论文部分内容阅读
摘 要： 在以往的实际工作中，人们观察到滚动发动机系统在在进行作业时中会发生多种类型的故障，造成巨大的损失。采用故障诊断法已经是轧机维修过程中最重要的方法之一，本文对故障诊断法在轧机维护领域中的应用进行了深入分析，合理的利用故障诊断法，可以为以后的维修提供参考并及时发现和消除设备运行时的故障隐患，保证轧机在实际工作时的安全运行。
关键词：轧机;故障诊断;维护
引言
目前企业中使用的轧机都有着自动化、大型化、高速化等特点，它在许多领域都扮演着重要的角色，但与此同时，由于大量的不可控因素，轧机在具体实际生产中经常出现各种故障问题。为了保证机械设备的运行质量和水平，必须充分利用故障诊断技术来及时检车和解决轧机在工作运转时遇到的问题，并根据缺陷进行诊断，最大程度上保证设备的运行效率，提高公司收益。
1轧机故障诊断分析
轧机是大型工业生产企业中不可或缺的重要机械设备之一，其功能多样性和组成复杂性，以及对工作时对过程要求的精确性和安全性对故障诊断提出来新的挑战和要求，具体来说，轧机系统在实际工作时中的故障有以下几个特点：
1.1隐蔽性
就轧机液压系统来说。液压装置部件的损坏通常发生在系统中的较深部位。液压系统的容量大，不能够方便及时的拆除检查，并且可利用的检测设备有限，不能够直接观测和判断故障类型，这对故障诊断带来了极大的阻碍，影响设备的正常运行工作。
1.2影响因素繁杂性
在轧机设备使用时，故障的产生会受到多种不可控因素的影响，如环境温度、设备的材料，运行时的电压，并且故障位置和方向都是随机的，增加了故障诊断和处理的难度。
1.3因果关系繁杂性
在发生的故障中，其与引起不同故障的因素之间有一定的交叉关系，一个故障可能由多个因素造成的，一个错误源也可以引起更多的故障。这种表现对轧机故障的后续判定和排除带来很大困难。
2轧机故障诊断分类
在不同的故障诊断中，振动分析是最重要的方法，振动是轧机使用过程中机械系统的主要故障之一，产生的振动信号包括了轧机各类运行状态相关的所有类型的相关信息，通过对轧机的诊断和在线监测，故障诊断技术得到了广泛的应用，主要有以下几个方面：
首先是基于FFT的误差诊断与分析技术，在磁带录音机模式下，振动信号在实验室得到了广泛的记录和整理，对FFT专用分析仪输入相关的数据信息进行频谱计算。与此同时，随着信息处理技术的飞速发展，在故障诊断过程中，检测理论方法与日增多，包括时域分析分析、频域分析和时频域分析在故障诊断中都得到了不同程度的应用，这为轧机故障诊断提供了理论依据和支持。
第二是基于计算机技术的故障诊断，目前故障诊断非常重要。现场实施的分析技术更多地依靠于计算机，主要有开始时的收集设备运行不同状态时的信息、再到数据的分析计算、整理形成相应数据库，最后得出分析结论都由计算机完成的。可利用的手段有离线监测和实时的在线监测分析。
第三是以大型机组为动力的网络化检测诊断技术。大型机组监控诊断系统的广泛应用逐渐成为轧机的维修工作，最大程度的利用公司现有的网络系统资源以与公司内部网络共享，监控参数不再受限制为常见的振动、轴位移等，进一步扩大到了影响机组运行状态的过程量。
第四是利用人工智能技术进行轧机的故障诊断分析，将基于人工智能深度学习的诊断技术与轧机进行集成，可用于解决有问题故障的企业轧机设备，满足当前时代的发展需要，提高误差诊断效率也能促进企业的发展。深度学习智能技术的本质特征是最大程度的模拟人脑的功能对问题进行分析，在这个过程中，可以使用人工智能技术将进行数据集成，提高故障监测智能的准确性。从而有效提高設备的运行效率，并在运行的轧机设备中安装智能监测设备，达到实时准确监控的目的，从而提高产品质量。
