鍛件溫度過低等。
本文基于上述故障的分析和長期累積的工業(yè)經(jīng)驗(yàn),制定一套對于熱模段壓力機(jī)的故障診斷方法,明確其故障的具體原因,利用所掌握的信息來以人工智能化操作奠定重要的信息基礎(chǔ),也為構(gòu)建熱模段壓力機(jī)故障診斷系統(tǒng)奠定重要的理論基礎(chǔ)[3]。
根據(jù)案例分析和相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)則分析,本文所設(shè)計(jì)的故障判斷方法和方案如圖1所示。
一般如果要發(fā)生故障,那么其會存在一定的征兆,因此可根據(jù)故障征兆的現(xiàn)象來診斷其具體的故障形式。隨后在知識庫中找尋能夠?qū)Φ讓邮录M(jìn)行匹配和推理的規(guī)則來進(jìn)行處理,得到故障發(fā)生的信息和解決的指導(dǎo)方案。如果所選擇的防范與實(shí)際故障相似度不高,那么需要重新進(jìn)行修改,修改案例號后將其存入到案例庫中。
本文采取正反混合推理的方法在故障樹中找尋相關(guān)匹配的原則,結(jié)合故障現(xiàn)象實(shí)施反向推理之后,達(dá)到底層事件時再利用正向推理辦法來嚴(yán)重故障源的位置與準(zhǔn)確性。
以滑塊停在死點(diǎn)外和軸瓦溫升過高為故障案例建立故障樹,具體如圖2所示。
其中,方塊表示結(jié)果事件,多邊形表示或關(guān)系,橢圓表示基本事件。且知識庫的規(guī)則,以IF P THEN Q等表示,這其中P表示可用條件,而Q則表示可用條件滿足時所執(zhí)行的操作,或者是得出的結(jié)論,隨后需加入一些對故障檢測進(jìn)行描述的現(xiàn)象、故障發(fā)生的數(shù)量以及故障處理的方案內(nèi)容等。
在分析生產(chǎn)過程中的故障內(nèi)容,以不好確定的故障或者是不夠明顯的故障為例,隨后將故障引發(fā)的原因與狀態(tài)組成案例組特征,其也是故障案例的狀態(tài)和特征權(quán)值,其表示為:CASE={G,S,W,C,M},其中G表示案例中所屬的種類,和案例的狀態(tài)特征和案例號有關(guān);S={S1,S2,…,Sn}是故障特征的有限非空集合;W={W1,W2,…,Wn},0≤W1≤1,則表示為專家確定和大量操作經(jīng)驗(yàn)所確定的特征參數(shù)權(quán)重值。這里C表示故障產(chǎn)生的原因,M表示故障解決的建議和意見。
某舊案例是離合器打滑,故障的特征所給出的是內(nèi)部沒有進(jìn)油,行程調(diào)整值故障的原因?yàn)樾纬烧{(diào)整不當(dāng),解決的方案是調(diào)整彈簧壓縮量。而新案例為制動器打滑,內(nèi)部沒有進(jìn)油,行程調(diào)整值和離合器打滑的案例行程調(diào)整值與其相近,那么就可以推斷出制動器打滑的原因是因?yàn)樾谐陶{(diào)整不當(dāng)所導(dǎo)致的。隨后更新案例的故障原因和解決方案,填寫新的案例號保存在案例庫中,用于下一次案例的推理和研究。
在人工智能的幫助下,工業(yè)生產(chǎn)與故障分析得到快速解決,并且在對工業(yè)設(shè)備故障分析期間,能夠給予合理的規(guī)則與案例推理過程,提升故障解決的效率和速度,進(jìn)而也為工業(yè)生產(chǎn)的效率提升提供重要的技術(shù)支撐。在現(xiàn)有的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)下,使用人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用,也可有效降低人力成本和后續(xù)設(shè)備的維修成本,對于工業(yè)產(chǎn)業(yè)的智能與自動化發(fā)展有著十分重要的意義。