電氣自動(dòng)化控制設(shè)備故障預(yù)防及檢修策略

羊良塔

【摘? 要】首先，對(duì)電氣自動(dòng)化控制設(shè)備故障診斷技術(shù)與故障預(yù)防措施進(jìn)行了詳細(xì)論述，然后，面向?qū)嶋H生產(chǎn)過程，從多個(gè)角度給出了一些提高電氣自動(dòng)化控制設(shè)備檢修質(zhì)量的有效策略，通過論述證明了其有效性。

【關(guān)鍵詞】電氣自動(dòng)化;控制設(shè)備;故障預(yù)防;設(shè)備檢修;有效措施

引言

隨著控制科學(xué)工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)的發(fā)展，電氣自動(dòng)化在工業(yè)生產(chǎn)中獲得了愈加廣泛的應(yīng)用。控制設(shè)備是自動(dòng)化系統(tǒng)的核心部件，不僅是控制算法的載體也是各類精密元器件匯聚的部位。在實(shí)際生產(chǎn)中一旦控制設(shè)備發(fā)生故障就會(huì)使自動(dòng)化生產(chǎn)線出現(xiàn)運(yùn)行停滯，甚至嚴(yán)重的生產(chǎn)事故。例如發(fā)電機(jī)的調(diào)速控制系統(tǒng)如果產(chǎn)生問題就可能引發(fā)重大安全事故。因此，如何提高電氣自動(dòng)化控制設(shè)備的故障診斷預(yù)防與檢修技術(shù)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)，基于此，文章將展開詳細(xì)的討論。

1.故障預(yù)防

1.1故障診斷

科學(xué)技術(shù)推動(dòng)了各行各業(yè)的發(fā)展，而電氣自動(dòng)化控制設(shè)備也在不斷地向著高度智能化、集成化、快速化方向邁進(jìn)。目前隨著電子信息技術(shù)應(yīng)用的深入，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域電氣自動(dòng)化控制設(shè)備也更加系統(tǒng)化、復(fù)雜化，正因如此，設(shè)備出現(xiàn)的故障也表現(xiàn)出更強(qiáng)的復(fù)雜性。在很多時(shí)候某一零部件出現(xiàn)問題時(shí)，會(huì)誘發(fā)一連串連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致長時(shí)間的自動(dòng)化設(shè)備停機(jī)事故，造成企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失。在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)設(shè)備故障時(shí)能夠快速準(zhǔn)確的找到故障原因并及時(shí)處理問題是降低企業(yè)運(yùn)營成本的重要保障，所以，生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)當(dāng)投入足夠的資源去研發(fā)高效率的電氣自動(dòng)化設(shè)備故障診斷技術(shù)。

（1）專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一種基于大量專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的智能系統(tǒng)，近年來，在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。專家系統(tǒng)通過先驗(yàn)知識(shí)對(duì)已經(jīng)發(fā)生過的故障情況進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)，對(duì)各種情況下的故障因素進(jìn)行邏輯判斷，專家模型的學(xué)習(xí)過程是以故障表現(xiàn)為輸入變量而故障原因?yàn)檩敵龅?。?dāng)自動(dòng)化控制設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)就可以根據(jù)故障表現(xiàn)對(duì)原因進(jìn)行推理，從而得出相應(yīng)的結(jié)論。這種方法是建立在先進(jìn)的智能算法之上，因此系統(tǒng)的建立需要技術(shù)人員具備深厚的學(xué)術(shù)功底，系統(tǒng)最終的預(yù)測效果受人員因素影響較大。

