机电设备检测与控制技术探究

相喜杰

摘 要：机电设备在当前应用越来越普遍，作用价值同样也更为突出，为了确保其稳定安全运行，切实做好检测与控制工作极为必要，应该充分借助先进技术手段予以优化创新。文章即重点围绕着机电设备检测与控制技术的应用，首先介绍了当前常用机电设备检测方法，然后又具体论述了自动化和智能化检测控制技术，希望具备参考借鉴作用。

关键词：机电设备;检测;控制技术

引言

在现阶段各个行业创新发展中，机电设备的应用更为普遍，确实发挥着积极作用价值，有助于实现传统运行模式的优化，明显降低了相关工作人员的压力和负担。但是如果机电设备出现了明显故障问题，势必也就会影响到整体运行安全性和稳定性，还有可能带来严重安全事故，需要予以积极关注和优化控制。基于此，机电设备检测与控制技术的应用研究需要引起高度关注，尤其是对于当前较为有效的智能化检测与控制技术，更是值得研究和推广。

1 机电设备检测方法

机电设备检测主要是针对其中可能存在的异常问题和故障进行准确掌握，分析其形成原因及其处理对策，以此更好维系机电设备的稳定有序运行。基于当前机电设备检测工作的开展，尤其是在大量先进技术手段的辅助和应用下，整体检测水平越来越高，其中比较常用的检测方法如下：

首先，主观检测诊断方法是较为传统和常见的手段，其主要是依赖机电设备维修检测人员的丰富经验和知识储备，主观分析判断相应机电设备的运行状态以及异常问题，并且提出可行性的解决策略，以求促使机电设备恢复正常运行。这种主观检测诊断方法的应用对于工作人员提出了较高要求，虽然便捷性和高效性较为突出，但是伴随着当前机电设备类型的丰富以及运行复杂程度的提升，维修检测人员往往容易出现不胜任问题，进而也就可能影响到故障问题检测的准确度。

其次，数据分析检测诊断同样也可以发挥出理想作用，检测人员可以根据获取的数据信息来分析机电设备故障问题。数据分析检测诊断需要检测人员重点把握好各个关键指标和参数，进而针对机电设备运行状况来进行综合评估风险，分析其是否存在异常表现，以此更好判断故障问题及其处理方案。比如机电设备运行中较为关键的一些温度值、压力值以及电流、电压值等，都可能和故障问题密切相关，针对这些数据参数进行分析也就可以明晰不同类型的故障，便于采取相匹配的策略予以优化处理。当然，在数据分析检测诊断方法应用中，仪器设备的应用不容忽视，检测人员可以依托相匹配的仪器设备来获取所需要分析的数据参数，进而确保后续诊断较为准确可靠，规避来自于数据参数方面的影响。数据分析检测不仅仅可以利用当下获取的即时数据资料，往往还能够系统分析既往数据信息，以便更为全面了解机电设备运行状况，有助于更好提升故障诊断准确度。

另外，智能化检测诊断技术的应用同样越来越常见，并且也是未来发展的重要趋势，可以较好实现对于各类机电设备的灵活便捷管控，以此更好提升检测效率和准确度。在智能化检测诊断技术手段的应用中，技术人员不需要过多的参与，往往面临着较低的要求和压力，大量分析工作都可以自动化完成，以此更好实现对于机电设备的全面系统管控。相对于以往的故障检测分析方法，该技术的应用能够具备更高效率，明显缩短了判断故障问题的时间，且能够自动化采取相匹配的处理方案，促使故障问题带来的损失可以降到最低。伴随着当前人工智能相关技术手段的不断发展和成熟，机电设备智能化检测诊断方法的应用同样也越来越先进，当前常见的就有专家诊断系统、神经网络以及模糊诊断模型等，都可以实现对于机电设备常见故障问题的准确处理，最终有助于取得理想成效。

2 机电设备智能化检测与控制技术

基于当前机电设备检测与控制技术的发展和应用来看，伴随着人工智能相关技术的引入和运用，确实表现出了较强的优势，弥补了传统机电设备检测与控制技术的应用缺陷，成为未来发展的重要趋势。机电设备智能化检测与控制技术的应用需要借助于获取的丰富信息资料进行自动化分析和识别，进而形成最为适宜合理的控制或者故障处理方案，并且予以执行落实，其中比较关键的技术要点如下：

首先，信息数据采集是关键前提，直接决定着后续机电设备检测与控制的准确度，要求技术人员能够从多个渠道入手，获取较为丰富全面的数据信息资料。现阶段机电设备检测与控制中比较常用的数据信息采集手段有自动化仪表设备以及传感器设备，可以在需要监视的目标对象上获取相匹配的数据信息资料。比如当前很多关键机电设备在运行过程中都可以借助于电流表或者电压表来获取相应信息资料，进而辅助后续分析判断工作的开展，对于常见的各類故障问题予以及时掌握。在数据信息采集过程中，往往需要确保数据信息较为及时全面，要求能够尽量实时获取相关数据信息资料，并且能够确保相应数据信息的丰富性和全面性，对于机电设备的运行状况可以实时掌握。

其次，信息识别和分析判断同样也是关键环节，直接决定着后续故障问题的处理效果，需要恰当运用智能化手段予以综合分析。针对获取到的丰富详尽数据信息资料，相应智能化分析判断系统需要予以准确识别，识别出其中有价值的信息资料，避免其中存在的大量无效信息影响到后续故障分析判断的准确度，同时也可以明显降低智能化分析难度。在此基础上，针对所有有价值的数据信息应该予以综合整理和分析，结合相关标准和既有资料，自动化分析判断机电设备出现的故障问题和缺陷，进而也就可以在此基础上，明确修复和处理方案。当前可供用于机电设备故障问题分析判断的智能化系统越来越丰富，比如模糊数字诊断技术、专家系统、神经网络以及小波分析诊断技术等，都可以发挥出较为理想的作用价值，确保最终分析判断结果更为准确，以此规避检测与控制偏差问题。当然，伴随着当前机电设备复杂性的提升，智能化分析判断的难度同样越来越大，如此也就需要进一步优化人工智能分析模型，确保其能够与时俱进更新系统，不断提升准确度。

最后，针对故障问题予以自动化处理和控制，确保故障问题带来的影响能够得到抑制，同时将由此带来的损失降到最低。在故障问题的自动化处理中，要求针对上述自动化分析结果形成的处理方案，及时下达相应指令，确保故障问题发生区域可以及时响应，以此规避更为严重的问题。由此可见，机电设备智能化检测与控制还需要大量的自动采集装置、智能分析控制执行机构的运行，要求结合不同机电设备及其线路，合理安排断路器或者其它设施，促使其能够自动化执行相关指令，将异常问题线路断开或者是修复处理，尽量确保机电设备恢复正常运行。

3 结束语

综上所述，机电设备检测与控制的难度较大，传统检测和控制手段的应用已经很难形成理想适应效果，积极引入运用智能化分析判断手段极为必要，如此也就需要在未来基于不同机电设备及其运行线路，合理配置相应的智能化检测与控制系统，以便形成更为理想的保驾护航效果，对机电设备的隐患早发现，早处理，规避机电设备运行中可能出现的严重故障问题。

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