人工智能在机械设备故障检测中的应用初探

李 婷,白岩立

（1.榆林职业技术学院，陕西 榆林 719000；2.陕西榆林能源集团横山煤电有限公司，陕西 榆林 719000）

在现代企业不断发展的过程中，需要采用那些技术先进、性能完善的机械设备，可为企业带来更高的效益和更大的生产空间。由于资金的涌入和设备的生产，如果机械设备稍有损坏，就会给企业的生产带来很大的麻烦。为保证设备的顺利运行，并在运行过程中及时发现设备故障，就需要使用人工智能技术来判断设备，这将大大提高设备的利用率。随着当前机械设备的不断发展和进步，人工智能也需要不断更新，以保证现代机械设备的完整性。

1 人工智能的意义

人工智能的概念，可分成“人工”和“智能”两部分。“人工”更易于掌握，争议更少。有时人们需要思考能够生产多少，或者说有没有足够智慧来制造等等。但一般而言，所谓“人工系统”是指人工控制系统。

关于什么是“智能”有很多问题。它涉及其他问题，例如意识，自我，思想，包括思想的无意识等。人类普遍认为，人唯一知道的智慧便是他本身的智慧。但人们对自身的智慧的认识是如此局限，对人体智慧的必要要素的认识是这样局限，以至于很难定义“人工智能”。因此，对人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。动物或其他人工系统的智能的某些方面，往往也被看作是和人工智能有关的研究课题。人工智能正在计算机领域日益受到重视。已广泛应用于工业机器人、经济政治决策、控制与仿真等系统。

尼尔森院士把人工智能界定为认知的科学技术——认知是怎样表达的，并且它是怎样被获取和使用的。麻省理工学院的温斯顿教师说：人工智能正是探究怎样让机器做过去只能是人类才能做的智慧工作。以上论述都体现了人工智能的基本思路和内涵。即人工智能主要是通过深入研究人类人体智慧活动的基本规律，建立具备人类相应智慧能力的人工体系，可以探究怎样让电子计算机完成人类过去需要运用人体智慧才能胜任的管理工作，也可以探究人类怎样运用电子计算机软硬件模拟人体特定智慧活动的基本理论、方法与技能。

2 人工智能在机械故障诊断中的意义

现代企业在经营过程中，使用更精密、自动化程度更高的设备，设备的价值更高。如果出了差错，就不能正常工作，那么就会影响生产效率，给企业造成很大的损失。如果设备能及时诊断，然后就可以采取及时的方法进行处理，增加设备的使用寿命。

现在，传统的机械故障诊断最大的问题是机器只能分析简单的故障，而对于那些复杂而苛刻的技术条件，根本无法检测到。因此，在使用过程中存在很大的不便，在这一趋势的引导下，设备故障诊断技术必须日新月异。在故障诊断技术的使用上保证了人工智能技术的使用。它可以及时发现问题，及时预警。目前，以计算机为支撑的人工智能技术已在各行各业得到应用，发展迅速。可以说，人工智能技术涵盖了很多。与传统方法相比最大的优点是机械设备故障诊断代替了技术人员，与传统方法相比最大的优点是机械设备故障诊断代替了技术人员。未来的技术在发展，人工智能技术必将与时俱进，前景无限。

3 常见机械故障和常规诊断方法

3.1 常见故障

传统机器在运行过程中，难免会出现一些问题。这就要求机械设备不及时检查诊断，问题及时处理。例如，处理信号的设备可以揭示问题。当信号出现时，技术人员需要及时捕捉，否则随时可能消失，而处理这些问题需要物理声波的知识，这对技术人员的要求很高。并且信号可能伴随着图形问题，这需要技术人员回忆，这也将分析图形。设备运行过程中，轴承突然断裂，转子脱落，为了解决上述问题，需要检查节拍端是否有故障。机械设备中最常见的问题之一是齿轮脱落，因此需要定期检测齿轮并分析情况。

3.2 常规诊断方法

当机械设备出现故障时，需要对机械进行故障处理。通常由专业技术人员处理，也需要专业的仪器设备。当涉及振动和噪声故障时，可用振动法识别设备的模式和参数，测量冲击能量和冲击力。此外，声学主要用于通过听声音来识别设备的运行状况。当设备出现问题时，它可能会发出与以前不同的声音。这时候只需要拿出两个声音进行对比，就可以判断出存在的故障问题。这种声学方法成本较低，但局限性在于应用范围相对有限，大规模应用检测到的数据可能不够准确。在被诊断的机械设备发生重大故障时，可以使用激光障碍物检测。这种方法使用简单，操作方便，不需要太多的人力和物力。它可以使用超声波的方法，也可以及时了解设备故障问题。此外，红外测量设备还可以通过热辐射的温度来诊断故障。这些诊断技术需要大量的人力和物力资源。

