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    冶煉設備中的故障診斷維修分析

    2016-02-21 23:34:53丁玉平
    現(xiàn)代鹽化工 2016年3期
    關鍵詞:鋼鐵業(yè)機械設備故障診斷

    丁玉平

    (陜西有色盛華冶華有限公司,陜西 漢中 723300)

    冶煉設備中的故障診斷維修分析

    丁玉平

    (陜西有色盛華冶華有限公司,陜西漢中723300)

    本文以鋼鐵業(yè)冶煉設備為主要研究對象,分析冶煉設備的故障診斷以及維修措施。鋼鐵業(yè)在現(xiàn)如今工業(yè)當中,占據(jù)著重要的地位,鋼鐵業(yè)的發(fā)展對我國的經(jīng)濟也會帶來影響,要想穩(wěn)定發(fā)展鋼鐵行業(yè),就必須要確保鋼鐵冶煉設備的平穩(wěn)運作,因此,研究鋼鐵業(yè)冶煉設備的故障診斷維修問題十分重要。

    冶煉設備;故障診斷;維修措施

    在生產(chǎn)中,鋼鐵企業(yè)的模式比較區(qū)域封閉性,通常而言,其生產(chǎn)模式都是流水化的形式。在生產(chǎn)流程中,要確保不同工序之間的銜接。如果在生產(chǎn)中,其中某一道工序出現(xiàn)問題的話,將會對整個產(chǎn)業(yè)鏈帶來嚴重的影響,導致設備無法正常運行,進而影響到鋼鐵冶煉流程,更甚者還會給鋼鐵企業(yè)帶來重大經(jīng)濟損失。因此,在發(fā)展鋼鐵業(yè)流程中,其中最重要的一項任務就是要重視冶煉設備的故障診斷以及維修措施。

    1 冶煉設備故障診斷概述

    鋼鐵行業(yè)冶煉設備的故障診斷技術,隨著科學技術的不斷發(fā)展也得到了創(chuàng)新,美國的冶煉設備故障診斷技術處于領先地位,其研發(fā)出的監(jiān)測故障設備,規(guī)格型號各不一樣,同時在這一研發(fā)過程中還創(chuàng)新了諸多的監(jiān)測方法。我國與美國比較而言,我國的冶煉設備故障診斷技術起步較晚,而且發(fā)展時間比較短。80年代左右才興起的故障診斷技術,由于當時條件以及各方面因素的限制,并沒有得到太多的關注,但是隨著我國科學技術水平不斷提升,這一項故障診斷技術開始在實際工作中,發(fā)揮著越來越重要的作用,在眾多系統(tǒng)中,鋼鐵冶煉設備的故障診斷技術正在不斷的完善,在大型的旋轉(zhuǎn)機械當中,得到了廣泛的應用。在鋼鐵業(yè)中,故障診斷技術已經(jīng)衍生出了多種數(shù)據(jù)監(jiān)測體系以及故障診斷方法。在發(fā)展過程中,設備故障診斷技術集各類學科為一體,在應用時會涉及到諸多不同的學科,這為我國鋼鐵冶煉設備故障診斷技術的發(fā)展提供了非常好的條件。

    2 冶煉設備故障診斷理論研究解析

    2.1 以數(shù)學模型為基礎的故障診斷

    以實際情況為主,在應用過程中所建立的一種數(shù)學模型,在多個先進的冶煉設備當中,引入當前鋼鐵冶煉的思想,使用參數(shù)模型的估計方法,開展機械設備故障診斷以及分析工作,在應用時,必須聯(lián)系控制系統(tǒng),進而最終有效控制設備運行的實際狀況。這種方法可以適用于重構(gòu)故障診斷、設備運行狀況的監(jiān)督以及系統(tǒng)維修當中,但是使用這種方法,對數(shù)學模型需要非常高的精確度,而在建立數(shù)學模型的過程中,會受到一定的條件限制,這樣就會忽略掉一些重點。

    2.2 以輸出信號處理為基礎的故障診斷

    輸出信號處理這種方法,處理機械設備運行中的某些信息,通過小波分析等信號處理方法來實現(xiàn),同時還要解析信號自身的特征,并在這一解析的流程中,獲取反常的信號。面對反常信號時,故障判斷和分析要采取針對性的措施來給予解決。通常而言,鋼鐵冶煉設備故障診斷以及解析的流程中,經(jīng)常會使用到時間序列特征獲取、小波變換等處理方法。

