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鋼鐵冶金設(shè)備出現(xiàn)振動(dòng)噪聲故障的原因

  鋼鐵冶金設(shè)備出現(xiàn)振動(dòng)噪聲故障的原因有哪些?鋼鐵企業(yè)在進(jìn)行金屬冶煉的過(guò)程中，冶金機(jī)械設(shè)備經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)振動(dòng)或噪聲，導(dǎo)致這種故障產(chǎn)生的原因可能有以下幾種，(1)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部運(yùn)行系統(tǒng)發(fā)生故障導(dǎo)致設(shè)備整體發(fā)生振動(dòng)，(2)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中壓力過(guò)大，或者流量脈動(dòng)過(guò)大導(dǎo)致振動(dòng)。(3)設(shè)備內(nèi)部存在元件堵塞或者老化損壞的情況，(4)設(shè)備中的機(jī)泵安裝不當(dāng)。另外，由于冶金機(jī)械設(shè)備在生產(chǎn)過(guò)程中一直處于不間斷運(yùn)行狀態(tài)，因此相關(guān)技術(shù)人員還需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行定期養(yǎng)護(hù)和維修，如果不定期運(yùn)維，設(shè)備的磨損和老化程度會(huì)加快，會(huì)嚴(yán)重影響設(shè)備的使用效率，縮短設(shè)備的使用時(shí)間。

  傳統(tǒng)的故障診斷方法主要是依靠技術(shù)人員的過(guò)往經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)易的故障診斷方法來(lái)判定故障:

  (一)通過(guò)觀察冶金機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，判斷其中元件的爬行速度是否存在異常，元件的連接位置是否泄露，如果發(fā)生泄漏，要根據(jù)泄露總量來(lái)判斷故障程度。檢查測(cè)試點(diǎn)的壓力比值，判斷比值的穩(wěn)定性。如果比值正常，應(yīng)檢查比例閥電器的插頭是否插緊，有無(wú)松動(dòng)，油箱液面高度是否符合既定標(biāo)準(zhǔn)。

  (二)借助聽音棒設(shè)備，通過(guò)聽力來(lái)檢測(cè)設(shè)備系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)行情況，判斷其中的閥門、執(zhí)行泵等部件是否存在雜音或者異常的響動(dòng)，伺服閥門裝置在運(yùn)行過(guò)程中是否存在異響，換向閥門的沖擊聲分貝是否處于正常范圍，系統(tǒng)內(nèi)部是否存在內(nèi)泄。

  (三)技術(shù)人員依靠自己的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)觸摸的方式實(shí)施故障排除，通過(guò)觸摸系統(tǒng)中的閥門以及直型泵等原件，來(lái)感受設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)頻率，借助測(cè)溫儀器來(lái)判斷，如果數(shù)值存在異常應(yīng)立即排查確定故障位置。

  (四)技術(shù)人員可以使用聞氣味的方式來(lái)判斷油箱中是否存在異常。

  (五)查閱相關(guān)檢測(cè)記錄，對(duì)以往維修檢測(cè)記錄進(jìn)行充分了解，掌握設(shè)備曾經(jīng)出現(xiàn)的故障類型，為后續(xù)故障排除工作提供參考。

  這種方法比較簡(jiǎn)單快捷但有很大的局限性，通常只能用于簡(jiǎn)單的設(shè)備故障當(dāng)中，對(duì)技術(shù)人員的要求很高，必須具備高超的技術(shù)水準(zhǔn)和豐富的維修經(jīng)驗(yàn)，才能在故障診斷過(guò)程中做出正確的決策，但是這種決策也只能作為參考，并不十分可靠。所以我們需要更智能、更可靠的一套故障診斷系統(tǒng)來(lái)隨冶金機(jī)械設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能算法的故障預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)上傳運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合DCS工況加以相關(guān)性分析，技術(shù)人員可以通過(guò)電腦和手機(jī)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)設(shè)備的故障檢測(cè)與維護(hù)。

  Witium推出的基于振動(dòng)傳感器和邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的旋轉(zhuǎn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，目前已成功應(yīng)用于鋼鐵冶金行業(yè)，旨在為鋼鐵冶金關(guān)鍵設(shè)備保駕護(hù)航。依托先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)AIoT技術(shù)，用MEMS振動(dòng)傳感器采集輥壓機(jī)設(shè)備的振動(dòng)數(shù)據(jù)及特征參數(shù)(如振動(dòng)加速度、速度、溫度等)，計(jì)算并存儲(chǔ)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，自動(dòng)生成日數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)及報(bào)警庫(kù)。通過(guò)振動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將特征參數(shù)值與模型閾值進(jìn)行比較，來(lái)確定設(shè)備當(dāng)前是處于正常還是故障狀態(tài)，邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)根據(jù)設(shè)備故障預(yù)測(cè)性維護(hù)診斷模型，分析計(jì)算一旦出現(xiàn)異常或者故障，第一時(shí)報(bào)警通知運(yùn)行管理人員，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)預(yù)測(cè)性維護(hù)。幫助用戶查找產(chǎn)生故障的原因，識(shí)別、判斷故障的嚴(yán)重程度，為科學(xué)檢修提供指導(dǎo)，切實(shí)提高鋼鐵冶金產(chǎn)線的安全管理水平。