自动化制造设备的电气故障检测技术

一、传感器技术与状态监测

自动化制造设备处于长时间运行，不可避免地会出现一些故障，以往工作中通常采用人工巡检的方式来及时发现问题和改进问题，这种检测方式虽然具有灵活性特点，但只能发现设备表面的故障问题，不能及时发现内部或者潜在的故障问题。如果在内部问题出现时没能及时发现和处理，随着问题的严重就会对设备正常运行产生影响。科技发展下，由于使用的自动化制造设备精密性越来越高，使得人工巡检难度越来越大，基于此，为了通过故障检测工作的有效落实确保设备稳定运行，可以采用智能传感器技术进行故障检测。

智能传感器技术是一种新型电气故障检测方式，主要是利用各种传感器来实时监测设备运行状况，与人工巡检方式相比能及时发现设备运行中的各种问题。利用传感器进行电气故障检测时要在自动化制造设备上安装电流传感器、电压传感器、温度传感器以及振动传感器，根据设备实际情况对各种传感器设定阈值。设备运行期间传感器会实时采集各方面的数据，数据采集后会通过系统的去噪、滤波和放大等预处理操作提升数据准确性，处理后会将数据存储在数据库中，如果设备运行期间温度传感器监测到设备温度数据超过预定阈值，系统会将异常数据和预警信号发送至控制系统，以此故障维护人员能及时发现问题，并根据提示采取相应措施进行处理。这种电气故障诊断技术的应用能在隐秘性故障问题出现时及时发现进而通过针对性处理避免故障的进一步扩大，对保障自动化制造设备稳定安全运行有积极影响。

采用智能传感器技术时为了发挥其优势，应根据自动化制造设备的特点合理选择传感器类型以及安装位置，确保传感器精确度高且安装位置能准确获得设备运行相关数据。自动化制造设备运行环境较为复杂，在电磁和环境噪声影响下可能会使传感器无法收集到有用的信息，该情况下应通过滤波方式去除信号中的噪声，滤波方式应根据实际需求选择，如果要去除低频噪声可以使用高频滤波，反之如果要去除高频噪声可以使用低频滤波 [1]。

二、人工智能技术的应用

科技发展下人工智能和大数据技术在各个行业均得到广泛应用，这些技术的出现除了能提升工作效率和质量，也为自动化制造设备的电气故障检测带来新的思路，能够推动电气故障检测向着智能化和精准化的方向发展。人工智能技术在自动化制造设备电气故障检测中应用主要是通过多种方式建立起精准的故障预测模型，如将以往设备运行的多种数据输入，人工智能技术能根据这些数据建立故障诊断模型，如果设备在运行期间一项数据与以往故障前相似，系统就会发出预警信号，进而提醒维护人员对设备进行检查和维护。利用人工智能技术对设备多种历史数据进行深入挖掘并建立模型是通过机器学习和深度学习等算法完成。

机器学习算法有支持向量机、决策树等方式，其中支持向量机会对设备某一部件正常情况下的电阻、电容数据进行收集并精准划分两类数据的边界，而设备运行中有新的数据输入后支持向量机会通过判断新输入数据合理性来评估是否存在故障问题。这种方法的优势是分类效果稳定，在设备数量较少的情况下能够较为准确地对故障进行识别。不足是在处理小样本数据时的精确度高，如果要对设备的十几种运行参数进行处理，会由于处理内容过多而导致检验延迟，因此不适用于要求较高生产场所的自动化制造设备故障检测。决策树是先确定一个大的范围之后逐渐缩小，例如应用中将自动化制造设备某一部件是否卡顿为第一判断节点，判断后如有卡顿再将是否有异常声音作为第二节点，如有声音将电流是否异常当作第三节点，之后依次类推来缩小范围。这种故障检测方式的优势是能够根据实际情况来对分支进行修剪，进而确保模型简洁且精准，且在生产线引入新设备时只需要在原有决策树模型上另外增加相应的节点和分支即可，所以操作便捷。不足是需要对分支内容一一检测和排除，所以诊断效率相对较低。

深度学习算法有卷积神经网络、循环神经网络，其中卷积神经网络主要利用高清摄影装备来实施故障诊断，如在使用自动化制造设备的场所安装高清摄像头，该装置能实时对监测到环境中的设备运行情况，温度情况进行检测，也能识别出线路老化程度，开关接触情况等。该技术应用优势为具有很强的泛化能力，在使用的自动化制造设备型号发生改变或者运行环境发生改变时经过依然能利用卷积神经网络实施故障检测，且不需要重新大量训练模型。不足是对于摄像装置性能要求高，如果装置成像不清晰，那么该技术就无法通过获取的图像来准确实施故障检测。循环神经网络应用时需要先收集设备运行时的时序数据，收集后取出存在明显错误的数据，之后根据整理的数据进行模型构建，构建模型后要实施训练，使模型在训练中通过反复计算学会区分不同状态下设备的电流变化模式。训练后将该技术应用在自动化制造设备故障检测时，如果故障类型的概率超过设定阈值该情况下系统会发出预警信息，而环静静网络也能通过对数据变化趋势的分析提前发出预警，因此具有检测准确率高、检测效率高的优势。不足是需要大量带标签的时序数据才能训练出具有适用性的模型，因此需要花费较多的成本[2]。

三、大数据技术的应用

大数据技术应用在自动化制造设备电气故障检测中能通过统计分析、数据挖掘等方式发现故障的规律及特征，以此能为故障检测提供有价值的依据。采用该技术进行故障模式识别时，需要将设备的多种历史数据输入系统中，大数据技术对这些数据进行深入分析，通过分析发现设备主要故障类型，以及每一故障类型发生时设备温度、电流等参数变化情况。因此在后续故障运行中如果实时运行数据与已知故障的某一数据相似就会发出预警信息并定位故障处。

采用大数据技术进行故障预测时主要是建立故障预测模型，通过对设备运行数据的实时监测来预测后续设备故障发生的概率及时间。例如，设备温度和振动数据发生一定的变化，大数据就能根据该变化对故障发生概率和时间实时预测，以此能提醒维修人员及时进行设备维护[3]。

结语：

自动化制造设备的使用使行业发展向着智能化方向推进，在设备性能提升的同时故障检测难度也越来越高，为了避免故障问题的出现而影响工作质量和效率，应加强对传感器、人工智能以及大数据等检测技术的应用，通过这些技术确保故障问题的及时发现和处理。

参考文献：

[1] 陈欣 . 基于物联网技术的电气自动化设备监测与故障诊断 [C]// 中国智慧工程研究会. 2024 广西正远电力工程建设监理有限责任公司; 2024:602-603.

[2] 姜效诚 . 冶金企业电气自动化设备故障维修与维护研究 [J]. 冶金与材料 , 2024, 44 (04): 19-21.

[3] 陈平东 . 基于电气控制的自动化设备故障诊断与预防策略研究 [J].电气技术与经济 , 2024, (03): 296-298.