鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備的故障診斷

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摘要:鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)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(shuō)其中一道工序設(shè)備零件無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)，都會(huì)影響到鋼鐵冶煉質(zhì)量。本文主要對(duì)鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障診斷方法進(jìn)行了介紹，并深入分析了鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障診斷的科學(xué)處理措施。

關(guān)鍵詞:鋼鐵;冶煉機(jī)械設(shè)備;故障;處理

一、鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障診斷方法介紹

(一)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備一旦投入生產(chǎn)之后，機(jī)械設(shè)備將進(jìn)入高強(qiáng)度工作狀態(tài)之中，因此，容易出現(xiàn)一些故障，如果不及時(shí)進(jìn)行處理將會(huì)影響到整個(gè)生產(chǎn)效率與質(zhì)量。在針對(duì)機(jī)械設(shè)備故障時(shí)，常常會(huì)用到系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型診斷方法，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，并與機(jī)械操作系統(tǒng)相融合，然后通過(guò)參數(shù)模型估計(jì)技術(shù)、等價(jià)空間方程技術(shù)、Kalman濾波器、Luenberger觀測(cè)器等等比較先進(jìn)的工藝技術(shù)，對(duì)鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備的故障進(jìn)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(fù)”等等。所以，在對(duì)故障診斷的過(guò)程中，對(duì)于數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建具有比較高的要求，倘若在精度上未能達(dá)標(biāo)，那么則會(huì)影響到診斷的準(zhǔn)確性。［1］

(二)信號(hào)處理

鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行中會(huì)有對(duì)應(yīng)的信號(hào)顯示，而信號(hào)處理診斷方法則是以判斷機(jī)械設(shè)備對(duì)應(yīng)信號(hào)是否存在異常為基礎(chǔ)，從而明確機(jī)械設(shè)備所產(chǎn)生的信號(hào)是否符合正常標(biāo)準(zhǔn)，倘若出現(xiàn)異常信號(hào)或者故障類特征等等，則可以確定鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備所出現(xiàn)的故障類型。比如，在鋼鐵冶煉的過(guò)程中，機(jī)械設(shè)備中設(shè)置了對(duì)應(yīng)的速度傳感器、溫度傳感器，并分別負(fù)責(zé)接收機(jī)械設(shè)備的速度信號(hào)與溫度信號(hào)。通過(guò)信號(hào)處理診斷方法，能夠?qū)C(jī)械設(shè)備速度信號(hào)、溫度信號(hào)進(jìn)行診斷與檢測(cè)，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中存在的問題，及時(shí)進(jìn)行處理、目前，鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障信號(hào)診斷常用方法主要有:時(shí)間序列特征提取法、譜分析法、自適應(yīng)信號(hào)處理法等等。信號(hào)處理診斷方法與系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型診斷方法相對(duì)比，前者的適用性更強(qiáng)。

(三)人工智能

以智能技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)為核心的人工智能診斷故障方法，能夠?qū)︿撹F冶煉機(jī)械設(shè)備的故障實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化診斷，目前已經(jīng)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(shè)置復(fù)雜的體系，同時(shí)也不需要設(shè)備構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，該方法與鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備的操作系統(tǒng)能夠很好的融合，能夠針對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷，是目前效率、精準(zhǔn)率最高的方法。人工智能故障診斷方法以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)體系為基礎(chǔ)，同時(shí)融合了模糊數(shù)學(xué)理論，因此，與鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備操作系統(tǒng)特別相適應(yīng)。同時(shí)，該故障診斷方法設(shè)置了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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(xué)研究領(lǐng)域非常重視的一個(gè)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(duì)鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行診斷時(shí)還有一些其他診斷方法比較實(shí)用，例如，灰色關(guān)聯(lián)診斷識(shí)別技術(shù)、運(yùn)行模式故障診斷技術(shù)等等，這些診斷方法通過(guò)不斷的完善，還衍生出了耦合混合新型故障診斷技術(shù)。因此，在對(duì)鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行診斷的過(guò)程中，需要結(jié)合實(shí)際情況而定。

