冶金机械设备运行故障快速诊断方法研究

冶金机械设备运行故障快速诊断方法研究

艾朝辉  吴长才

新余钢铁集团有限公司

江西省新余市 338000

摘要：冶金行业是我国重要基础工业，随着市场需求的增长，对于行业生产力的要求也随之提高，冶金机械设备的技术升级和使用效率成为关键。这其中对于这些设备的各种故障及时排除尤为重要。但是很多时候尤其是安装时设备的故障隐蔽性极高，如何有效的进行设备故障诊断是之后故障排除恢复生产的重要前提。

关键词：冶金机械设备；运行故障；诊断方法

引言

冶金行业在我国占有重要地位，是我国经济发展的重要组成部分。随着各行业发展以及市场对冶金行业生产需求持续增长，对其生产力提出更高要求，冶金技术优化以及各种机械设备升级是实现行业生产力突破的关键因素。现阶段，各种冶金技术已足够满足市场需求，机械设备同样比较先进，但实际冶金设备安装运行过程中，往往由于多种故障因素影响，造成企业生产力下降。对此，文中对冶金机械设备在安装运行时普遍存在的故障原因进行分析，并给出有效的诊断方法建议，以期为相关技术人员提供参考。

1冶金机械设备运行维护的重要性

由于冶金机械设备的实际运行环境较为恶劣，因此在运行的过程中容易发生很多意想不到的系统故障，与其他类型的机械设备或电气设备发生故障相比，冶金机械设备由于长期处于封闭的运行状态，出现故障位置大多发生在机械设备的内部，导致出现机械故障的原因复杂、故障发生位置较为隐蔽以及具体故障位置不能确定的特点。机械设备发生故障往往都是在设备运行过程中随机出现，所以要对设备故障进行分析和排除变得更加艰难。熟悉和掌握冶金机械设备在运行过程当中常见的故障问题和诊断方法，才能将设备故障隐患彻底排除。

2冶金机械设备运行故障快速诊断方法研究

2.1支持向量机核函数的选取

在进行冶金机械设备运行故障诊断时，选择合适的核函数非常重要。支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，其核心思想是通过寻找一个最优超平面将数据分成两个类别。为了实现这个目标，需要确定一个适当的核函数。目前，常见的核函数包括线性函数、多项式函数和非线性函数等。其中，多项式函数是最常用且最为简单的核函数之一。但是，由于多项式函数只考虑输入变量与输出变量之间的关系，因此针对一些复杂的问题可能不够准确。而非线性函数则可以更好地描述复杂关系，但它也存在一定的计算难度。针对以上情况，本研究所采用的是一种新的核函数——广义的核函数是指在传统核函数的基础上添加更多的参数，从而使核函数更加灵活化。对此，采用了一种名为BP神经网络的广义核函数构建SVM，它具有出色的鲁棒性和泛化能力，可以有效地处理各种复杂的数据集，对其进行优化可以提升模型的性能。

2.2运行故障的日常检修

在日常维护工作中应用维护技术必须首先对机械设备的运行进行质量管理，即在使用过程中，设备可能会受到外界环境和操作人员的不当操作等因素的影响，必须对这些可能对机械设备造成影响的变量进行调整，以确保设备的正常运转。主要工作是对冶金机械的损坏部件进行及时更换，在易磨损的地方可以涂上润滑油，以减小摩擦和作用力。对装置的操作精度也要定期检测，适时调整，以适应生产的需要，提高设备的使用寿命。在进行维护工作的时候，要加强对数据的分析，建立一个设备维护数据库，来了解冶金机械的使用情况。其次，在冶金机械设备的故障维修中，还必须采用万能计，通过对机械设备的电压和电流进行检测，从而发现故障的原因。同时还需要对设备的运行情况进行详细的记录，为以后的机械设备维护和维护工作提供科学的参考，以便日后的维护保养工作。作为一名维修工人，必须在平时的工作中不断地学习以持续提升自己的维修技术。

