基于人工智能方法的復雜過程故障診斷技術

張淑蓮 宋雪 葛蘇慧 青島工學院

1 前言

隨著經濟的發(fā)展和科技的進步，人工智能也逐漸隨著信息化時代出現在了我們身邊的各個領域。尤其是在生活領域中，掃地機器人，智能家具等等新型的人工AI，已經代替了我們人工服務，成為生活中保潔工作的主流，并且在其他領域軍事領域科技領域人工智能已經成為不可代替的存在。因此人工智能出現故障的診斷技術研究也是現在社會都在進行的主要研究方向。

值得一提的是，調動學生的情緒并非是靈丹妙藥。在調動學生情緒時也要注意：忌濫用成災，要適可而止；忌牽強附會，要恰到好處；忌矯揉造作，要新穎自然。

2 人工智能發(fā)展狀況概述

2.1 西方人工智能的發(fā)展

西方人工智能的發(fā)展，西方人工智能發(fā)展比較早，在20世紀初期就已經廣泛的使用，并由德國科學家提出基礎理論并在德國漢堡試制成功，初期的人工智能發(fā)展主要是由于信息化技術沒有普及，計算機沒有廣泛應用，互聯網絡沒有通沒有建立，因此人工智能比較局限，通常只是一種理論可行的東西，并沒有被強制廣泛地使用到各個地區(qū)。而隨著信息化時代的到來，在五六十年代計已經成為了不可替代的計算工具，這時人工智能也開始逐漸興起，通過以計算機為載體，將人工智能與計算機相結合，建立網絡平臺來傳遞信息是計算機獲得的信息傳遞到人們這里，直接通過控制來左右人工智能的選擇，至此人工智能的發(fā)展達到了頂峰，人工智能已開始廣泛運用到各個領成為為了現在世界經濟發(fā)展的不竭動力，并且人工智能將在未來幾十年內逐漸成為世界上的生產力推動者。

此外，南充市旅游景點交通通達性呈現一定的規(guī)律特征：城市景區(qū)通達性優(yōu)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)景區(qū)通達性，平地景區(qū)通達性普遍優(yōu)于山丘景區(qū)通達性，5A景區(qū)通達性明顯優(yōu)于4A及其以下等級景區(qū)通達性，原有景區(qū)通達性優(yōu)于新建景區(qū)通達性。區(qū)域經濟發(fā)展水平以及景點的知名度對旅游景點的整體交通網絡可達性指數影響較大。

2.2 我國人工智能發(fā)展方向

我國在改革開放之后才逐漸進入了信息化時代，而信息化時代下計算機技術才得到了飛速發(fā)展，同時也促進了人工智能領域的發(fā)展。現在我們國家人工智能領域的發(fā)展方向主要是通過將人工智能應用在更廣的領域上，現在我們國家的人工智能主要用在科技研發(fā)方面，還沒有廣泛地應用到各個地區(qū)，大部分的人工智能使用用品都是通過外國進口，因此就造成了不必要的經濟支出，所以現在的主要研究方向就是將人工智能的普及到各個生活領域，同時將人工智能應用到各個發(fā)展推動經濟發(fā)展。中國現在人工智能領域發(fā)展的現狀就是人工智能并沒有很好的和信息化時代聯系起來，人工智能還是作為單獨的領域存在，并且主要是通過用在軍事科研方面并沒有被廣泛運用到各個行業(yè)中而人工智能作為一種新興的生產力，它所代表的不僅僅是功能性，更具備了非常大的生產力推動潛質，因此將人工智能帶進其他領域是現在的主要目標。

人工智能機械故障主要是指現在應用與人工智能設置上的大型器械的旋轉機械。人工智能需要通過CPU的核心設施進行內部計算的，而且人工智能設施中就有大型旋轉機器，都存在類似于散熱風扇運轉齒輪等這些器械的損傷就被稱為旋轉器械損傷。旋轉器械損傷主要會影響人工智能在旋轉器械損傷主要是影響人工智能在進行精密測算時的準確度，并且會影響人工智能散熱系統(tǒng)的運行，造成人工智能內部零件的的毀壞。因此旋轉器械的損傷對于人工智能損失比較大的。人工智能的核心器械中都有旋轉器械的組成，因此對于旋轉機械的保養(yǎng)和維護可以說是人工智能損傷檢驗技術的第一步。

