摘要：在应用机械设备时，难免会发生诸多问题，使得生产线的生产效率受到影响，无法稳步推动生产作业的开展，生产效率低下，难以满足企业需求，也难以保障企业的经济效益，使得生产成本只增不减，难以控制，制约企业的稳定发展。在此种情况下，应当采取积极有效的措施，加强设备故障维修，保障设备的稳定运行，降低故障的发生概率，实现稳定生产与运行。基于此，本文主要阐述设备故障诊断技术的概念与原理，分析故障诊断技术应用的重要作用，分析在轧钢技术中应用设备故障技术的具体措施，以此促进设备稳定运行，维护轧钢生产线的正常生产，提高生产效率，有效控制生产成本。

　　关键词：设备故障诊断技术；轧钢生产线；应用模式

　　科学技术的快速发展使得各项技术都实现了创新，企业生产效率得到了明显提升，但机电设备在应用过程中，难免会出现故障，因此加强故障诊断是保障各生产设备稳定运行的基础，是提高设备安全性与可靠性的关键所在，也是提高产品质量的重要手段，得到机械生产制造业的广泛关注。对于冶金行业而言，要求设备的稳定性与安全性得到保障，在安装调试生产设备时，往往会受到错综复杂问题的影响，导致设备生产效率下降。在探究设备故障时，如果只是依靠眼看、耳听等方式判读故障，难以保障最终故障分析结果的准确率。因此，要采取现代化的设备故障诊断技术，了解关键设备的生产状态，找出易损件的生产规律与特点，及时排查各项故障原因，使得检修工期得到有效缩短，制定科学可行的设备维修计划，避免因设备故障问题造成严重的经济损失，保障轧钢生产设备的稳定生产，有效提高企业的生产效益，达到最终的生产目的。

　　1设备故障诊断技术概述

　　1.1概念

　　设备状态监测与诊断技术简称为设备故障诊断技术，是一项新型的设备维修技术，结合了高等数学、电子信息技术以及机电设备失效学等多个学科的内容，是现代设备故障维修的关键技术所在。设备故障诊断技术就是实时检测设备电流、震动、温度以及噪声等多个方面的内容，掌握设备的实际运行状态，判断设备未来发生故障的可能性，诊断出具体故障部位与原因，使得维修工作更具针对性。设备故障诊断技术的关键目的在于利用机械技术，控制大型事故的发生，维护生产企业的生产效益与工作人员的生命安全，最大化的提高企业的经济效益，通过有效识别设备状态，控制设备的正确使用，达到高效生产的最终目的。

　　预知维修技术是设备故障诊断技术的关键技术，冶金行业的快速发展离不开设备故障的预防与维修，维修模式实现了事后故障维修向计划设备维修的转变。轧钢设备在生产过程中故障的发生往往难以预料，使得突发事故、重大事故占据较大比例，且在发生事故后，维修难度较高，需要浪费较长的维修时间，所造成的经济损失难以估计。而在计划维修的支持下，每一项工作的开展都能够得到支持，实现定期、周期监测与维修设备，能够有效控制设备故障的发生，也可有效保障生产的安全性，但是会造成维修过度的情况，花费较高的维修费用。

　　设备故障诊断技术向预知维修发展技术转移，能够及时在设备出现故障前就对其维修，准确判断故障所在位置，估计出设备连续运行的时间阈值，有效加强设备维护，延长设备使用期限，降低意外停机事故的发生，提高生产效率，获取最大化的经济效益。通过对过剩维修的控制，能够降低设备生产的工作量，降低设备备件的损耗，同时也能够有效避免设备拆卸维修时，造成设备精度降低问题，有效避免人为检修故障的发生，将维修费用控制到最低水平。设备的维修状态直接影响着企业的经济效益，预知维修技术能够避免大型事故的发生，获取生产带来的经济效益，也能够有效提升企业的社会效益，促进企业的稳定发展。

　　1.2原理

　　设备故障诊断技术与中医诊断原理大致相同，首先对机械设备进行外观检查，了解设备运行是否出现故障，而工作人员应当结合机械设备的市场运行状况进行综合分析，并在此基础上检查设备的震动、压力与温度是否存在异常现象，一旦发生异常，则应当及时加大维修力度，提高维修效率，保障机械设备的应用。

