钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理分析

周金雷

摘　要：随着社会工业化的发展，钢铁行业得到了迅猛发展，冶炼机械设备得到了大量应用。与此同时，钢铁冶炼机械在使用的过程很容易产生故障问题，影响了生产的正常运行。文章从钢铁冶炼机械设备故障诊断技术入手，探讨了其具体的处理对策，以期进一步促进钢铁行业发展。

关键词：钢铁冶炼；机械设备；故障诊断；故障处理

冶炼机械设备作为钢铁行业生产中一个重要的组成部分，其直接关乎钢铁冶炼生产的质量和效率。特别随着全面深化改革的开展，为了实现现代化建设，增加企业的经营效益，就必须要加快钢铁行业向节能减排和效率化方向发展。但是这均需要以冶炼机械设备的质量为保证，所以对于其故障诊断技术和处理对策进行探究具有重要意义。

1　钢铁冶炼机械设备故障诊断方法分析

1.1 基于系统数学模型的故障诊断法

该种故障诊断法主要是以数学模型为诊断计算基础，充分结合钢铁冶炼的相关理论和原理，采用Kalman滤波器、Luenberger观测器、参数模型估计技术以及等价空间方程等多种先进工艺来开展的故障诊断分析工作。在该种故障诊断法应用的过程中，其需要结合整个控制系统来进行操作，以便形成一个集合系统修复、运行监控以及故障诊断为一体的流程。但是该种诊断法对数学模型构建的精确度具有较高要求，否则会对实际的诊断结果精确度产生不利影响。

1.2 基于信号处理的故障诊断法

顾名思义，该种故障处理法就是通过处理和分析冶炼机械设备在运行过程中所产生的特定信号信息，以便对其具体的特点以及异常信号等进行合理判断，从而得出故障的具体类型。比如，在钢铁冶炼机械中，其温度和速度传感器分别负责接收温度信号和速度信号，而通过对相应的温度信号和速度信号进行实时监测和分析，可以及时发现该设备是否存在故障问题。目前，自适应信号处理法、时间序列特征提取法以及谱分析法等均是常用的故障信号诊断法。而与数学模型法相比，该种故障诊断法具有很强的适应能力，并且不会依赖于建立数学模型。

1.3 基于人工智能的故障诊断法

随着智能化和自动化技术的发展，基于人工智能的故障诊断法逐渐成为钢铁冶炼机械设备的故障诊断方法，并取得了显著成效。该种故障诊断法既不需要构建设备运行的数学模型，也不需要设定复杂体系，并且实际的诊断精度和效率也比较高，是当前一种主流故障诊断法，具体是运用模糊数学理论、人工神经网络预测等基本理论，尤其适用于大型机械设备的故障检测中。此外，该种故障诊断法主要是由模糊逻辑智能诊断系统、故障管理诊断系统、神经网络预测诊断系统和专家智能诊断系统等所共同构成。鉴于当前人工智能是重要的科研领域，所以该种故障检测法在现阶段及未来的一段时间内均可以得到广泛推广和普及。

1.4 其他故障诊断法

除了上述几种常用的冶炼机械设备故障诊断法之外，还存在一些富有特色的故障诊断法，具体主要包括灰色关联系统诊断法、设备运行模式诊断法等。此外，随着科学技术的发展和推广，也出现了多种故障诊断法的耦合方法。

2　钢铁冶炼机械设备故障处理对策分析

2.1 转子不平衡故障处理对策

在机械设备运行的过程中，转子转动质量直接关乎机械系统运行性能。而转子不平衡故障具体表现在转子旋转的频谱图上存在幅值变化，此时如果初步启动机械设备，相应的振动不平衡问题可以从以下几个方面来着手：其一，如果刚性转子出现振动问题，那么需要考虑转子转速是否已经达到了临界值，此时需要测量转子的转动速率，并对比标准转速来进行确定；其二，要区分振动是否是由基础共振所引起的，具体需要借助相位分析来进行确定。如果此时的频率和相位保持一致，那么就是基础共振引发的不平衡问题。而当不同旋转方向上各点的振幅存在相位差速，或者高速和低速状态下的转子转速比较相近，那么就很可能是由于不平衡问题所引发的；其三，转子是否存在不对中问题，这也是常见的转子故障，具体表现在两个方面，即：角度不对中和平行不对中。其中的角度不对中问题主要表现在两侧轴向的振动相位差维持在180°，并且径向振动方向保持一致，会引发多倍频振动或者同频振动。而平行不对中则主要表现为两侧轴承径向振动则维持在180°。

2.2 齿轮故障处理对策

齿轮是钢铁冶炼机械设备中的重要结构，其直接关乎着机械运转性能。但是在运行的过程中，相应的齿轮均需要承受振动影响，具体表现在谱图上面出现边频带，所以波形图或者频谱图二者均可以在一定程度上反映齿轮振动的情况，但是在采用时域处理法而言，需要对振动加速度等条件进行确定，并要尽量减少其他噪声的干扰。目前，?对钢铁冶炼机械设备齿轮故障的处理对策而言，