3 人工智能方法復雜過程故障種類

3.1 人工智能旋轉機械故障

第三個大的問題就是公共財政體制的預算管理當中的問題。比如說，前面已經提到了，大量的財政收支都是預算外的收支，各部門自行收支和“小金庫”的失控。而且財政信息的透明度比較低，對財政支出的監(jiān)督軟化而且無從問責。比如說上任的審計署署長李金華在任的時候每年會刮起“審計風暴”，審計的結果是每個部門都有問題，為什么？這也是某種程度上來講和我們人大的監(jiān)督弱化有關系。

3.2 人工智能電子主板故障

人工智能旋轉機械的問題，檢測技術主要分為以下幾種：氣體通透法主要是通過將氣體打進內部查看旋轉機械的旋轉情況，從而判斷旋轉機械出錯位置在哪，出錯原因是什么，這次通過信號斷電法是通過將電導體連接到人工智能大型旋轉系統(tǒng)上并通過斷電的方式對大型宣傳系統(tǒng)進行通風設置查看通電導體在哪里顯示問題，就說明哪里存在故障和機械。大型機械由于種類繁多數量復雜，因此在進行檢測的時候就需要投入很大的精力，但是機械旋轉系統(tǒng)的檢測如果忽視就會造成人工智能內部出現問題，所以機械系統(tǒng)的檢測是必須要進行的。

3.3 人工智能裝備液壓系統(tǒng)故障

人工智能裝備液壓系統(tǒng)故障液壓系統(tǒng)是人工智能在進行計算時通過釋放熱量維持內部元件溫度的主要設施，液壓系統(tǒng)也是維持內部壓力，確保人工智能運行流暢的保護措施。然而液壓系統(tǒng)是非常容易發(fā)生故障的，這主要是因為液壓系統(tǒng)也要承受很大的壓力和熱量，要晝夜不停的工作，即使在主板休息的時候，液壓系統(tǒng)要通過散熱以及減壓等方式維持內部穩(wěn)定，所以液壓系統(tǒng)是非常容易出現故障，因而對液壓系統(tǒng)的故障檢測和維護也是十分有必要的。而液壓系統(tǒng)的檢測主要集中在液壓系統(tǒng)內部管體以及壓力系統(tǒng)釋放槽這兩個部件的檢測上，如果質量出現問題是最容易導致液壓系統(tǒng)出現問題的，所以檢測的方法主要目標就集中在這兩點上。

4 人工智能方法復雜過程各種故障的應用診斷技術

4.1 人工智能旋轉機械故障診斷技術

電子主板是人工智能中構成CPU的核心部件也是進行計算的主要部件，如果電腦主板出現問題，那么人工智能就無法進行計算。電子主板是整個人工智能的核心，也是人工智能最重要的一部分。相當于我們人類的大腦，因此人工主板的問題檢測以及維護是對于人工智能來說非常重要的一步。但是電子主板這幾個是機械的系統(tǒng)比較復雜，檢測起來比較麻煩，因此就需要采用多樣化的檢測技術來檢測電子主板出現的問題，電子主板中電路復雜系統(tǒng)繁多，如果采用單一的檢測技術很難從中判斷出正確的問題，因此對電子主板的檢測需要耗費大量的時間，并采取多樣的方式，所以電子主板的檢測技術是十分有必要進行研究的。

4.2 人工智能電子主板故障診斷技術

電子主板故障診斷技術都比較復雜，需要拿到專業(yè)的維修部門進行維修和分級檢測。主要采取以下方法：分級檢測法是通過將電子主板分成原來的元件并對元件進行檢測，這種方法比較考驗技術和耐心，對時間的要求消耗比較大。再就是重裝法對整個元件進行重新組裝，如果原件沒有問題就表明是原件內部線路出現問題，而不是元件本身的問題。

4.3 人工智能裝備液壓系統(tǒng)故障診斷技術

液壓系統(tǒng)問題檢測法主要是通過內部壓裝置摘除，對整個液壓裝置進行重新檢測方法來進行研究問題。而進行內部管理檢測，主要是通過重新注入散熱水以及壓力液對整個水晶管體進行檢測，如果水晶管體可以正常運行，就說明管體沒有問題，如果是液壓釋放出現問題，那就要通過電路元件對呀內部液壓槽進行重新通電去查看一下液壓槽是否能夠工作。

5 結語

綜上所述，人工智能方法復雜，過程的檢測過于繁多。而人工智能作為現在生產力的主要推動者，是現在信息化時代不可缺少的生產工具，所以為了保證人工智能的穩(wěn)定發(fā)展，就需要使用人工智能旋轉機械檢測方法，人工智能電子主板故障診斷技術和人工智能裝備液壓系統(tǒng)故障診斷技術，通過以上幾種方法來確保人工智能故障的檢測。