作者：嚴(yán)海龍
摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)械設(shè)備故障檢測中也應(yīng)用了越來越多的新技術(shù)。機(jī)械設(shè)備的各部件耦合也越來越緊密，如果某一設(shè)備出現(xiàn)問題，很有可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)無法有效運(yùn)轉(zhuǎn)，因此需要加強(qiáng)機(jī)械設(shè)備的故障檢測。傳統(tǒng)檢測方式依然通過人工手段進(jìn)行，無法符合當(dāng)前現(xiàn)代化機(jī)械設(shè)備應(yīng)用的需求，因此需要采取更先進(jìn)的方式，有機(jī)地將人工智能技術(shù)與機(jī)械設(shè)備故障檢測相結(jié)合，可以大幅度提升機(jī)械設(shè)備故障檢測的效率，對(duì)保證工業(yè)企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展具有很大的幫助。本文具體分析研究人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)械設(shè)備；故障檢測；應(yīng)用初探
1引言
自從上世紀(jì)50年代第1臺(tái)通用計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人們進(jìn)入了信息時(shí)代，在生產(chǎn)方式方面產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍。在進(jìn)入21世紀(jì)之后，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國的改革開放進(jìn)一步深入，在發(fā)展過程中，計(jì)算機(jī)技術(shù)水平進(jìn)一步提高，開始應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，取得了令人矚目的成就，各行各業(yè)也逐步開始進(jìn)行創(chuàng)新。許多行業(yè)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的融合使其生產(chǎn)效率大幅度提高，工業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)過程中的支柱行業(yè)，有機(jī)的融入人工智能技術(shù)可以大幅度提升工業(yè)的發(fā)展水平，尤其是在機(jī)械設(shè)備故障檢測方面，融入人工智能技術(shù)后可以大幅度提升檢測效率。
2人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用重要性分析
傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)備故障檢測工作更多是依賴人工操作完成，如主要通過結(jié)合操作人員過往故障檢測經(jīng)驗(yàn)或者依賴于某些機(jī)械設(shè)備，對(duì)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部質(zhì)量情況進(jìn)行探測分析。根據(jù)分析反饋結(jié)果判斷故障問題表現(xiàn)及成因，采取針對(duì)性策略方法加以排除。然而這種人工操作方式在檢測效率以及質(zhì)量方面表現(xiàn)不佳，且人工操作容易受到主觀經(jīng)驗(yàn)判斷以及人工操作的影響而出現(xiàn)偏差現(xiàn)象，可能無法完全排除故障隱患[1]。
而將人工智能應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障檢測領(lǐng)域當(dāng)中，不僅可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備故障問題的自動(dòng)化檢測分析，同時(shí)也可以針對(duì)設(shè)備故障問題進(jìn)行精準(zhǔn)定位與排查分析，并利用人工智能專家系統(tǒng)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)對(duì)故障問題的排查管理以及預(yù)防。最重要的是，基于人工智能的機(jī)械設(shè)備故障檢測系統(tǒng)可以自動(dòng)化記錄故障數(shù)據(jù)，以方便后續(xù)檢測維修使用。由此不難看出，將人工智能應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障檢測領(lǐng)域中可以有效提高機(jī)械設(shè)備故障檢測效率以及質(zhì)量，同時(shí)，也可以加強(qiáng)對(duì)故障問題的預(yù)防管理，一舉兩得。
3人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測中的具體應(yīng)用
3.1進(jìn)行機(jī)械設(shè)備故障的智能化檢測
在進(jìn)行機(jī)械工程項(xiàng)目智能化發(fā)展階段，應(yīng)注意加強(qiáng)機(jī)械設(shè)備故障智能化檢測技術(shù)的優(yōu)化升級(jí)。只有設(shè)備故障檢測速度和檢測質(zhì)量得到了提升，才能夠及時(shí)有效地排除設(shè)備的安全風(fēng)險(xiǎn)，保證企業(yè)整個(gè)自動(dòng)化機(jī)械設(shè)備安全穩(wěn)定地運(yùn)行。在人工智能故障檢測技術(shù)的應(yīng)用過程中，主要是利用專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、模糊集理論對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行檢測、診斷和處理。
在使用專家系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)備故障檢測時(shí)，需要對(duì)人工智能故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練，使其能夠有效地獲取機(jī)械設(shè)備相應(yīng)的信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以保證設(shè)備故障檢測能夠更加精準(zhǔn)。
