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摘要：随着改革开放和科学的不断进步，我国社会和经济的发展越来越快，冶金行业的工艺和设备相较之前有了一定的进步，随着机械设备的大型化、现代化及自动化，机械设备的故障诊断问题越来越受到重视。在生产过程中，冶炼设备的问题诊断体系能够发挥非常关键的意义，比如开展在线检测活动，能够经由对信息的设置，体现机械的运行模式以及运行动态等，进而可以积极的开展预控工作，提升机械的使用性，具有非常显著的作用。基于此，本文主要阐述了关于故障诊断科技的历程、故障诊断的主要理论和方法、冶炼设备故障诊断技术的应用，希望能为今后冶炼设备的发展带来一定的帮助，
关键词：冶金设备；故障诊断；应用
一、关于故障诊断科技的历程
它的全称是状态监测与故障诊断（CMFD）。其涵盖两个层次的要素。第一，对机械的运作状态开展的监测活动。第二，在得知不正常的状况之后对机械的问题开展综合化的判别。该项技术是一项综合化的内容，其涵盖了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等，为处理繁琐的问题诊断活动提供了非常多的知识，而且带动了诊断科技朝着实用性的方向不断的进步。在最近的一些时间中，因为技术高速发展，同时市场的需求也扩张了，此时的故障诊断科技获取了非常显著的成就，在很多的行业，比如航空以及电厂等等行业中都获取了积极的意义。自从该项技术出现，世界上的自控领域就对其给予了厚望。尤其是运行设备的振动检测是设备状态检测的关键点，在配合气温以及压力等的相关数值的搜集，进而对冶炼活动中的一些大规模的传动装置的状态开展分辨活动，进而实现控制问题的意义。
二、故障诊断的主要理论和方法
1971年Beard发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。发展至今已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科———故障诊断学———还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点，但从学科整体可归纳以下几类方法：
2.1基于系统数学模型的诊断方法
该方法以系统的数学模型为基础，以现代控制理论和现代优化方法为指导，利用Luenberger观测器、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价，实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合，是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视，但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性，对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统，实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。
2.2基于系统输入输出信号处理的诊断方法
通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断，应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型，因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。
2.3基于人工智能的诊断方法
基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科，在故障诊断中已得到成功的应用。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统，人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法，有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。
2.4其它诊断方法
其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。
三、冶炼行业中故障诊断技术的应用
金属冶炼行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备，如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和金属冶炼的质量，对这些设备状态的在线检测，能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况，并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对冶炼行业特殊的机械环境（多传动设备和液压设备），相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断，再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作，又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。
机械振动是普遍存在工作实际中，这种振动往往会影响其工作精度，加剧及其的磨损，加速疲劳损坏；同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动，形成一个恶性循环，直至设备发生故障，导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一，因此，根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量、油压、油质、泄露等情况，并结合生产过程的状态检测情况，采用不停机和不解体方式，就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库，从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下：
（1）采用传感器、数据采集设备将工作状态信号如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等加以监测和采集。
（2）特征信号提取将各种传感器采集信号进行信号分类，刷选出相应的传感器信号，如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。
（3）对特征信号处理对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理，提取出相应的特征信号。
（4）对采集信号进行故障诊断，将提取的特征信号进行判断处理，选择相应的故障方法（如小波变换法），分析故障类型和设备状态，然后查询故障类型库，做出相应的决策。
结束语
综上所述，建立在现代故障诊断技术上的冶炼设备故障诊断系统，可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析，可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势，为预防事故、科学合理安排检修提供依据，可以提高设备的利用效率，充分发挥设备及零部件的潜力，避免过剩维修，降低维修费用，产生了很大的经济价值，对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。
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论文作者:张军1, 余锟2
论文发表刊物:《建筑科技》2017年第11期
论文发表时间:2017/12/13
标签：方法论文; 故障诊断论文; 设备论文; 信号论文; 系统论文; 状态论文; 故障论文; 《建筑科技》2017年第11期论文;