人工智能在機械設備故障檢測中的應用初探

李 婷,白巖立

（1.榆林職業技術學院，陜西 榆林 719000；2.陜西榆林能源集團橫山煤電有限公司，陜西 榆林 719000）

在現代企業不斷發展的過程中，需要采用那些技術先進、性能完善的機械設備，可為企業帶來更高的效益和更大的生產空間。由于資金的涌入和設備的生產，如果機械設備稍有損壞，就會給企業的生產帶來很大的麻煩。為保證設備的順利運行，并在運行過程中及時發現設備故障，就需要使用人工智能技術來判斷設備，這將大大提高設備的利用率。隨著當前機械設備的不斷發展和進步，人工智能也需要不斷更新，以保證現代機械設備的完整性。

1 人工智能的意義

人工智能的概念，可分成“人工”和“智能”兩部分。“人工”更易于掌握，爭議更少。有時人們需要思考能夠生產多少，或者說有沒有足夠智慧來制造等等。但一般而言，所謂“人工系統”是指人工控制系統。

關于什么是“智能”有很多問題。它涉及其他問題，例如意識，自我，思想，包括思想的無意識等。人類普遍認為，人唯一知道的智慧便是他本身的智慧。但人們對自身的智慧的認識是如此局限，對人體智慧的必要要素的認識是這樣局限，以至于很難定義“人工智能”。因此，對人工智能的研究往往涉及對人類智能本身的研究。動物或其他人工系統的智能的某些方面，往往也被看作是和人工智能有關的研究課題。人工智能正在計算機領域日益受到重視。已廣泛應用于工業機器人、經濟政治決策、控制與仿真等系統。

尼爾森院士把人工智能界定為認知的科學技術——認知是怎樣表達的，并且它是怎樣被獲取和使用的。麻省理工學院的溫斯頓教師說：人工智能正是探究怎樣讓機器做過去只能是人類才能做的智慧工作。以上論述都體現了人工智能的基本思路和內涵。即人工智能主要是通過深入研究人類人體智慧活動的基本規律，建立具備人類相應智慧能力的人工體系，可以探究怎樣讓電子計算機完成人類過去需要運用人體智慧才能勝任的管理工作，也可以探究人類怎樣運用電子計算機軟硬件模擬人體特定智慧活動的基本理論、方法與技能。

2 人工智能在機械故障診斷中的意義

現代企業在經營過程中，使用更精密、自動化程度更高的設備，設備的價值更高。如果出了差錯，就不能正常工作，那么就會影響生產效率，給企業造成很大的損失。如果設備能及時診斷，然后就可以采取及時的方法進行處理，增加設備的使用壽命。

現在，傳統的機械故障診斷最大的問題是機器只能分析簡單的故障，而對于那些復雜而苛刻的技術條件，根本無法檢測到。因此，在使用過程中存在很大的不便，在這一趨勢的引導下，設備故障診斷技術必須日新月異。在故障診斷技術的使用上保證了人工智能技術的使用。它可以及時發現問題，及時預警。目前，以計算機為支撐的人工智能技術已在各行各業得到應用，發展迅速。可以說，人工智能技術涵蓋了很多。與傳統方法相比最大的優點是機械設備故障診斷代替了技術人員，與傳統方法相比最大的優點是機械設備故障診斷代替了技術人員。未來的技術在發展，人工智能技術必將與時俱進，前景無限。

3 常見機械故障和常規診斷方法

3.1 常見故障

傳統機器在運行過程中，難免會出現一些問題。這就要求機械設備不及時檢查診斷，問題及時處理。例如，處理信號的設備可以揭示問題。當信號出現時，技術人員需要及時捕捉，否則隨時可能消失，而處理這些問題需要物理聲波的知識，這對技術人員的要求很高。并且信號可能伴隨著圖形問題，這需要技術人員回憶，這也將分析圖形。設備運行過程中，軸承突然斷裂，轉子脫落，為了解決上述問題，需要檢查節拍端是否有故障。機械設備中最常見的問題之一是齒輪脫落，因此需要定期檢測齒輪并分析情況。

3.2 常規診斷方法

當機械設備出現故障時，需要對機械進行故障處理。通常由專業技術人員處理，也需要專業的儀器設備。當涉及振動和噪聲故障時，可用振動法識別設備的模式和參數，測量沖擊能量和沖擊力。此外，聲學主要用于通過聽聲音來識別設備的運行狀況。當設備出現問題時，它可能會發出與以前不同的聲音。這時候只需要拿出兩個聲音進行對比，就可以判斷出存在的故障問題。這種聲學方法成本較低，但局限性在于應用范圍相對有限，大規模應用檢測到的數據可能不夠準確。在被診斷的機械設備發生重大故障時，可以使用激光障礙物檢測。這種方法使用簡單，操作方便，不需要太多的人力和物力。它可以使用超聲波的方法，也可以及時了解設備故障問題。此外，紅外測量設備還可以通過熱輻射的溫度來診斷故障。這些診斷技術需要大量的人力和物力資源。

