人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用

于宗營(yíng)

（承德鋼鐵集團(tuán)有限公司，河北 承德 067000）

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)行故障診斷和監(jiān)測(cè)成為一個(gè)值得思考的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。尤其是在鋼鐵企業(yè)中，隨著產(chǎn)線自動(dòng)化程度的提高，為了滿足高端客戶的需求，繼續(xù)對(duì)產(chǎn)線各個(gè)工序進(jìn)行檢測(cè)和診斷，因此人工智能技術(shù)得到了深入應(yīng)用。作為一名機(jī)械維護(hù)人員，急需提升相關(guān)技能，更好的維護(hù)人工智能技術(shù)，確保產(chǎn)線提升智能制造水平。

1 人工智能技術(shù)發(fā)展概述

在多元化的計(jì)算機(jī)程序中就包含了人工智能程序，具有較高特性。現(xiàn)階段對(duì)人工智能的開(kāi)發(fā)和利用是比較成功的，并且已被廣泛運(yùn)用到了更多行業(yè)的發(fā)展中，高效促進(jìn)了生產(chǎn)效率。目前，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)占據(jù)了我們生活、工作的方方面面，這也是給人工智能的順利推廣和使用打基礎(chǔ)，這使我們的生活模式和工作模式均在產(chǎn)生翻天覆地的改變，可以給我們生活工作的很多方面創(chuàng)造便利條件。以上信息均在提醒我們，人工智能具有無(wú)可替代的作用。但人工職能技術(shù)具有極高的專業(yè)性，特別是辨識(shí)圖像、處理信息數(shù)據(jù)等方面，和傳統(tǒng)行業(yè)比較來(lái)講，通過(guò)運(yùn)用人工智能可以使行業(yè)整體產(chǎn)生巨大改變。

就目前對(duì)人工智能運(yùn)用的實(shí)際情況來(lái)講，在機(jī)械電子方面的運(yùn)用最為廣泛，在強(qiáng)化運(yùn)用人工智能期間可以有效排除其中存在的不足和問(wèn)題，給工程領(lǐng)域的穩(wěn)定長(zhǎng)久發(fā)展打好基礎(chǔ)。在過(guò)去漫長(zhǎng)的時(shí)間里，機(jī)械電子均表現(xiàn)為機(jī)電一體化的性能，但是卻沒(méi)辦法確保信息數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性，無(wú)法及時(shí)捕捉到精準(zhǔn)的信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)致產(chǎn)品的質(zhì)量無(wú)法得到充分確保。在運(yùn)用人工智能以后，讓信息的儲(chǔ)存、分析、匯總與運(yùn)用都變得不再困難，變得方便快捷，運(yùn)行境況也變得更為理想化，高效促進(jìn)了工業(yè)領(lǐng)域的快速穩(wěn)健發(fā)展。

2 機(jī)械設(shè)備維修過(guò)程中數(shù)據(jù)的獲取

在相關(guān)技術(shù)工作者為機(jī)器設(shè)施構(gòu)建維護(hù)方案以前，首要任務(wù)是搜集有關(guān)信息數(shù)據(jù)，在搜集數(shù)據(jù)信息以前的準(zhǔn)備工作，由可稱作前處理環(huán)節(jié)。在搜集有關(guān)機(jī)器設(shè)施的信息數(shù)據(jù)時(shí)，必須由技術(shù)工作者在相關(guān)設(shè)施中儲(chǔ)存必需的信息數(shù)據(jù)，這項(xiàng)工作必須在故障情況下才可以實(shí)施的，技術(shù)工作者對(duì)搜集的信息實(shí)施類別劃分，包括：事件數(shù)據(jù)、狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)兩大方式。其中的事件數(shù)據(jù)主要指的是設(shè)施在過(guò)去使用中有關(guān)的維修信息，這種信息包含了零件的磨損和更換等，出現(xiàn)這種問(wèn)題的因素包含了技術(shù)工人對(duì)機(jī)器設(shè)施進(jìn)行的操作內(nèi)容，例如，最低程度的維修內(nèi)容，

其中的狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)重點(diǎn)指的是在機(jī)器設(shè)施保持良好工作狀態(tài)時(shí)進(jìn)行的檢測(cè)工作，狀態(tài)檢測(cè)工作中產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)極具多樣性，并且其中內(nèi)容非常繁雜，例如，機(jī)器設(shè)施的動(dòng)態(tài)信息、聲學(xué)信息和溫度壓力信息等，能夠給機(jī)器設(shè)施的維修帶來(lái)所需的基本信息數(shù)據(jù)。

