關(guān)于機(jī)械檢驗(yàn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量與檢測(cè)技術(shù)分析

馬修倫

中國船級(jí)社質(zhì)量認(rèn)證公司青島分公司 山東青島 266000

近年來，隨著機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境逐漸復(fù)雜化，機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障的概率顯著提高，一旦未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的局部故障問題，最終可能導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備潛伏性故障逐漸發(fā)展以致整體性損壞的嚴(yán)重后果。在智能制造的背景下，對(duì)機(jī)械設(shè)備相關(guān)關(guān)鍵部件進(jìn)行檢測(cè)成為一個(gè)值得思考的現(xiàn)實(shí)問題。因此，以下就機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)方法展開分析與探討。

1 檢測(cè)技術(shù)概述

檢測(cè)技術(shù)就是通過化學(xué)或者物理效應(yīng)采用合理的設(shè)備和方法對(duì)生產(chǎn)制造及科學(xué)研究方面的信息進(jìn)行測(cè)量，被廣泛應(yīng)用到機(jī)械制造業(yè)，能夠準(zhǔn)確判斷產(chǎn)品的質(zhì)量和精度。檢測(cè)技術(shù)主要有傳感器、信號(hào)處理系統(tǒng)、轉(zhuǎn)換裝置、顯示和記錄裝置及計(jì)量等設(shè)備支撐檢測(cè)系統(tǒng)，具有較高的靈敏度和分辨率，系統(tǒng)地對(duì)生產(chǎn)制造過程進(jìn)行檢測(cè)及定量分析，確保機(jī)械生產(chǎn)設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行。

2 機(jī)械檢驗(yàn)過程的檢測(cè)技術(shù)

2.1 專家系統(tǒng)

故障檢測(cè)專家系統(tǒng)就是通過人工智能模擬故障檢測(cè)領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)機(jī)械設(shè)備故障問題進(jìn)行分析和處理，從而在不需要專家親自思考的情況下解決復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中較活躍、較成功的領(lǐng)域之一，其起源于20世紀(jì)60年代初，由知識(shí)庫、推理機(jī)和人機(jī)接口等三個(gè)主要部分組成，作為一個(gè)計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，其能夠基于知識(shí)表達(dá)并利用產(chǎn)生式規(guī)則發(fā)揮作用，而且在現(xiàn)有的人工智能語言的支持下，專家系統(tǒng)的表達(dá)也能夠合乎人的心理邏輯，因此更易于人們接受。

2.2 間接測(cè)量裝置

間接檢測(cè)裝置主要目的是指機(jī)械生產(chǎn)中對(duì)其檢測(cè)，是一次不能得到測(cè)量數(shù)據(jù)，確保工件尺寸達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求，需要對(duì)加工機(jī)床進(jìn)行嚴(yán)格選擇和控制，間接完成工件尺寸檢測(cè)，需要基于程序化作業(yè)，避免出現(xiàn)不確定性，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，目的是獲取周期性變化，精確了解工件尺寸參數(shù)。間接檢測(cè)方法主要是多次檢測(cè)工件通過一定的數(shù)學(xué)函數(shù)式計(jì)算得到的工件尺寸，例如需要測(cè)量?jī)汕蝮w的中心距，由于球心位置不能準(zhǔn)確被確定，只有通過分別測(cè)量?jī)汕蝮w的直徑然后求取平均值來計(jì)算中心距，這就需要每一次測(cè)量都需要精準(zhǔn)測(cè)量，以達(dá)到減小誤差[1]。