4 人工智能在设备故障诊断中的应用范围

现代企业在经营过程中，使用的设备更精密、自动化程度更高，设备现代化程度更高。设备虽然价值高，但一旦出现问题，就不能正常工作，进而影响生产效率，给企业造成很大损失。如果设备能及时诊断，及时诊断出问题，那么就可以及时采取处理措施，增加设备的使用寿命。所以现在传统机械故障诊断的最大问题是人工的多样性无法得到最准确的技术数字。人工智能技术可以用来解决这个问题，还要合理配置资源。计算机程序的简单操作就可以得到准确的数据，提高了数据的准确性，也便于查找。员工在统计信息时，只需查表即可简单、直观地体现。传统的诊断方法既费时又不准确。因此，运用人工智能技术是很有必要的。

4.1 机械设计与制造

人工智能技术现已广泛应用于机械领域。例如，机械制造和零件加工都需要完整的图纸作为参考。机械制造在装配过程中确保所有零件完好无损，做到完美装配。此外，这些部件还决定了每个部件的技术参数和尺寸。例如，在ABF智能技术系统中可以直接使用网络技术来简化程序。此外，人工智能技术还可以与数控技术相结合，保证设备故障的准确判断

4.2 机械工程设备故障诊断

一旦机械电子设备出现问题，人工智能技术就可以发挥自己的作用。使用人工智能来计算机械和电子设备的内部结构。一旦内部结构出现问题，可以及时判断故障。人工智能依赖于现代计算机信息技术对设备的判断。很大程度上可以有效识别故障，保证故障的正常运行。如果机电一体化设备在工作过程中出现问题，人工智能技术可以提前预警，确保设备正常运行。人工智能技术这种预警和预防系统，可以最大程度减少企业的损失，降低企业的维护成本。

5 人工智能在设备故障诊断中的具体应用

5.1 专家系统在机械故障诊断中的应用

专家系统在医院很常见，相当于有能力的人检查。因此，如果将其应用于现代人工智能技术中，可以利用计算机大脑系统模仿人类专家对那些复杂难解的问题进行机械式的排除。专家系统主要由知识库、能力库、数据库和连接库组成，如图1所示。知识库是人脑中有关机械故障的知识库。能力库如同专家之手，可去除部分机械设备故障处理，一手除病，简单灵活。该数据库相当于一个小型 U 盘，用于存储有关机械设备故障期间出现的问题的信息。连接库是连接机械设备和专家来判断机械故障的问题。一个好的机械故障判断不仅包括这些，还包括解释问题程序和知识获取程序。

图1 专家系统

解释问题程序是当用户不理解问题时。没有办法解决的时候，就是使用小程序的时候了。知识获取小程序用于管理知识库中的一些知识，它包括人类无法解决的复杂困难的知识。知识获取程序只需技术人员打开电脑即可随时随地学习，极大地方便了用户，人工智能的集成性好，它可以快速整合普通用户和专家的优势，及时将新知识纳入知识管理库。当遇到一些更复杂的问题时，人工智能可以快速筛选出有用的信息，及时解决机械问题。在机械设备制造故障诊断中，专家系统在及时定位系统中可以发挥非常重要的作用。当内部机械出现同样的问题时，能快速响应处理，有效保证故障的解决。一些专门用于将专家系统应用于机器故障诊断的应用包括：①模仿和实施人类专业知识；②建立和在线更新系统知识库；③信号过滤、信息搜索和特征提取；④知识库中的数据管理和信息编码；⑤使用用户互动会话等。

5.2 人工神经网络

人工神经网络，也称为神经网络，如图2所示。人工智能的概念是生物学家基于人脑提出的。它是模仿人脑神经的结构。在机械故障的诊断中，神经网络就像人体大脑中的神经元。通过区分机器发出的不同频率信号。在测试的过程中，突然发现一个尖锐而强大的信号，那么这个信号可能就是故障的连接点。通过连接这个故障点，可以精确定位机械故障。人工神经理论是一种计算机运行系统，人工神经网络在这个系统中起着最重要的作用。

图2 人工神经网络结构

人工神经网络模仿人脑处理的神经系统，目的是利用网络对信息进行处理，从而对数据进行处理。网络中的神经元错综复杂，关系网络也比较紧密。因此，在使用人工神经网络时可以及时处理故障问题，发挥神经网络的优势。在诊断机械设备的过程中，当对神经网络分析时，它就像人大脑中的百万个神经元。机械问题可以在几秒钟内快速识别，并能够提供及时的解决方案。还可以及时为用户处理隐患，省去很多后顾之忧，非常方便实用。

6 结论

由于机械功能的日趋多样和结构特性的复杂，导致了各种设备故障。如果继续使用传统的故障诊断方法，可能无法在第一时间得到有效的解决方案，会浪费大量的人力物力。人工智能技术应用于机械设备。它可以给设备带来很大的好处，及时、省力地处理各种故障问题。还可以得到设备的生命周期、工人的工作效率，以及各种福利。现代人工智能技术符合未来的发展趋势，应充分利用这一技术为机械设备带来效益，推动人工智能技术本身的发展。