钢铁冶炼机械设备故障诊断及措施探讨【论文】

钢铁冶炼机械设备故障诊断及措施探讨

摘要：冶炼技术作为我国重工业发展的重要支柱，不仅是其他行业发展的重要基础，也是我国经济发展的重要推力。在我国的重工业钢铁冶炼技术中，冶炼的机械设备是非常重要的。如果设备出现故障不仅会影响整个工业生产链，还会对企业造成严重的经济损失。本文主要以钢铁冶炼机械设备故障的诊断作为研究的主线，结合实际情况对机械故障进行诊断性分析，旨在为有关技术人员提供参考借鉴。

关键词：钢铁冶炼；机械设备；故障诊断

1机械设备故障维修的发展现状及其重要性

1.1故障诊断维修技术发展现状

机械设备故障诊断全称为机械状态监测与故障诊断。顾名思义主要是指对于设备的故障的诊断是从运行状态的监测，再到设备故障的分析诊断和修理。机械设备的故障诊断是一个交叉性很强的综合性技术手段，它不仅需要技术人员有着扎实的理论基础，还要有高超的诊断及维修技术[1]。近年来，随着我国科教兴国政策的实施，我国的机械故障诊断

技术产生了质的飞跃。

1.2机械设备故障维修的重要性

随着机器大生产时代的到来，流水化机器生产已经成为整个生产的主旋律。机械化流水作业不仅能提高企业生产的效率，还能解放一部分劳动力，为企业创造更多的经济效益。因此在企业生产过程中，做好机械设备故障诊断工作是非常重要的[1]。一旦在生产的过程中出现机械故障，不仅会降低企业的生产效率，增加企业的生产成本，还会影响企业未来的发展。因此，做好机械设备故障诊断工作是非常重要的。

2钢铁冶炼机械设备故障诊断方法

2.1人工智能诊断法

随着科技的不断发展，人工智能也在不断的改变人们的生活，钢铁冶炼机械设备故障的诊断中也被广泛应用。人工智能作为最前沿的控制领域，它是在建模处理以及信号输出的基础上进行发展。相对于传统的建模系统来说，人工智能诊断方法具有很强的应用优势，首先，当钢铁冶炼机械设备发横故障时，可以利用AI智能系统进行故障的排除工作，精

准的找到发生故障的点，这样就极大地节约了故障排除的时间。此外，相比于专家智能诊断技术和神经网络智能诊断技术来说，人工智能诊断技术不仅能够缩短排查时间，还能利用计算机大数据来解决一些比较复杂的大系统故障[2]。由此可见，人工智能诊断技术相比较之下更有发展优势和应用价值。

2.2系统数学模型诊断法

系统数学模型诊断法主要是指利用现代化的优化法和现代控制理论，以系统数学模型作为基础，再利用参数模型估计与辨识、Luenberger观测器、Kalman滤波器、等价空间方程等方法做出残差，并根据阈值对残差进行研究分析，最终找到机械故障发生的点。系统数学模型诊断法在实施的过程中要求数字系统与控制系统紧密结合，它也是对故障点进行实时监控、容错控制、系统修复与重构等的前提。但是在实际应用中想要掌握精准的系统数学模型还是存在一定的难度，对于建立一些难度较大数学模型系统还是比较困难的。

2.3信号处理诊断法

信号处理诊断法主要是指依据设备所产的特定信号来判断机械是否存在机械故障。信号处理诊断法是钢铁冶炼机械故障诊断法中最常用到的一种方法[2]。主要分为自适应信号处理方法、各种谱分析方法、时间序列特征提取方法等。比如，当钢铁冶炼设备的温度出现异常时，设备就会将温度信号传送给接收装置，当传送装置接收到温度故障信息时，会对所接收到的信号进行分析，方便设备检修人员快速找到故障发生点。信号处理诊断法与建立数学模型法相比，其适应能力更强，应用的范围也更广。

2.4其它诊断方法

除人工智能诊断法、信号处理法和系统数学建模的诊断法以外，在钢铁冶炼机械设备诊断中还会用到定性模型诊断法、基于灰色系统理论诊断法和识别诊断法等[3]。在实际生产的过程中，技术人员还会根据实际的生产情况来选择最适合当前生产环境的诊断方法。

3钢铁冶炼机械设备故障诊断技术分析

随着机械化进程的不断推进，应用于钢铁冶炼工艺中的机械设备种类也在不断更新，数量也在不断的增多。在大型

钢铁冶炼厂中，设备种类多以传送设备、传动设备、液压设备为主。钢铁冶炼设备不仅关系到冶炼钢铁的质量，还会影响到钢铁冶炼的效率。为了保证机械设备的各种传动设备的正常运行，在实际生产过程中，要及时对钢铁冶炼机械设备的运行状况进行监测，在机械发生故障时能够及时做出诊断。不同的机械故障，所对应的故障诊断系统也不相同。机械故障诊断系统的主要工作原理是依据机械运动的振动参数为主，转速、温度、位移、压力为辅。机械设备故障的诊断系统是由信息采集、状况分析、数据采集以及数据通讯单元组成，该系统不但可以与DCS或PLC组合成分散式诊断系统，还可以独立工作[4]。图1为钢铁冶炼的设备故障诊断过程。当机械设备出现故障时，诊断系统会通过传感器将机械设备的工作信号传送到控制系统中，计算机处理系统中的不同传感器会根据采集到的信号特征传到主机，主机会根据机械的振动情况、设备压力以及温度状况等来分析故障的特征信号。诊断系统对传感器上的特征信号进行收集分析后，可以了解到当前设备故障的发展状态，再将得到的数据进行分析，做出决策。

4钢铁冶炼常见设备故障的处理措施

在钢铁冶炼过程中经常会出现一些设备故障，工作人员

要及时进行机械设备的故障排查，及时消除设备故障隐患，保证机械设备的正常进行[3]。

4.1转子不平衡故障分析

在整个机器设备中不同的零件出现故障，进行诊断的方法也不相同。转子是机械中比较重要的一个转换零件，转子在进行转动工作时，高速运转会使其自身每一个点时时刻刻都产生离心力。当机械设备出现转子不平衡的故障时，转子自身产生的离心力无法进行正常的抵消，从而导致转子运行异常。一旦机械设备发生转子不平衡故障，首先要根据转子转动的频谱来进行分析，根据异常的阈值来分析出现异常振动的转子是否是刚性转子，依据谱图中的数据通过与正常转动状态的图谱进行对比分析，找到真正出现问题的区域，以及导致设备转子异常工作的原因。只有准确的找到故障发生的原因，进行及时准确的故障修护。此外，在转动频率以及相位相同时，可以根据质点的离心振幅的差率来判断是不是基础共振，如果离心振幅存在差率，说明故障原因是由转子不平衡导致的。

4.2齿轮故障处理分析