故障诊断在钢铁冶炼设备中的应用研究

摘. . 要：采用现代诊断技术，可以全面分析和检查机械设备运行中出现的故障，并采取有效措施彻底消除这些故障，这充分保证了钢厂的平稳运行，减少了企业在生产中可能发生的损失，在这个过程中我们还需要设备。改进培训、技术和创新，为企业创造更具竞争优势。

关键词：故障诊断；钢铁冶金；应用研究；

引言 ：钢铁厂通常是使用在线生产模型的封闭系统生产模型。

在制造过程中，必须在各个过程之间建立良好的沟通，如果在制造过程中发生问题，或者如果某台设备无法正常运行，则冶金过程将受到严重影响，甚至导致严重的经济损失。因此，在冶金工业的发展过程中，诊断和消除设备故障是非常重要的要素。

1. 钢铁冶炼机械设备故障诊断现状概述

近年来，钢铁冶炼机械设备诊断技术得到显著发展，美国处于领先地位。他们可以发明和制造不同类型的监视设备。与此同时，在这一进程中采取了许多新的监测手段。这些方法在许多发达国家得到广泛应用。相比之下，我国设备故障诊断技术的发展时间不长，刚刚出现于 20 世纪 80 年代。目前，技术开发水平不断提高，设备诊断系统在实际工作中发挥着越来越重要的作用。在许多系统中，诊断钢冶炼机故障的技术已进入一个非常成熟的阶段，因此该技术也广泛应用于大型旋转机。在行业发展过程中，出现了数十个故障诊断和数据监控系统。设备故障诊断技术已成为开发过程中许多不同主题的综合体。同时，应用过程中将涉及许多不同的课题，为我国钢铁冶金工业的发展创造良好的条件。

2. 故障诊断技术的发展

故障诊断技术首先应用于机械设备的故障诊断，主要是通过预测和检测的方法来诊断和解决机械设备中可能出现的各种问题，目前它涉及的领域很广，但在实际应用中还存在一些不足。无论是哪种应用，它都包含以下两个主要内容：第一，在设备运行过程中，动态监测是否有不合格的数据；第二，事故发生后，设备进行有效的技术诊断和分析，以找到合适的诊断方法 E、第。因此，故障诊断技术也涉及到广泛的知识，它不仅融合了现代电子信息技术，但对传统工业建筑也有一定的了解，大大加强了故障诊断技术的应用，使其具有比较坚实的理论基础。所以每个行业都有一个好的骰子发展。21 世纪的到来，故障诊断技术迅速发展，为社会经济的发展奠定了一定的基础，极大地促进了社会效益和经济效益的提高。

目前，故障诊断技术受到了广泛的关注和深入研究。故障诊断实践，可以看出，故障诊断技术以机械设备振动监测为主要内容，结合温度、压力、电流等数据，对机械设备的运行状态进行了详细的分析和判断。从而达到设备故障诊断的目的。

3. 故障诊断的主要理论和方法

故障诊断技术是一项完整的新技术，它不仅需要理论知识作为基础，而且需要在实践中不断探索和发展，并应用诊断技术在故障的实际运行中，以方便生产和人民生活。故障诊断技术虽然开始较晚，但由于重视，故障诊断发展迅速，许多相关课题得到扩展，也为故障诊断带来了许多发展前景。此外，由于故障诊断的迅速发展，社会上存在着越来越多的类型，使我们不能对失败的诊断同一方面也有不同的分类，诊断的主要方法如下：

3.1 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，采用伦贝格尔观察器、等效空间方程、卡尔曼特滤波器、参数模型的估计和鉴定产生残留物，然后根据一定的标准或阈值对残渣进行分析和评价，对缺陷进行诊断。该方法与控制系统相结合，是系统进行监控、耐劳、修复和重建的前提，受到高度重视。然而，该方法过于依赖于系统数学模型的准确性，难以实现高非线性耦合的系统，难以构建数学模型。例如，状态估计方法、参数估计方法和一致性验证方法。

3.2 基于系统输入和退出信号处理的诊断方法：采用某些信息处理方法和特征提取方法诊断故障。光谱分析、时间序列特征提取、自适应信号处理等方法很多。此方法不需要对象准备模型，因此非常适应性。这些诊断方法包括波变换诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法以及基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合等的诊断方法。

3.3 人工智能诊断方法 : 基于信号建模和处理的诊断技术正在发展成为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能是控制领域最先进的学科，已成功应用于故障诊断。对于没有精确数学模型或难以构建的大型复杂系统，人工智能方法具有固有的优势。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和基于模糊逻辑的诊断方法成为解决大型复杂系统故障诊断的首选。这些智能诊断方法包括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。

4. 钢铁行业中故障诊断技术的应用

对于钢领域，其关键机制是所有液压传动和装置。它的活动状态决定了它的效率和质量等这种机器的在线测试可以准确地知道其工作方式，并给出一些建议。因此，建立一个问题诊断系统对该系统的整体运作非常重要。由于钢铁领域设备的独特氛围，诊断系统还应考虑相关特点作为参考资料。其工作原理是将设备振动参数检测结合为中心，帮助收集各种参数，如温度、压力、位移、转速和电流，然后分析这些大型传动机械在各个方向的状态，并进行一定的处理。

整个故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测单元、数据通信单元和专业开发软件组成。该系统不仅可以单独运行，而且可以与其他系统一起运行。

机械振动在活动过程中经常遇到。它干扰活动精度，从而加重磨损。而且，由于磨损越来越多，很容易引起剧烈振动，使其成为一个不好的循环系统，直到机器出现故障并无法工作。此外，机械活动气氛可能会造成问题。因此，为了有效地结合其振动信号和活动状态，我们可以不断地知道机器的损坏状态和问题的特点，此外，结合以往的经验，可以建立合理的处理机制基础，然后对不同的问题进行不同的分析所有处理活动如下 :

（1）传感器采集设备工作状态信号。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。

（2）特征信号提取。把所有的传感其的信号划分类型，得出有关的传感器的信号，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）对搜集的信号开展问题诊断活动。把获取的独特的信号做一定的判别，选取优秀的问题应对措施，分析问题的种类和机械的状态，进而分析问题库，得到有关的应对方法。

结语 ：钢铁工业一直是我国经济发展的核心。改革发展以来，我国钢铁工业在冶炼设备和冶炼技术两方面都迅速发展，也为我国其他行业奠定了基础。但是，在钢铁冶炼过程中，由于钢铁冶炼设备的长期使用，却很难进行一定的维修，因此会有一定的缺陷，对我国钢铁工业的发展有很大的影响。正因为如此，我们将其应用于钢铁工业，取得了良好的成果。目前，故障诊断技术得到越来越多的应用，这也为我国社会主义经济的发展提供了必要的条件。

参考文献：

［1］ 王丽娜 . 故障诊断在钢铁冶炼设备中的应用研究 [J]. 知识经济,2013(08):97.

［2］ 李晓强 . 钢铁冶炼设备故障诊断探讨 [J]. 中国新技术新产品,2013(17):133.

［3］ 刘仁波 . 钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理探析 [J]. 科技风,2019(02):166-167.

［4］ 王鑫 . 钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理措施 [J]. 中国高新技术企业 ,2016(11):60-61.

贾伟，男，汉族，1983-02-10, 大学本科，中级工程师，2003 年毕业河北工业大学，就职于邯郸钢铁集团有限责任公司 , 研究方向 ：机械方面 钢铁企业