第五是将动态诊断分析技术的应用与轧机故障诊断技术相融合，通过对压力、能量等实时运转的信息分析可以减少故障所带来的损失，同时采用动态诊断分析的技术可以获得轧机的开始和运行的实时状态，根据不同的状态采用不同的措施来提高轧机的生命质量。
3轧机故障诊断的应用
就轧机中的液压机液压系统为例，在机械设备的实际工程实践过程中，可能会出现一些问题，目前的故障主要有以下几种：（1）控制位置的故障。在机器的液压系统中，运动力传感器、液压缸油的强度和位置都是相同的轧机液压系统中的常见错误。如果液压压力在降低实际值后达到极限，则如果轧机系统停止正常工作，则表明位移传感器有故障，或者可能是由于液压缸泄漏、伺服阀分流等问题导致伺服系统失效。（2）电磁阀故障。轧机液压系统中设置有两套伺服阀，在伺服阀装置的前后侧分别使用上述阀来进行电磁阀的开闭操作，当设备里的控制系统发生故障时，拧紧的钢保持锁定。如果在发出逻辑信号控制操作指令后电磁阀不工作，那么可能就要分析轧机液压系统存在的问题，如电磁阀的安装、压力测点与开关状态的关系等。（3）位置故障目前主要将逻辑控制信号视为为基石，每当电磁阀不工作时，则可以断定电磁阀卡住、断线，以及机械设备系统误差是否正常运行等诸多问题;（4）机械设备框架振动故障。轧机设备在轧制的工作流程中难免会产生较大的噪声并且出现不同程度的抖动，每当发生这种状况时，我们需要重点检查以下溢流阀位置，再对油压的波动做出一定程度的提升处理;（5）溢流阀故障。这类故障也是设备运用的过程中轧机液压系统出现的比较频繁的问题，在这种状态下，要核查位置的溢流压力设计值是否达到实际工程实践时的一系列要求。（6）设备用油变质，液压油的质量及工作时的温度对轧机液压系统的控制有着非常重要的作用，当工作油温达到80℃左右时，乳化油的反应会对油的粘度产生一定影响。
根据上述对轧机设备液压系统中常见故障的阐述与分析，得出了以下一个对于解决轧机液压控制系统故障的方案。在轧机设备中，液压系统的压力和位置故障主要有两种，压力故障是指供油系统压力不足或液压缸工作压力不足。可能导致轧机液压缸堵塞，如溢流阀故障、伺服阀故障等，位置故障仅指压力传感器、伺服阀故障、压力缸泄漏等相关线路传输问题，以及PLC等设备故障，性能差。即使是一系列的故障和问题，如电气切断、主控位置故障等，如果基于逻辑控制信号，也可以判断电磁阀何时出现故障，如电气断开等。伺服系统正常故障等：键盘振动误差，轧钢过程中振动大，伴有一定的汽笛声，重点检查减压阀。为了正确地改善油压波动故障，在层流压力机的实际应用中，排气阀故障也是液压系统最常见的故障类型。工作腔压力是否等于相应横向轴承的力，在层流压力机液压系统的实际应用中，如果液压缸被拉出，就会发生泄漏，如果泄漏严重，液压缸的动态特性会恶化，拆卸和检查液压缸。更换密封件，重新测量液压缸，液压缸的动态特性满足要求后方可在系统中安装或更换;如果液压缸不工作不能工作，则拆下液压缸进行检查，清洗并更换液压油。
结束语
在大型工业生产机械设备中采用准确适宜的故障诊断技术，可以为轧机设备的正常运行工作提供最大保障。为了进一步促进钢铁行业发展与进步，各个企业要善于运用和创新有效的轧机故障诊断技术，保证轧机安全，消除安全隐患，促进企业健康可持续得发展。
参考文献：
[1] 涂水金，张柏平 . 故障诊断技术在轧机维护中的应用 [J].中国金属通报，2018（6）：293，295.