    2.3 以人工智能為基礎的故障診斷

    就目前而言,我國數(shù)學模型以及信號處理方式的診斷,都在逐步地完善當中,而在發(fā)展這兩種處理方式的同時,人工智能判斷這種方式的故障診斷應運而生,人工智能判斷這種方法在使用時,也取得了非常不錯的效果。在應用時,人工智能診斷技術需要建立比較復雜的設備運行數(shù)學模型,使得設備故障的診斷變得更加簡單方便。人工智能判斷方法主要適用于模糊數(shù)學理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測,廣泛應用于復雜性大型機械診斷中。人工智能判斷這種方法的主要部分有模糊診斷系統(tǒng)、專家診斷系統(tǒng),為冶煉設備的故障診斷奠定了非常好的基礎。

    2.4 其他方法

    除了以上三種方法之外,還有一些故障診斷方法,具有很濃重的特色,比如設備運行模式診斷的識別方法。另外,在故障診斷這一領域中,其他方法的應用也得到了非常不錯的診斷效果,在這一情況之下,使得這些診斷故障技術顯得更加完善。

    3 冶煉機械故障分析

    針對鋼鐵冶煉機械而言,機械設備具有多樣性,機械設備中大多采用不同種類的液壓設備以及傳動設備,冶煉的工作效率以及冶煉效果都將受到機械性能的直接影響,因此需要對冶煉設備進行有針對性的檢查和監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)其中存在的問題,同時對設備進行必要的保養(yǎng)以及維修,使得冶煉機械能夠順利運行。因此成為了冶煉生產(chǎn)中非常重要的一環(huán)。由于冶煉的工作環(huán)境等因素的影響,在冶煉期間可能需要聯(lián)合其他機械設備,在這樣的條件下,需要建立設備故障診斷體系以確保機械能夠良好、有效地運行。同時在運行期間要對相關設備的數(shù)據(jù)進行收集和整理,及時發(fā)現(xiàn)可能造成的損壞情況,一旦發(fā)生異常情況則需要嚴格控制和處理。計算機是設備故障診斷系統(tǒng)的核心,分成數(shù)據(jù)處理、采集模塊以及檢測模塊三部分。通過傳感器可使設備運行的實際情況及時反饋至計算機,對特征信號進行有效處理,由于傳感器的不同使信號數(shù)據(jù)也各不相同,將相關信息對應的傳送至主機系統(tǒng)中,如溫度傳感器僅接受溫度信號等。其次,傳感器信號需根據(jù)運行的信號進行提取,最后處理提取的故障信號。除上述之外根據(jù)機械設備中的相關參數(shù)對系統(tǒng)進行全面的分析處理,從而有針對性對故障進行有效處理。

    4 結(jié)語

    目前應用診斷技術能夠?qū)υO備運行期間所產(chǎn)生的故障進行全面分析,同時找出有針對性的解決辦法,從根本上確保了企業(yè)能夠平穩(wěn)運行,最大程度地降低和減少了可能導致的損失,但隨著時代的發(fā)展,同樣需要不斷創(chuàng)新和改進,為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢。

    [1]李照良.機電設備故障診斷維修及管理分析研究[J].科技與企業(yè),2013(14):268.

    [2]周亮.基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術的分析與研究[D].武漢科技大學,2009.

    [3]田俊生.機電設備故障診斷及維修技術分析[J].科技傳播,2014 (1):179,176.

    [4]廖安生,劉洪春.礦山機電電子設備的故障診斷與維修分析[J].電子技術與軟件工程,2014(18):136.

    [5]王鑫.鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理措施[J].中國高新技術企業(yè),2016(11):60-61.

    Analysis of Fault Diagnosis and Maintenance in Smelting Equipment

    Ding Yuping
    (Shanxi Nonferrous Metallurgical Shenghua Co.Ltd., Hanzhoung 723000,China)

    In this paper, the main research object of the iron and steel smelting equipment, analysis of smelting equipment fault diagnosis and maintenance measures.The iron and steel industry in nowadays industry, occupy an important position, in the actual situation, iron and steel industry development of our country economy will impact, in order to stabilize the development of iron and steel industry, it is necessary to ensure the smooth operation of the iron and steel smelting equipment.Therefore, the analysis of the study of iron and steel industry, smelting equipment fault diagnosis and maintenance is very important.

    smelting equipment; fault diagnosis; maintenance measures

    丁玉平(1969-),男,陜西洋縣人,機電車間主任;研究方向:機械維修管理。

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