李 婷,白巖立

（1.榆林職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 榆林 719000；2.陜西榆林能源集團(tuán)橫山煤電有限公司，陜西 榆林 719000）

在現(xiàn)代企業(yè)不斷發(fā)展的過程中，需要采用那些技術(shù)先進(jìn)、性能完善的機(jī)械設(shè)備，可為企業(yè)帶來更高的效益和更大的生產(chǎn)空間。由于資金的涌入和設(shè)備的生產(chǎn)，如果機(jī)械設(shè)備稍有損壞，就會(huì)給企業(yè)的生產(chǎn)帶來很大的麻煩。為保證設(shè)備的順利運(yùn)行，并在運(yùn)行過程中及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，就需要使用人工智能技術(shù)來判斷設(shè)備，這將大大提高設(shè)備的利用率。隨著當(dāng)前機(jī)械設(shè)備的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人工智能也需要不斷更新，以保證現(xiàn)代機(jī)械設(shè)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?！叭斯ぁ备子谡莆?，爭(zhēng)議更少。有時(shí)人們需要思考能夠生產(chǎn)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(tǒng)”是指人工控制系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”有很多問題。它涉及其他問題，例如意識(shí)，自我，思想，包括思想的無意識(shí)等。人類普遍認(rèn)為，人唯一知道的智慧便是他本身的智慧。但人們對(duì)自身的智慧的認(rèn)識(shí)是如此局限，對(duì)人體智慧的必要要素的認(rèn)識(shí)是這樣局限，以至于很難定義“人工智能”。因此，對(duì)人工智能的研究往往涉及對(duì)人類智能本身的研究。動(dòng)物或其他人工系統(tǒng)的智能的某些方面，往往也被看作是和人工智能有關(guān)的研究課題。人工智能正在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域日益受到重視。已廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人、經(jīng)濟(jì)政治決策、控制與仿真等系統(tǒng)。

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

2 人工智能在機(jī)械故障診斷中的意義

現(xiàn)代企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過程中，使用更精密、自動(dòng)化程度更高的設(shè)備，設(shè)備的價(jià)值更高。如果出了差錯(cuò)，就不能正常工作，那么就會(huì)影響生產(chǎn)效率，給企業(yè)造成很大的損失。如果設(shè)備能及時(shí)診斷，然后就可以采取及時(shí)的方法進(jìn)行處理，增加設(shè)備的使用壽命。

現(xiàn)在，傳統(tǒng)的機(jī)械故障診斷最大的問題是機(jī)器只能分析簡(jiǎn)單的故障，而對(duì)于那些復(fù)雜而苛刻的技術(shù)條件，根本無法檢測(cè)到。因此，在使用過程中存在很大的不便，在這一趨勢(shì)的引導(dǎo)下，設(shè)備故障診斷技術(shù)必須日新月異。在故障診斷技術(shù)的使用上保證了人工智能技術(shù)的使用。它可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，及時(shí)預(yù)警。目前，以計(jì)算機(jī)為支撐的人工智能技術(shù)已在各行各業(yè)得到應(yīng)用，發(fā)展迅速?？梢哉f，人工智能技術(shù)涵蓋了很多。與傳統(tǒng)方法相比最大的優(yōu)點(diǎn)是機(jī)械設(shè)備故障診斷代替了技術(shù)人員，與傳統(tǒng)方法相比最大的優(yōu)點(diǎn)是機(jī)械設(shè)備故障診斷代替了技術(shù)人員。未來的技術(shù)在發(fā)展，人工智能技術(shù)必將與時(shí)俱進(jìn)，前景無限。

3 常見機(jī)械故障和常規(guī)診斷方法

3.1 常見故障

傳統(tǒng)機(jī)器在運(yùn)行過程中，難免會(huì)出現(xiàn)一些問題。這就要求機(jī)械設(shè)備不及時(shí)檢查診斷，問題及時(shí)處理。例如，處理信號(hào)的設(shè)備可以揭示問題。當(dāng)信號(hào)出現(xiàn)時(shí)，技術(shù)人員需要及時(shí)捕捉，否則隨時(shí)可能消失，而處理這些問題需要物理聲波的知識(shí)，這對(duì)技術(shù)人員的要求很高。并且信號(hào)可能伴隨著圖形問題，這需要技術(shù)人員回憶，這也將分析圖形。設(shè)備運(yùn)行過程中，軸承突然斷裂，轉(zhuǎn)子脫落，為了解決上述問題，需要檢查節(jié)拍端是否有故障。機(jī)械設(shè)備中最常見的問題之一是齒輪脫落，因此需要定期檢測(cè)齒輪并分析情況。