[2] 燕阳， 李康， 池健， 等. 在线振动分析技术在高速线材轧机锥齿轮箱故障诊断上的应用[J].机械传动， 2010， 34（7）： 97-99.
[3]贾永进.状态监测与故障诊断技术在设备维护中的应用[J].设备管理与维修， 2017（17）： 135-136
关键词：轧机;故障诊断;维护
引言
目前企业中使用的轧机都有着自动化、大型化、高速化等特点，它在许多领域都扮演着重要的角色，但与此同时，由于大量的不可控因素，轧机在具体实际生产中经常出现各种故障问题。为了保证机械设备的运行质量和水平，必须充分利用故障诊断技术来及时检车和解决轧机在工作运转时遇到的问题，并根据缺陷进行诊断，最大程度上保证设备的运行效率，提高公司收益。
1轧机故障诊断分析
轧机是大型工业生产企业中不可或缺的重要机械设备之一，其功能多样性和组成复杂性，以及对工作时对过程要求的精确性和安全性对故障诊断提出来新的挑战和要求，具体来说，轧机系统在实际工作时中的故障有以下几个特点：
1.1隐蔽性
就轧机液压系统来说。液压装置部件的损坏通常发生在系统中的较深部位。液压系统的容量大，不能够方便及时的拆除检查，并且可利用的检测设备有限，不能够直接观测和判断故障类型，这对故障诊断带来了极大的阻碍，影响设备的正常运行工作。
1.2影响因素繁杂性
在轧机设备使用时，故障的产生会受到多种不可控因素的影响，如环境温度、设备的材料，运行时的电压，并且故障位置和方向都是随机的，增加了故障诊断和处理的难度。
1.3因果关系繁杂性
在发生的故障中，其与引起不同故障的因素之间有一定的交叉关系，一个故障可能由多个因素造成的，一个错误源也可以引起更多的故障。这种表现对轧机故障的后续判定和排除带来很大困难。
2轧机故障诊断分类
在不同的故障诊断中，振动分析是最重要的方法，振动是轧机使用过程中机械系统的主要故障之一，产生的振动信号包括了轧机各类运行状态相关的所有类型的相关信息，通过对轧机的诊断和在线监测，故障诊断技术得到了广泛的应用，主要有以下几个方面：
首先是基于FFT的误差诊断与分析技术，在磁带录音机模式下，振动信号在实验室得到了广泛的记录和整理，对FFT专用分析仪输入相关的数据信息进行频谱计算。与此同时，随着信息处理技术的飞速发展，在故障诊断过程中，检测理论方法与日增多，包括时域分析分析、频域分析和时频域分析在故障诊断中都得到了不同程度的应用，这为轧机故障诊断提供了理论依据和支持。
第二是基于计算机技术的故障诊断，目前故障诊断非常重要。现场实施的分析技术更多地依靠于计算机，主要有开始时的收集设备运行不同状态时的信息、再到数据的分析计算、整理形成相应数据库，最后得出分析结论都由计算机完成的。可利用的手段有离线监测和实时的在线监测分析。
第三是以大型机组为动力的网络化检测诊断技术。大型机组监控诊断系统的广泛应用逐渐成为轧机的维修工作，最大程度的利用公司现有的网络系统资源以与公司内部网络共享，监控参数不再受限制为常见的振动、轴位移等，进一步扩大到了影响机组运行状态的过程量。
第四是利用人工智能技术进行轧机的故障诊断分析，将基于人工智能深度学习的诊断技术与轧机进行集成，可用于解决有问题故障的企业轧机设备，满足当前时代的发展需要，提高误差诊断效率也能促进企业的发展。深度学习智能技术的本质特征是最大程度的模拟人脑的功能对问题进行分析，在这个过程中，可以使用人工智能技术将进行数据集成，提高故障监测智能的准确性。从而有效提高設备的运行效率，并在运行的轧机设备中安装智能监测设备，达到实时准确监控的目的，从而提高产品质量。
