唐文健 安賀順

摘 要：近年來(lái)，隨著社會(huì)發(fā)展需求對(duì)用鋼量的不斷增大，使鋼鐵產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了高速發(fā)展，特別是現(xiàn)代化信息技術(shù)在鋼鐵產(chǎn)業(yè)的 大 規(guī)模應(yīng)用，使鋼鐵加工制作設(shè)備的功能越來(lái)越強(qiáng)大，設(shè)備種類也不斷增多，但隨之而來(lái)的是設(shè)備故障發(fā)生幾率大幅度增加，特別是軋鋼設(shè)備故障，無(wú)疑給鋼鐵的加工作業(yè)帶來(lái)極大的影響。為了有效降低軋鋼設(shè)備故障發(fā)生幾率，確保鋼鐵加工作業(yè)的順利開展，本文對(duì)軋鋼設(shè)備故障診斷的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入的分析。

關(guān)鍵詞：軋鋼設(shè)備 故障診斷 研究現(xiàn)狀 發(fā)展趨勢(shì)

中圖分類號(hào)：TG33 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2018）02（a）-0036-02

在鋼鐵加工過(guò)程中，軋鋼是其中一項(xiàng)非常重要的加工環(huán)節(jié)，在軋鋼作業(yè)時(shí)需要用到軋鋼設(shè)備，由于軋鋼作業(yè)需要在高溫、高壓的環(huán)境中進(jìn)行，再加上軋鋼設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，這也使軋鋼設(shè)備非常容易發(fā)生故障，一旦軋鋼設(shè)備出現(xiàn)故障，哪怕這個(gè)故障很微小，也可能給鋼鐵加工企業(yè)帶來(lái)很大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，為了確保鋼鐵得到順利安全的軋制，保障產(chǎn)品質(zhì)量，就必須要確保軋鋼設(shè)備能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)，并對(duì)軋鋼設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，特別是對(duì)某些故障可能會(huì)給設(shè)備安全與產(chǎn)品質(zhì)量帶來(lái)影響的異常狀況更要進(jìn)行嚴(yán)密的監(jiān)測(cè)與診斷，以此確保軋鋼設(shè)備能夠正常工作。

1 軋鋼設(shè)備的主要故障

由于軋鋼設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜且不同種類的軋鋼設(shè)備存在一定的差異，這也使軋鋼設(shè)備的診斷存在很大困難，采取的故障診斷方法也有很大不同。因此，為了方便軋鋼設(shè)備不同故障的診斷，合理選用診斷方法，本文將軋鋼設(shè)備的故障類型分為3種，分別是設(shè)備控制回路故障、機(jī)械故障、工藝型以及擾動(dòng)型故障。設(shè)備控制回路故障是軋鋼設(shè)備故障的常見(jiàn)形式，該類故障是由于軋鋼設(shè)備內(nèi)部控制參數(shù)不當(dāng)或其控制回路中的執(zhí)行器與傳感器受到外部干擾而引起的。機(jī)械故障則是軋鋼設(shè)備在軋鋼過(guò)程中內(nèi)部機(jī)械結(jié)構(gòu)發(fā)生損壞、磨損而引起的，現(xiàn)階段所發(fā)生的機(jī)械故障位置主要集中在設(shè)備內(nèi)部的液壓系統(tǒng)與傳動(dòng)系統(tǒng)，這是因?yàn)檐堜撛O(shè)備在軋鋼時(shí)需要較快的軋制速度，但由于軋制環(huán)境比較惡劣，這也使液壓系統(tǒng)與傳動(dòng)系統(tǒng)中的軸承、齒輪經(jīng)常發(fā)生磨損與損壞，進(jìn)而引發(fā)機(jī)械故障。工藝型及擾動(dòng)型故障又被稱之為系統(tǒng)級(jí)故障，其中工藝型故障可能是由于軋鋼設(shè)備的工藝設(shè)計(jì)或加工人員操作失誤引起的，擾動(dòng)型故障則是原材料的品質(zhì)存在波動(dòng)而引起的故障。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，工藝故障占到軋鋼設(shè)備總故障的50%～60%，機(jī)械故障占到總故障的30%～40%，而設(shè)備控制回路故障等其他類型的故障發(fā)生幾率則不超過(guò)10%。

