機電設備檢測與控制技術探究

相喜杰

摘 要：機電設備在當前應用越來越普遍，作用價值同樣也更為突出，為了確保其穩定安全運行，切實做好檢測與控制工作極為必要，應該充分借助先進技術手段予以優化創新。文章即重點圍繞著機電設備檢測與控制技術的應用，首先介紹了當前常用機電設備檢測方法，然后又具體論述了自動化和智能化檢測控制技術，希望具備參考借鑒作用。

關鍵詞：機電設備;檢測;控制技術

引言

在現階段各個行業創新發展中，機電設備的應用更為普遍，確實發揮著積極作用價值，有助于實現傳統運行模式的優化，明顯降低了相關工作人員的壓力和負擔。但是如果機電設備出現了明顯故障問題，勢必也就會影響到整體運行安全性和穩定性，還有可能帶來嚴重安全事故，需要予以積極關注和優化控制。基于此，機電設備檢測與控制技術的應用研究需要引起高度關注，尤其是對于當前較為有效的智能化檢測與控制技術，更是值得研究和推廣。

1 機電設備檢測方法

機電設備檢測主要是針對其中可能存在的異常問題和故障進行準確掌握，分析其形成原因及其處理對策，以此更好維系機電設備的穩定有序運行。基于當前機電設備檢測工作的開展，尤其是在大量先進技術手段的輔助和應用下，整體檢測水平越來越高，其中比較常用的檢測方法如下：

首先，主觀檢測診斷方法是較為傳統和常見的手段，其主要是依賴機電設備維修檢測人員的豐富經驗和知識儲備，主觀分析判斷相應機電設備的運行狀態以及異常問題，并且提出可行性的解決策略，以求促使機電設備恢復正常運行。這種主觀檢測診斷方法的應用對于工作人員提出了較高要求，雖然便捷性和高效性較為突出，但是伴隨著當前機電設備類型的豐富以及運行復雜程度的提升，維修檢測人員往往容易出現不勝任問題，進而也就可能影響到故障問題檢測的準確度。

其次，數據分析檢測診斷同樣也可以發揮出理想作用，檢測人員可以根據獲取的數據信息來分析機電設備故障問題。數據分析檢測診斷需要檢測人員重點把握好各個關鍵指標和參數，進而針對機電設備運行狀況來進行綜合評估風險，分析其是否存在異常表現，以此更好判斷故障問題及其處理方案。比如機電設備運行中較為關鍵的一些溫度值、壓力值以及電流、電壓值等，都可能和故障問題密切相關，針對這些數據參數進行分析也就可以明晰不同類型的故障，便于采取相匹配的策略予以優化處理。當然，在數據分析檢測診斷方法應用中，儀器設備的應用不容忽視，檢測人員可以依托相匹配的儀器設備來獲取所需要分析的數據參數，進而確保后續診斷較為準確可靠，規避來自于數據參數方面的影響。數據分析檢測不僅僅可以利用當下獲取的即時數據資料，往往還能夠系統分析既往數據信息，以便更為全面了解機電設備運行狀況，有助于更好提升故障診斷準確度。

另外，智能化檢測診斷技術的應用同樣越來越常見，并且也是未來發展的重要趨勢，可以較好實現對于各類機電設備的靈活便捷管控，以此更好提升檢測效率和準確度。在智能化檢測診斷技術手段的應用中，技術人員不需要過多的參與，往往面臨著較低的要求和壓力，大量分析工作都可以自動化完成，以此更好實現對于機電設備的全面系統管控。相對于以往的故障檢測分析方法，該技術的應用能夠具備更高效率，明顯縮短了判斷故障問題的時間，且能夠自動化采取相匹配的處理方案，促使故障問題帶來的損失可以降到最低。伴隨著當前人工智能相關技術手段的不斷發展和成熟，機電設備智能化檢測診斷方法的應用同樣也越來越先進，當前常見的就有專家診斷系統、神經網絡以及模糊診斷模型等，都可以實現對于機電設備常見故障問題的準確處理，最終有助于取得理想成效。

2 機電設備智能化檢測與控制技術

基于當前機電設備檢測與控制技術的發展和應用來看，伴隨著人工智能相關技術的引入和運用，確實表現出了較強的優勢，彌補了傳統機電設備檢測與控制技術的應用缺陷，成為未來發展的重要趨勢。機電設備智能化檢測與控制技術的應用需要借助于獲取的豐富信息資料進行自動化分析和識別，進而形成最為適宜合理的控制或者故障處理方案，并且予以執行落實，其中比較關鍵的技術要點如下：

首先，信息數據采集是關鍵前提，直接決定著后續機電設備檢測與控制的準確度，要求技術人員能夠從多個渠道入手，獲取較為豐富全面的數據信息資料。現階段機電設備檢測與控制中比較常用的數據信息采集手段有自動化儀表設備以及傳感器設備，可以在需要監視的目標對象上獲取相匹配的數據信息資料。比如當前很多關鍵機電設備在運行過程中都可以借助于電流表或者電壓表來獲取相應信息資料，進而輔助后續分析判斷工作的開展，對于常見的各類故障問題予以及時掌握。在數據信息采集過程中，往往需要確保數據信息較為及時全面，要求能夠盡量實時獲取相關數據信息資料，并且能夠確保相應數據信息的豐富性和全面性，對于機電設備的運行狀況可以實時掌握。

其次，信息識別和分析判斷同樣也是關鍵環節，直接決定著后續故障問題的處理效果，需要恰當運用智能化手段予以綜合分析。針對獲取到的豐富詳盡數據信息資料，相應智能化分析判斷系統需要予以準確識別，識別出其中有價值的信息資料，避免其中存在的大量無效信息影響到后續故障分析判斷的準確度，同時也可以明顯降低智能化分析難度。在此基礎上，針對所有有價值的數據信息應該予以綜合整理和分析，結合相關標準和既有資料，自動化分析判斷機電設備出現的故障問題和缺陷，進而也就可以在此基礎上，明確修復和處理方案。當前可供用于機電設備故障問題分析判斷的智能化系統越來越豐富，比如模糊數字診斷技術、專家系統、神經網絡以及小波分析診斷技術等，都可以發揮出較為理想的作用價值，確保最終分析判斷結果更為準確，以此規避檢測與控制偏差問題。當然，伴隨著當前機電設備復雜性的提升，智能化分析判斷的難度同樣越來越大，如此也就需要進一步優化人工智能分析模型，確保其能夠與時俱進更新系統，不斷提升準確度。

最后，針對故障問題予以自動化處理和控制，確保故障問題帶來的影響能夠得到抑制，同時將由此帶來的損失降到最低。在故障問題的自動化處理中，要求針對上述自動化分析結果形成的處理方案，及時下達相應指令，確保故障問題發生區域可以及時響應，以此規避更為嚴重的問題。由此可見，機電設備智能化檢測與控制還需要大量的自動采集裝置、智能分析控制執行機構的運行，要求結合不同機電設備及其線路，合理安排斷路器或者其它設施，促使其能夠自動化執行相關指令，將異常問題線路斷開或者是修復處理，盡量確保機電設備恢復正常運行。

3 結束語

綜上所述，機電設備檢測與控制的難度較大，傳統檢測和控制手段的應用已經很難形成理想適應效果，積極引入運用智能化分析判斷手段極為必要，如此也就需要在未來基于不同機電設備及其運行線路，合理配置相應的智能化檢測與控制系統，以便形成更為理想的保駕護航效果，對機電設備的隱患早發現，早處理，規避機電設備運行中可能出現的嚴重故障問題。

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