关于机械检验过程中产品质量与检测技术分析

马修伦

中国船级社质量认证公司青岛分公司 山东青岛 266000

近年来，随着机械设备的运行环境逐渐复杂化，机械设备发生故障的概率显著提高，一旦未能及时发现机械设备的局部故障问题，最终可能导致机械设备潜伏性故障逐渐发展以致整体性损坏的严重后果。在智能制造的背景下，对机械设备相关关键部件进行检测成为一个值得思考的现实问题。因此，以下就机械设备故障检测方法展开分析与探讨。

1 检测技术概述

检测技术就是通过化学或者物理效应采用合理的设备和方法对生产制造及科学研究方面的信息进行测量，被广泛应用到机械制造业，能够准确判断产品的质量和精度。检测技术主要有传感器、信号处理系统、转换装置、显示和记录装置及计量等设备支撑检测系统，具有较高的灵敏度和分辨率，系统地对生产制造过程进行检测及定量分析，确保机械生产设备稳定运行。

2 机械检验过程的检测技术

2.1 专家系统

故障检测专家系统就是通过人工智能模拟故障检测领域专家对机械设备故障问题进行分析和处理，从而在不需要专家亲自思考的情况下解决复杂问题。专家系统是人工智能技术中较活跃、较成功的领域之一，其起源于20世纪60年代初，由知识库、推理机和人机接口等三个主要部分组成，作为一个计算机软件系统，其能够基于知识表达并利用产生式规则发挥作用，而且在现有的人工智能语言的支持下，专家系统的表达也能够合乎人的心理逻辑，因此更易于人们接受。

2.2 间接测量装置

间接检测装置主要目的是指机械生产中对其检测，是一次不能得到测量数据，确保工件尺寸达到标准要求，需要对加工机床进行严格选择和控制，间接完成工件尺寸检测，需要基于程序化作业，避免出现不确定性，对其参数进行设置，目的是获取周期性变化，精确了解工件尺寸参数。间接检测方法主要是多次检测工件通过一定的数学函数式计算得到的工件尺寸，例如需要测量两球体的中心距，由于球心位置不能准确被确定，只有通过分别测量两球体的直径然后求取平均值来计算中心距，这就需要每一次测量都需要精准测量，以达到减小误差[1]。

2.3 人工智能诊断技术

人工神经网络理论是一种典型的数学模型。它通过模拟人类大脑的神经分布及感应，以实现智能化的机器决策。在利用神经网络对机械设备故障进行诊断时，首先采用原始故障数据集对人工神经网络进行训练，并利用训练好的神经网络对实际故障数据进行诊断分析，最终确定故障类型及位置。此外，人工神经网络还可以预测可能发生的故障，对每个零部件的主要参数进行分析计算，使用户更好地了解到设备的使用情况，及时排除机械设备可能存在的潜伏性故障，避免出现严重事故。但人工神经网络存在容易陷入局部最优解的问题，而时下大热的深度学习则逐渐取代神经网络成为智能算法的主流。深度学习基于神经网络发展而来，常见的深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络、深度置信网络等，这些网络也开始被引入到机械设备的故障检测中，并具有良好的效果。中国研究员在2015年首次基于变速箱振动信号进行信号对故障敏感程度的分析，提出了基于卷积神经网络的变速箱故障识别方法。通过仿真数据的检验，说明该方法具有较高的可靠性，可用于对机械设备进行故障检测。但深度学习网络所学习的故障特征以及网络的实际泛化能力仍有待进一步的工程检验。此外，模糊集故障检测系统也是人工智能的技术类型之一。模糊集理论的“模糊”主要是指事物本身的概念较为模糊，并不指方法具备随机性。通过这一理论可以及时对故障类型及位置进行诊断。模糊控制理论是将经典集合理论模糊化，并将语言变量和近似推理引入模糊控制逻辑中。但当前模糊集理论在处理复杂故障问题中的应用并不突出，仍然有待进一步探索。

3 机械检验过程中产品质量提升措施

3.1 不断提升机械维修人员的业务能力

企业发展以最低生产成本，获取最高经济效益作为根本任务与核心目标。所以，要想早日实现企业的发展目标就应该对企业员工进行定期培训与考核，从而提升工作人员的综合素养与专业水平，以此促进企业的高效发展。使工作人员了解到掌握专业知识的重要性，对工作人员进行培训的具体措施主要分为三种形式。第一，企业挑选具有一定专业能力的工作人员进行培训，学习较为先进的工程机械维修技术，并将理论知识应用到具体工作中；第二，在采买机械的环节中，设备供应商或是维修厂商会传授设备故障的维修方法，所以在培训过程中，机械维修人员应该抓住学习机会，提升自身对机械故障的判断与维修能力；第三，通过多元化培训模式提升机械维修工作人员的技术与水平，对于经常发生故障的机械维修与处理，机械工程协会可以开展专项化的人才培训讲座，企业也可以聘请相关专家到施工现场进行技术指导，从而提升工程机械维修人员的业务能力，促进企业发展[2]。

3.2 检测范围扩大化

自动检测技术的形成为机械制造行业带来了方便，同时也对机械制造过程要求更高，减小生产制造中的误差，扩大检测范围，往往针对一种尺寸特征会有多种测量设备，一种设备包含多种尺寸特征的测量。例如针对孔径测量，传统的测量方法可能不能对微小孔进行测量，但是现在影像仪等新兴设备研制成功，很好解决了微小孔的测量，甚至可以测量微米级的孔径，进一步扩大检测范围，也确保检测数据的准确性。

4 结语

随着机械化的不断发展，机械检测技术也随之不断提高。确保机械的安全运转是人类日常生活生产的重中之重。在对机械进行检测时，要科学分析故障原因，增加检测结果的可靠性。同时，加强人工智能检测技术的应用，最大程度降低机械故障带来的经济损失。