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        鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理探析

        2019-10-21 18:25:25劉仁波
        科技風 2019年2期
        關鍵詞:處理故障

        劉仁波

        摘 要:鋼鐵企業(yè)的生產系統(tǒng)模式具有封閉性、連續(xù)性特征,涵蓋了多種工序,然而工序之間銜接一旦出現(xiàn)問題或者說其中一道工序設備零件無法正常運轉,都會影響到鋼鐵冶煉質量。本文主要對鋼鐵冶煉機械設備故障診斷方法進行了介紹,并深入分析了鋼鐵冶煉機械設備故障診斷的科學處理措施。

        關鍵詞:鋼鐵;冶煉機械設備;故障;處理

        煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋是鋼鐵冶煉的四個基本環(huán)節(jié),而每一個環(huán)節(jié)所涉及到的相關機械設備都存在在差異,但是設備之間聯(lián)系密切,倘若一個機械設備發(fā)生故障或者生產工序出現(xiàn)問題,則意味著鋼鐵冶煉生產將無法繼續(xù)開展,并且可能會給鋼鐵企業(yè)帶來巨大的經濟損失。因此,為了能夠最大限度保障鋼鐵冶煉能夠有序開展,相關技術人員必須做好鋼鐵冶煉機械設備故障診斷工作,并對故障采取科學處理措施,使其機械設備能夠盡快恢復工作。

        一、鋼鐵冶煉機械設備故障診斷方法介紹

        (一)系統(tǒng)數(shù)學模型

        鋼鐵冶煉機械設備一旦投入生產之后,機械設備將進入高強度工作狀態(tài)之中,因此,容易出現(xiàn)一些故障,如果不及時進行處理將會影響到整個生產效率與質量。在針對機械設備故障時,常常會用到系統(tǒng)數(shù)學模型診斷方法,通過建立數(shù)學模型,并與機械操作系統(tǒng)相融合,然后通過參數(shù)模型估計技術、等價空間方程技術、Kalman濾波器、Luenberger觀測器等等比較先進的工藝技術,對鋼鐵冶煉機械設備的故障進行診斷與分析,該診斷與分析流程主要包括“故障監(jiān)控、故障診斷、故障分析、故障修復”等等。所以,在對故障診斷的過程中,對于數(shù)學模型的構建具有比較高的要求,倘若在精度上未能達標,那么則會影響到診斷的準確性。[1]

        (二)信號處理

        鋼鐵冶煉機械設備在實際運行中會有對應的信號顯示,而信號處理診斷方法則是以判斷機械設備對應信號是否存在異常為基礎,從而明確機械設備所產生的信號是否符合正常標準,倘若出現(xiàn)異常信號或者故障類特征等等,則可以確定鋼鐵冶煉機械設備所出現(xiàn)的故障類型。比如,在鋼鐵冶煉的過程中,機械設備中設置了對應的速度傳感器、溫度傳感器,并分別負責接收機械設備的速度信號與溫度信號。通過信號處理診斷方法,能夠對機械設備速度信號、溫度信號進行診斷與檢測,從而及時發(fā)現(xiàn)設備運行過程中存在的問題,及時進行處理、目前,鋼鐵冶煉機械設備故障信號診斷常用方法主要有:時間序列特征提取法、譜分析法、自適應信號處理法等等。信號處理診斷方法與系統(tǒng)數(shù)學模型診斷方法相對比,前者的適用性更強。

        (三)人工智能

        以智能技術、自動化技術為核心的人工智能診斷故障方法,能夠對鋼鐵冶煉機械設備的故障實現(xiàn)自動化、智能化診斷,目前已經是故障診斷方法中最為重要的一種,有著良好的發(fā)展前景。人工智能診斷方法需要設置復雜的體系,同時也不需要設備構建數(shù)學模型,該方法與鋼鐵冶煉機械設備的操作系統(tǒng)能夠很好的融合,能夠針對各個環(huán)節(jié)進行監(jiān)測與診斷,是目前效率、精準率最高的方法。人工智能故障診斷方法以人工神經網絡預測體系為基礎,同時融合了模糊數(shù)學理論,因此,與鋼鐵冶煉機械設備操作系統(tǒng)特別相適應。同時,該故障診斷方法設置了神經網絡預測診斷系統(tǒng)、模糊邏輯智能診斷反映系統(tǒng)、專家診斷系統(tǒng)以及故障診斷管理系統(tǒng)等等。人工智能是科學研究領域非常重視的一個部分,因此,該方法還有巨大的提升空間。[2]

        (四)其他診斷方法

        除開上述三種故障診斷方法之外,在對鋼鐵冶煉機械設備故障進行診斷時還有一些其他診斷方法比較實用,例如,灰色關聯(lián)診斷識別技術、運行模式故障診斷技術等等,這些診斷方法通過不斷的完善,還衍生出了耦合混合新型故障診斷技術。因此,在對鋼鐵冶煉機械設備故障進行診斷的過程中,需要結合實際情況而定。