第五是将动态诊断分析技术的应用与轧机故障诊断技术相融合，通过对压力、能量等实时运转的信息分析可以减少故障所带来的损失，同时采用动态诊断分析的技术可以获得轧机的开始和运行的实时状态，根据不同的状态采用不同的措施来提高轧机的生命质量。
3轧机故障诊断的应用
就轧机中的液压机液压系统为例，在机械设备的实际工程实践过程中，可能会出现一些问题，目前的故障主要有以下几种：（1）控制位置的故障。在机器的液压系统中，运动力传感器、液压缸油的强度和位置都是相同的轧机液压系统中的常见错误。如果液压压力在降低实际值后达到极限，则如果轧机系统停止正常工作，则表明位移传感器有故障，或者可能是由于液压缸泄漏、伺服阀分流等问题导致伺服系统失效。（2）电磁阀故障。轧机液压系统中设置有两套伺服阀，在伺服阀装置的前后侧分别使用上述阀来进行电磁阀的开闭操作，当设备里的控制系统发生故障时，拧紧的钢保持锁定。如果在发出逻辑信号控制操作指令后电磁阀不工作，那么可能就要分析轧机液压系统存在的问题，如电磁阀的安装、压力测点与开关状态的关系等。（3）位置故障目前主要将逻辑控制信号视为为基石，每当电磁阀不工作时，则可以断定电磁阀卡住、断线，以及机械设备系统误差是否正常运行等诸多问题;（4）机械设备框架振动故障。轧机设备在轧制的工作流程中难免会产生较大的噪声并且出现不同程度的抖动，每当发生这种状况时，我们需要重点检查以下溢流阀位置，再对油压的波动做出一定程度的提升处理;（5）溢流阀故障。这类故障也是设备运用的过程中轧机液压系统出现的比较频繁的问题，在这种状态下，要核查位置的溢流压力设计值是否达到实际工程实践时的一系列要求。（6）设备用油变质，液压油的质量及工作时的温度对轧机液压系统的控制有着非常重要的作用，当工作油温达到80℃左右时，乳化油的反应会对油的粘度产生一定影响。
根据上述对轧机设备液压系统中常见故障的阐述与分析，得出了以下一个对于解决轧机液压控制系统故障的方案。在轧机设备中，液压系统的压力和位置故障主要有两种，压力故障是指供油系统压力不足或液压缸工作压力不足。可能导致轧机液压缸堵塞，如溢流阀故障、伺服阀故障等，位置故障仅指压力传感器、伺服阀故障、压力缸泄漏等相关线路传输问题，以及PLC等设备故障，性能差。即使是一系列的故障和问题，如电气切断、主控位置故障等，如果基于逻辑控制信号，也可以判断电磁阀何时出现故障，如电气断开等。伺服系统正常故障等：键盘振动误差，轧钢过程中振动大，伴有一定的汽笛声，重点检查减压阀。为了正确地改善油压波动故障，在层流压力机的实际应用中，排气阀故障也是液压系统最常见的故障类型。工作腔压力是否等于相应横向轴承的力，在层流压力机液压系统的实际应用中，如果液压缸被拉出，就会发生泄漏，如果泄漏严重，液压缸的动态特性会恶化，拆卸和检查液压缸。更换密封件，重新测量液压缸，液压缸的动态特性满足要求后方可在系统中安装或更换;如果液压缸不工作不能工作，则拆下液压缸进行检查，清洗并更换液压油。
结束语
在大型工业生产机械设备中采用准确适宜的故障诊断技术，可以为轧机设备的正常运行工作提供最大保障。为了进一步促进钢铁行业发展与进步，各个企业要善于运用和创新有效的轧机故障诊断技术，保证轧机安全，消除安全隐患，促进企业健康可持续得发展。
参考文献：
[1] 涂水金，张柏平 . 故障诊断技术在轧机维护中的应用 [J].中国金属通报，2018（6）：293，295.
[2] 燕阳， 李康， 池健， 等. 在线振动分析技术在高速线材轧机锥齿轮箱故障诊断上的应用[J].机械传动， 2010， 34（7）： 97-99.
[3]贾永进.状态监测与故障诊断技术在设备维护中的应用[J].设备管理与维修， 2017（17）： 135-136