Page 37 - 特种设备检验检测与安全评价

第一章 特种设备检验检测 ☀

方法无法解决的类似于推理等问题，可以对众多电量设备等信息进行模糊融合，

从而准确判断设备模拟电路故障情况。利用模糊集检测法可以将因最小标准差法
造成的元件故障进行相应隶属函数构造，故障检测准确性较高。
2.专家系统

专家系统即（简称ES）传统人工智能设备故障检测系统，系统中包括推理模
拟机、知识总库、人机智能接口等，可以实现对设备故障检测的准确判断。该系
统在设备故障诊断中运用规则进行表达，拓展其人工智能语言开发范围，使得系

统可以更加接近常人心理，给使用者更加舒适感觉。实际应用中，相关技术人员
可以利用此种技术的推理优势，对推理模型及推理逻辑进行广泛研究。一旦设备
出现故障又可利用强大知识总库与相应推理机制对故障情况进行处理，有效降低

故障处理复杂程度，确保设备安全。但此种人工智能技术相对知识台阶狭窄、智
能水平低、在线实用性低、系统层次少，因此在实际应用中瓶颈较多。

3.神经网络
神经网络即人工神经网络（简称ANN），是指由众多数据处理单元构成的相
对广泛复杂类似神经元的结构，众多神经元相互交织构成人工神经网络，属于广

泛模拟自然生物神经系统而构成的现代化人工智能技术。该技术在信息处理上，
原理与生物神经系统处理问题十分类似，由基本网络单元激活相应输出输入神经
元，之后将信息传输到整个神经网络，并利用相应模糊规则对整个信息进行处理

解释，最终实现对设备故障检测。由于神经网络应用中具有联想、推测、容错、
自学习、自适应等功能，进一步提升设备故障检测水平、质量，故障检测精准性
高，应用前景广阔。神经网络系统可以更好适应设备故障延时性、不确定性、层

次性、相关性等特征，降低设备故障检测难度，及时反馈设备实际运行情况，确
保设备平稳安全运行。

综上所述，人工智能技术在特种设备检测中的应用可以提升特殊设备检验准
确性，确保特殊设备安全平稳运行。当前常用人工智能技术包括模糊集、专家系
统、神经网络技术等，相关技术人员可以根据特殊设备种类不同选择具体人工智

能技术，全面确保特殊设备检安全使用。

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