在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)備故障檢測時(shí)，是參照人類大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)方式，讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)按照神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖譜進(jìn)行工作和學(xué)習(xí)。然后通過建立復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備故障檢測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，對(duì)機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行快速檢測，并定位其故障所在位置，以實(shí)現(xiàn)檢測的高效與科學(xué)。在機(jī)械工程人工智能化發(fā)展的過程中，應(yīng)根據(jù)設(shè)備運(yùn)行過程中的需要做好技術(shù)的研究和開發(fā)工作。只有這樣，才能促進(jìn)機(jī)械工程人工智能化的進(jìn)一步發(fā)展。
在設(shè)備檢測過程中會(huì)存在不確定性和不完整性情況，因此需要采取有效的檢測方法來解決故障檢測的這些特性，而模糊集理論正是解決這些特性的有效方法。模糊集理論能夠?qū)Χ嘀颠壿嬤M(jìn)行擴(kuò)展，解決傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法無法解決的問題。因此它可以對(duì)設(shè)備的測試信息進(jìn)行模糊融合，以模擬設(shè)備電路故障檢測。模糊集理論最大的優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)⒌玫降臋z測診斷結(jié)果融合起來，確定設(shè)備最終的故障檢測結(jié)果。通過一系列模擬實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，模糊集理論檢測方法能夠更好地提高設(shè)備故障檢測的準(zhǔn)確性。
3.2將人工智能應(yīng)用于產(chǎn)線工序環(huán)節(jié)當(dāng)中
在產(chǎn)線上所使用的巡檢機(jī)器人，能夠通過各種傳感器的使用對(duì)產(chǎn)線各工序環(huán)節(jié)進(jìn)行全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控。這樣就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備故障以及生產(chǎn)環(huán)境中存在的不安全因素，并在問題發(fā)生的第一時(shí)間內(nèi)進(jìn)行有效預(yù)警，從而有效降低設(shè)備故障發(fā)生的概率。當(dāng)人工智能對(duì)設(shè)備故障檢測不及時(shí)、問題識(shí)別不夠精準(zhǔn)時(shí)，就需要研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過專家系統(tǒng)、模式辨識(shí)以及深入學(xué)習(xí)等科技，強(qiáng)化人工智能巡檢機(jī)器人對(duì)危險(xiǎn)因素的實(shí)時(shí)監(jiān)控與精準(zhǔn)識(shí)別。為了提高巡檢機(jī)器人的辨識(shí)能力，可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入學(xué)習(xí)算法，對(duì)設(shè)備進(jìn)行建模訓(xùn)練，以提高巡檢機(jī)器人的辨識(shí)能力，確保機(jī)械設(shè)備的安全與穩(wěn)定。
3.3用于產(chǎn)品的人工智能化
在機(jī)械工程智能化不斷發(fā)展的情況下，考慮到客戶的消費(fèi)情況，最終會(huì)向產(chǎn)品人工智能化發(fā)展。在人們對(duì)人工智能機(jī)器人的研發(fā)過程中，從最初為了幫助客戶解決工作中的各種問題，再向逐漸具有休閑娛樂和養(yǎng)生等功能方面發(fā)展，使機(jī)器人能夠提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。在對(duì)機(jī)械工程智能技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)的過程中，需要根據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)以及客戶的需求，確定機(jī)械工程智能化優(yōu)化的方向與深度。然后通過大數(shù)據(jù)技術(shù)、生物傳感技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)深入學(xué)習(xí)技術(shù)、自學(xué)系統(tǒng)等信息化科技的有效運(yùn)用，促進(jìn)機(jī)械工程人工智能化技術(shù)的提升。使產(chǎn)品的自動(dòng)化和智能化水平更高，能夠根據(jù)客戶需求完成某項(xiàng)操作，幫助客戶解決工作和生活中的各種問題。
3.4自動(dòng)化的故障識(shí)別診斷技術(shù)
判斷與識(shí)別電氣運(yùn)行故障屬于非常關(guān)鍵的電氣系統(tǒng)安全控制環(huán)節(jié)，技術(shù)人員目前可以在識(shí)別診斷電氣故障的全過程中運(yùn)用自動(dòng)化方法，旨在充分確保電氣安全運(yùn)行。技術(shù)人員在識(shí)別電氣故障時(shí)，基本思路宗旨就是要保證準(zhǔn)確性，同時(shí)還要體現(xiàn)實(shí)時(shí)性的電氣故障識(shí)別。對(duì)于診斷各種復(fù)雜的電氣故障而言，智能化軟件可以模擬人工診斷操作方法，并且還能達(dá)到預(yù)防電氣診斷誤差的目標(biāo)。智能化的企業(yè)軟件系統(tǒng)可以直接連接于電氣基礎(chǔ)設(shè)備，增加電氣故障的診斷識(shí)別準(zhǔn)確程度。
4結(jié)語
總之，通過采用人工智能技術(shù)手段，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)檢測手段的耗時(shí)耗力等問題，還能夠提高檢測效率與檢測質(zhì)量，其中故障樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)等技術(shù)的應(yīng)用效果較好，可以有效的應(yīng)對(duì)一些構(gòu)造復(fù)雜、體型較大的機(jī)械設(shè)備的故障檢測，在未來隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，廣大技術(shù)人員應(yīng)該加強(qiáng)研發(fā)，不斷拓展其應(yīng)用范圍與應(yīng)用方式，促使人工智能與機(jī)械設(shè)備故障檢測更加有效的結(jié)合。
?TPM,點(diǎn)檢,班組建設(shè),管理能力咨詢培訓(xùn)@左明軍老師.微信：13808969873
關(guān)聯(lián)文章
精彩導(dǎo)讀
熱門文章
最新標(biāo)簽