（2）基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)θ我夥蔷€性關(guān)系進(jìn)行高精度擬合，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)缺乏具體的物理意義。模糊系統(tǒng)以“if-then”的形式將輸入空間進(jìn)行模糊劃分，通過合理的模糊規(guī)則制定，形成輸入與輸出的判斷準(zhǔn)則，在處理不確定性問題是具有很大的優(yōu)勢，但是模糊系統(tǒng)缺乏自學(xué)習(xí)能力，其隸屬度函數(shù)參數(shù)一旦確定后就不能改變。模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補(bǔ)。在電氣自動(dòng)化控制設(shè)備故障診斷應(yīng)用中使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立診斷系統(tǒng)實(shí)質(zhì)是基于輸入輸出關(guān)系建立一個(gè)黑箱模型，與專家系統(tǒng)不同，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的先驗(yàn)知識(shí)，模型完全是基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通常將各種機(jī)械設(shè)備故障時(shí)的參數(shù)表現(xiàn)作為輸入，將各種故障原因的可能性因子作為輸出。應(yīng)用建立好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí)，一旦某一設(shè)備運(yùn)行參數(shù)發(fā)生波動(dòng)，模型就會(huì)自動(dòng)給出可能導(dǎo)致的故障情況以及發(fā)生故障的原因。例如：當(dāng)傳感器發(fā)生故障時(shí)，其參數(shù)數(shù)值會(huì)產(chǎn)生較大波動(dòng)，診斷系統(tǒng)根據(jù)粗大誤差判定原理判斷該傳感器在一定時(shí)期內(nèi)是否存在問題，并輸出相應(yīng)的故障代碼。

1.2故障預(yù)防措施

（1）充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。隨著5G技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，萬物互聯(lián)成為了一種可能。在工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)各類自動(dòng)化設(shè)備的遠(yuǎn)程維護(hù)與智能故障診斷。在具體實(shí)施時(shí)，監(jiān)控平臺(tái)基于云數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行的時(shí)間、零部件損耗程度、設(shè)備的工況表現(xiàn)等一系列參數(shù)進(jìn)行監(jiān)督，并利用視頻、音頻等模擬信號(hào)將數(shù)據(jù)傳送至遠(yuǎn)程維護(hù)系統(tǒng)，進(jìn)一步借助先進(jìn)算法對(duì)設(shè)備的質(zhì)量可靠性進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，一旦存在可能發(fā)生故障的報(bào)警時(shí)，維護(hù)人員就可以提前對(duì)控制設(shè)備子系統(tǒng)進(jìn)行檢查、更換、維修處理，從而提升控制設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性。此外，工控系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合能夠進(jìn)一步提升生產(chǎn)過程的智能化、自動(dòng)化水平，從而為企業(yè)節(jié)約人力成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。

（2）完善自動(dòng)化設(shè)備管理制度。通過完善設(shè)備管理制度能夠推動(dòng)生產(chǎn)企業(yè)安全穩(wěn)定的發(fā)展，是構(gòu)建綠色高科技生產(chǎn)企業(yè)的重要前提。具體而言，首先，要始終將延長自動(dòng)化控制設(shè)備使用壽命為準(zhǔn)則切實(shí)落實(shí)好各項(xiàng)巡檢、維護(hù)、故障排查工作，有效控制生產(chǎn)時(shí)間成本、設(shè)備成本。對(duì)于生產(chǎn)崗位的管理遵循一崗一人制，把每一臺(tái)控制設(shè)備的運(yùn)行安全責(zé)任落實(shí)到個(gè)人，提高員工的工作積極性。同時(shí)建立科學(xué)的故障處理流程，使設(shè)備故障處理更加快速、精準(zhǔn)、高效。其次，企業(yè)需要加大對(duì)設(shè)備管理人員的培訓(xùn)力度。現(xiàn)代科技日新月異，生產(chǎn)設(shè)備更新?lián)Q代的速度非常快，而更加智能化、復(fù)雜化、精細(xì)化的設(shè)備對(duì)于管理人員的工作水平也必然提出更高要求。所以，生產(chǎn)企業(yè)要對(duì)一線員工進(jìn)行針對(duì)性的崗位培訓(xùn)。第一，定期對(duì)員工進(jìn)行崗位實(shí)操考核，以標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分機(jī)制嚴(yán)格要求操作者對(duì)自動(dòng)化設(shè)備的應(yīng)用水平，對(duì)于成績不合格的員工要給予充足的學(xué)習(xí)資源確保他們的從業(yè)水準(zhǔn)。第二，開展各類競賽活動(dòng)，從理論到實(shí)踐全方位的檢驗(yàn)員工的崗位能力，鼓勵(lì)員工的工作積極性，培養(yǎng)員工的創(chuàng)新精神，優(yōu)化生產(chǎn)隊(duì)伍的結(jié)構(gòu)。