        二、鋼鐵冶煉機械設備故障診斷的科學處理方法

        (一)轉子不平衡的處理方法

        在鋼鐵冶煉機械設備實際運行過程中,轉子轉動的質量關系到機械系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性,倘若出現(xiàn)轉子不平衡的情況,勢必會影響到整個冶煉過程?;谵D子旋轉的基本性質來講,在實際運作的過程中必然有幅值方面的變化,一旦開始啟動、運作,由于各方面因素的作用,極有可能出現(xiàn)振動不平衡的情況,因此,可以從以下方面來進行處理:

        第一,轉子在實際轉動過程中一旦出現(xiàn)振動,首先需要的是進行全面觀察,

        并對轉子速度進行分析,看是否已經到臨界值;同時,需要及時測量轉子轉動速率,并將其與標注速率進行對比。

        第二,在確定振動是否是因為基礎共振所引發(fā)時,可以采用相位分析法。如果此時相位與頻率保持著一直,則可以判斷出引起振動不平衡額原因是基礎共振所引起的;倘若各個點在不同旋轉方向的情況下出現(xiàn)相位差速、高速運轉、低速運轉時,則可以明確是由于振動不平衡所引發(fā)的。

        第三,角度不對與平行不對。所謂平行不對指的是“轉子”在運轉過程中出現(xiàn)“不對”的情況,包括角度不對與平行不對。角度不對指的是兩側軸向振動相位持續(xù)保持在180°之中,則可能導致多倍頻振動;而“平行不對”則指的是兩側軸承之間徑向振動持續(xù)保持在180°之中。因此,需要通過調解,使其轉子能夠保持在合理的狀態(tài)之中。[3]

        (二)齒輪故障處理方法

        齒輪是鋼鐵冶煉機械設備穩(wěn)定運行的關鍵,由于齒輪需要對振動影響進行全面承載,所以在實際運行過程中可能呈現(xiàn)出現(xiàn)邊頻帶,所以可以通過波形圖、頻譜圖來分析齒輪實際振動的情況,可以通過信號故障診斷方法與人工智能診斷方法相互結合方式進行快速判斷,進而有針對性的提出解決對策。信號處理方法,通過時域處理對振動加速度進行分析,但需要降低其他信號帶來的干擾。鋼鐵冶煉機械設備齒輪故障處理對策,具體來講如下:

        第一,時域診斷技術,從理論上來講是借助了頻譜圖、波形圖的基本原理,并通過智能分析技術,對物理振動進行描述,找出診斷結果與實際標準的差異,從而明確故障,并采取對應的處理方法;

        第二,頻率診斷技術,該技術結合智能化的基本原理,能夠全面、深入分析頻譜,同時結合功能優(yōu)勢能夠自動識別齒輪故障。齒輪運行過程中,不斷出現(xiàn)交錯,并對動力進行持續(xù)傳播,而這個過程中,齒輪數(shù)目的變化會導致齒輪嚙合部位出現(xiàn)錯位的情況,從而體現(xiàn)出一種周期性的動態(tài)變化,并通過對應的圖譜邊頻帶進行顯示,然后通過波形圖、頻譜圖進行分析,實現(xiàn)故障診斷。

        (三)滾動軸承處理方法

        機械設備在實際運轉的過程中,滾動軸承會處于強度運轉狀態(tài),當中所產生的振動往往會對其本身產生傷害,在這個過程中會伴隨著振動產生一些聲音,而且不同的部位會有不同的聲音。因此,可以通過分析聲音來判斷故障部位。還需要注意的是,因為荷載不同、部位不同,最終測試出來的數(shù)據(jù)也存在差異,同時這些數(shù)據(jù)可以為后續(xù)故障分析奠定堅實的基礎。

        目前,對于軸承故障處理所用到的方法具體如下:

        第一,諧振信號接收法。該方法以零件本身固有頻率為基礎,對其變化進行判斷。各種不同的機械設備有其固有頻率,軸承也不例外。通過專業(yè)的工具能夠對頻率進行捕捉與分析。例如,軸承方面如果有缺陷,那么則會造成振動沖擊,進而引發(fā)零件振動。在振動的過程中,傳感器能夠將其反映出來,并由濾波器進行接收,通過分析之后,能偶對故障進行判斷;

        第二,脈沖信號接收法。該方法是對軸承的壓痕進行分析,由于軸承的腐蝕以及裂痕等問題對導致脈沖信號所產生的發(fā)射頻率不同,可以對其獲取并計算,因為脈沖信號的頻率比較低,往往可以通過聽覺實現(xiàn)初步判斷。

        三、結語

        綜上所述,鋼鐵企業(yè)在推動國民經濟快速發(fā)展的過程中發(fā)揮著不可替代的作用。而鋼鐵冶煉機械設備是企業(yè)生產中非常重要的組成部分,其質量直接關系到企業(yè)的經濟效益。因此,對鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理進行研究具有非常重要的現(xiàn)實意義,能夠為冶煉機械設備故障診斷與處理提供更有價值的參考。

        參考文獻:

        [1]劉俊峰,趙鐵英.淺析鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理措施[J].包鋼科技,2018,44(03):70-72.

        [2]賈魯峰.鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理措施[J].內燃機與配件,2018(02):142-143.

        [3]劉敬輝.鋼鐵冶煉機械設備的故障診斷及處理措施研究[J].中國高新技術企業(yè),2016(01):65-66.

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