　　早在19世纪末期，故障诊断技术就被研发出来，但由于19世纪末的设备生产较为简单，因此故障维修只需要依靠维修人员，对仪表进行简单的检测即可。到了20世纪60年代以后，传感技术的快速发展，使得设备故障的检测与诊断更加便捷，而计算机技术的应用能够有效提高数据处理效率，使得故障情况能够得到及时分析，进而实现了模型与信号处理故障诊断技术的快速发展。20世纪80年代初，人工智能技术得到了快速发展，故障诊断技术与智能化技术进行充分融合，采取智能故障诊断的方法，有效提高了诊断效率与诊断精准度，当前常见的智能故障诊断方法，包括遗传算法、专家系统、神经网络等等。

　　1.2.1基于数字量信号的故障诊断

　　在诊断故障时，从知识层面的角度出发，将处理技术作为其主要基础，集成辩证逻辑思维与数理逻辑思维，统一符号处理与数值处理、推理过程与算法过程，在多种算法的支持下，实现数字量信号的故障诊断，并使得故障诊断智能化。常见的诊断方法包括诊断专家系统方法、模糊推理方法、定性仿真和知识观测器方法、神经元网络方法等等。

　　1.2.2基于模拟量信号的故障诊断

　　此方法能够实现系统元件与元件之间的连接，利用系统元件构建诊断系统模型，此种模型一般能够通过逻辑语言完成描述。在系统输入以及逻辑模型的支持下，系统能够利用逻辑推理法，推导出系统存在的各项问题与差异化行为，并表现出系统存在故障，同时在逻辑推理方法的使用下，也能够了解是由于哪些元件引发的故障。

　　1.2.3基于中断方式的故障诊断

　　故障信号处理诊断方法在故障处理中十分常见，也是中断方式中常见的诊断方法之一，随着工业化水平的不断加快，此种方法得到了广泛应用。故障信号处理办法能够根据相关信号建立信号模型，结合傅立叶变换法、小波分析法等技术手段显示信号。其主要原理在于判断轧钢设备运行过程中的状态，并根据设备的运行状态或者故障制定不同特征的模型，而后通过对比分析得出最终结论。此种操作方法更为简便，能够有效处理故障分析中的各个局限性问题，与其他方法结合，效果更为明显。

　　1.3作用

　　采取故障诊断技术能够实现对机械设备的全面监测与诊断，及时发现存在的故障因素，避免恶性事故的发生，有效降低经济损失与人员伤亡等问题。在故障诊断技术的支持下，能够及时改造机械设备各项生产工艺的不足，进而消除事故隐患。故障诊断技术的应用意义在于通过状态检测，有效完善设备维修制度，实现定期维修检查，避免设备过度运营，而引发严重生产事故。在诊断技术的支持下，不仅能够对设备故障进行精准判断，在设备未出现故障前就可对其进行维修，指出故障的具体位置与实际性质，使得检修根据目的性。定期维修逐渐转换为预制维修，不仅能够有效节省维修的时间，做好维修准备，同时也能够有效控制维修费用的支出，使得轧钢生产线的各个机械设备能够稳定运转，并延长运转时间，生产效率得到显著提高，进而获取最大化的经济效益。因此对于机械生产设备而言，利用故障诊断技术能够及时发现故障，对于生产而言具有积极作用。

　　智能轴承检测仪器主要是根据冲击脉冲技术所制成的精准检测仪表。脉冲技术能够可靠且快速的检测轴承的运行情况，当出现故障后，仪器会自动发出预警信号并传递至感应器，维修人员可根据相关数据做好维修与处理，进而降低大型故障的发生机率。在检测过程中，轴承中的滚动物体如果与轴承类比发生碰撞，所形成的声音会及时传递给维修人员，但并不能证明此种声音与故障相关，也可能与碰撞相关。在产生此种声音时，会通过压缩传至感应器，而后由感应器转至软件系统，通过分析结合颜色的形式展现出轴承的实际运行线。比如当系统出现绿色区域时，则证明系统正处于稳定运行状态，如果出现花色区域时，轴承可能出现早起损坏现象，工作人员可根据具体情况合理安排维修进度，加强设备管理；当系统出现红色区域时，则代表着轴承的损坏面积大，需要立即维修并更换轴承。