2.電氣自動(dòng)化控制設(shè)備檢修策略

2.1運(yùn)用新型電氣自動(dòng)化控制設(shè)備檢修方法

基于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備檢測法，通過試驗(yàn)環(huán)境對(duì)電氣自動(dòng)化控制設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行模擬，統(tǒng)計(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)參數(shù)，從而為實(shí)際設(shè)備的檢修提供參考依據(jù)。在應(yīng)用新型的檢修方法時(shí)，檢修過程應(yīng)當(dāng)遵循以下幾個(gè)基本原則：其一，合理安排維修保養(yǎng)周期，對(duì)設(shè)備進(jìn)行不定期的抽差，確保故障率維持在較低水平;其二，依據(jù)各設(shè)備型號(hào)、功能等參數(shù)進(jìn)行分類，對(duì)同一類自動(dòng)化設(shè)備施行統(tǒng)一的維護(hù)檢修保障制度，從而使設(shè)備檢修工作規(guī)范化、高效化;其三，合理規(guī)劃設(shè)備維護(hù)檢修頻率，對(duì)于故障發(fā)生率不同的設(shè)備制定對(duì)應(yīng)的維修保障管理措施，為了盡可能的降低生產(chǎn)事故，對(duì)于存在零部件老化的設(shè)備及時(shí)申報(bào)更換。

2.2充分結(jié)合自動(dòng)化控制設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理

檢修維護(hù)人員是電氣自動(dòng)化設(shè)備檢修工作的主體，為了切實(shí)做好相關(guān)工作，技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)在實(shí)際設(shè)備檢修過程中充分結(jié)合自動(dòng)化控制設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理，合理設(shè)計(jì)檢修計(jì)劃、科學(xué)開展檢修工作。在具體實(shí)踐中，檢修人員應(yīng)當(dāng)以電氣自動(dòng)化控制設(shè)備為抓手，在檢修時(shí)按照逆向巡查原則對(duì)涉及到的元器件、電源開關(guān)、熔斷器等零部件進(jìn)行逐一排查，確保檢修工的完整性、精確性。檢修人員依據(jù)設(shè)備結(jié)構(gòu)，在檢修決策時(shí)合理進(jìn)行故障判斷。比如，當(dāng)電器通電不動(dòng)作時(shí)，按照先后順序?qū)﹄姍C(jī)電纜、驅(qū)動(dòng)器、運(yùn)動(dòng)控制器、PLC分別進(jìn)行檢查。

2.3加強(qiáng)檢修人才隊(duì)伍建設(shè)

人才是保證電氣自動(dòng)化控制設(shè)備檢修工作順利展開的前提，因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)構(gòu)建良好的人才培養(yǎng)機(jī)制，從點(diǎn)到面的提升檢修人員的綜合職業(yè)素養(yǎng)。其一，廣泛開展技能比武大賽，對(duì)表現(xiàn)突出的人員給予獎(jiǎng)勵(lì)鼓勵(lì)，從而促進(jìn)他們的工作積極性;其二，為檢修技術(shù)人員提供更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，開拓視野，接觸當(dāng)前一些前沿的電氣自動(dòng)化控制技術(shù)，使企業(yè)新設(shè)備引進(jìn)與人才團(tuán)隊(duì)建設(shè)同步進(jìn)行。

3.結(jié)束語

綜上所述，控制設(shè)備對(duì)于電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的確具有重要意義，保障其功能可靠、質(zhì)量穩(wěn)定是十分必要的。本文從運(yùn)用新方法、結(jié)合設(shè)備的結(jié)構(gòu)原理、加強(qiáng)檢修人才隊(duì)伍建設(shè)等角度出發(fā)提出了一些電氣自動(dòng)化設(shè)備檢修技術(shù)策略，希望對(duì)行業(yè)進(jìn)步有所借鑒。

參考文獻(xiàn)

[1]于雙江.電氣自動(dòng)化設(shè)備故障預(yù)防及檢修方法研究[J].南方農(nóng)機(jī)，2020，51（19）：188-189.

[2]朱學(xué)森，李濤.電氣自動(dòng)化控制設(shè)備故障預(yù)防與檢修技術(shù)分析[J].內(nèi)燃機(jī)與配件，2020（18）：136-137.

[3]張廣先.電氣自動(dòng)化控制設(shè)備故障預(yù)防與檢修技術(shù)[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2020，17（13）：108+110.