人工智能在机械制造设备故障诊断与维修中的应用

人工智能在机械制造设备故障诊断与维修中的应用

史良峰

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摘要：随着科技的飞速发展，智能化技术逐渐渗透到各行各业，其中人工智能在机械设备的故障检测与保养领域的应用尤为广泛。在常规的机械故障排查流程中，往往需要依靠技术人员的专业技能和经验判断，但这种方法存在效率低下和准确度不高的问题。在复杂的技术领域内，人工智能技术如深度学习和神经网络，能够对大量的故障数据进行整合和分析，自动识别出机械故障的模式和特征。这种智能检测技术不仅提升了检测的准确性，还能在问题发生前进行预警，有效降低设备故障带来的损失。本项研究聚焦于探讨人工智能在机械制造设备故障诊断与维修中的应用，分析其带来的具体效益。

关键词：人工智能；机械制造；设备故障；诊断；维修；应用

1机械制造设备故障诊断中的人工智能应用

1.1 故障诊断的现状与挑战

随着机械设备部件构造的日益繁杂，其维修作业亦趋向精细，各个环节间的相互关联变得更加紧密。故障检测技术已经从传统的依靠经验判断转变为现在依托数据分析与人工智能的高级方法。目前，各类设备普遍配备了先进的传感器和互联网技术，能够实时采集大量信息。利用大数据分析、云计算、机器学习和深度学习等人工智能工具，对这些设备生成的数据进行深入分析。如何高效且准确地处理和分析这些海量的数据，并提取出关键信息，成为当前的一大挑战。在高温、高压、嘈杂等极端环境下，保证故障检测系统的稳定性和准确性，也成为技术发展过程中的一项难题。

1.2 人工智能在故障诊断中的优势

通过尖端的学习算法，智能系统能够从庞大的数据海洋中独立挖掘核心特征，并洞察出与故障相关的内在模式。这种创新技术使得机器智能在处理错综复杂的故障诊断任务时，比传统方法更加精准和高效。智能机器能够实现对故障的预先预警，实时监控和评估机器运行数据。智能系统能够在问题发生前捕捉到异常信号，迅速发出警报，从而避免机械故障或生产中断。此外，人工智能还表现出惊人的适应性。面对制造环境及其操作状态的持续变化，人工智能算法能够通过持续学习和优化来适应这些变化。这使智能系统在机械故障检测方面的准确性和稳定性不断提升，更好地满足工业生产的需求。

1.3 基于人工智能的故障诊断方法

1 信息搜集与净化处理。搜集信息并净化数据，涉及剔除异常数据、干扰信号和重复信息，实现信息规范化，确保数据值域在特定范围内，如0至1。此外，还需对信息进行切割，将长时间序列数据分割成更短的分析片段。例如，在处理汽轮机振动数据时，先对原始信号进行滤波，去除高频噪声，再进行数据标准化，消除单位对分析结果的影响。2 故障特征提取与识别。在提取故障特征之前，对原始数据进行了必要的预处理。分析振动数据时，关注平均值、离散度、极值等统计参数，以初步判断机械运行状态。在汽轮机失衡时，其振动数据的平均值和离散度会剧烈波动。将不稳定数据从时间序列转换为频率域，有助于深入揭示故障本质。傅里叶变换在频谱分析中广泛应用，可将时间域信号分解为不同频率的成分。在汽轮机故障检测中，特定振荡频率与特定故障模式相关。3 故障诊断模型构建与优化。为确保汽轮机稳定运行，本文详细介绍了发电站汽轮机故障检测模型的构建和改进方法，并辅以实际数据进行验证。收集了发电站汽轮机过去三年的运行数据，包括振动、温度、应力等多种指标，数据量约为10 TB。在模型构建初期，对数据进行预处理。

2基于人工智能的设备维修决策系统设计与实现

2.1 远程故障诊断与支持

远程故障检测系统涉及多个核心组成部分，包括数据获取模块、数据传输模块、数据分析与决策模块以及用户交流模块。数据获取模块的主要任务是实时捕获汽轮机的运行数据，包括但不限于振动、温度和压力等信息；数据传输模块负责将这些捕获的数据即时发送至监控中心；数据分析与决策模块则对这些数据进行深入处理和分析，以评估汽轮机的运行状态，并快速识别出潜在的故障，进而输出诊断报告；用户交流模块的功能是向用户展示诊断结果，并提供必要的操作指南。数据采集部分利用振动传感器来收集汽轮机的振动信息，同时通过温度传感器来获取汽轮机的温度信息。监控中心在接收到数据后，会对振动信息进行频谱分析，以判断汽轮机是否出现轴承磨损或失衡等故障。监控中心将故障诊断结果通过用户交互界面反馈给用户，并给出相应的处理建议。例如，如果诊断结果表明汽轮机轴承存在磨损问题，系统将建议更换轴承或执行润滑操作。

2.2维修方案优化与建议

针对传统恒定速率给水方式，在系统承载较轻的情况下，常伴随着不必要的节流能耗。为此，提出调整滑动水泵的性能曲线或变更其转速的策略，旨在降低对调节阀的过度依赖，从而减轻节流造成的损失。比如，可以引入双泵给水系统，其中一泵负责变频运行，另一泵则作为固定频率的备用。这种策略能在设备出现故障时快速启用备用泵，确保运行的连续性和稳定性，同时促进能源的高效使用。设备维护方面，需执行预防性的保养程序和结构优化，定期检查汽轮机可能存在的问题，快速定位故障和风险类型，并制定相应的解决措施。在汽轮机启动前，应仔细检查各个分支系统和设备，特别是对高压设备要给予重点检查。定期对高压输送管道进行彻底清洗，目的是提升热传导效率，降低能源损耗。

2.3人工智能提升设备维修效率的实际效果

本次讨论聚焦于汽轮机的维护与性能提升研究，核心目标是对该设备进行深入保养和性能升级探讨。作为工业领域广泛应用的能源转换核心，汽轮机的运行效率和持久性对工业生产流程有着显著影响。在试验正式开展前，对汽轮机进行了全面的状况监测和检查，确保其处于标准工作状态，不存在任何已知的故障或性能问题。试验前收集了汽轮机在不同时期的运行数据，包括温度、压力、振动等关键参数，以便与试验数据进行对比分析。开发了一套基于人工智能技术的故障诊断与维修决策支持系统，其特点是处理高度不确定性问题。该系统能够分析蒸汽透平的实时运行数据，预测潜在故障，并提供维护建议。在试验过程中，保持汽轮机工作环境的稳定性，避免外部因素对试验结果的干扰。试验启动前，制定了一份详尽的安全计划，以确保试验过程中人员和设备的安全。

结论

机械维护领域深受人工智能技术的青睐，而在机械的构思与生产过程中，蓝图始终是不可或缺的基准。为实现这一目标，研究者们采纳了深度学习技术，通过这套智能系统的运用，人工智能在检测和修复机器故障方面发挥了关键作用，显著提升了故障诊断的准确性和维护工作的效率，为满足企业对工业化的迫切需求提供了坚实的保障。

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