2 軋鋼設(shè)備故障診斷的研究現(xiàn)狀

從目前我國(guó)對(duì)軋鋼設(shè)備故障診斷方法的研究成果來(lái)看，共包括4種診斷方法，分別是故障經(jīng)驗(yàn)診斷法、故障解析模型診斷法、故障信號(hào)處理診斷法及人工智能故障診斷法，以下便對(duì)這4種診斷方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析。

2.1 故障經(jīng)驗(yàn)診斷法

故障經(jīng)驗(yàn)診斷法是目前軋鋼設(shè)備故障診斷中最常采用的方法，它主要是根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)工程師對(duì)少數(shù)關(guān)鍵參數(shù)及變量進(jìn)行測(cè)量，并結(jié)合設(shè)備實(shí)際使用情況，憑借自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)對(duì)故障做出準(zhǔn)確的診斷。劉春林等人對(duì)軋鋼設(shè)備常見(jiàn)6種故障的原因進(jìn)行了分析，并對(duì)解決方法進(jìn)行了總結(jié)，這6種情況包括堆鋼、翹頭、料型與速度調(diào)整不匹配、電機(jī)燒毀、斷安全銷、機(jī)架咬不住。徐志棟、高鵬等人針對(duì)軋鋼設(shè)備的齒輪箱潤(rùn)滑故障對(duì)原因進(jìn)行了分析，并提出更換潤(rùn)滑油及潤(rùn)滑脂、對(duì)潤(rùn)滑管路進(jìn)行部分改進(jìn)等相應(yīng)解決措施。周明雄等人則對(duì)軋鋼設(shè)備的托架結(jié)構(gòu)缺陷進(jìn)行了分析，并提出通過(guò)調(diào)整輥系中心線及補(bǔ)償托架中心線來(lái)對(duì)問(wèn)題予以解決。上述都是專家依靠自身豐富經(jīng)驗(yàn)提出的故障診斷方法，這也進(jìn)一步說(shuō)明了故障經(jīng)驗(yàn)診斷法在軋鋼設(shè)備故障診斷中所占的重要地位，但該方法僅能用于事后診斷，而且耗時(shí)耗力且使軋鋼設(shè)備的維護(hù)成本增加，因此，在眾多故障診斷方法中屬于一種比較低效的方法。

2.2 故障解析模型診斷法

故障解析模型診斷法是依靠數(shù)學(xué)模型來(lái)對(duì)設(shè)備故障信息進(jìn)行解析的，并根據(jù)解析信息對(duì)軋鋼設(shè)備的故障位置及嚴(yán)重程度進(jìn)行判斷。故障解析模型診斷法主要有3個(gè)分支，分別是狀態(tài)估計(jì)法、參數(shù)估計(jì)法以及等價(jià)空間法，其中狀態(tài)估計(jì)法與等價(jià)空間法比較適用于對(duì)加性故障的診斷，而等價(jià)空間法的實(shí)現(xiàn)最為簡(jiǎn)單，但它僅能對(duì)線性軋鋼設(shè)備的加性故障進(jìn)行診斷。而參數(shù)估計(jì)法則適用于軋鋼設(shè)備乘性故障的診斷。雖然故障解析模型法在理論發(fā)展上已經(jīng)有很長(zhǎng)時(shí)間，在具體方法上也較為成熟，但在軋鋼設(shè)備的故障診斷工作中卻并不經(jīng)常應(yīng)用到，這是因?yàn)閿?shù)學(xué)模型難以得到準(zhǔn)確構(gòu)建，而且即使建立了數(shù)學(xué)模型也會(huì)因各種原因而產(chǎn)生較強(qiáng)的魯棒性。

