设备故障诊断技术在轧钢生产线上的应用_许可.pdf

92Machining and Application机械加工与应用设备故障诊断技术在轧钢生产线上的应用许可，黄龙才摘要：在应用机械设备时，难免会发生诸多问题，使得生产线的生产效率受到影响，无法稳步推动生产作业的开展，生产效率低下，难以满足企业需求，也难以保障企业的经济效益，使得生产成本只增不减，难以控制，制约企业的稳定发展。在此种情况下，应当采取积极有效的措施，加强设备故障维修，保障设备的稳定运行，降低故障的发生概率，实现稳定生产与运行。基于此，本文主要阐述设备故障诊断技术的概念与原理，分析故障诊断技术应用的重要作用，分析在轧钢技术中应用设备故障技术的具体措施，以此促进设备稳定运行，维护轧钢生产线的正常生产，提高生产效率，有效控制生产成本。关键词：设备故障诊断技术；轧钢生产线；应用模式科学技术的快速发展使得各项技术都实现了创新，企业生产效率得到了明显提升，但机电设备在应用过程中，难免会出现故障，因此加强故障诊断是保障各生产设备稳定运行的基础，是提高设备安全性与可靠性的关键所在，也是提高产品质量的重要手段，得到机械生产制造业的广泛关注。对于冶金行业而言，要求设备的稳定性与安全性得到保障，在安装调试生产设备时，往往会受到错综复杂问题的影响，导致设备生产效率下降。在探究设备故障时，如果只是依靠眼看、耳听等方式判读故障，难以保障最终故障分析结果的准确率。因此，要采取现代化的设备故障诊断技术，了解关键设备的生产状态，找出易损件的生产规律与特点，及时排查各项故障原因，使得检修工期得到有效缩短，制定科学可行的设备维修计划，避免因设备故障问题造成严重的经济损失，保障轧钢生产设备的稳定生产，有效提高企业的生产效益，达到最终的生产目的。1 设备故障诊断技术概述1.1概念设备状态监测与诊断技术简称为设备故障诊断技术，是一项新型的设备维修技术，结合了高等数学、电子信息技术以及机电设备失效学等多个学科的内容，是现代设备故障维修的关键技术所在。设备故障诊断技术就是实时检测设备电流、震动、温度以及噪声等多个方面的内容，掌握设备的实际运行状态，判断设备未来发生故障的可能性，诊断出具体故障部位与原因，使得维修工作更具针对性。设备故障诊断技术的关键目的在于利用机械技术，控制大型事故的发生，维护生产企业的生产效益与工作人员的生命安全，最大化的提高企业的经济效益，通过有效识别设备状态，控制设备的正确使用，达到高效生产的最终目的。预知维修技术是设备故障诊断技术的关键技术，冶金行业的快速发展离不开设备故障的预防与维修，维修模式实现了事后故障维修向计划设备维修的转变。轧钢设备在生产过程中故障的发生往往难以预料，使得突发事故、重大事故占据较大比例，且在发生事故后，维修难度较高，需要浪费较长的维修时间，所造成的经济损失难以估计。而在计划维修的支持下，每一项工作的开展都能够得到支持，实现定期、周期监测与维修设备，能够有效控制设备故障的发生，也可有效保障生产的安全性，但是会造成维修过度的情况，花费较高的维修费用。设备故障诊断技术向预知维修发展技术转移，能够及时在设备出现故障前就对其维修，准确判断故障所在位置，估计出设备连续运行的时间阈值，有效加强设备维护，延长设备使用期限，降低意外停机事故的发生，提高生产效率，获取最大化的经济效益。通过对过剩维修的控制，能够降低设备生产的工作量，降低设备备件的损耗，同时也能够有效避免设备拆卸维修时，造成设备精度降低问题，有效避免人为检修故障的发生，将维修费用控制到最低水平。设备的维修状态直接影响着企业的经济效益，预知维修技术能够避免大型事故的发生，获取生产带来的经济效益，也能够有效提升企业的社会效益，促进企业的稳定发展。1.2原理设备故障诊断技术与中医诊断原理大致相同，首先对机械设备进行外观检查，了解设备运行是否出现故障，而工作人员应当结合机械设备的市场运行状况进行综合分析，并在此基础上检查设备的震动、压力与温度是否存在异常现象，一旦发生异常，则应当及时加大维修力度，提高维修效率，保障机械设备的应用。