摘要：钢铁行业生产过程往往是极具封闭性的系统模式，多种工序之间衔接若是出现了问题或者某一环节设备零件不能正常运行，都会直接影响钢铁冶炼过程。文章主要围绕现阶段钢铁冶炼机械设备故障诊断的实际情况，目前有效展开钢铁冶炼机械设备故障诊断的主要方法及处理措施进行研究。
关键词：钢铁冶炼；机械设备；故障诊断；处理措施
钢铁行业作为重工业和基础原材料工业，直接影响到国民经济的稳定运行。中国钢铁产业如何可持续发展，如何由钢铁大国发展成为钢铁强国，对我国国民经济稳定起着极其重要的作用。而其冶炼机械设备在钢铁生产中起着不可替代的作用，如何维护钢铁机械设备正常运行，是钢铁企业非常关注的问题，下文就钢铁冶炼机械设备故障诊断现状展开分析，并提出了关于冶炼设备故障的处理建议，以供参考。
1 故障诊断的实际情况分析
钢铁冶炼机械设备的故障诊断技术在近几年得到了明显发展与进步。美国处于领先地位，能够设计并生产多种型号的监测设备，同时实现了多种监测手段的研究，在很多发达国家这些方法都得到广泛应用。我国与之相比较，设备故障诊断技术并没有很长时间的发展历程，上个世纪八十年代才刚刚衍生。随着科技水平的提升，在钢铁生产中设备诊断系统发挥的作用越来越重要，钢铁冶炼故障诊断技术在众多系统中已经踏入成熟阶段，现阶段已经实现了在大型旋转机械中的广泛应用，钢铁行业发展过程中已经研发了多种数据监测体系及故障诊断系统。设备故障诊断技术发展成为多种不同学科的综合体，很大程度上为我国钢铁行业的进一步发展奠定了坚实基础。
2 故障诊断主要方法研究
2.1 以数学模型为基础的故障诊断方法
以数学模型为基础的故障诊断方法需要建立数学模型，并以钢铁冶炼为理念，通过等价空间方程、滤波器等方式对钢铁冶炼机械设备进行故障诊断。在使用以数学模型为基础的故障诊断方法时，需要和整个控制系统相结合，诊断流程为：监控设备运行情况，对控制系统修复。这种诊断方法要求数学模型具有较高的精准度，而且还存在一定的局限性，在实际诊断中会遗漏一些重要因素，导致故障诊断效果不理想。
2.2 信号处理的诊断方法
该诊断方法主要是通过对冶炼机械设备运用中产生的特定信号信息给予处理与分析，从而合理准确判断机械设备的异常信号及具体特征等，确定故障具体类型。例如钢铁冶炼机械过程中，速度及温度传感器分别负责接收速度信号及温度信号，因此该诊断方法能够监测并分析速度信号及温度信号，及时发现设备运营中是否存在问题与故障。现阶段故障信号诊断法中常用的几种是:谱分析法、时间序列特征提取法以及自适应信号处理法等。该故障诊断法与数学模型法相比较，适应能力较强，不会对数学模型的建立产生依赖。
2.3 人工智能的诊断方法
在自动化技术及智能化得到良好发展的基础上，人工智能诊断方法现阶段已经逐步成为整个钢铁冶炼机械设备的重要故障诊断方法，应用过程取得了明显效果。该方法不需要复杂体系的设定，也不需要设备运行数学模型的构建，自身具有较好的诊断效率与诊断精确度，已然成为十分主流的诊断方法，主要是应用人工神经网络预测、模糊数学理论等多种基本理论，该故障诊断法在大型机械设备中特别适用。与此同时，该诊断法主要由故障管理诊断系统、神经网络预测诊断系统、模糊逻辑智能诊断系统以及专家智能诊断系统共同构成。因为科研领域中人工智能是重要部分，所以现阶段及未来发展中，该故障诊断法将会得到广泛普及与应用。
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3 故障诊断的科学处理措施
3.1 转子不平衡的处理措施
冶炼设备的转子在运行时，其每一个质点均会产生离心力，当离心力之间不平衡时，这种离心力就不会相互抵消，最终使离心力存在不平衡的情况。在实际工作中，要通过频谱图来展示转子不平衡情况，在对比较新的设备进行处理的过程中，要综合考虑多种因素的作用，如果刚性转子振动出现问题，需要明确转子最大速度，并对不同转子的速度进行比较，然后再得出一个科学和合理的结论，对相位进行准确的区分，从而找到设备异常振动的根本原因。当找出导致设备异常诊断的原因之后，要针对性的对这些因素进行处理和控制。在实际工作中，要使频率和相位之间不存在差异，因为如果不能满足这一点，就会使质点和离心振幅间运行不一致，进而产生转子不平衡故障。
3.2 滚动轴承处理措施
轴承在正常工作中产生的振动会伤害其本身，振动声音会因为损坏部位的不同而不同，因此能够通过振动声音对损伤部位给予确定，损伤部位及荷载不同，所测量的数据也具有一定的差异性，很大程度上为之后的数据测量奠定了信息基础，通常会采用脉冲信号接收法及谐振信号接收法2种途径对轴承是否出现故障进行测量:（1）谐振信号接收法。主要是按照零件本身固有频率进行判断，每一机械设备的零件都具有自身固有的振动频率，轴承也不例外，应用相应仪器便可以检测出这些频率。轴承缺陷会造成振动冲击，导致启用中零件出现振动情况，可以通过传感器反映，滤波器接受，通过分析强振动信号反映轴承存在的故障；（2）脉冲信号接收法，主要是通过分析轴承的压痕及腐蚀情况产生的脉冲信号，轴承的裂痕及腐蚀等问题会造成脉冲信号的发射频率不同，短时间内能够计算获取，因为脉冲信号频率低，能够通过听觉进行初步判断。
3.3 齿轮的故障处理分析
在钢铁冶炼机械设备零件中，齿轮有着十分重要的作用，其对设备的运转性能产生直接的影响。在实际的工作中，齿轮会承受振动的情况，当出现这一情况时，相关谱图上就会产生边频带，因此判断齿轮是否存在振动时，可以通过波形图或者频谱图进行判断。现阶段，我国的钢铁冶炼设备齿轮故障处理方式主要有以下两种：其一，频域诊断处理。这种处理方式是通过对频谱进行分析，从而判断齿轮故障的一种方法。当齿轮正常运行时，相互交错的齿轮会传递动力，因此齿轮啮合部位，会随着齿数的不同而不同。可以把齿轮比作弹簧，当其载荷变化时，相应的刚度也会发生周期性变化，这种情况下，其振动会加剧，因此不管齿轮是否正常运行，其都会产生一定的振动。这样一来，当齿轮出现问题时，其振动信号和过去相比有所不同，具体表现为谱图之上存在边频带；其二，时域诊断处理。在采用该种方法对故障进行处理的过程中，主要通过提取转轴回转一周时刻的时标信号以及振动加速度信号等来确保按特定整周期来截取有关的信号，同时该法也可以消除其他干扰噪声的因素。
结束语
对钢铁冶炼机械设备经常出现的故障进行诊断与处理，通过目前的诊断技术，可以很好地对运行中的机械设备进行实时监测和故障诊断，最大程度上降低安全生产事故出现几率，促进我国钢铁行业得到稳健、可持续性的长足发展。
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论文作者:赵国清
论文发表刊物:《电力设备》2018年第17期
论文发表时间:2018/11/13
标签：故障诊断论文; 钢铁论文; 机械设备论文; 信号论文; 方法论文; 齿轮论文; 设备论文; 《电力设备》2018年第17期论文;