钢铁冶金设备出现振动噪声故障的原因

  钢铁冶金设备出现振动噪声故障的原因有哪些?钢铁企业在进行金属冶炼的过程中，冶金机械设备经常会出现振动或噪声，导致这种故障产生的原因可能有以下几种，(1)机械设备内部运行系统发生故障导致设备整体发生振动，(2)设备运行过程中压力过大，或者流量脉动过大导致振动。(3)设备内部存在元件堵塞或者老化损坏的情况，(4)设备中的机泵安装不当。另外，由于冶金机械设备在生产过程中一直处于不间断运行状态，因此相关技术人员还需要对设备进行定期养护和维修，如果不定期运维，设备的磨损和老化程度会加快，会严重影响设备的使用效率，缩短设备的使用时间。

  传统的故障诊断方法主要是依靠技术人员的过往经验和简易的故障诊断方法来判定故障:

  (一)通过观察冶金机械设备的运行状态，判断其中元件的爬行速度是否存在异常，元件的连接位置是否泄露，如果发生泄漏，要根据泄露总量来判断故障程度。检查测试点的压力比值，判断比值的稳定性。如果比值正常，应检查比例阀电器的插头是否插紧，有无松动，油箱液面高度是否符合既定标准。

  (二)借助听音棒设备，通过听力来检测设备系统的内部运行情况，判断其中的阀门、执行泵等部件是否存在杂音或者异常的响动，伺服阀门装置在运行过程中是否存在异响，换向阀门的冲击声分贝是否处于正常范围，系统内部是否存在内泄。

  (三)技术人员依靠自己的经验，通过触摸的方式实施故障排除，通过触摸系统中的阀门以及直型泵等原件，来感受设备运行过程中的振动频率，借助测温仪器来判断，如果数值存在异常应立即排查确定故障位置。

  (四)技术人员可以使用闻气味的方式来判断油箱中是否存在异常。

  (五)查阅相关检测记录，对以往维修检测记录进行充分了解，掌握设备曾经出现的故障类型，为后续故障排除工作提供参考。

  这种方法比较简单快捷但有很大的局限性，通常只能用于简单的设备故障当中，对技术人员的要求很高，必须具备高超的技术水准和丰富的维修经验，才能在故障诊断过程中做出正确的决策，但是这种决策也只能作为参考，并不十分可靠。所以我们需要更智能、更可靠的一套故障诊断系统来随冶金机械设备进行状态的实时监测和智能算法的故障预测，实时上传运行数据，结合DCS工况加以相关性分析，技术人员可以通过电脑和手机对这些数据进行分析，远程实现设备的故障检测与维护。

  Witium推出的基于振动传感器和边缘计算网关的旋转设备预测性维护系统，目前已成功应用于钢铁冶金行业，旨在为钢铁冶金关键设备保驾护航。依托先进的物联网工业AIoT技术，用MEMS振动传感器采集辊压机设备的振动数据及特征参数(如振动加速度、速度、温度等)，计算并存储设备的运行参数，自动生成日数据库、历史数据库及报警库。通过振动机器学习算法，将特征参数值与模型阈值进行比较，来确定设备当前是处于正常还是故障状态，边缘计算网关根据设备故障预测性维护诊断模型，分析计算一旦出现异常或者故障，第一时报警通知运行管理人员，实现振动预测性维护。帮助用户查找产生故障的原因，识别、判断故障的严重程度，为科学检修提供指导，切实提高钢铁冶金产线的安全管理水平。