2.3精密检测法

精密检测法是建立在简易检测法的基础上的，在简易检测法的应用中，能够确定设备系统中发生故障的大致范围，同时了解了故障的发生类型，在精密检测法的应用中，能够实现对故障的精确定位。当前常用的精密检测法如下:(1)振动检测法。振动故障是冶金机械设备的常见故障类型，所以这种方法的应用频率很高。在这种方法的应用中，会在设备的外壳、构件等区域设置振动传感器，这些传感器能够接收系统被检测区域的振动情况。而对于设备的振动来说，不同振动情况对应不同的故障类型，通过对振动波形的比较能够确定故障的具体类型，同时也能够通过对振动波振幅的比较确定故障发生的精确位置。(2)声学检测法。噪声故障为冶金机械设备的另一种主要故障类型，在这种检测方法的应用中，应用声学检测设备对声学信号进行分析，探究故障的具体类型，同时也能够根据声音的分贝数对故障地点进行定位。

2.4基于遗传算法优化的BP神经网络和模糊理论相结合的故障诊断

在冶金机械设备中，故障诊断是一项非常重要的任务。传统的故障诊断方法往往需要大量的经验知识和人工干预，且难以实现自动化处理。因此，如何提高冶金机械设备故障诊断效率和准确性成了一个亟待解决的问题。以下将介绍一种基于遗传算法优化的BP神经网络和模糊理论相结合的故障诊断方法，该方法通过对冶金机械设备的运行数据进行分析，建立相应的数学模型，并利用遗传算法对其进行优化训练，从而得到一套高效可靠的故障诊断系统。具体来说，该方法首先采用BP神经网络建模冶金机械设备的运行状态特征，然后使用模糊推理技术对神经网络输出的结果进行判断和分类，最后利用遗传算法对神经网络参数进行优化调整，以达到更好的故障诊断效果。实验结果表明，该方法能够有效地识别出不同类型的冶金机械设备故障类型及其发生原因，具有较高的精度和较好的鲁棒性。同时，该方法还可以实时监测冶金机械设备的状态变化，以及时发现异常情况并采取相应措施加以应对。总之，本文提出的基于遗传算法优化的BP神经网络和模糊理论结合的故障诊断方法为冶金机械设备的故障诊断提供了一个新的思路和解决方案。

2.5触闻配合

高温和异味也是冶金机械设备在运转中存在的故障特征。工作人员在现场进行故障排除时，可以直接由自己的触觉来判断设备的大概温度区问，如果设备的温度过高，则可以配合温度计对设备实际温度进行测量。设备的实际温度一旦超出了标准范围，就可以判定该设备可能存在故障。尤其是冶金机械设备中的配电箱部位，由于存在大量的电源线缆，一旦其中的电流出现超出负荷问题时，对直接造成整个线缆的高温现象。工作人员通过对配电箱温度的测量，便可以知道其中的电流状态是否达到了设备故障的程度。另外，冶金机诫设备的构造较为复杂，在实际运行中如果发生了电路板烧坏和管道泄露等故障时，对产生一定程度的异味。工作人员在故障诊断时如果在现场闻到了异味，可以通过产生异味的部位和异味的特点来判断故障类型。通常这些异味大多具备一定的毒性，会对工作人员的健康带来危害，要注意做好相关的人员保护措施。

结语

综上所述，针对冶金机械设备安装过程当中，容易出现的故障问题，进行相关方法分析和维修技术阐述后，希望通过科学合理方式对冶金机械设备进行检查与维修，最终达到机械设备安全且高效运行工作目标，以推动我国的冶金行业向工业化方向发展。

参考文献

[1]赵建岗,宁静,宁云志,陈春俊,李艳萍.基于多尺度排列熵和线性局部切空间排列的机械故障诊断特征提取[J].振动与冲击,2021,40(13):136-145.

[2]贺王鹏.周期簇稀疏特征提取方法及其在机械故障诊断中的应用研究[J].机械工程学报,2018,(2):33.