2.3 故障信號(hào)處理診斷法

故障信號(hào)處理診斷法也是軋鋼設(shè)備故障的一大診斷方法，并且該方法隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)的發(fā)展正受到越來(lái)越多技術(shù)專家、學(xué)者的關(guān)注和重視。故障信號(hào)處理方法是通過(guò)建立軋鋼設(shè)備的信號(hào)特征模型來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它通過(guò)特定的方法來(lái)對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行描述，如傅立葉變換法、時(shí)域相關(guān)性分析法、小波分析法等。故障信號(hào)處理診斷法是依據(jù)軋鋼設(shè)備在正常狀態(tài)與故障狀態(tài)時(shí)所產(chǎn)生的行為特征與模型差異來(lái)進(jìn)行判斷的，該方法簡(jiǎn)單易操作，但在故障位置及故障嚴(yán)重程度的判斷上則存在局限性，因此，需要與其他故障診斷方法進(jìn)行結(jié)合使用才能取得良好的應(yīng)用效果。

2.4 人工智能故障診斷法

人工智能故障診斷法是依據(jù)硬件及算法，并借助于長(zhǎng)期以來(lái)技術(shù)專家在故障診斷方面的經(jīng)驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)軋鋼設(shè)備故障診斷的。人工智能故障診斷法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、案例推理、專家系統(tǒng)以及模糊邏輯等多種方式，其中專家系統(tǒng)是軋鋼設(shè)備故障診斷最常用到的診斷工具，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是人工智能故障診斷法的分支?？v觀軋鋼設(shè)備故障診斷技術(shù)的整個(gè)發(fā)展歷史，人工智能故障診斷必將成為軋鋼設(shè)備未來(lái)診斷技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向。不過(guò)，目前的人工智能診斷方法仍舊存在一定的局限性，在診斷功能上較為單一，而且在普適性上較為缺乏，這也使其仍然需要得到進(jìn)一步的改進(jìn)。

3 軋鋼設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)的發(fā)展，軋鋼設(shè)備故障診斷技術(shù)也越來(lái)越向著系統(tǒng)化、智能化與綜合化的方向進(jìn)行發(fā)展，不過(guò)由于軋鋼加工環(huán)節(jié)的特殊性，因此，在發(fā)展趨勢(shì)上主要集中在以下兩個(gè)方面：第一，是隨著軋鋼設(shè)備故障診斷技術(shù)的不斷完善及人類對(duì)故障診斷及解決經(jīng)驗(yàn)的積累，故障診斷技術(shù)必將在未來(lái)的發(fā)展中不斷趨近于系統(tǒng)化、智能化與綜合化，雖然人類在學(xué)習(xí)能力上具有著無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，但在精確性、知識(shí)存儲(chǔ)與計(jì)算等諸多方面卻需要得到計(jì)算機(jī)的支持，因此軋鋼設(shè)備故障診斷技術(shù)也必將在不久的將來(lái)具備強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，同時(shí)兼顧精確性、存儲(chǔ)及計(jì)算等多方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。第二，是軋鋼工序的復(fù)雜與繁瑣，使任何微弱的波動(dòng)都可能會(huì)在不斷累積中造成軋鋼設(shè)備的故障，因此，在不久的將來(lái)對(duì)軋鋼設(shè)備的故障診斷必將向著產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)安全這兩個(gè)方面進(jìn)行不斷完善，這也使面向產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)安全的系統(tǒng)級(jí)故障診斷成為未來(lái)故障診斷的一大研究方向。

綜上所述，軋鋼設(shè)備的故障類型多樣，故障位置不一，且軋鋼工序繁瑣而復(fù)雜，其軋鋼的惡劣環(huán)境也導(dǎo)致軋鋼設(shè)備頻發(fā)故障，在這種形勢(shì)下，要想確保軋鋼設(shè)備得以穩(wěn)定正常的運(yùn)行，就必須要采取科學(xué)的故障診斷方法來(lái)對(duì)軋鋼設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)加以監(jiān)測(cè)和診斷，只有在現(xiàn)代化信息技術(shù)的促進(jìn)下，不斷完善故障診斷方法，才能確保軋鋼設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行，提高產(chǎn)品質(zhì)量，進(jìn)而推動(dòng)鋼鐵產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

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