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摘要：在社会工业化发展的推进下，各个行业都得到了一定的进步，在这之中钢铁行业也有着较大的发展，冶炼机械设备也得到了大量的应用，在这之中钢铁冶炼机械在实际应用过程中容易出现故障问题，导致其不能有序运行。本文笔者则从冶炼机械设备存在着的问题出发，论述了如何做好处理工作，不断推进钢铁行业的发展。
关键词：钢铁冶炼；机械设备；故障；措施
引言
冶炼机械设备是钢铁行业生产过程中有机构成部分，并且企业同钢铁冶炼生产的质量以及效率有着密切的关系。尤其是在全面深化改革的背景下进行开展，确保推进现代化建设的不断实现，也可以推进企业的经营效益，就要求不断提升钢铁行业逐渐朝向节能减排以及效率化等趋势进行发展。然而其要求将冶炼机械设备的质量作为其基本的保证，因此，可以对故障诊断技术以及问题的处理措施不断进行探究。
1、钢铁冶炼机械设备故障诊断发展的现状分析
近些年来我国钢铁冶炼机械设备故障诊断技术获得了较为明显的发展，但是依然同发达国家相比来说有着一定的差距，同时其可以发明制造出不同型号的监测设备，并且在该过程中也研究出了新的监测措施，并且这些方法在一些发达国家之中都有着较为广泛的应用。同之进行比较可以发现，我国的设备故障诊断技术发展的时间比较短，仅仅只有30几年的时间。在目前的发展中水平得到了逐渐提升，设备诊断系统在具体工作中也发挥出了十分重要的作用。在大部分系统中，钢铁冶炼机械故障诊断技术也已经进入到一个较为成熟的发展时期，因此其也被广泛的应用到旋转机械中，并且在这个行业的发展中已经出现了几十种故障诊断系统以及数据监测系统。在目前设备故障诊断技术在实际发展中也囊括了诸多不同学科，在进行应用中也涉及到了诸多不同的学科，进而给我国钢铁冶金行业提供了较好的条件。
2、钢铁冶炼机械设备的故障诊断措施分析
2.1、系统数学模型诊断
一般所说的系统数学模通常指的是根据实际的生产情况,应用参数模型方法展开机械设备故障的分析以及诊断工作。其存在主要优势在于可以及时做好故障诊断工作,并且对其做好系统修复、设备运行状态监控。但是存在的缺陷为：要求系统数学模型的精度比较高,同时也容易对一些较为重要的因素而忽略掉。
2.2、输出信号的诊断方法
这种方法指的是可以通过对机械设备在实际运行过程中可以将一些信息释放出来，进而对其异常信号进行诊断。在实际钢铁行业发展过程中较为常用的分析方法包括有小波变换以及时间序列的提取等等措施。一般钢铁冶金机械信号主要是通过平稳随机噪声以及小波变换模极大值的位置关系而进行对应，进而实现信号故障点同平稳噪声区分开，确保故障检测的进行。
3、钢铁冶炼机械设备故障处理对策探讨
3.1、转子不平衡故障处理对策
在机械设备实际进行运行中，转子转动质量也同机械系统运行性能有着直接的关系。并且转子不平衡故障一般主要的表现在转子旋转的频谱图之上有着较大的幅值变化，与此同时，其可以初步启动机械设备，与之相关的振动不平衡问题一般可以从以下等等方面进行分析:首先，其刚性转子一旦出现振动问题的话，那么就要求考虑到转子转速是否已经达到了临界值，同时要求对转子的转动速率进行测量，同时对比标准转速对其来确定;其次，应该注重区分振动能否是通过基础共振而导致的，一般则要求借助相位分析对进行确定。同时此时的频率以及相位之间应该保持一致，则是因为基础共振导致出现的不平衡问题。并且在不同旋转方向上各点的振幅上有着相位差速，或者高速以及低速状态之下其转子转速较接近相近，则就有可能是因为不平衡问题导致的;第三，转子能否有着不对中问题，同时也是较为常见的转子故障，一般主要表现在两个方面，角度不对中以及平行不对中等等。
3.2、滚动轴承的故障处理措施
在实际进行正常工作过程中，轴承其出现的振动会对其自身造成一定的伤害，不同的位置出现损坏，那么其出现的振动声音也有着一定的不同，因此就可以通过不同的振动声音来对出现损伤的部位进行判断，其载荷，部位不同，那么测量出来的数据就有所不同，也可以给以后测量提供良好的信息。目前一般使用的测量轴承出现故障的原因包括有两种途径：第一，脉冲信号接收法。该方法一般是以轴承出现腐蚀或者是出现压痕的状态下出现的的脉冲信号对其进行分析。轴承表面的腐蚀以及裂痕等等问题则会导致脉冲信号出现不同的发射频率，也可以在短时间中通过计算而得到。然而因为其脉冲频率总体比较低，大部分之时凭借着听觉就可以对其进行初步判断；第二，应用谐振信号接收法。该方法一般是根据零件自身频率进行判断。
3.3、智能诊断技术
指模拟人脑机能,有效获取、传递、处理、再生和利用故障信息,运用大量独特的专家经验和诊断策略,识别和预测诊断对象。包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统诊断法、神经网络系统诊断法等。其中专家系统和神经网络是目前研究最活跃的两个分支。专家诊断系统,是通过计算机模仿在某一领域内有经验专家解决问题的方法,将故障现象输入计算机,计算机根据输入现象及知识库中知识,按推理机中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出维修或预防措施。人工神经网络是模仿人的大脑神经元结构特性,利用神经网络的容错、学习、联想记忆、分布式并行信息处理等功能[3],把专家经验输入网络,通过对故障实例和诊断经验的训练学习,依据一定的训练算法,得到最佳接近的理想输出。目前,总体上我国钢铁企业冶金设备液压系统的故障诊断和维修技术还比较落后。设备管理大多仍为计划预防维修或故障发生后修理,故障诊断仍以经验为主,现代先进诊断技术及故障测试诊断仪器研发和应用都比较少,监测技术也得不到很好的应用,无法对液压系统运行做出动态显示分析和故障分析与预测,经济性差,故障仍时有发生,不能满足生产发展的要求,不利于钢铁企业经济效益和技术水平的提高。
4、结语
根据前文所述，在目前工业化进程的发展下，钢铁行业在推进社会经济发展上有着十分重要的作用。冶炼机械设备是钢铁行业发展中最为重要的构成部分，并且其质量同生产的质量和效率密切相关，本文对其故障诊断措施进行分析，力求推进设备检修和维护工作的进步。
参考文献:
[1]李晓强.钢铁冶炼设备故障诊断探讨[J].中国新技术新产品,2013(17):133.
[2]王丽娜.故障诊断在钢铁冶炼设备中的应用研究[J].知识经济,2013(08):97.
[3]王冬梅.浅析钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理措施[J].科技创新与应用,2012(33):73.
[4]王冬梅.钢铁冶炼工业机械设备的振动异常诊断[J].中国新技术新产品,2012(22):139.