鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷研究論文
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裝置技術管理是鋼鐵企業生產經營的重要組成部分。隨著我國經濟建設的發展，鋼鐵企業正由生產型企業向生產經營型企業轉變。機械裝置作為鋼鐵企業最重要的生產工具，在生產經營過程中發揮著重要的作用。加強裝置管理，有利於企業實現生產現代化，使生產有序進行，為企業取得良好的經濟效益提供充分的保證。鋼鐵企業的生產過程是一個封閉系統的模式化、流水化作業，整個生產系統的執行需要各道工序的良好銜接，如果某一道工序或者裝置零件出現故障，那麼將會導致整體生產的正常執行，造成無法估量的經濟損失。由此可見，裝置的故障診斷及處理措施對工業發展至關重要。鋼鐵的冶煉大致分為四個過程：鍊鐵、鍊鋼、熱軋、冷軋，其中每道工序都需要不同種類的裝置，所以鋼鐵的冶煉對裝置的故障診斷需求相比於其他的工業生產更加重要。
1鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷現狀
近年來，鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷技術得到了長足的進步與發展。目前故障診斷技術水平相對較高的區域為美國，不僅能夠發明出不同種型號的監測裝置，還能夠提出很多有效的監測手段，目前已經在發達國家得到了較為廣泛的運用。我國的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷起步較晚，最初的裝置故障診斷技術發展於20世紀80年代初。隨著技術的不斷進步，裝置診斷系統已經成為關鍵裝置執行的必要軟體之一，特別是目前智慧專家故障診斷技術已經運用得相當成熟。最為成熟的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷技術應用在大型的旋轉型機械中，目前已經在此領域內發展出20多種故障診斷系統以及資料監測體系。裝置故障診斷技術是多個學科的綜合體，需要很多學科共同交叉形成新的學科，為我國鋼鐵冶煉工業的蓬勃發展做出了很大的貢獻。
2鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷相關理論研究
第一，以系統數學模型為基礎的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷方法。此方法主要以建立數學模型為基礎，將當前的鋼鐵冶煉作為基本理念，運用多種先進的Luenberger觀測器、等價空間方程、Kalman濾波器、引數模型估計手段進行鋼鐵冶煉機械裝置的故障診斷與分析工作。其工作時需要與整個控制系統相結合，最終可以形成裝置執行監控、系統修復及重構的故障診斷流程。但是此方法對於數學模型的精確度要求極高，由於數學模型建立時邊界條件的侷限性，會忽略一些較為重要的要素。
第二，以輸出訊號處理為基礎的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷方法。利用小波分析等訊號處理手段將鋼鐵冶煉機械裝置執行期間特定的資訊進行處理，對訊號的特點進行科學分析，提取異常訊號，及時採取措施進行診斷與故障處理。例如速度感測器收集的是速度訊號，溫度感測器收集的是溫度訊號，將此訊號進行實時監測，一旦發現溫度訊號異常，則表示該裝置已經出現故障。現階段運用比較廣泛的訊號處理方法還包括譜分析方法、時間序列特徵提取方法、自適應訊號處理方法等。這些訊號處理方法不會依靠某一數學模型，適應能力較好。通常情況下鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷會運用到小波變換、時間序列特徵提取等手段進行處理。
第三，以人工智慧為基礎的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷方法。隨著數學建模與訊號處理方法的不斷髮展，人工智慧診斷成為裝置故障診斷中的主流，獲得了顯著效果。人工智慧診斷的優勢在於不需要針對複雜的裝置執行體系建立複雜的數學模型，設定複雜的體系。其理論主要運用了人工神經網路預測、模糊數學理論，是解決較為複雜的大型機械裝置的首選檢測方法。此類智慧診斷方法包括了專家智慧診斷系統、模糊邏輯智慧診斷系統、神經網路預測診斷系統、故障管理診斷系統等。第四，其他鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷方法。目前，除了主流的鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷以外，還發展了眾多有特色的故障診斷方式，比如裝置執行模式診斷識別方法、灰色關聯絡統診斷識別方法等。與此同時，隨著各個方法的不斷髮展，也發明了多種方法相互耦合的混合型診斷方法。
