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摘要：近年来，智能的广泛应用逐步提高了多功能开发的水平，成为现代发展的主流方向。智能应用主要依靠自动控制技术，根据智能信息对各种功能进行调整，使智能效果达到预期的设计目标。因此，自动控制技术对智能的发展起着决定性的作用，是智能的重要组成部分。本文主要针对自动化智能诊断技术进行简要分析。
关键词：自动化；智能；诊断技术
1自动化控制技术概述
自动控制技术是指在机械、设备或生产过程中，根据预定的工作状态或工作参数规律自动操作的技术。自动化技术是指使用附加设施或木体设施而不直接或间接参与，并完全控制自己的命运来控制实施的。自动化控制技术已经发展到五代，第五代技术被称为FCS。与前一代相比，FCS传输采用总线方式，具有更大的可供播放空间。智能操作，如模糊序列、信息系统、遗传算法和神经网络高级操作，通过过程或实时操作显示。希望能提高生产速度，降低生产成本，提高生产和质量。
2智能概述
智能的概念在我国起步较晚，相关标准和技术的实施还处于比较初级的阶段。目前，人们对该行业的情报有着清醒的认识。智能化是以现代技术为基础，结合电子计算机技术、网络通信技术和电子控制技术等现代电子信息工程技术，实现各方内容和功能的优化。在这些现代技术的帮助下，智能具有服务质量高、相关功能丰富、人机交互性强等优点。这是一个重要的发展方向的产业。。
3自动化设备智能诊断技术的研究应用
3.1自动化设备智能诊断的技术和方法
（1）振动测量技术：为了定期的调查机械状态，需运用机械、光学或电气的方法对振动振幅、波形、振动数（频率）实施测量，并进行对比分析，以预测或判定设备故障的可能。
（2）润滑油光谱分析：是一种通过光谱分析润滑油中物质的成分，对润滑油进行管理、监视轴承、齿轮、油密封圈等的异常状况的手法。
（3）声发射技术：当材料或结构长期受外力或内力作用时，材料内部的缺陷会逐渐发生龟裂，变形能量被解放，并作为超声波的弹性波被释放出来，这就叫声发射（简称AE）。通过声发射探测技术可以预测和判断材料龟裂程度。
（4）腐蚀测量技术：通过放射线法、超声波法等检出管道中的开裂腐蚀程度，以非破坏方式检出物体内部的缺陷。常用的视觉影像技术、红外热成像技术、高精度位移检测技术、噪音实时检测技术等的综合集成应用，可有效及时地监测自动化设备的状态，从而可以密切监控设备微缺陷的形成过程，并通过系统分析预判故障可能发生的时间和位置，从而有效指导预测性维护工作的开展。
2.2自动化设备智能诊断的设计应用
自动化设备智能故障诊断技术需要诊断分析工具和系统软件的支持。它可以实时检测和采集诊断设备或部件的相关状态和数据，与预先的状态和数据集进行比较，或者研究其变化趋势。综合分析相关诊断理论和方法，识别或预测故障。就故障诊断而言，首先要突破的是获取准确的诊断信息。由于自动化设备各部件之间复杂的功能关系，故障现象较多，故障原因与故障征兆之间的关系也较为复杂。因此，故障诊断系统的瓶颈问题就是要准确地获取诊断信息。然而，为了防止数据冗余引起的故障诊断误差，状态和数据采集不是越好越好，而是要求准确和准确。
自动化设备智能诊断的设计与应用：首先，采用启动自检和第一部分测试对比分析技术，即测试机器空运转时各部件的工作状态，是否为初始状态。第四，智能诊断机器人专项检测技术，即将各专项诊断技术如视觉技术、热成像技术、声纳探测技术、位移检测技术、噪音检测、振动检测等技术集成在移动式智能机器人上，并按程序设置定期、定点对各台自动化设备进行诊断，并实时进行互联通讯，将维护人员标准的诊断方法和技术固化下来，实时地与设备、系统互联互通，避免人为判断的技能差异和失误。总之，自动化设备智能诊断技术的设计应用可有效提高智能诊断技术水平和系统的可靠性、及时性和科学性。
该诊断系统还设计应用了无线通信传输技术，可节约大量的布线成本，个别机构还成功应用了无线传感器技术以及视频监控和内窥技术，有效解决了以前无法观察到设备内隐蔽部位的问题。智能诊断系统的大数据采用了先进的现场总线和工业以太网等通信技术，采用SCADA数据采集技术、物联网、云计算等新技术，使智能诊断系统可以实时地获得设备厂家专业的技术工程师和相关领域专家提供的远程协助诊断服务。
2.3自动化设备智能诊断技术研究
智能监测和诊断技术需要持续地解决自身的应用难点和技术瓶颈。现在自动化设备故障诊断技术研究的热点主要是嵌入式故障诊断技术，是以动力学分析为基础的智能诊断技术，它是基于神经网络理论的智能故障诊断技术，是一种解决强干扰、多征兆、多故障、突发条件下的故障为目的的综合性故障诊断技术。诊断的主要手段不断向智能化诊断及远程诊断的方向拓展。设备状态的预测则是重点利用对自动化设备进行连续监测所得的特征参数的时间序列，对自动化设备的后续状态进行预判。目前研究的热点是灰色模型预测、时间序列模型预测、神经网络预测等。另外，智能诊断和分析技术也需要深度结合技术人员的实际维护经验，并逐步融合入人工智能技术。
智能故障诊断技术需要有多知识表达形式及多推理模式，从研究的发展趋势来看，智能诊断技术的发展表现为以下几个方面：
（1）不断有新的理论运用到智能诊断技术中，如进化算法、信息融合诊断、图论模型推理法等，不同的理论模型的应用将逐步完善智能诊断系统；
（2）不同诊断技术的交叉诊断融合，可以将诊断系统集成化，充分发挥各项技术和方法的优点，进一步提升智能诊断系统的综合诊断能力；
（3）远程、分布式智能故障诊断技术将显著提高诊断质量和效率，有效节约诊断费用，提升诊断的智能水平。尤其是大型、复杂的自动化设备或生产线，各台设备的诊断系统、离线诊断系统、移动智能诊断机器人等与综合诊断系统的信息互联互通和综合诊断评估分析是极为重要和有价值的。
3应用实施的效果分析
自动化设备智能诊断技术的研究应用地最大效益就是生产总成本的降低。通过自动化设备智能诊断技术的应用实施，公司的自动化设备维护成本降低约25%，设备潜在故障消除了70%以上，设备的故障停产时间缩短35%以上，设备综合效能OEE提升了5%以上，其投资回报率约10倍左右，经济效益十分显著，并取得了一定的社会示范效益。自动化设备智能诊断技术的研究和应用是制造企业迈向工业4.0、实现智能制造的一个重要前提条件。其研究需要向纵深两个方向不断拓展深入，并在实践应用中不断总结经验，不断改善，形成PDCA循环，实现螺旋式上升，以期达到真正智能化、无故障、免维护的最高境界。
4结束语
综上所述，智能诊断技术使自动化设备的故障和潜在缺陷得到快速准确地维护和处理，从而提高了生产效率，降低了设备维修费用，对生产实践活动意义重大。当然，新知识、新技术的应用也将带来更多更为复杂的技术故障，这是对智能诊断技术的另一个挑战。诊断技术将逐步朝着全智能化、综合化的方向发展，即向集监控、测试诊断、管理和根据实践经验进行后期预测于一体的全智能综合系统诊断方向发展。
参考文献
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