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冶金機械設備安裝故障診斷方法論文
摘要：隨著我國科學技術的迅速發(fā)展，金屬冶煉行業(yè)的經(jīng)濟、技術實力也在不斷增強，冶金設備逐步向現(xiàn)代化與大型化方向發(fā)展，冶金機械設備的機構、結構也越來越復雜，如何確保冶金機械設備安裝后正常運行，對于設備安裝過程中出現(xiàn)的運行故障如何排除及時解決，一直是冶金企業(yè)需要迫切解決的問題，本文重點歸納了冶金機械設備安裝運行中常見的故障和特點，并對出現(xiàn)故障后進行診斷的一些具體方法進行深入研究，以期為冶金企業(yè)設備正常運行提供理論依據(jù)。
關鍵詞：冶金機械設備；安裝運行；故障；診斷
由于冶金設備大多在惡劣的環(huán)境下運行，因此在安裝過程中會發(fā)生許多系統(tǒng)故障。與一般的機械或電氣故障相比，冶金設備處于封閉運行狀態(tài)。設備部件的損壞和故障往往發(fā)生在深部結構，故障點隱蔽，故障原因復雜，故障位置不確定，以及運行過程中隨機因素的影響。使排除故障變得更加困難[1,2]。因此，為了保證企業(yè)的持續(xù)生產(chǎn)需要，熟悉和掌握冶金設備常見故障和診斷方法，對正確判斷、快速排除或維護設備系統(tǒng)故障顯得尤為重要[3]。
1冶金設備安裝過程中常見故障與特點
在冶金設備安裝過程中出現(xiàn)的故障是多種多樣的。對相關企業(yè)抽樣調(diào)查，收集數(shù)據(jù)，分析冶金設備系統(tǒng)，總結出冶金設備系統(tǒng)的常見故障和特點如下：振動和噪聲：主要原因有：（1）機械系統(tǒng)引起的振動；（2）壓力或流量脈動大；（3）元件堵塞或損壞；（4）泵安裝不當。溫度過高：主要原因有：（1）系統(tǒng)設計不合理，效率低。（2）內(nèi)泄嚴重；（3）冷卻器堵塞等。2設備故障的原因復雜的機械設備，安裝過程中會出現(xiàn)一些故障。一般認為，機械設備本身的故障和環(huán)境因素所導致的。機械設備本身的故障是指材料本身的缺陷和應力，以及設計、制造、檢驗、維護、使用、不當操作等。環(huán)境因素主要是指粉塵、溫度和天氣災害等有害介質(zhì)[4]。由于機械設備的狀態(tài)一直在變化，時間和應力是不能分離的，所以時間因素對導致故障的可能性有很大的影響。在某些部件和材料出現(xiàn)異常后，這種潛在的故障會擴散到整個部件，并影響到其他部件或設備，從而導致故障。因此，如果出現(xiàn)局部異常，必須注意擴散的影響，及時監(jiān)測設備的穩(wěn)定性和操作性，以便于及時排除故障。另外由一些異常情況引起的故障也可以導致機械設備故障或損壞。原因有：設計不合理，生產(chǎn)質(zhì)量不符合設計要求，運輸和儲存不合理，使用和維護不合理等因素。
2簡易診斷技術
主觀診斷：這種診斷技術是一種簡單的定性分析，可靠性低。維修人員主要通過觀察、觸摸等方式對液壓系統(tǒng)進行全面檢查，以確定故障原因。具體方法如下:(1)觀察分析法：安裝后檢查設備的實際工作狀態(tài)。執(zhí)行機構有無泄漏、伺服塞和比例閥電塞是否擰緊。水箱水位是否符合要求，設備是否安裝正確。設備齒輪監(jiān)測點如圖1所示：(2)振動分析法：手觸摸主泵或閥門，觀察運行過程中是否有異常振動和溫度升高，管道是否有明顯的振動。用溫度計測量油溫。當溫度升至標準以上時，檢查原因。(3)潤滑油分析法：通過對潤滑油的粘度、閃點、酸值、破乳化度、水分、機械雜質(zhì)、液相銹蝕試驗抗氧化安全性等對各種性能的指標進行檢驗分析。
3冶金機械設備故障診斷方法
故障診斷是指機械設備檢測到現(xiàn)有的狀態(tài)參數(shù)，設將參數(shù)的時間序列平均分成m段，第n段的時間序列為第k段時間序列信號的關聯(lián)維數(shù)為：機械設備診斷技術是設備工程的重要組成部分。分析異常原因和異常情況，并根據(jù)儀器和測量工具判斷設備損壞情況。機械設備發(fā)生故障后，導致運行參數(shù)發(fā)生變化，從而確定故障位置、及故障原因，消除隱患，防止事故發(fā)生。在某些非正常情況下，由于機械的轉(zhuǎn)子因軸向力過大而產(chǎn)生較大的軸向位移，嚴重時會引起推力軸承的磨損，進而引起葉輪與期氣缸的摩擦。因此通過軸位移監(jiān)測也可診斷機械設備故障。
4結語
總之，冶金機械設備是金屬冶煉行業(yè)發(fā)展的基礎。通過加強冶金設備的監(jiān)測、安裝、運行、故障診斷和維護技術，可以使冶金機械設備發(fā)揮更大的作用，使冶煉行業(yè)不斷進步。
參考文獻
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[2]季云,王恒,朱龍彪,等.基于HMM的機械設備運行狀態(tài)評估與故障預測研究綜述[J].機械強度,2017(3):511-517.
[3]張婷婷,賈銘鈺.機械設備故障診斷技術的常用方法及新技術的應用研究[J].自動化與儀器儀表,2017(10):38-39.
[4]駱杰,呂勇,易燦燦.基于量子遺傳優(yōu)化的原子分解算法及其在機械故障診斷中的應用[J].機械設計與制造,2017(7):82-85.
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