在搜集事件信息期間，一般必須由技術(shù)工作者采用人力輸入的模式來(lái)進(jìn)行，其操作流程非常繁瑣復(fù)雜，極易出現(xiàn)差錯(cuò)，但這又是搜集信息中不可或缺的工作環(huán)節(jié)。在各種設(shè)施的各種傳感器內(nèi)存儲(chǔ)的信息數(shù)據(jù)均具有一定的差異性，例如，超聲波傳感器額微感測(cè)器等。從機(jī)器設(shè)施系統(tǒng)的角度來(lái)講具有較高的復(fù)雜性，沒(méi)辦法采用單一的傳感器設(shè)備執(zhí)行好信息的收集工作，一般必須獲得多個(gè)傳感器的通力協(xié)作，同時(shí)根據(jù)相應(yīng)信息去判別機(jī)器設(shè)施的故障狀態(tài)。想要讓后期診斷工作和修理工作獲得理想成效，相關(guān)技術(shù)工作者必須在多個(gè)傳感器間收集有效數(shù)據(jù)，完成對(duì)多個(gè)傳感器中信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)合，給故障診斷建立可靠依據(jù)。

對(duì)機(jī)器設(shè)施的檢測(cè)工作重點(diǎn)包含兩大內(nèi)容：1）連續(xù)不間斷的檢測(cè)；2）間斷性的檢測(cè)。首先連續(xù)不間斷的檢測(cè)主要指的是利用機(jī)器設(shè)施的傳感設(shè)備實(shí)施持續(xù)性的實(shí)時(shí)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息數(shù)據(jù)的收集，如果機(jī)器設(shè)施在工作時(shí)產(chǎn)生了故障問(wèn)題，便可以實(shí)時(shí)開(kāi)啟報(bào)警設(shè)備，這種檢測(cè)方式雖然高效，但是卻需要投放大量資金，另外，不間斷的檢測(cè)模式極易給初始信號(hào)造成干擾。而其中間斷性的檢測(cè)方式在資金上比較節(jié)約，同樣可以在故障時(shí)發(fā)出精準(zhǔn)警報(bào)，屬于目前運(yùn)用最為普遍的一項(xiàng)技術(shù)。其劣勢(shì)就在于極易遺漏部分故障的信息。

3 人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用策略

3.1 人工智能在產(chǎn)線工序環(huán)節(jié)中的應(yīng)用

在各種傳感器的支持下，產(chǎn)線所用的巡檢機(jī)器人能夠完成對(duì)各工序全方位無(wú)死角的監(jiān)控，可以對(duì)機(jī)械設(shè)施產(chǎn)生的故障、設(shè)備軋制環(huán)境等危險(xiǎn)元素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，一旦出現(xiàn)問(wèn)題可立即預(yù)警，降低了設(shè)備事故的出現(xiàn)幾率。對(duì)于高爐內(nèi)部監(jiān)管不及時(shí)、辨識(shí)不精準(zhǔn)等問(wèn)題，相關(guān)研發(fā)團(tuán)隊(duì)通過(guò)深入學(xué)習(xí)、模式辨識(shí)、專家系統(tǒng)等方面的科技，更好的強(qiáng)化機(jī)器人對(duì)高爐危險(xiǎn)因素的精準(zhǔn)辨識(shí)和實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)有關(guān)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入學(xué)習(xí)核算方式，針對(duì)高爐設(shè)施實(shí)施建模與訓(xùn)練，幫助高爐機(jī)器人精準(zhǔn)辨識(shí)爐內(nèi)設(shè)施的類型，提升高爐的穩(wěn)定性。

3.2 設(shè)備故障智能化檢測(cè)

在機(jī)器工程項(xiàng)目朝向智能化推進(jìn)期間，需要關(guān)注設(shè)施問(wèn)題智能化診斷技術(shù)的優(yōu)化提升，充分提升設(shè)施問(wèn)題檢驗(yàn)的速度和質(zhì)量，即使排除安全風(fēng)險(xiǎn)，確保整個(gè)自動(dòng)化機(jī)器設(shè)施工作的安全穩(wěn)定性。在對(duì)人工智能故障檢驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行具體運(yùn)用期間，重點(diǎn)利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)進(jìn)行處理。在利用專家系統(tǒng)開(kāi)展故障檢測(cè)工作時(shí)，必須事先對(duì)診斷系統(tǒng)開(kāi)展持續(xù)的訓(xùn)練工作，幫助其獲取相應(yīng)的信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，確保設(shè)施故障檢測(cè)的精準(zhǔn)性。在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)踐中，重點(diǎn)是根據(jù)人類大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)模式，幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)按照神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖譜開(kāi)展深入的學(xué)習(xí)工作，最終構(gòu)建成繁雜的故障檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，對(duì)設(shè)施故障進(jìn)行迅速檢測(cè)和定位，確保檢測(cè)活動(dòng)進(jìn)行的科學(xué)性和高效性。機(jī)器工程在后續(xù)智能化發(fā)展期間，需要將具體作業(yè)實(shí)施的需要當(dāng)作基礎(chǔ)，進(jìn)行對(duì)應(yīng)的技術(shù)研究開(kāi)發(fā)工作，幫助機(jī)械工程智能化技術(shù)走上長(zhǎng)久良性的發(fā)展道路。

