轧钢机械设备运行监测与维护分析

醴亚辉

（北京首钢股份有限公司，河北 迁安 064404）

行业发展中，轧钢机械出现运行故障是在所难免的，严重时会对企业的生产质量与效率均产生影响，因此需要采取有效的手段进行设备的维护与监测，促进生产质量与生产效率的提升。想比较而言，传统的设备维护与监测工作均是在人为操作下完成的，具有效率低、精度差、危险性高的特点。基于此，需要针对机械设备行业提出一款准确性高且运行稳定的维护与监测手段，实现有效机械运行。

1 轧钢机械设备运行监测分析

一般而言，机械设备的监测工作主要包括整体设备运行、运行状态的特征参数以及运行指标参数，状态中还被划分为正常状态以及危险状态、停止状态，特征主要包括了振动、电压、温度、时间、声音等会；指标则特指运行过程中的磨损情况、摩擦系数以及报废率。在实际的轧钢机械设备运行中实施的检测技术为无线传感技术。传感器作为主要的载体，可以实现运行的检测，实现了对于运行设备的状态参数、运行特征以及指标等的收集，作为主要手段之一。其属于电子通信类识别技术，在轧钢机械设备监测过程中的应用原理是通过无线通讯、射频信号等相关技术，将机械设备的运行情况进行读取与收集，达到快速准确的对信号追踪采集的目的，整个过程中均是无人化管理状态以及自动化监测实施。在采取轧钢机械设备的外部信息时，采用到了传感器设备，其将采集到的信息转换为现代化设备（计算机、可视化设备）可以识别的数据，然后与大数据汇合储存。

其具体的监测流程主要体现在：基于无线传感技术设计中，为每个机械设备设置识别标签，作为机械设备的身份证存在，具体到每一台设备上，一台设备只准许有一个条形码。设备在生产运行过程中，如果出现了产品与机械设备触碰的现象，传感设备会自动对所在设备进行扫描，随后将相关数据进行扫描与读取，完储存。待一个机械设备完成其工作流程时，会将其涉及的数据信息形成释放状态，进而使传感器进入下一步信息读取状态[1]。

在针对机械设备的条形码处理时，主要体现在以下结果步骤：

（1）初始化条形码标签：针对需要进行上线生产的轧钢机械设备，统一其信息，编辑后形成条形码标签，随后进行记录，务必要保障一台机械配备一个条形码，随后将生产信息进行收集与记录。

（2）信息采集：正常工作过程中，带着标签的机械设备经过各个生产单元，当到达特定单元环境时，其中的控制器会发出无线信号，此时会将单元环境中的生产情况进行读写，记录在大数据中。

图1 轧钢厂机械设备

（3）信息读取：在轧钢机械设备的运行过程中，完成信息交互与集成的主要手段便是读出与交互，当每一个单元环境中的工作完成后，接下来需要针对设备进行信息识别，随后将识别信息以可视化的形态标准在工控机上[2]。

（4）信息清除：轧钢机械设备完成一个周期的生产任务时，原有的标签信息就需要进行消除。每个环节、每一设备的标签并不是永久使用的，需要在生产目标形成后及时更换，进而确保轧钢机械设备在后期生产运行过程中的高精度监测。

除此之外，以轧钢生产需求以及设备的出场信息为准，需要制定有效的运行指标，将轧钢设备运行稳定值保障在一定范围内，一旦在运行过程中出现了信息数据超出原有设定值，传感器的报警设备便会警示，由此便可以得知轧钢机械设备出现了异常运行状况，随后传感器会将出现的设备异常数据进行记录与保存。随后可以针对数据库中的相关数据，展开机械设备的维修与管理[3]。

2 轧钢机械设备运行维护分析

在实际生产过程，轧钢厂机械设备的性能，决定着后期钢材生产的质量与最终成本。如果轧钢机械设备在运行过程出现较大的故障问题，会直接影响到产品的质量问题，因此，配备合理的检测制度是很有必要的。进而全面实现事故率降低，延长设备的额使用期限。此外，还会对比成本的实际控制以及生产作业的质量问题产生一定的影响。现如今，面对新的要求下，企业必须要针对轧钢设备进行优化，以提升其的作业率以及质量，与时代发展特点相融合，将机械设备的维护与监测工作不断的加强，在满足社会需求的同时还能为行业的 发展带来积极的作用[4]。