　　智能化轴承检测仪器具有较强的优势，企业在应用过程中十分可靠，不仅能够检验运行中的轴承，也可检验使用前的轴承，在智能检测仪器的支持下，能够及时延长预警设备时间，维修人员可停止设备运行，检测机械设备的使用情况，并采取针对的检修措施，避免因维修时间过长引起生产效率降低的情况，保障生产线的安全、高效生产。如果在使用初期轴承出现受损情况，一般与滚道剥落、腐蚀、杂物嵌入以及破裂等因素有关，而导致这种现象的原因是由于轴承安装前，需经过运输等多个环节，但却缺乏必要的保护措施，在安全阶段工作人员存在疏忽，未采取有效的措施对轴承加以保护。在多项因素的影响下，轴承受损现象加重，轴承在运行过程中会存在噪声，且一般传感器无法识别，只能选择冲击脉搏传感器，此种传感器不仅具备特殊功能，也具备相关的软件与硬件，一旦轴承发生异响，则会通过脉波进行识别，并将信号信息传导至传感器中，通过系统分析反映给予维修人员。当机械设备问题出现故障后，冲击脉冲仪器不会受到共振信号的影响并继续检测轴承，但由于此时会出现冲击声，冲击脉冲无法对信号加以识别，但冲击脉冲检测仪器可通过高通滤波过滤掉松动与不平衡等信息。

　　2设备故障诊断技术在轧钢生产线上的应用

　　在轧钢生产线的主要设备故障为轴承烧损损失，极易引发大面积的热停工，如果轧机出现故障后，维修时间至少需要6个小时以上，在此期间需要停工停产，造成严重的经济损失。因此需要积极结合智能化的轴承检测仪，实现在线检测设备的运行状况，掌握轴承的运行状态，及时预防与维修，进而有效避免轴承烧毁故障的发生。

　　2.1提高检测仪器可靠性

　　首先，为了有效避免故障的发生，要结合故障情况收集相关数据，作出精准判断，做好设备故障预防工作。数据的采集包括对转子转动频率、齿轮振动以及电机振动等多个方面的数据收集，除了基本的运转数据采集以外，也需要采集系统润滑部分以及除鳞降温部分的数据进行综合分析。对于故障诊断而言，采取的数据越全面越好，但由于傅立叶变换会随着时间的增长而加长，会加大数据存储孔。由于轧钢机械设备的运转速率较慢，每组原始采集数据的长度设计为2048点最为恰当。

　　其次，在设备的中、前期故障诊断时，延长预警时间。滚动轴承出现问题的因素较为复杂，包括安装不当、轴承选用不正确、润滑不足、轴承倾斜等多项因素的影响，进而导致冲击信号能量较低，在中前期轴承很容易出现故障，且难以及时发现。因此，要优先选择专用的充气脉冲传感器，结合软件、硬件的功能，使得传感器比例控制在32KHz，与同等振动信号相比，信号能够放大5倍~7倍。一旦轴承出现问题就会形成冲击，固有频率会发生振动，频率在30KHz~40KHz之间，冲击脉冲传感器需要对机械或电路进行特殊处理，使其在32KHz共振，保留高频信号，并对其进行分析处理，这时轴承的冲击脉冲测试，不会受到其他信号的影响，能够有效保障检测仪器的可靠性。

　　最后，联合使用干油润滑系统。轧钢机械设备在运行过程中需要结合干油润滑，降低事故的发生机率。干油润滑系统主要包括干油泵、压力继电器、压力支持器，干油箱、液位开关、切换阀、分配器等等多项设备。轧钢设备在辊道运转时，系统会保持自动运行状态，待设备停止运行后，系统也会随之停止，系统工作离不开干油站的支持，工作运转需要利用电动机带动润滑泵，通过换向阀逐渐向管路供油，并在管路末端完成控制器换向，当管线完成交替供油以后，润滑泵也会自动停止，在到了下一设定供油时间后，润滑泵会再次启动进入下一工作周期。如果储油桶油位到低位后，补油阀会自动补油，当上升至一定高度后，则会停止。只有保障各个系统稳定运行，才能够保障生产的持续进行，达到最终目的。

　　2.2实现设备故障诊断智能化

　　除了对单一参数与故障的诊断以外，也要采取多种故障的综合诊断技术，实现多维诊断。与此同时要结合新的信号处理方法，实现设备故障诊断技术的智能化发展，结合神经网络、灰色理论等各项技术，提高网络诊断效果。在多项技术的支持下，可实现优势互补，准确判断各项故障信息，提高诊断的精准度。