3.2 常規(guī)診斷方法

當(dāng)機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，需要對(duì)機(jī)械進(jìn)行故障處理。通常由專業(yè)技術(shù)人員處理，也需要專業(yè)的儀器設(shè)備。當(dāng)涉及振動(dòng)和噪聲故障時(shí)，可用振動(dòng)法識(shí)別設(shè)備的模式和參數(shù)，測(cè)量沖擊能量和沖擊力。此外，聲學(xué)主要用于通過聽聲音來識(shí)別設(shè)備的運(yùn)行狀況。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)問題時(shí)，它可能會(huì)發(fā)出與以前不同的聲音。這時(shí)候只需要拿出兩個(gè)聲音進(jìn)行對(duì)比，就可以判斷出存在的故障問題。這種聲學(xué)方法成本較低，但局限性在于應(yīng)用范圍相對(duì)有限，大規(guī)模應(yīng)用檢測(cè)到的數(shù)據(jù)可能不夠準(zhǔn)確。在被診斷的機(jī)械設(shè)備發(fā)生重大故障時(shí)，可以使用激光障礙物檢測(cè)。這種方法使用簡(jiǎn)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(shí)了解設(shè)備故障問題。此外，紅外測(cè)量設(shè)備還可以通過熱輻射的溫度來診斷故障。這些診斷技術(shù)需要大量的人力和物力資源。

4 人工智能在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用范圍

現(xiàn)代企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過程中，使用的設(shè)備更精密、自動(dòng)化程度更高，設(shè)備現(xiàn)代化程度更高。設(shè)備雖然價(jià)值高，但一旦出現(xiàn)問題，就不能正常工作，進(jìn)而影響生產(chǎn)效率，給企業(yè)造成很大損失。如果設(shè)備能及時(shí)診斷，及時(shí)診斷出問題，那么就可以及時(shí)采取處理措施，增加設(shè)備的使用壽命。所以現(xiàn)在傳統(tǒng)機(jī)械故障診斷的最大問題是人工的多樣性無法得到最準(zhǔn)確的技術(shù)數(shù)字。人工智能技術(shù)可以用來解決這個(gè)問題，還要合理配置資源。計(jì)算機(jī)程序的簡(jiǎn)單操作就可以得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，也便于查找。員工在統(tǒng)計(jì)信息時(shí)，只需查表即可簡(jiǎn)單、直觀地體現(xiàn)。傳統(tǒng)的診斷方法既費(fèi)時(shí)又不準(zhǔn)確。因此，運(yùn)用人工智能技術(shù)是很有必要的。

4.1 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造

人工智能技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于機(jī)械領(lǐng)域。例如，機(jī)械制造和零件加工都需要完整的圖紙作為參考。機(jī)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(gè)部件的技術(shù)參數(shù)和尺寸。例如，在ABF智能技術(shù)系統(tǒng)中可以直接使用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來簡(jiǎn)化程序。此外，人工智能技術(shù)還可以與數(shù)控技術(shù)相結(jié)合，保證設(shè)備故障的準(zhǔn)確判斷

4.2 機(jī)械工程設(shè)備故障診斷

一旦機(jī)械電子設(shè)備出現(xiàn)問題，人工智能技術(shù)就可以發(fā)揮自己的作用。使用人工智能來計(jì)算機(jī)械和電子設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。一旦內(nèi)部結(jié)構(gòu)出現(xiàn)問題，可以及時(shí)判斷故障。人工智能依賴于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)設(shè)備的判斷。很大程度上可以有效識(shí)別故障，保證故障的正常運(yùn)行。如果機(jī)電一體化設(shè)備在工作過程中出現(xiàn)問題，人工智能技術(shù)可以提前預(yù)警，確保設(shè)備正常運(yùn)行。人工智能技術(shù)這種預(yù)警和預(yù)防系統(tǒng)，可以最大程度減少企業(yè)的損失，降低企業(yè)的維護(hù)成本。

