浅谈钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理措施
[摘 要]钢铁行业是我国的支柱产业，对于维持我国国民经济的稳定具有十分重要的作用。而钢铁冶炼机械设备是钢铁生产的基础。因而钢铁企业应该做好冶炼机械设备故障的诊断及处理工作，以促进钢铁行业的稳定发展。所以本文先后分析了钢铁冶金机械设备的故障诊断方法与处理措施。
[关键词]钢铁冶炼;机械设备;故障诊断;处理
[中图分类号]TF307 [文献标识码]A
随着我国经济的发展，钢铁行业的发展也越来越迅速。钢铁行业的生产模式属于封闭性流水线模式，若其中的生产工序出现故障，则会影响整个生产线。可见，做好钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理对于促进我国钢铁行业的长久发展十分重要。也只有这样才能提高钢铁企业的核心竞争力。
1 钢铁冶炼机械设备的故障诊断方法
1.1 以系统数学模型为基础的诊断方法
所谓系统数学模型主要是指结合实际的生产情况，利用参数模型方法开展机械设备故障的分析与诊断工作。其主要优点在于除却能够进行故障诊断，还能够进行系统修复、设备运行状态监控。其缺点在于需要系统数学模型的精度非常高，且容易忽略掉一些关键因素。如一些钢铁企业应用的L2数学模型功，包括了脱硫模型、转爐静态模型、LF合金模型、连铸优化切割模型、连铸质量判定模型等。这些模型中包含的核心算法能够高模型的投用率和准确率。
1.2 以输出信号为基础的诊断方法
顾名思义，这种方法主要是通过分析机械设备在运行过程中释放的某些信息，来诊断是否存在异常信号。在钢铁行业生产中，比较常用的分析方法包括小波变换和时间序列提取。通常钢铁冶金机械设备的信号是由确定性信号和平稳随机噪声叠加而成的，而小波变换是这两部分小波变换的和。由于小波变换模极大值的位置与信号突变之间的关系是一一对应的，将信号故障点与平稳噪声区分开就能够实现故障检测。
1.3 以人工智能为基础的诊断方法
随着我国信息技术的快速发展，人工智能诊断故障技术也逐渐完善。其主要原理是利用人工神经网络预测和数学理论实现故障检测。这种方法的优点在于操作便利，且能够适用于一些复杂性程度较高的机械设备之中。一般人工智能系统包括专家智能诊断系统、模糊逻辑职能诊断系统等。
1.4 其它诊断方法
识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等都能够用于钢铁冶金机械设备故障诊断。当然，在实际的生产过程中，需要工作人员根据实际的工作环境和生...
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