3鋼鐵冶煉機械裝置故障診斷技術分析
應用於鋼鐵冶煉過程中的機械裝置有很多種，大多都是不同的傳動裝置以及液壓裝置，例如輸送裝置、檢測裝置、液壓裝置、傳動裝置等。機械裝置的效能好壞直接影響著鋼鐵冶煉過程的效率和質量。因此，在冶煉過程中要定期對這些裝置進行檢測、及時地維修保養，確保它們的工作效能，這是鋼鐵冶煉過程能否順利進行的前提。鋼鐵冶煉的環境特殊，工作環境比較惡劣，涉及到的機械裝置眾多，裝置故障診斷系統的建立是必要的，其工作原理主要是根據機械裝置的振動特點來進行，同時收集溫度、壓力、轉速等各種引數的詳細資料，透過這些詳細的資料能夠清楚分析出機械裝置的工作執行狀況以及可能會發生的故障破壞，能夠及時地做出相應的處理對策。具體來講，此裝置故障診斷系統的中心是計算機系統，分為獨立的採集模組、檢測模組以及資料處理模組，主要過程有：
（1）透過感測器將機械裝置的工作情況訊號反饋到計算機系統，包括機械振動情況、工作溫度情況以及裝置壓力情況等；
（2）提取特徵訊號。不同的感測器採集到的是不同的訊號資料，對應地將資訊傳遞到主機系統，例如速度感測器收集的是速度訊號，溫度感測器收集的是溫度訊號；
（3）訊號處理過程。感測器所收集到的訊號要進行相應的提取處理；
（4）將提取到的訊號進行故障處理，透過資料分析對裝置當前的工作情況和工作狀態進行分析，及時做出相應的處理和決策。
4鋼鐵冶煉行業對於常見裝置的故障處理措施
對於鋼鐵冶煉過程中常見的裝置故障，大多都是透過裝置的振動異常判斷處理的，一旦裝置出現了異常振動，往往是裝置發生機械故障的提示。這是必須要引起大家重視的.現象，儘快組織相關人員對其進行檢測檢查，發現問題並且及時將隱患消除，防患於未然，才能保證機械裝置的正常運轉，否則一旦發生故障，不僅會影響到生產工藝，而且還會給鋼鐵冶煉過程帶來不可估量的損失，更嚴重的還有可能帶來人身傷害。依據機械裝置發生故障的不同零部件，本節主要分析了常見故障的處理方法：
第一，轉子不平衡的故障處理分析。轉子在轉動過程中，其上面的每個質點都會產生離心力，在不平衡的情況下，離心力是無法相互抵消的，從而導致離心力的不平衡，通常情況下，轉子不平衡是透過頻譜圖來顯示的。對於新裝置來講，要綜合考慮不同的因素：假如出現異常振動的是剛性轉子，那麼要明確其轉速最大值是多少，進行轉速的對比，之後得出具體的結論。區分出相位，才能真正瞭解裝置發生異常振動的原因，並對不同的原因做出不同的分析和解決。相位和頻率保持一致，可以判定是基礎共振，如果各個質點的離心振幅是有差速的，那麼其原因就是由於轉子的不平衡導致的。
第二，齒輪的故障處理分析。一般情況下采用頻域診斷和時域診斷兩種方法來對齒輪所出現的各種故障進行診斷。齒輪的工作狀態決定了其齒面之間的轉動力隨著齒輪的轉動在不斷變化，很明顯其剛度也是在不斷變化的。不管齒輪是否處於正常的工作情況，其振動總是不能避免的，表現在譜圖上就是會出現邊頻帶。頻譜圖和波形圖都能夠反映出裝置的振動，所以在時域中也能對其進行分析，不過需要振動加速度等資料資訊，最重要的是減少其他噪音的干擾。
第三，滾動軸承的故障處理分析。在正常工作過程中，軸承所產生的振動對其本身都會有所傷害，不同的部位發生損壞，發出的振動聲音是不同的，對此可以透過不同的振動聲音判斷出現損傷的部位，載荷不同，部位不同，測量出來的資料肯定不同，並且能為之後的測量提供良好的資訊前提基礎。當前主要採用的測量軸承是否出現故障主要有兩種途徑：
（1）脈衝訊號接收法，此種方法主要是依據軸承出現腐蝕或者壓痕的情況下所產生的脈衝訊號進行分析。軸承表面的腐蝕或者裂痕等缺陷會使得脈衝訊號產生不同的發射頻率，在短時間內可以透過計算獲得。不過由於其脈衝頻率較低，很多時候依靠聽覺就可以進行初步判斷；
（2）諧振訊號接收法。此種方法主要是依據零件本身的固有頻率。任何零件都有其固有的振動頻率，運轉過程中的軸承也不例外，同樣這些頻率都可以經由儀器進行檢測。軸承的缺陷會導致運轉中的振動衝擊，並且引起其他零件的振動。反映到感測器上，被濾波器所接收，強振動訊號可以更好地反映出軸承所出現的故障，給大家一個很好的警示。
5結語
上述內容是關於鋼鐵冶煉過程中相關裝置經常出現的故障分析以及相應的故障診斷、處理技術，透過目前的診斷技術，可以很好地對執行中的機械裝置進行實時監測和故障診斷，能夠實現故障預警，從而儘快組織相關人員對所發生的裝置故障進行維修，防止不必要的經濟損失，降低安全生產事故的發生。科學技術在不斷進步，裝置診斷技術也在不斷前進，鋼鐵冶煉行業也應該及時引進更前沿的技術來推動行業的發展。
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