早在19世纪末期，故障诊断技术就被研发出来，但由于19世纪末的设备生产较为简单，因此故障维修只需要依靠维修人员，对仪表进行简单的检测即可。到了20世纪60年代以后，传感技术的快速发展，使得设备故障的检测与诊断更加便捷，而计算机技术的应用能够有效提高数据处理效率，使得故障情况能够得到及时分析，进而实现了模型与信号处理故障诊断技术的快速发展。20世纪80年代初，人工智能技术得到了快速发展，故障诊断技术与智能化技术进行充分融合，采取智能故障诊断的方法，有效提高了诊断效率与诊断精准度，当前常见的智能故障诊断方法，包括遗传算法、专家系统、神经网络等等。1.2.1 基于数字量信号的故障诊断在诊断故障时，从知识层面的角度出发，将处理技术作为其主要基础，集成辩证逻辑思维与数理逻辑思维，统一符号处理与数值处理、推理过程与算法过程，在多种算法的支持下，实现数字量信号的故障诊断，并使得故障诊断智能化。常见的诊断方法包括诊断专家系统方法、模糊推理方法、定性仿真和知识观测器93Machining and Application机械加工与应用方法、神经元网络方法等等。1.2.2基于模拟量信号的故障诊断此方法能够实现系统元件与元件之间的连接，利用系统元件构建诊断系统模型，此种模型一般能够通过逻辑语言完成描述。在系统输入以及逻辑模型的支持下，系统能够利用逻辑推理法，推导出系统存在的各项问题与差异化行为，并表现出系统存在故障，同时在逻辑推理方法的使用下，也能够了解是由于哪些元件引发的故障。1.2.3基于中断方式的故障诊断故障信号处理诊断方法在故障处理中十分常见，也是中断方式中常见的诊断方法之一，随着工业化水平的不断加快，此种方法得到了广泛应用。故障信号处理办法能够根据相关信号建立信号模型，结合傅立叶变换法、小波分析法等技术手段显示信号。其主要原理在于判断轧钢设备运行过程中的状态，并根据设备的运行状态或者故障制定不同特征的模型，而后通过对比分析得出最终结论。此种操作方法更为简便，能够有效处理故障分析中的各个局限性问题，与其他方法结合，效果更为明显。1.3作用采取故障诊断技术能够实现对机械设备的全面监测与诊断，及时发现存在的故障因素，避免恶性事故的发生，有效降低经济损失与人员伤亡等问题。在故障诊断技术的支持下，能够及时改造机械设备各项生产工艺的不足，进而消除事故隐患。故障诊断技术的应用意义在于通过状态检测，有效完善设备维修制度，实现定期维修检查，避免设备过度运营，而引发严重生产事故。在诊断技术的支持下，不仅能够对设备故障进行精准判断，在设备未出现故障前就可对其进行维修，指出故障的具体位置与实际性质，使得检修根据目的性。定期维修逐渐转换为预制维修，不仅能够有效节省维修的时间，做好维修准备，同时也能够有效控制维修费用的支出，使得轧钢生产线的各个机械设备能够稳定运转，并延长运转时间，生产效率得到显著提高，进而获取最大化的经济效益。因此对于机械生产设备而言，利用故障诊断技术能够及时发现故障，对于生产而言具有积极作用。智能轴承检测仪器主要是根据冲击脉冲技术所制成的精准检测仪表。脉冲技术能够可靠且快速的检测轴承的运行情况，当出现故障后，仪器会自动发出预警信号并传递至感应器，维修人员可根据相关数据做好维修与处理，进而降低大型故障的发生机率。在检测过程中，轴承中的滚动物体如果与轴承类比发生碰撞，所形成的声音会及时传递给维修人员，但并不能证明此种声音与故障相关，也可能与碰撞相关。在产生此种声音时，会通过压缩传至感应器，而后由感应器转至软件系统，通过分析结合颜色的形式展现出轴承的实际运行线。比如当系统出现绿色区域时，则证明系统正处于稳定运行状态，如果出现花色区域时，轴承可能出现早起损坏现象，工作人员可根据具体情况合理安排维修进度，加强设备管理；当系统出现红色区域时，则代表着轴承的损坏面积大，需要立即维修并更换轴承。