4 人工智能在設備故障診斷中的應用范圍

現代企業在經營過程中，使用的設備更精密、自動化程度更高，設備現代化程度更高。設備雖然價值高，但一旦出現問題，就不能正常工作，進而影響生產效率，給企業造成很大損失。如果設備能及時診斷，及時診斷出問題，那么就可以及時采取處理措施，增加設備的使用壽命。所以現在傳統機械故障診斷的最大問題是人工的多樣性無法得到最準確的技術數字。人工智能技術可以用來解決這個問題，還要合理配置資源。計算機程序的簡單操作就可以得到準確的數據，提高了數據的準確性，也便于查找。員工在統計信息時，只需查表即可簡單、直觀地體現。傳統的診斷方法既費時又不準確。因此，運用人工智能技術是很有必要的。

4.1 機械設計與制造

人工智能技術現已廣泛應用于機械領域。例如，機械制造和零件加工都需要完整的圖紙作為參考。機械制造在裝配過程中確保所有零件完好無損，做到完美裝配。此外，這些部件還決定了每個部件的技術參數和尺寸。例如，在ABF智能技術系統中可以直接使用網絡技術來簡化程序。此外，人工智能技術還可以與數控技術相結合，保證設備故障的準確判斷

4.2 機械工程設備故障診斷

一旦機械電子設備出現問題，人工智能技術就可以發揮自己的作用。使用人工智能來計算機械和電子設備的內部結構。一旦內部結構出現問題，可以及時判斷故障。人工智能依賴于現代計算機信息技術對設備的判斷。很大程度上可以有效識別故障，保證故障的正常運行。如果機電一體化設備在工作過程中出現問題，人工智能技術可以提前預警，確保設備正常運行。人工智能技術這種預警和預防系統，可以最大程度減少企業的損失，降低企業的維護成本。

5 人工智能在設備故障診斷中的具體應用

5.1 專家系統在機械故障診斷中的應用

專家系統在醫院很常見，相當于有能力的人檢查。因此，如果將其應用于現代人工智能技術中，可以利用計算機大腦系統模仿人類專家對那些復雜難解的問題進行機械式的排除。專家系統主要由知識庫、能力庫、數據庫和連接庫組成，如圖1所示。知識庫是人腦中有關機械故障的知識庫。能力庫如同專家之手，可去除部分機械設備故障處理，一手除病，簡單靈活。該數據庫相當于一個小型 U 盤，用于存儲有關機械設備故障期間出現的問題的信息。連接庫是連接機械設備和專家來判斷機械故障的問題。一個好的機械故障判斷不僅包括這些，還包括解釋問題程序和知識獲取程序。

圖1 專家系統

解釋問題程序是當用戶不理解問題時。沒有辦法解決的時候，就是使用小程序的時候了。知識獲取小程序用于管理知識庫中的一些知識，它包括人類無法解決的復雜困難的知識。知識獲取程序只需技術人員打開電腦即可隨時隨地學習，極大地方便了用戶，人工智能的集成性好，它可以快速整合普通用戶和專家的優勢，及時將新知識納入知識管理庫。當遇到一些更復雜的問題時，人工智能可以快速篩選出有用的信息，及時解決機械問題。在機械設備制造故障診斷中，專家系統在及時定位系統中可以發揮非常重要的作用。當內部機械出現同樣的問題時，能快速響應處理，有效保證故障的解決。一些專門用于將專家系統應用于機器故障診斷的應用包括：①模仿和實施人類專業知識；②建立和在線更新系統知識庫；③信號過濾、信息搜索和特征提取；④知識庫中的數據管理和信息編碼；⑤使用用戶互動會話等。

5.2 人工神經網絡

人工神經網絡，也稱為神經網絡，如圖2所示。人工智能的概念是生物學家基于人腦提出的。它是模仿人腦神經的結構。在機械故障的診斷中，神經網絡就像人體大腦中的神經元。通過區分機器發出的不同頻率信號。在測試的過程中，突然發現一個尖銳而強大的信號，那么這個信號可能就是故障的連接點。通過連接這個故障點，可以精確定位機械故障。人工神經理論是一種計算機運行系統，人工神經網絡在這個系統中起著最重要的作用。

圖2 人工神經網絡結構

人工神經網絡模仿人腦處理的神經系統，目的是利用網絡對信息進行處理，從而對數據進行處理。網絡中的神經元錯綜復雜，關系網絡也比較緊密。因此，在使用人工神經網絡時可以及時處理故障問題，發揮神經網絡的優勢。在診斷機械設備的過程中，當對神經網絡分析時，它就像人大腦中的百萬個神經元。機械問題可以在幾秒鐘內快速識別，并能夠提供及時的解決方案。還可以及時為用戶處理隱患，省去很多后顧之憂，非常方便實用。

6 結論

由于機械功能的日趨多樣和結構特性的復雜，導致了各種設備故障。如果繼續使用傳統的故障診斷方法，可能無法在第一時間得到有效的解決方案，會浪費大量的人力物力。人工智能技術應用于機械設備。它可以給設備帶來很大的好處，及時、省力地處理各種故障問題。還可以得到設備的生命周期、工人的工作效率，以及各種福利。現代人工智能技術符合未來的發展趨勢，應充分利用這一技術為機械設備帶來效益，推動人工智能技術本身的發展。