2.3 人工智能診斷技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是一種典型的數(shù)學(xué)模型。它通過模擬人類大腦的神經(jīng)分布及感應(yīng)，以實(shí)現(xiàn)智能化的機(jī)器決策。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行診斷時(shí)，首先采用原始故障數(shù)據(jù)集對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際故障數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷分析，最終確定故障類型及位置。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以預(yù)測(cè)可能發(fā)生的故障，對(duì)每個(gè)零部件的主要參數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算，使用戶更好地了解到設(shè)備的使用情況，及時(shí)排除機(jī)械設(shè)備可能存在的潛伏性故障，避免出現(xiàn)嚴(yán)重事故。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在容易陷入局部最優(yōu)解的問題，而時(shí)下大熱的深度學(xué)習(xí)則逐漸取代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為智能算法的主流。深度學(xué)習(xí)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來，常見的深度學(xué)習(xí)算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等，這些網(wǎng)絡(luò)也開始被引入到機(jī)械設(shè)備的故障檢測(cè)中，并具有良好的效果。中國研究員在2015年首次基于變速箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)對(duì)故障敏感程度的分析，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變速箱故障識(shí)別方法。通過仿真數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，說明該方法具有較高的可靠性，可用于對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障檢測(cè)。但深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)所學(xué)習(xí)的故障特征以及網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際泛化能力仍有待進(jìn)一步的工程檢驗(yàn)。此外，模糊集故障檢測(cè)系統(tǒng)也是人工智能的技術(shù)類型之一。模糊集理論的“模糊”主要是指事物本身的概念較為模糊，并不指方法具備隨機(jī)性。通過這一理論可以及時(shí)對(duì)故障類型及位置進(jìn)行診斷。模糊控制理論是將經(jīng)典集合理論模糊化，并將語言變量和近似推理引入模糊控制邏輯中。但當(dāng)前模糊集理論在處理復(fù)雜故障問題中的應(yīng)用并不突出，仍然有待進(jìn)一步探索。

3 機(jī)械檢驗(yàn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量提升措施

3.1 不斷提升機(jī)械維修人員的業(yè)務(wù)能力

企業(yè)發(fā)展以最低生產(chǎn)成本，獲取最高經(jīng)濟(jì)效益作為根本任務(wù)與核心目標(biāo)。所以，要想早日實(shí)現(xiàn)企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)就應(yīng)該對(duì)企業(yè)員工進(jìn)行定期培訓(xùn)與考核，從而提升工作人員的綜合素養(yǎng)與專業(yè)水平，以此促進(jìn)企業(yè)的高效發(fā)展。使工作人員了解到掌握專業(yè)知識(shí)的重要性，對(duì)工作人員進(jìn)行培訓(xùn)的具體措施主要分為三種形式。第一，企業(yè)挑選具有一定專業(yè)能力的工作人員進(jìn)行培訓(xùn)，學(xué)習(xí)較為先進(jìn)的工程機(jī)械維修技術(shù)，并將理論知識(shí)應(yīng)用到具體工作中；第二，在采買機(jī)械的環(huán)節(jié)中，設(shè)備供應(yīng)商或是維修廠商會(huì)傳授設(shè)備故障的維修方法，所以在培訓(xùn)過程中，機(jī)械維修人員應(yīng)該抓住學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，提升自身對(duì)機(jī)械故障的判斷與維修能力；第三，通過多元化培訓(xùn)模式提升機(jī)械維修工作人員的技術(shù)與水平，對(duì)于經(jīng)常發(fā)生故障的機(jī)械維修與處理，機(jī)械工程協(xié)會(huì)可以開展專項(xiàng)化的人才培訓(xùn)講座，企業(yè)也可以聘請(qǐng)相關(guān)專家到施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)，從而提升工程機(jī)械維修人員的業(yè)務(wù)能力，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展[2]。

3.2 檢測(cè)范圍擴(kuò)大化

自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的形成為機(jī)械制造行業(yè)帶來了方便，同時(shí)也對(duì)機(jī)械制造過程要求更高，減小生產(chǎn)制造中的誤差，擴(kuò)大檢測(cè)范圍，往往針對(duì)一種尺寸特征會(huì)有多種測(cè)量設(shè)備，一種設(shè)備包含多種尺寸特征的測(cè)量。例如針對(duì)孔徑測(cè)量，傳統(tǒng)的測(cè)量方法可能不能對(duì)微小孔進(jìn)行測(cè)量，但是現(xiàn)在影像儀等新興設(shè)備研制成功，很好解決了微小孔的測(cè)量，甚至可以測(cè)量微米級(jí)的孔徑，進(jìn)一步擴(kuò)大檢測(cè)范圍，也確保檢測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)語

隨著機(jī)械化的不斷發(fā)展，機(jī)械檢測(cè)技術(shù)也隨之不斷提高。確保機(jī)械的安全運(yùn)轉(zhuǎn)是人類日常生活生產(chǎn)的重中之重。在對(duì)機(jī)械進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，要科學(xué)分析故障原因，增加檢測(cè)結(jié)果的可靠性。同時(shí)，加強(qiáng)人工智能檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，最大程度降低機(jī)械故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失。