二、鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備故障診斷的科學(xué)處理方法

(一)轉(zhuǎn)子不平衡的處理方法

在鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)的質(zhì)量關(guān)系到機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，倘若出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡的情況，勢(shì)必會(huì)影響到整個(gè)冶煉過(guò)程?；谵D(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的基本性質(zhì)來(lái)講，在實(shí)際運(yùn)作的過(guò)程中必然有幅值方面的變化，一旦開始啟動(dòng)、運(yùn)作，由于各方面因素的作用，極有可能出現(xiàn)振動(dòng)不平衡的情況，因此，可以從以下方面來(lái)進(jìn)行處理:第一，轉(zhuǎn)子在實(shí)際轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中一旦出現(xiàn)振動(dòng)，首先需要的是進(jìn)行全面觀察，并對(duì)轉(zhuǎn)子速度進(jìn)行分析，看是否已經(jīng)到臨界值;同時(shí)，需要及時(shí)測(cè)量轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)速率，并將其與標(biāo)注速率進(jìn)行對(duì)比。第二，在確定振動(dòng)是否是因?yàn)榛A(chǔ)共振所引發(fā)時(shí)，可以采用相位分析法。如果此時(shí)相位與頻率保持著一直，則可以判斷出引起振動(dòng)不平衡額原因是基礎(chǔ)共振所引起的;倘若各個(gè)點(diǎn)在不同旋轉(zhuǎn)方向的情況下出現(xiàn)相位差速、高速運(yùn)轉(zhuǎn)、低速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，則可以明確是由于振動(dòng)不平衡所引發(fā)的。第三，角度不對(duì)與平行不對(duì)。所謂平行不對(duì)指的是“轉(zhuǎn)子”在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中出現(xiàn)“不對(duì)”的情況，包括角度不對(duì)與平行不對(duì)。角度不對(duì)指的是兩側(cè)軸向振動(dòng)相位持續(xù)保持在180°之中，則可能導(dǎo)致多倍頻振動(dòng);而“平行不對(duì)”則指的是兩側(cè)軸承之間徑向振動(dòng)持續(xù)保持在180°之中。因此，需要通過(guò)調(diào)解，使其轉(zhuǎn)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(jī)械設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵，由于齒輪需要對(duì)振動(dòng)影響進(jìn)行全面承載，所以在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中可能呈現(xiàn)出現(xiàn)邊頻帶，所以可以通過(guò)波形圖、頻譜圖來(lái)分析齒輪實(shí)際振動(dòng)的情況，可以通過(guò)信號(hào)故障診斷方法與人工智能診斷方法相互結(jié)合方式進(jìn)行快速判斷，進(jìn)而有針對(duì)性的提出解決對(duì)策。信號(hào)處理方法，通過(guò)時(shí)域處理對(duì)振動(dòng)加速度進(jìn)行分析，但需要降低其他信號(hào)帶來(lái)的干擾。鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備齒輪故障處理對(duì)策，具體來(lái)講如下:第一，時(shí)域診斷技術(shù)，從理論上來(lái)講是借助了頻譜圖、波形圖的基本原理，并通過(guò)智能分析技術(shù)，對(duì)物理振動(dòng)進(jìn)行描述，找出診斷結(jié)果與實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)的差異，從而明確故障，并采取對(duì)應(yīng)的處理方法;第二，頻率診斷技術(shù)，該技術(shù)結(jié)合智能化的基本原理，能夠全面、深入分析頻譜，同時(shí)結(jié)合功能優(yōu)勢(shì)能夠自動(dòng)識(shí)別齒輪故障。齒輪運(yùn)行過(guò)程中，不斷出現(xiàn)交錯(cuò)，并對(duì)動(dòng)力進(jìn)行持續(xù)傳播，而這個(gè)過(guò)程中，齒輪數(shù)目的變化會(huì)導(dǎo)致齒輪嚙合部位出現(xiàn)錯(cuò)位的情況，從而體現(xiàn)出一種周期性的動(dòng)態(tài)變化，并通過(guò)對(duì)應(yīng)的圖譜邊頻帶進(jìn)行顯示，然后通過(guò)波形圖、頻譜圖進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)故障診斷。

(三)滾動(dòng)軸承處理方法

機(jī)械設(shè)備在實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)的過(guò)程中，滾動(dòng)軸承會(huì)處于強(qiáng)度運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，當(dāng)中所產(chǎn)生的振動(dòng)往往會(huì)對(duì)其本身產(chǎn)生傷害，在這個(gè)過(guò)程中會(huì)伴隨著振動(dòng)產(chǎn)生一些聲音，而且不同的部位會(huì)有不同的聲音。因此，可以通過(guò)分析聲音來(lái)判斷故障部位。還需要注意的是，因?yàn)楹奢d不同、部位不同，最終測(cè)試出來(lái)的數(shù)據(jù)也存在差異，同時(shí)這些數(shù)據(jù)可以為后續(xù)故障分析奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。目前，對(duì)于軸承故障處理所用到的方法具體如下:第一，諧振信號(hào)接收法。該方法以零件本身固有頻率為基礎(chǔ)，對(duì)其變化進(jìn)行判斷。各種不同的機(jī)械設(shè)備有其固有頻率，軸承也不例外。通過(guò)專業(yè)的工具能夠?qū)︻l率進(jìn)行捕捉與分析。例如，軸承方面如果有缺陷，那么則會(huì)造成振動(dòng)沖擊，進(jìn)而引發(fā)零件振動(dòng)。在振動(dòng)的過(guò)程中，傳感器能夠?qū)⑵浞从吵鰜?lái)，并由濾波器進(jìn)行接收，通過(guò)分析之后，能偶對(duì)故障進(jìn)行判斷;第二，脈沖信號(hào)接收法。該方法是對(duì)軸承的壓痕進(jìn)行分析，由于軸承的腐蝕以及裂痕等問題對(duì)導(dǎo)致脈沖信號(hào)所產(chǎn)生的發(fā)射頻率不同，可以對(duì)其獲取并計(jì)算，因?yàn)槊}沖信號(hào)的頻率比較低，往往可以通過(guò)聽覺實(shí)現(xiàn)初步判斷。

三、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，鋼鐵企業(yè)在推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過(guò)程中發(fā)揮著不可替代的作用。而鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備是企業(yè)生產(chǎn)中非常重要的組成部分，其質(zhì)量直接關(guān)系到企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因此，對(duì)鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)備的故障診斷及處理進(jìn)行研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義，能夠?yàn)橐睙挋C(jī)械設(shè)備故障診斷與處理提供更有價(jià)值的參考。

參考文獻(xiàn):

［1］劉俊峰，趙鐵英．淺析鋼鐵冶煉機(jī)械設(shè)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(jī)械設(shè)備的故障診斷及處理措施［J］．內(nèi)燃機(jī)與配件，2018(02):142-143．

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

作者：劉仁波 單位：武漢鋼鐵集團(tuán)興達(dá)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有限責(zé)任公司