1．人工智能技术概述

 

人工智能系统在燃气内燃机设备故障检测中的应用，可以降低技术专业人员的劳动成本，降低员工对技术专业设备和仪器的依赖。使用传统的机械设备和设备检测方法时，数据和信息可能会因员工操作不当而出现错误。然而，人工智能的应用可以确保燃气内燃机设备的各种数据得到客观检测，网络资源得到全面改进和分配。人工智能系统的应用可以更好地完成燃气内燃机设备相关数据的即时记录和准确计算，更有利于员工在获取更真实数据库的同时分析和搜索故障原因，节省网络资源，保证检查结果的准确性。

 

2．内燃机故障

 

2.1盲目维修

 

为保证机械设备的高效运行，制造企业在设备故障时应尽快检查故障点，对维护期限有极其严格的要求。如果维修专业技术人员无目的地排除故障，维修对策缺乏依据，维修结论不完整，内燃机设备重新启动时会出现更多故障，严重影响内燃机的工作效率，增加维修成本，危及内燃机部件的使用寿命，对企业的生产效率产生一定影响。如果在维护过程中不考虑过滤器、传感器等自然老化问题，也会导致操作故障。同时，垫片和密封剂也起着不可或缺的作用。维修人员通常更注重内燃机的主要部件，如高压油泵，次要部件也是导致故障的重要因素。如果不及时检查，也会影响内燃机设备的稳定运行。

 

2.2维修操作不当

 

内燃机的操作和维护应遵循一定的规则。如果内燃机在理想的运行条件下驱动设备，内部结构的其他部件将与驱动设备一起进入最佳运行条件。一旦内燃机发生故障，并非所有设备都发生故障。相反，它是一个部件，会发生故障，导致整体操作不令人满意。设备维修专业技术人员应检查各部件是否有故障，并更换可能发生故障的部件，以检查维修结论。这项工作也将延长工期。操作模式过于简单，提高了内燃机设备的耐久性。如果测试结果错误，拆除部件并重新更换检查，新部件将多次发生故障，在提高维护成本的前提下危及公司的生产效率。因此，有必要重新加载内燃机损坏时的原始记录，找出危及设备运行的关键因素，并采取有效措施进行维护，提高维护效率。

 

2.3忽视机械设备的日常维护

 

定期维护系统应在内燃机的日常运行中进行，这对提高内燃机设备的使用寿命尤为重要。内燃机运行的自然环境是油、电、气混合的复杂自然环境。与其他部件的自然条件不同，严重危及内燃机的运行。因此，在日常维护过程中，必须注意内燃机设备的潜在问题，通过科学合理的维护方法消除，防止小故障造成问题，影响公司的生产力。更严重的是，这将对每个人的人身安全构成威胁。

 

3．人工智能技术在内燃机设备故障检测中的应用

 

3.1内燃机转速波动法和振动信号故障特征法

 

前一种方法主要用于内燃机其他气缸正常运行，但气缸在运行过程中存在熄火、爆震或发动机活塞损坏等问题，气缸工作压力较其他气缸下降。该方法能更好地反映当前阶段相关设备的工作环境和质量，也能方便地测量所需的信息内容，因此在这种情况下可以诊断其故障。虽然该方法可以很容易地识别故障位置，但不能直观地找到故障的主要原因，所选机械设备昂贵，安装和调试也非常困难。

 

振动信号故障分析的特点方法主要用于检测和准确测量内燃机运行过程中形成的数据，然后在工作中找出内燃机故障的主要原因。与其他方法相比，该方法具有一定的优势，但对相关人员的要求较高，必要时需要采取其他方法。

 

3.2灰色系统诊断、小波分析诊断和神经网络诊断

 

灰色系统软件是指包含不确定性和已知数据的系统软件，根据系统的白化获取相关关键信息，然后进行相关计算来诊断故障。时频分析方法主要用于分析不稳定的随机过程和稳定的信号。它具有很高的实用价值，是故障诊断中信号分析的合理和特殊工具。神经网络诊断方法内部结构的作用为临床诊断和治疗现阶段的模糊、不正确和不正确信息提供了新的途径。模糊诊断方法是利用模糊排水矩阵进行相关变换，从主要症状中诊断故障。

 

3.3典型故障诊断方法

 

此外，日常生活中也会出现典型的故障，包括最典型的故障检测方法，如反向传播算法、独立特征提取和数据管理系统。前者主要分为两个阶段：正向传播和反向传播，但也存在缺陷和不足。因此，这种方法应该得到一些开发和改进。后来，它发展成了两个更智能的系统。一是基于数据信号的独立获取，二是基于数据信号智能系统的自我评估，以常识为技术关键，在一定程度上受到知识数量和权重的损害。虽然推理过程非常复杂，但它具有其他方法所不具备的发现问题和独立解决问题的专业技能。

 

3.4电压检测模块扫描周期短

 

每个循环时间约为0.1秒。对于大多数应用程序，电压检测模块的相应速度可以完全满足要求。由于内燃机电源电路的供电电流水平较高，交流直流电源和高低压电线混合在一起，相互影响较大，容易导致电源电路控制模块的误指示。为避免电源电路的误指示，在电压检测控制模块的输入端安装光电隔离和单脉冲消化吸收电源电路，消除因影响引起的设备误指示或误操作。

 

3.5智能故障检测系统

 

如今，随着信息内容技术的发展，我国故障检测系统的智能特性越来越明显，其有效性也越来越突出。现阶段的智能紧密结合了神经网络理论和粗糙的基础理论作为理论基础，基于内燃机运行过程中振动引起的丰富多彩的特征数据信号，为故障诊断提供了大量的信息，因此振动诊断方法是一种非常常见的检测方法。同时，诊断还集成了其他方法，如频率分析、深灰色理论系统及其特征提取方法，以及其他智能更准确的方法，使智能系统道路的发展趋势更加广阔，在一定程度上，智能故障检测系统被越来越多的人接受，应不断交付使用，创造更有效的使用价值。

 

智能故障检测系统在当前内燃机故障诊断阶段显示出良好的发展方向，具有应用性强的优点。在未来的发展中，还应整合粗糙的基础理论、进化算法等科学研究，简化内燃机故障的操作过程和技术难点，充分发挥其巨大潜力。还需要继续开展相关传感器和相应检测方法的核心概念、技术创新等创新，充分发挥不同检测和诊断方法的优势，或整合各种诊断方法，面对不同原因的故障，准确有效地解决故障条件下数据信号的特点，充分保证中后期临床诊断的可靠性和准确性。在使用内燃机和辅助设备的过程中，如果条件允许，应进行必要的状态检测和诊断，并注意内燃机中后期智能故障的综合维护。同时，检查方法需要不断处理和改进，以提高系统软件的准确性，以最大限度地提高其有效性。

 

4.结论

 

人工智能的应用可以自动识别燃气内燃机设备的故障，在一定程度上缩短燃气内燃机设备的故障检测时间，有效降低燃气内燃机设备的维护成本，在一定程度上预测和防止燃气内燃机设备的故障，对燃气内燃机设备的稳定运行具有积极意义。虽然燃气内燃机的设备结构相对复杂，但人工智能应用多样化的设备故障检测方法仍可完全集成，有利于燃气内燃机设备的高效、及时的检测和维护。