高炉冶炼设备维护检修工作研究

廖忠平 江西省新余钢铁公司炼铁厂

高炉冶炼设备作为冶炼金属工艺的重要组成部分，在计算机技术快速发展的背景下同样在不断进步，使得设备维护与检修成为工业发展的又一大方面。因此，有必要对高炉冶炼设备维护检修工作进行创新，降低设备故障带来的损失，达到延长设备寿命、提升设备运行效率的目的。

一、高炉冶炼设备的故障诊断

高炉冶炼设备的故障诊断方法包括人工智能诊断、数学模型诊断，其中，人工智能诊断主要是利用AI智能系统排除机械设备运行性的故障，并精准查找出故障点，结合大数据技术对复杂的故障情况进行分析，为信号传输以及建模处理提供科学依据，极大地提升了高炉冶炼设备维护检修工作的效率。数学模型诊断是指基于现代控制理论，利用现代优化算法、参数模型、滤波器等，对阈值进行分析，真正将控制系统与数字系统结合在一起，对高炉冶炼设备以及其他工业设备实施实时监测，大幅度降低设备故障事件的发生概率。

在实际维护检修工作中，利用以上两种诊断方法对以往的高炉冶炼设备故障解析方案进行优化，在很大程度上避免了人力以及物力资源的浪费，并有效提升了维护检修工作的精度与效率。结合高炉冶炼设备运行中常见的故障，提出的评估算法能够有效降低设备故障状态分析的复杂程度，适用于大多数高炉冶炼设备的维护检修工作。评估算法执行环节如下：

假设在一定区域范围内的电力设备、继电保护装置、断路器分别为An、Ax、Am个，优化后的故障诊断模型为：

在模型中，Cl为决策结果；p为电力系统损失信源信息的情况。根据该模型，计算出的断路概率、故障漏报率分别为0.08%、0.1%，将此作为判断系统运行状况的主要依据，合理规避潜在的故障风险，对维护冶炼设备运行有序性具有十分重要的现实意义[1]。

二、高炉冶炼设备维护检修工作方案的实施

（一）作业方式操作方案的实施

高炉冶炼设备作业方式操作方案的制定，主要是对维护检修具体的内容进行初步明确，结合检修步骤、检修标准、维修人员数量等，针对冶炼设备制定科学合理的检修方案，并制定好应对突发问题的检修方案，以此达到延长设备使用寿命、降低作业劳动强度、增强维护检修效果的目的。根据现阶段高炉冶炼设备维护保养体系的构建状况，有必要应用人工智能技术对设备实施实时监测，以此在第一时间寻找出故障源。例如，在维护冶炼设备驱动系统的过程中，根据规范的维护检修体系，首先，依次寻找主线、支线是否存在故障问题；其次，晃动抓手，通过观察或是利用一定的检测手段判断设备是否发生漏气现象，并判断机械抓手的夹紧力是否充足；最后，通过联轴器、电机、齿轮等多方面检查，判断传动装置是否存在故障问题，然后根据不同部位的实际情况实施相应的维护检修操作方案，必要时更换冶炼设备的零部件，以此保证企业生产经营的顺利开展。

（二）作业工具应用方案的实施

在实际维护检修工作开展中，高炉冶炼设备作业工具应用方案的制定，需要综合考虑场地面积、检修时限、设备结构，通过作业工具的合理运用，最大程度节省检修作业时间。例如，在检修高炉冶炼设备紧固件时，需要对特殊工具实施相应的保护措施，以此避免工具被润滑油污染。通过对高炉冶炼设备故障评估算法的分析，为保证作业工具应用方案制定的合理性，充分发挥出维护检修工作的优势与作用，需要成立一支专业性较强的技术维护队伍，要求维护人员按照相关标准安装冶炼工艺流程应用到的设备，以此从根本上保证高炉冶炼设备不会发生故障问题，避免在长时间运行中出现结构断裂的问题。与此同时，要求维护检修人员能够根据设备故障评估以及分析结果，结合整体线路，选用合适的工具开展维护工作，并对故障信息进行详细记录，通过与设备使用人、负责人的交流，了解到冶炼设备故障的具体情况，以此为设备管理标准化建设提供更加有力的支撑。

（三）作业材料选择方案的实施

在制定高炉冶炼作业材料选择方案的过程中，应全面留意油品、螺栓、备件等，是否与设计要求与技术标准相符，避免作业材料应用不当而影响维护检修质量，甚至会产生负面影响[2]。例如，在检修高炉冶炼设备高压系统的过程中，若选择承受耐压能力不强的密封件，将会引发泄漏，不仅没有达到维护检修工作开展的目的，而且对生产造成极大的影响。与此同时，作业材料选择方案的实施还依赖于故障分析机制与维护方案的构建，由于高炉冶炼设备运行情况较为复杂，通过抢修时间的缩短以及抢修质量的提升，可有效保证企业经济效益受到损害。因此，结合材料选择的高炉冶炼设备维护方案的制定，应针对增加生产运营中耐磨、易损设备的维护周期，尽量在不影响生产运营的情况下，选用合适的作业方式、作业工具、作业材料方案，从而实现冶炼设备维护检修质效提升的目标。同时，还应积极运用信息化手段，在第一时间通知负责人对设备运行状态进行维护与检查，切实强化冶炼设备的实时监测水平，为故障问题的预先判定、解决方案的制定提供有力支撑。

三、结论

综上所述，要想建设成智慧工厂，大幅度提升设备自动化水平，应紧密结合人工智能以及数学模型诊断技术，积极运用维护实验模型，从作业方式、作业工具、作业材料等多个角度，优化高炉冶炼设备维护检修工作方案，以此助力工业发展。