冶炼设备中的故障诊断维修分析

丁玉平

（陕西有色盛华冶华有限公司，陕西　汉中　723300）

冶炼设备中的故障诊断维修分析

丁玉平

（陕西有色盛华冶华有限公司，陕西汉中723300）

本文以钢铁业冶炼设备为主要研究对象，分析冶炼设备的故障诊断以及维修措施。钢铁业在现如今工业当中，占据着重要的地位，钢铁业的发展对我国的经济也会带来影响，要想稳定发展钢铁行业，就必须要确保钢铁冶炼设备的平稳运作，因此，研究钢铁业冶炼设备的故障诊断维修问题十分重要。

冶炼设备；故障诊断；维修措施

在生产中，钢铁企业的模式比较区域封闭性，通常而言，其生产模式都是流水化的形式。在生产流程中，要确保不同工序之间的衔接。如果在生产中，其中某一道工序出现问题的话，将会对整个产业链带来严重的影响，导致设备无法正常运行，进而影响到钢铁冶炼流程，更甚者还会给钢铁企业带来重大经济损失。因此，在发展钢铁业流程中，其中最重要的一项任务就是要重视冶炼设备的故障诊断以及维修措施。

1　冶炼设备故障诊断概述

钢铁行业冶炼设备的故障诊断技术，随着科学技术的不断发展也得到了创新，美国的冶炼设备故障诊断技术处于领先地位，其研发出的监测故障设备，规格型号各不一样，同时在这一研发过程中还创新了诸多的监测方法。我国与美国比较而言，我国的冶炼设备故障诊断技术起步较晚，而且发展时间比较短。80年代左右才兴起的故障诊断技术，由于当时条件以及各方面因素的限制，并没有得到太多的关注，但是随着我国科学技术水平不断提升，这一项故障诊断技术开始在实际工作中，发挥着越来越重要的作用，在众多系统中，钢铁冶炼设备的故障诊断技术正在不断的完善，在大型的旋转机械当中，得到了广泛的应用。在钢铁业中，故障诊断技术已经衍生出了多种数据监测体系以及故障诊断方法。在发展过程中，设备故障诊断技术集各类学科为一体，在应用时会涉及到诸多不同的学科，这为我国钢铁冶炼设备故障诊断技术的发展提供了非常好的条件。

2　冶炼设备故障诊断理论研究解析

2.1 以数学模型为基础的故障诊断

以实际情况为主，在应用过程中所建立的一种数学模型，在多个先进的冶炼设备当中，引入当前钢铁冶炼的思想，使用参数模型的估计方法，开展机械设备故障诊断以及分析工作，在应用时，必须联系控制系统，进而最终有效控制设备运行的实际状况。这种方法可以适用于重构故障诊断、设备运行状况的监督以及系统维修当中，但是使用这种方法，对数学模型需要非常高的精确度，而在建立数学模型的过程中，会受到一定的条件限制，这样就会忽略掉一些重点。

2.2 以输出信号处理为基础的故障诊断

输出信号处理这种方法，处理机械设备运行中的某些信息，通过小波分析等信号处理方法来实现，同时还要解析信号自身的特征，并在这一解析的流程中，获取反常的信号。面对反常信号时，故障判断和分析要采取针对性的措施来给予解决。通常而言，钢铁冶炼设备故障诊断以及解析的流程中，经常会使用到时间序列特征获取、小波变换等处理方法。

2.3 以人工智能为基础的故障诊断

就目前而言，我国数学模型以及信号处理方式的诊断，都在逐步地完善当中，而在发展这两种处理方式的同时，人工智能判断这种方式的故障诊断应运而生，人工智能判断这种方法在使用时，也取得了非常不错的效果。在应用时，人工智能诊断技术需要建立比较复杂的设备运行数学模型，使得设备故障的诊断变得更加简单方便。人工智能判断方法主要适用于模糊数学理论、人工神经网络预测，广泛应用于复杂性大型机械诊断中。人工智能判断这种方法的主要部分有模糊诊断系统、专家诊断系统，为冶炼设备的故障诊断奠定了非常好的基础。

2.4 其他方法

除了以上三种方法之外，还有一些故障诊断方法，具有很浓重的特色，比如设备运行模式诊断的识别方法。另外，在故障诊断这一领域中，其他方法的应用也得到了非常不错的诊断效果，在这一情况之下，使得这些诊断故障技术显得更加完善。

3　冶炼机械故障分析

针对钢铁冶炼机械而言，机械设备具有多样性，机械设备中大多采用不同种类的液压设备以及传动设备，冶炼的工作效率以及冶炼效果都将受到机械性能的直接影响，因此需要对冶炼设备进行有针对性的检查和监测，及时发现其中存在的问题，同时对设备进行必要的保养以及维修，使得冶炼机械能够顺利运行。因此成为了冶炼生产中非常重要的一环。由于冶炼的工作环境等因素的影响，在冶炼期间可能需要联合其他机械设备，在这样的条件下，需要建立设备故障诊断体系以确保机械能够良好、有效地运行。同时在运行期间要对相关设备的数据进行收集和整理，及时发现可能造成的损坏情况，一旦发生异常情况则需要严格控制和处理。计算机是设备故障诊断系统的核心，分成数据处理、采集模块以及检测模块三部分。通过传感器可使设备运行的实际情况及时反馈至计算机，对特征信号进行有效处理，由于传感器的不同使信号数据也各不相同，将相关信息对应的传送至主机系统中，如温度传感器仅接受温度信号等。其次，传感器信号需根据运行的信号进行提取，最后处理提取的故障信号。除上述之外根据机械设备中的相关参数对系统进行全面的分析处理，从而有针对性对故障进行有效处理。

4　结语

目前应用诊断技术能够对设备运行期间所产生的故障进行全面分析，同时找出有针对性的解决办法，从根本上确保了企业能够平稳运行，最大程度地降低和减少了可能导致的损失，但随着时代的发展，同样需要不断创新和改进，为企业提供竞争优势。

［1］李照良.机电设备故障诊断维修及管理分析研究［J］.科技与企业，2013（14）：268.

［2］周亮.基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术的分析与研究［D］.武汉科技大学，2009.

［3］田俊生.机电设备故障诊断及维修技术分析［J］.科技传播，2014 （1）：179，176.

［4］廖安生，刘洪春.矿山机电电子设备的故障诊断与维修分析［J］.电子技术与软件工程，2014（18）：136.

［5］王鑫.钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理措施［J］.中国高新技术企业，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，陕西洋县人，机电车间主任；研究方向：机械维修管理。