　　第一，结合多元传感器与虚拟仪器技术。现代化生产技术的不断完善，各项生产系统更加复杂化，需要从多个角度对其进行检测与控制，进而全面了解设备的实际运行状态。可采用不同规格的传感器，监测设备运行的关键部分，结合信息融合技术融合不同传感器的检测信息，获取最佳监测效果。虚拟仪器技术结合了传感器技术、图形技术、仿真技术以及显示技术，开发周期短，成本低，可直接参与到监督之中。在实际生产中有许多故障，无法通过试验台进行模拟，这时就可发挥虚拟仪器特长，仿真与模拟生产故障，进而获取客观的经济效益，提高故障诊断技术效果。

　　第二，智能BIT技术的使用。此项技术能够为系统设备内部故障检测提供动力。随着计算机技术的快速发展，BIT技术也得到了不断拓展，实现了故障诊断的智能化发展。BIT智能技术能够有效优化传统系统信息处理等多个方面的不足，实现智能化决断与智能化决策，有效提高电子设备的监测可靠性，有效简化维修流程，降低生产费用。

　　第三，网络分布式诊断系统。电子监视器等现代化的设备故障诊断方法能够有效解决故障问题，但只限于单机设备中，无法实现在线监视。因此要及时与智能化技术相融合，实现实时监测设备的实际运行状况，做到及时发现与及时处理设备故障。远程分布式设备检测故障诊断系统能够结合网络技术以及设备机群，实现在线检测与诊断设备运行故障，判断故障的发生原因，提供设备维修意见，评价故障类型与严重程度，为工业企业提供可靠的数据支持。此外，也能够利用技术实现异地协同诊断，让多个诊断系统能够应用到同一设备之中，实现设备状态的共享，进而弥补单个诊断系统的不足，提高故障诊断效率与智能化水平，保障故障诊断的可靠性。

　　2.3完善设备维修管理体系

　　为了有效提高轧钢的生产效率，生产企业可根据生产过程中容易出现的故障，制定完善的设备维修管理体系，健全维修管理系统，进而保障生产线的稳定生产与运行。首先，可不断加大对相关维修人员的培训力度，使其能够掌握仪器检测专业方面的知识，了解仪器设备的特点，提高检测的精准度，有效避免因设备了解不全面，给企业带来严重事故与经济损失的情况。在完成对机械设备的检查后，可根据系统中所展示出的零部件情况对其加以维修，并在对应的机械设备上画上符号，做好记录，根据系统显示制定出相应的图表，使得故障问题更加清晰，让工作人员能够及时辨别可能出现故障的关键点，提高维修效率，降低反复检查带来的各项麻烦。

　　2.4故障诊断的注意事项

　　在完成生产线轧钢设备检查后，也需要精准记录其各个故障，结合检测系统实时监控关键部位，并及时分析已发生故障的部位，尤其是轧机与减速箱轴承等。维修人员要对设备故障有一个全面的掌握，降低故障对设备造成的损坏。在传感器传输信号过程中，也需要对故障问题进行预测，根据设备的具体状况制定故障预防方案，有效控制故障的发生机率，同时也可避免维修时间过长，生产效率降低，避免轧钢质量出现问题，徒增成本造成巨大经济损失。

　　3应用效果

　　在设备故障诊断技术的应用下，能够实时监控关键机械设备，精准分析关键故障因素，提前预知可能存在的大型机械设备故障，制定相应的维修方案，降低事故带来的损失，提高生产质量。随着现代社会的快速发展，各项技术愈加发达，在故障诊断方面，实现了智能化与综合化，对于工业企业生产而言，起着较强的事故预防作用。随着故障诊断处理技术的不断完善、工业企业故障处理经验的积累，故障诊断技术也更加综合化，能够及时诊断出设备的实际运行状况，做出精准指导。而且故障诊断技术也能够有效提高诊断的精准度，结合设备存储功能，有序开展日常设备检修工作。但在实际生产中，各项高新技术还没有得到全面使用，设备故障诊断技术的融合还需进一步推进。轧钢生产复杂化使得设备操作更加复杂，外界环境的影响仍然较为重要，因此还需加大对外界环境的处理力度。

　　4结语

　　综上所述，设备故障诊断技术能够有效监测设备的运行状况，为设备稳定运行提供可靠的方案支持。在多项技术的支持下，不仅能够实现实时监测设备故障，也能够对现有问题的精准分析，寻找问题的实际原因，指出故障的关键部位，提高故障检修的正确率。同时在设备故障诊断技术的支持下，维修人员也能够掌握设备数据与具体依据，提高检修工作效率，为设备的稳定生产案提供有效支持。