3.3 產(chǎn)品人工智能化

機(jī)械工程智能化技術(shù)在后續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新期間，其核心發(fā)展方向?qū)⒆兂僧a(chǎn)品人工智能化，基于顧客的消費(fèi)形態(tài)，會(huì)漸漸向人工職能產(chǎn)品終端的方向發(fā)展，例如，對(duì)人工智能機(jī)器人進(jìn)行研發(fā)，不但能夠排除客戶工作中遇到的難題，另外還能夠展現(xiàn)出人工智能所具備的休閑、娛樂(lè)和養(yǎng)生等性能，變成客戶的忠實(shí)伴侶，提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。在機(jī)械工程智能技術(shù)優(yōu)化創(chuàng)新過(guò)程中，需要深度開(kāi)發(fā)智能水平，研究行業(yè)后續(xù)的發(fā)展趨勢(shì)，掌握客戶具體的需求，而后確定機(jī)械工程智能化優(yōu)化創(chuàng)新的方向，對(duì)信息化科技進(jìn)行充分有效的運(yùn)用，給機(jī)械工程智能化技術(shù)的提升帶來(lái)促進(jìn)作用。例如：大數(shù)據(jù)技術(shù)、自學(xué)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)深入學(xué)習(xí)技術(shù)以及生物傳感技術(shù)等等，可充分提升商品的自動(dòng)化水平和智能化水平，達(dá)成客戶的心理需求，排除客戶在生活和工作中碰到的難題。

3.4 模糊技術(shù)

模糊技術(shù)中的模糊一詞重點(diǎn)指的是事物的概念不夠清晰，比較模糊。在這種技術(shù)的支持下能夠?qū)崟r(shí)針對(duì)機(jī)械故障發(fā)生的種類和方位。采用這一技術(shù)能夠?qū)?jīng)典集合理論進(jìn)行模糊處理，同時(shí)把相近推理與語(yǔ)言變量融合到模糊控制理論中。

4 人工智能在機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)中的應(yīng)用前景

在時(shí)間推進(jìn)到21世紀(jì)之后，我國(guó)在科技和信息科技上得以迅速發(fā)展，通過(guò)近些年的發(fā)展在人工智能科技的研究、開(kāi)發(fā)、利用上均收獲了不錯(cuò)成效，在將這一技術(shù)運(yùn)用到機(jī)械設(shè)施故障診斷中時(shí)，也有效排除了傳統(tǒng)診斷模式的缺陷，并且，現(xiàn)階段對(duì)人工智能的運(yùn)用模式和運(yùn)用維度也越加寬廣，在后續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新期間也會(huì)呈現(xiàn)出三大趨勢(shì)。第一，人工智能技術(shù)和多傳感器信息進(jìn)行結(jié)合，在機(jī)器設(shè)施中提高傳感器的設(shè)置量，優(yōu)化開(kāi)拓其性能，利用其中的傳感器的運(yùn)轉(zhuǎn)信息開(kāi)展整合搜集工作，同時(shí)把各種傳感器信息進(jìn)行有機(jī)結(jié)合并進(jìn)行分析研究，給機(jī)器設(shè)施的故障診斷帶來(lái)參照依據(jù)，完成迅速、高效、準(zhǔn)確的診斷工作；第二，把人工智能技術(shù)中的綜合故障診斷技術(shù)融合到具體工作中，這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因?yàn)楫?dāng)代機(jī)械生產(chǎn)能力持續(xù)提升，機(jī)器設(shè)施正在不斷朝著復(fù)雜、自動(dòng)、大型的方向發(fā)展，在運(yùn)轉(zhuǎn)工作期間產(chǎn)生的問(wèn)題和問(wèn)題出現(xiàn)的位置等也在朝向多樣化的方向發(fā)展，僅僅采用一種診斷方式很難達(dá)成現(xiàn)實(shí)需求，所以未來(lái)混合智能檢測(cè)技術(shù)會(huì)變成主導(dǎo)力量，以充分提升問(wèn)題診斷的成效；第三，對(duì)機(jī)械故障進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，采用這種技術(shù)的原因?yàn)橐恍C(jī)器設(shè)施所處的工作環(huán)境十分復(fù)雜惡劣，機(jī)器本身的結(jié)構(gòu)也十分復(fù)雜，所以在現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)展檢測(cè)工作會(huì)非常困難，這時(shí)采用遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)技術(shù)，可充分提升檢測(cè)速度和檢測(cè)效果。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)將會(huì)迎來(lái)大變革。借助人工智能高效的模型構(gòu)建、并行計(jì)算和統(tǒng)籌規(guī)劃能力，工業(yè)機(jī)械高程的智能化、自動(dòng)化水平將會(huì)邁上新的臺(tái)階，真正實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的無(wú)人化和安全性要求。同時(shí)，人工智能將會(huì)使工業(yè)生產(chǎn)效率大幅提高，推動(dòng)工業(yè)行業(yè)安全、健康和可持續(xù)發(fā)展。