2.1 手动维护

2.1.1 合金轴瓦的日常维护

在机械设备的运行过程，由于受到外来冲击压的影响，在高负荷的作用下，会使合金轴瓦与其他轴瓦质检产生强烈的摩擦。当这找那个情况没有被及时的发现，会导致周边相关部件受到影响产生磨损。因此在实际的维修与运行过程中，务必要保障机械内部的轴承之间间隙合格，务必保障在安全距离之中，随后定期对其展开必要的调整。有需要的情况下，可以采取相关测量工具展开勘测，然后根据测量出来的实际转速进行呢详细分析。此外，相关工作人员需要根据现场的实际情况展开各环节的工作[5]。

2.1.2 加强备品备件的质量管控

其一需要对相关零部件进行采购，以作准备。期间采购部门的相关负责人一定要紧抓质量问题，将其中涉及到的一部分特殊设备零件，还需要安排人去生产厂家进行考察，合格时才能购买。在实际类型选择以及采购资金的分配中，要进行成分的考虑。其二，需要将设备运行期间的经济性考虑进去，尽可能的延长其使用寿命。举例说明，部分设备初期的采购价格相对较高，当在实际运行过程中不需要进行频繁的维修与保养，其自身具备较高的安全性，且生产过程中能耗较小其故障发生率相对来说十分低。此设备的很多关键部位均是采用较为可靠进口零件，确保整个设备运行过程中的稳定与安全[6]。

已传感技术为基础，利用AI技术对轧钢机械设备展开良好的维修与养护工作。此项技术主要是以设备的详细运行信息为根本，展开一系列人工智能维护。AI技术就是将传感技术接受的相关信息进行读取，然后借助网络化应用将接收到的信息上传至云端信息中心，随后展开信息的分析与处理。AI技术将会主动掌握所有轧钢机械设备运行与维护相关知识，然后将其转换为实际应用。一旦遭遇轧钢机械故障信息，AI技术便可以对此设备展开故障分析、故障诊断以及故障解决措施。随后会将出现故障的部位进行定位，随后在可视化平台上展现诊断看结果，促使轧钢机械的维护工作有序进行。轧钢机械设备引入AI维修技术，在很大程度上实现了人工智能维护流程，整体的维修过程中并没有人员参与，这样一来便有效的避免了因为人员参与以及成本损耗严重，提升维修效率的同时，提升了其安全性[7]。其具体维护过程如图2所示。

图2 轧机械设备运行维护流程

整体的维护过程中，主要的维护环节便是利用AI技术实现了对于设备各个运行参数的分析，一般而言轧钢机械设备的运行数据分为两种模式，其一包括了设备的编号、名称以及品牌，还有启用时间、当前时间、加工产品属性等，这些基本的属性平时对于轧钢机械的设备的运行影响相对较小。其二便是指包括了以电压、电流、负载数、温湿度、磨损以及最大转速等数据，这些因素是轧钢机械设备的生产运行最大影响源。因此需要在日常的运行维护中加强关注。利用程序展开系统语言开发，然后经过协议形式，实现了大量数据在接口设备的传输，随后针对采集的数据展开一系列的分析与挖掘。在对实际的轧钢机械设备维护工作中，主要的参考对象便是设备的使用时间、使用磨损程度、负载量等参数，针对这些参数研究时，一旦出现超出临界值的现象，系统便会自动更换轧钢机械设备。

针对轧钢机械设备的额主轴位置进行维护时，主要的参考信息是轴承前后部位的温度、轴承运行过程中的电压、转速等因素。也可以认为，针对这些参数研究时，一旦出现超出临界值的现象，系统便会自动更换轧钢机械设备[8]。

图3 轧钢厂工作一面

3 结语

总而言之，文章主要针对现有的轧钢机械设备的日常监测与维护工作展开了简单的分析，提出了比较先进的AI分析监测技术，确保后期的机械设备运行更加精准与安全。但是介于此次的研究时间比较有限，虽然取得了预期的效果，但是轧钢机械设备的维护工作是一项不断更新的工作，需要更多的人投入自己的精力，为制造业后期发展提供有效的支撑。