冶金机械设备安装运行故障诊断方法金鑫论文_金鑫

冶金机械设备安装运行故障诊断方法金鑫论文_金鑫

摘要:随着我国社会主义道路的不断发展和进步,我国工程行业愈发迅猛地发展,从而能够推动经济社会的发展需求。工程机械已经成为项目工程中的重要内容,相关企业对工程机械具有一定的严格要求。对于工程机械常出现的故障问题,企业需要利用新技术进行很好的诊断工作,还要尽快找出更好的一些检修工程机械的方法来保证企业的整体性经济效益。为了更好地发展企业建设,针对工程机械故障诊断中的新技术和方法,本文进行了具体的研究与分析,并提供了相关的看法,以供参考。

关键词:冶金机械设备;安装运行;故障诊断

1 引言

近年来我国各行业的发展水平不断提升,冶金行业的发展越来越快,冶金技术以及机械制造不断得到创新和发展。但是日益增多的矿产需求以及工业化建设对于冶金机械设备提出了更高的要求,作为冶金行业的基础和前提,一定要保证冶金设备的日常正常运转,及时做好冶金机械设备的故障排查以及日常的维护工作。机械设备是冶金企业的重要生产工具,在一定程度上标志着冶金企业的生产技术水平。

2 机械设备故障诊断的特点

首先,经济性。相较于传统的机械故障诊断方式,使用传统的仪器进行故障诊断,诊断的效率比较低,需要耗费许多的时间,而且需要现场进行诊断;远程诊断技术,利用计算机网络搜集设备运行数据,通过数据分析进行问题诊断,诊断的效率更高,而且不用技术人员来回奔波,降低人员费用,节约人力成本。其次,规范化。利用网络技术实现对机械故障的远程诊断和监控,让故障诊断工作变得更加高效。借助信息数据的共享性,可以实现对设备运行数据的实时监控,动态掌握设备运行状况,及时发现潜在的故障风险,做好排除工作。最后,安全性问题。利用网络技术进行远程故障诊断,虽然有着许多的便利,可以实现远程操作机械和进行故障诊断的优势,但也存在一定的劣势,那就系统的安全问题。网络的开放性,表示着网络容易受到外界风险因素的影响,包括病毒、木马、黑客攻击等,这些都会影响到系统的稳定性,严重的可能通过计算机,实现对系统的控制,这不仅让数据面临被篡改、删除的风险,也让设备面临被不法分子远程控制的风险。

3 工程机械故障诊断的新技术

3.1 振动监测

工程企业需要不断引进并改善故障诊断的新技术来及时解决出现的工程机械故障,振动监测这种新的诊断技术便可以有效解决工程常见的机械故障。振动监测新技术需要对工程中的设备进行一定的检测工作,分析振动参数和各自的工作特点,从而观察工程机械在正常工作下的状态。而振动的相关参数主要用于诊断工程机械的故障信息,需要参考机械运行的加速度、工作时产生的位移、运行速度、以及相位值等数据。由于机械在工作的时候容易产生振动现象,专业技术人员可以通过工程机械所发出的振动信号来得出工程机械出现的故障信息。相关工作人员在诊断的过程中应该时刻注意工程机械设备的工作状态,观察机械振动的现象,才能进一步更好地判断出工程机械是否出现了运行的故障。

3.2 温度监测

在工程机械故障诊断的新技术中,我国研究出了温度监测诊断技术,时刻关注机械工作状态下所产生的温度变化。工程机械在出现故障的时候往往会伴随着温度的不断改变,两者相互联系,专业技术人员可以根据这一明显特征作为参考的数据来分析诊断工程机械的故障。液压系统在工程机械的工作过程中一般随着时间温度在不断升高,一旦超过工程机械中规定的范围,机械的零器件就会受到十分严重的损害现象,进而给工程企业带来不必要的经济损失。在诊断工程机械故障的时候,工作人员可以通过温度的监测来判断机械是否处于正常的工作状态。如果机械因为温度的影响造成了故障,相关的工作人员可以对故障利用温度监测诊断技术进行分析,然后科学合理地修改测量出的数据,大大降低温度所产生的误差。

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4 工程机械故障诊断的方法

4.1 B/S模式下的远程故障诊断

B/S模式有着三层的结构,数据层、逻辑层和表示层。三者的作用分别如下:数据层主要负责存储和现实机械设备的运行参数数据;逻辑层则是机械设备得以运转的核心,用于进行数据运算;表示层则负责参数输入和输出,输入参数数据,现实计算结果。B/S模式下,使用到的技术包括网络数据库技术、数据传输技术、动态网络环境开发技术等,其中最大的难题便是数据的传输技术,由于存在大量的数据需要实时地传输,利用TCP/IP的网络协议方式,打造B/S的数据传输模式,使用VBScript语言编程解决数据传输问题。客户端进行数据浏览时,可以通过下载内嵌插件的方式,浏览数据信息。但是B/S模式也存在自身的局限性,主要在于其智能化程度不高,目前主要适用于常规故障的诊断工作,对于个别故障的智能诊断水平还有待提升,而且还需要关注数据的兼容性问题,许多行业使用的设备以及数据格式存在差异,不兼容问题也是需要我们关注的重点问题。

4.2 通过深入学习发现设备故障

大数据智能诊断需要新的理论和方法,大数据在深度学习中创建深度模型,并通过模拟大脑学习过程以实现整合。建议进行以下内容研究:研究如何提取浅层稀疏网络属性,分析如何优化故障数据处理,建立学习网络评估标准,在一个深层结构中创建一个深入学习网络,使用传统的机械信号作为输入,分离过程的抽象缺陷,调整每一层的分离属性,自动区分设备的健康状况;研究机器装备的多标记系统,创建包含多个标签故障的深度学习网络,并使用深度学习网络。

4.3 试验法

直接观察法虽然是最简单的诊断方法,但是仍存在很大缺陷,对于工程机械的内部问题,工作人员无法进行很好的诊断工作。因此,试验法可以帮助专业的技术人员找到故障出现的具体位置,通过电路图的分析诊断,最终确定好故障原因。工作人员可以对控制电路进行试验,继电器会在按钮的触碰之后根据指令来工作。在正常工作下,如果工程机械中的电器元件没有按照操作步骤来执行的话,工作人员可以很好地诊断出机械中的电力是否出现了故障现象。

4.4 不断创新机械设备的故障维修技术

针对当前机械设备应用过程中存在的问题和故障,较常用的方法有单机修理以及可互换维修的方法。在使用单机修理方法时容易耗费大量的时间,并且维修质量较差,因此不推荐广泛使用。专业人员应当注意,采用可互换的修理方法,能够完全拆卸机械零件,不仅能够进行维修和检测,也能够对零件进行清理更换,这种修复方法能够大大缩短机械设备的维修时间,不断提升机械设备的维修效率,延长机械设备的使用时间。

5 结束语

随着如今时代的发展,工程机械故障已经成为工程企业发展的重点问题,对我们国家经济社会的发展道路有着重要影响。工程企业需要不断对机械出现的故障进行及时分析,并及时找到有效解决故障的诊断方法,积极提高工程机械的运行能力,才能有效巩固工程企业在经济社会的地位和影响。

参考文献:

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论文作者:金鑫

论文发表刊物:《科学与技术》2019年第21期

论文发表时间:2020/5/7

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