智能化轴承检测仪器具有较强的优势，企业在应用过程中十分可靠，不仅能够检验运行中的轴承，也可检验使用前的轴承，在智能检测仪器的支持下，能够及时延长预警设备时间，维修人员可停止设备运行，检测机械设备的使用情况，并采取针对的检修措施，避免因维修时间过长引起生产效率降低的情况，保障生产线的安全、高效生产。如果在使用初期轴承出现受损情况，一般与滚道剥落、腐蚀、杂物嵌入以及破裂等因素有关，而导致这种现象的原因是由于轴承安装前，需经过运输等多个环节，但却缺乏必要的保护措施，在安全阶段工作人员存在疏忽，未采取有效的措施对轴承加以保护。在多项因素的影响下，轴承受损现象加重，轴承在运行过程中会存在噪声，且一般传感器无法识别，只能选择冲击脉搏传感器，此种传感器不仅具备特殊功能，也具备相关的软件与硬件，一旦轴承发生异响，则会通过脉波进行识别，并将信号信息传导至传感器中，通过系统分析反映给予维修人员。当机械设备问题出现故障后，冲击脉冲仪器不会受到共振信号的影响并继续检测轴承，但由于此时会出现冲击声，冲击脉冲无法对信号加以识别，但冲击脉冲检测仪器可通过高通滤波过滤掉松动与不平衡等信息。2 设备故障诊断技术在轧钢生产线上的应用在轧钢生产线的主要设备故障为轴承烧损损失，极易引发大面积的热停工，如果轧机出现故障后，维修时间至少需要6个小时以上，在此期间需要停工停产，造成严重的经济损失。因此需要积极结合智能化的轴承检测仪，实现在线检测设备的运行状况，掌握轴承的运行状态，及时预防与维修，进而有效避免轴承烧毁故障的发生。2.1提高检测仪器可靠性首先，为了有效避免故障的发生，要结合故障情况收集相关数据，作出精准判断，做好设备故障预防工作。数据的采集包括对转子转动频率、齿轮振动以及电机振动等多个方面的数据收集，除了基本的运转数据采集以外，也需要采集系统润滑部分以及除鳞降温部分的数据进行综合分析。对于故障诊断而言，采取的数据越全面越好，但由于傅立叶变换会随着时间的增长而加长，会加大数据存储孔。由于轧钢机械设备的运转速率较慢，每组原始采集数据的长度设计为2048点最为恰当。其次，在设备的中、前期故障诊断时，延长预警时间。滚动轴承出现问题的因素较为复杂，包括安装不当、轴承选用不正确、润滑不足、轴承倾斜等多项因素的影响，进而导致冲击信号能量较低，在中前期轴承很容易出现故障，且难以及时发现。因此，要优先选择专用的充气脉冲传感器，结合软件、硬件的功能，使得传感器比例控制在32KHz，与同等振动信号相比，信号能够放大5倍 7倍。一旦轴承出现问题就会形成冲击，固有频率会发生振动，频率在30KHz 40KHz之间，冲击脉冲传感器需要对机械或电路进行特殊处理，使其在32KHz共振，保留高频信号，并对其进行分析处理，这时轴承的冲击脉冲测试，不会受到其他信号的影响，能够有效保障检测仪器的可靠性。最后，联合使用干油润滑系统。轧钢机械设备在运行过程中94Machining and Application机械加工与应用需要结合干油润滑，降低事故的发生机率。干油润滑系统主要包括干油泵、压力继电器、压力支持器，干油箱、液位开关、切换阀、分配器等等多项设备。轧钢设备在辊道运转时，系统会保持自动运行状态，待设备停止运行后，系统也会随之停止，系统工作离不开干油站的支持，工作运转需要利用电动机带动润滑泵，通过换向阀逐渐向管路供油，并在管路末端完成控制器换向，当管线完成交替供油以后，润滑泵也会自动停止，在到了下一设定供油时间后，润滑泵会再次启动进入下一工作周期。如果储油桶油位到低位后，补油阀会自动补油，当上升至一定高度后，则会停止。只有保障各个系统稳定运行，才能够保障生产的持续进行，达到最终目的。2.2实现设备故障诊断智能化除了对单一参数与故障的诊断以外，也要采取多种故障的综合诊断技术，实现多维诊断。与此同时要结合新的信号处理方法，实现设备故障诊断技术的智能化发展，结合神经网络、灰色理论等各项技术，提高网络诊断效果。在多项技术的支持下，可实现优势互补，准确判断各项故障信息，提高诊断的精准度。第一，结合多元传感器与虚拟仪器技术。现代化生产技术的不断完善，各项生产系统