5 人工智能在設(shè)備故障診斷中的具體應(yīng)用

5.1 專家系統(tǒng)在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)在醫(yī)院很常見，相當(dāng)于有能力的人檢查。因此，如果將其應(yīng)用于現(xiàn)代人工智能技術(shù)中，可以利用計(jì)算機(jī)大腦系統(tǒng)模仿人類專家對(duì)那些復(fù)雜難解的問題進(jìn)行機(jī)械式的排除。專家系統(tǒng)主要由知識(shí)庫、能力庫、數(shù)據(jù)庫和連接庫組成，如圖1所示。知識(shí)庫是人腦中有關(guān)機(jī)械故障的知識(shí)庫。能力庫如同專家之手，可去除部分機(jī)械設(shè)備故障處理，一手除病，簡(jiǎn)單靈活。該數(shù)據(jù)庫相當(dāng)于一個(gè)小型 U 盤，用于存儲(chǔ)有關(guān)機(jī)械設(shè)備故障期間出現(xiàn)的問題的信息。連接庫是連接機(jī)械設(shè)備和專家來判斷機(jī)械故障的問題。一個(gè)好的機(jī)械故障判斷不僅包括這些，還包括解釋問題程序和知識(shí)獲取程序。

圖1 專家系統(tǒng)

解釋問題程序是當(dāng)用戶不理解問題時(shí)。沒有辦法解決的時(shí)候，就是使用小程序的時(shí)候了。知識(shí)獲取小程序用于管理知識(shí)庫中的一些知識(shí)，它包括人類無法解決的復(fù)雜困難的知識(shí)。知識(shí)獲取程序只需技術(shù)人員打開電腦即可隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)，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(yōu)勢(shì)，及時(shí)將新知識(shí)納入知識(shí)管理庫。當(dāng)遇到一些更復(fù)雜的問題時(shí)，人工智能可以快速篩選出有用的信息，及時(shí)解決機(jī)械問題。在機(jī)械設(shè)備制造故障診斷中，專家系統(tǒng)在及時(shí)定位系統(tǒng)中可以發(fā)揮非常重要的作用。當(dāng)內(nèi)部機(jī)械出現(xiàn)同樣的問題時(shí)，能快速響應(yīng)處理，有效保證故障的解決。一些專門用于將專家系統(tǒng)應(yīng)用于機(jī)器故障診斷的應(yīng)用包括：①模仿和實(shí)施人類專業(yè)知識(shí)；②建立和在線更新系統(tǒng)知識(shí)庫；③信號(hào)過濾、信息搜索和特征提??；④知識(shí)庫中的數(shù)據(jù)管理和信息編碼；⑤使用用戶互動(dòng)會(huì)話等。

5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。人工智能的概念是生物學(xué)家基于人腦提出的。它是模仿人腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)。在機(jī)械故障的診斷中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像人體大腦中的神經(jīng)元。通過區(qū)分機(jī)器發(fā)出的不同頻率信號(hào)。在測(cè)試的過程中，突然發(fā)現(xiàn)一個(gè)尖銳而強(qiáng)大的信號(hào)，那么這個(gè)信號(hào)可能就是故障的連接點(diǎn)。通過連接這個(gè)故障點(diǎn)，可以精確定位機(jī)械故障。人工神經(jīng)理論是一種計(jì)算機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)系統(tǒng)中起著最重要的作用。

圖2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦處理的神經(jīng)系統(tǒng)，目的是利用網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行處理，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元錯(cuò)綜復(fù)雜，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)也比較緊密。因此，在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)可以及時(shí)處理故障問題，發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)。在診斷機(jī)械設(shè)備的過程中，當(dāng)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，它就像人大腦中的百萬個(gè)神經(jīng)元。機(jī)械問題可以在幾秒鐘內(nèi)快速識(shí)別，并能夠提供及時(shí)的解決方案。還可以及時(shí)為用戶處理隱患，省去很多后顧之憂，非常方便實(shí)用。

6 結(jié)論

由于機(jī)械功能的日趨多樣和結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜，導(dǎo)致了各種設(shè)備故障。如果繼續(xù)使用傳統(tǒng)的故障診斷方法，可能無法在第一時(shí)間得到有效的解決方案，會(huì)浪費(fèi)大量的人力物力。人工智能技術(shù)應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備。它可以給設(shè)備帶來很大的好處，及時(shí)、省力地處理各種故障問題。還可以得到設(shè)備的生命周期、工人的工作效率，以及各種福利。現(xiàn)代人工智能技術(shù)符合未來的發(fā)展趨勢(shì)，應(yīng)充分利用這一技術(shù)為機(jī)械設(shè)備帶來效益，推動(dòng)人工智能技術(shù)本身的發(fā)展。