人工智能技术在机械设备故障检测中的应用与实践

人工智能技术在机械设备故障检测中的应用与实践摘要：随着人工智能技术的不断发展，机械设备故障检测效率和准确性正在不断提升。人工智能技术可以针对不同的故障采取相应的处理方式。目前，人工智能技术在应用的过程中还存在一些不足，这就需要不断开发人工智能系统，结合机械设备的实际情况，对故障进行更加精确和高效率的检测。关键词：人工智能；机械设备；故障检测一、概述随着机械设备性能的日益完善，设备的内部结构精度越来越高，体积越发小巧，这就必须要保证设备故障检测技术与时俱进。在应用检测技术时，需要保证这一技术具有智能化特征，可以在第一时间内发现故障，同时还要保证技术符合设备日益复杂的发展趋势。以计算机和数字技术为支持的故障监测技术已经广泛地应用到各个行业之中，比较有代表性的就是人工智能技术。人工智能技术可以保证机械设备的故障得到自动化检测，这样就可以大大缩短检测的时间，降低维修成本，可以保证设备正常运行，对各类问题起到有效的防范效果。由于人工智能技术在开展设备检测时的方法比较多元化，即使设备结构日益复杂，人工智能技术也可以充分适应，并确保故障得到及时有效的检测。二、人工智能在设备故障检测中的应用范围2.1机械设计与制造人工智能技术可用在机械设计和制造之中。不管是设计还是制造零部件，均需要有内容完善的图纸作为依据。此外，要了解机械零部件的结构组成，保证部件之间可以互相配合。要精确计算零部件的尺寸，确定其各项技术参数。采用人工智能技术可以准确测量零部件的各个尺寸，减少误差。比如，使用CAM智能化系统可以直接利用网络技术展示零部件的结构，还可以确保复杂的设计转变成相应的程序。此外，人工智能技术还可以与数控技术相结合，这样就可以保证设备的故障得到更加精准的检测。2.2机械电子工程设备故障检测机械电子工程设备一旦有故障，就可以利用人工智能技术展示出工程的内部结构，这样就可以对内部结构进行分析，从而及时找出故障。人工智能技术中的模糊神经网络能够及时对设备进行判断，无需过多依赖某一模型，只需进行精确监测，就可以帮助人们迅速找到故障，确保设备正常运行。在设备运行的过程中会存在突发故障，采用人工智能技术就可以及时进行预警，并保证故障得到及时修复。人工智能技术可以提供相应的故障预防方案和应急对策，最大程度减少损失，提高设备运行的安全性和可靠性。三、人工智能在设备故障检测中的具体应用3.1专家系统在人工智能技术中，专家系统是一种比较常见的故障检测技术。专家系统主要是对专家的思维和知识结构进行模拟，便于解决某一专业的问题。通常会采用智能计算机程序系统获取知识管理库中的知识，系统会结合这些知识进行严格的推理。人工智能系统数据库会通过解释器将数据转化为问题的解释答案。专家系统中包含的专业学科知识比较多，为保证知识得到有效利用，专家系统中的智能化功能可及时根据问题对知识库中的知识进行提炼。人工智能可以对专家和工程师的知识迅速整合和学习，并将知识纳入到知识管理库之中。此时，系统会以设备能够理解的方式及时解答问题，再通过人机交互形成专门的语言。对设备故障进行检测时，专家系统中的推理机制可以充分发挥作用，在其内部机制中会有类似问题的解决方式，这样就可以保证故障得到准确的定位与诊断。3.2人工神经理论人工神经理论是一种典型的算法数学模型，支持其发挥作用的主要依据就是人工神经网络。人工神经元主要负责激活模拟人类大脑的神经网络，其目的在于利用这一网络实现对信息的一系列处理，使数据得到高效保存。由于神经元比较多，而且彼此之间的关系非常密切，因此，采用人工神经理论就可以确保信息得到及时吸收，人们可以充分利用神经网络的优势，使其在众多领域中发挥作用。对设备故障进行检测时，可以采用人工神经理论对故障进行分析，采用多个神经元与故障相互作用，就可以在一系列反应下找到故障的位置。确认故障后，用户就可以及时了解问题所在。人工神经网络还可以对故障进行预测，分析每个零部件的主要参数，帮助用户更好地了解到设备的使用情况，及时避免出现故障。3.3模糊集理论可以将模糊集理论作为理论思维的基本方式，这一理论中包含的学科比较模糊，除了逻辑学和模糊数学之外，学科知识之间的关系因比较模糊，但又要以集合的方式呈现，共同为这一理论展开服务，因此，就可以将其称之为模糊集理论。模糊集理论并不具备随机性，其主要是指事物本身的概念比较模糊，通过这一理论可以及时对模型进行分辨和识别。通过计算出模糊数就可以及时获取知识，这样就可以采用模糊融合的方式对设备的故障进行检测，并及时将诊断结果与故障进行对比，就可以更好地解决故障。总之，模糊集理论的运用可以保证设备得到更加准确的检查，由于与之相关的技术更加稳定，对数据进行分析时也会更加完善。随着时代的不断发展，模糊集理论将会得到进一步改进。四、实际案例分析一一智能机器人在电力设备故障诊断智能机器人应用于电力设备故障诊断时，信息识别方面会存在一定问题。首先，诊断过程中，拍摄范围较为狭窄，只可拍摄出设备的整体，而难以对设备的具体数值进行识别，需要在获取设备图像后，由人员进行分析，以确定出具体情况，并传递相应指令。其次，通过语音对机器人控制时，机器人并不能在最短的时间内作出行动，甚至在一些情况下，难以准确识别出语音。针对这一问题，则需要在智能机器人现有结构基础上，优化信息识别系统，设置出更加准确的参数，增加自动识别指针以表的模式及其配置，改进语音识别系统，同时，在指令库内，增加更多复杂的指令，安装性能更强的扩音器，确保智能机器人运行时，能够准确对信息识别，并在最短的时间内作出行动，及时发现电力设备中出现的故障。受到技术水平等因素的影响，使得智能机器人设计时，主要采用蓄电池的方式供电。而随着机器人的运行，会逐渐消耗蓄电池内存储的电力能源，当能容量低于一定程度后，则会导致机器人无法正常运行，无法完成电力设备诊断工作。同时，对于普通蓄电池来说，均为一次性用品，即无法充电，电力能源消耗完之后，则需要更换新的电池。所以，为了使智能机器人能够更好地运行，应对这一问题进行优化。具体来说，可以采用光能电池，在阳光下，该电池能够自动对光能进行采集，将其转化为电力能源，并存储到电池的内容，使电池源源不断的向电池提供电力能源。同时，还可以在机器人内部，安装电池监控设备，对电池容量进行监控，当电池容量低于一定程度之后发出警报，相关工作人员获得警报后，及时更换电池，减少机器人停止运行的时间。五、结束语在机械设备故障检测中，应用人工智能能有效提高检测效率及精准度，更能强化故障预测防范能力，从而保障设备安全稳定运行。不过，当前机械设备故障智能诊断技术尚处于起步发展阶段，还有着巨大的发展前景，需要相关人员不断创新和实践，进一步深化人工智能与机械设备故障检测的有效结合，从而实现人工智能技术在机械设备故障检测中应用的最大化和最优化。