人工智能在机械设备故障检测中的应用初探

人工智能在机械设备故障检测中的应用初探

姚 健

身份证号码： 62242419940523****

摘要：受国民经济发展的影响，社会生产力也有了很大提高。根据我国目前机电一体化工程的发展情况，各种现代技术的应用有力地推动了传统领域的改革，将机电一体化工程引入了新型现代机电一体化产业。目前，现代电子技术的广泛应用，使机械电子工程领域逐步走向智能化。尤其是人工智能出现以来，这项技术在机电工程领域获得了非常广阔的发展空间，具有非常重要的现实意义。

关键词：人工智能；机械设备故障检测；应用

引言

人工智能技术与传统制造加工装备的深度融合是当前重要的研究课题。人工智能将新的思维方式、技术方法引入到机械加工装备制造过程之中，不仅能够完成各种复杂计算，还能够为决策提供辅助，自动解决问题，实现个性化产品的设计、定制和精准营销。探讨人工智能技术在机械加工装备技术中的应用路径，较好地实现对机械加工装备的智能化，从而实现感知分析和监控。

1 特点

1.1 人工智能技术

该项技术追求的就是了解“智能”这个词的本质，真正研究出一种能够和人类大脑高度相似的智能型机械设备，并且该设备需要包含图像准确识别、语言识别、语言应对等各种系统。该项技术的实际应用特点主要有以下几个方面：人工智能能够拉近人和人之间的距离，作为一种全新的科学技术，能够为人们之间的沟通提供一定帮助，可以实现不同人之间的有效沟通和交流，促使人类社会进步的同时，也为人工智能的发展和革新创造了机会。该项技术能够促进我国的经济实现稳步增长，将其应用在实际生产和生活中，能够有效扩大内需，实现经济的平稳发展。该技术能够帮助实现我国各个企业的具体经济目标，也就是吸引更多的资金流入到企业中，帮助企业提升自身的经济效益。

1.2 机械电子工程技术

机电工程主要有以下特点：通过该项技术生产出来的产品在体系上相对比较简练。传统的机电产品不仅结构上不够完善，同时产品的体积也受到了一定限制，应用该项技术能够有效改善这一传统生产现状，将传统机电产品的笨重、复杂等外在特征进行合理完善和改革，这对机电产品实现优化、保证产品性能等都有着非常重要的意义。机电工程的设计方案具备非常高的合理性。在电子机械工程、自动化工程的相互融合背景下，设计人员能够通过全方位的考虑，对整体进行设计，完成设计方案，促使机电工程能够实现发展和进步。

2 工程机械故障诊断

2.1 故障诊断的一般过程

根据工程机械故障实际情况，若工程机械设备不能够按照预期指标完成作业，则这种状态可以判定为故障状态。工程机械设备的故障诊断，是指借助一定的工作经验、设备参数、运行参数、运行状态，预测设备的可靠性。从整体上分析设备运行是否存在故障，从局部判定其是否出现故障问题，分析故障原因，精确定位故障位置，判定故障的危险程度及其可能引发的作业事故，预测故障的发展趋势，提出具体、有针对性的故障维修方法。在工程机械发生故障时，机械设备的常见特征与参数会发生明显变化，比如：噪声增加、振动幅度变大、温度过高、降温速度变慢、压力数值发生变化、实际流量与预设流量指标不符等。工程机械设备的故障可能是由于工作环境因素影响，也可能是受到设备自身工作性质的影响。工作人员需要选择最具代表性的故障表现作为信号，对工程机械展开整体检测、局部运行状态监测、数据采集、变化处理等，从而获取直观信息，为之后判定故障、维修手段提供依据，以此维护工程机械的良好运行状态。

2.2 工程机械的常见故障及其分析

结合工程机械设备的构成及其实际情况，其在运行过程中较为常见的故障包括：（1）零部件松脱；工程机械设备运行中，若螺栓加固质量较低，会引起明显的零部件松脱的情况，影响机械的运行稳定性；（2）零部件损坏。工程机械的运行环境较为复杂，外界环境常常处于长时期高温、长时期低温、露天作业等情况，而机械容易受到天气因素的影响，出现锈蚀、烧损，进一步引发工程机械零部件断裂、点蚀、拉伤、烧蚀、变形等。（3）工程机械渗漏；在机械运行过程中，会出现漏油、渗水、漏气的情况；（4）工程机械失调；若机械设备内部各结构之间的间隙不符合标准要求，会出现压力增加、压力不足的情况，引起一系列的失调问题。（5）工程机械零部件功能丧失。在工程机械运行到一定周期之后，会出现性能不灵敏、过热等情况，从而影响设备的运行状态，甚至会引发设备故障事故。结合上述内容可以发现，工程机械设备在长时期运行之后，难免会产生一些故障现象。作为工程机械的维修工作人员，需要具体问题具体分析，根据工程机械故障的表象特征，分析其故障类型，深入发掘故障原因，探究问题根源，从而展开精准有效的工程机械维修，提升工程机械设备故障诊断精确性。在某次工程机械设备出现故障之后，工作人员发现设备存在明显的振动问题，且扬程不断降低、流量明显不足，通过技术诊断与分析之后，得到结论：工程机械的离心泵材料受到腐蚀。之后，工作人员进一步分析其为离心泵内部问题，导致离心泵不吸液，对离心泵进行更换后，恢复了工程机械的运行状态。

3 人工智能在设备故障检测中的具体应用

3.1 人工神经理论

人工神经理论在目前可以看出是一种典型的算法，数学模型支持是非常重要的，能够发挥主要的作用。依据的主要是人工神经网络人工智能方面的技术手段，并且彼此之间的联系是非常紧密的，所以说在现阶段通过对于人工神经理论的有效应用，确保这些信息能够吸收的更加及时。人们对于神经网络的科学合理利用，也能够使得在各个领域当中普及这一网络，在开展故障检测工作的时候，就可以使用人工神经理论，将多个神经元和故障相互作用的原理进行应用和分析，从而找到出现故障的确切位置。

3.2 模糊集理论

所谓的模糊集理论是当前应用的理论思维当中，一种常见的方式也是最为基本的一种方式，相对来看这种方式还是比较复杂的，里面涉及到的学科知识内容比较多，但是也比较模糊。里面有逻辑学和模糊数学这两种比较重要的学科。除此以外，还有一些其他方面的学科，并且这些学科之间的联系还非常紧密，但是同样具备模糊的特点。在这一理论当中，不同的学科需要以集合的方式存在共同进行应用，因此就将多个学科的联合叫做模糊及这一理论的随机性不是很强，主要指的是事物本身存在的概念，相对来说比较模糊，可以分辨模型，计算出模糊数据，从而获得相关的知识。利用这种方式对故障设备进行检测，可以及时的对比检测的结果以及出现的故障，更好的解决故障问题。

4 结语

设备作为企业生产重要组成部分，设备的正常运转是保证企业完成生产任务的根本条件。怎样减少设备故障的发生，为企业安全生产保驾护航，是企业设备管理中的核心问题。设备的运行中存在人为、环境等因素造成异常停机，对企业造成财产损失，因此要通过先进的设备管理方法，来减少设备故障的发生。

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