热轧ＣＳＰ轧钢机的监测和故障诊断系统的发展 一炼轧厂 苏波 １ 引言 ＣＳＰ（紧凑式热带生产技术．Ｃｏｍｐａｃｔ 我国热轧ＣＳＰ轧钢机监测与故障诊断 系统技术起步较晚，在２０世纪８０年代，才开 始着手组建监测与故障诊断的研究机构，因 Ｓｔｒｉｐ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ的缩写）是较为成熟的典型 薄板坯连铸连轧工艺之一…。ＣＳＰ工艺具有 投资少、建厂周期短、生产流程短、高效率和 低成本等优势，受到广大热轧板生产厂家的 欢迎。 轧钢机系统是结构复杂的机、电、液综合 系统。其可能的故障源既有结构性的又有参 数性的，导致系统具有机液藕合、时变性和非 线性等特性。 机械运行状态监测与故障诊断技术是保 证热轧ＣＳＰ轧钢机安全运行，防止意外事故 发生，及时发现机组的运行故障先兆，诊断发 生故障的原因，为设备的维修提供决策依据， 避免定期检修引起的生产停顿 。 因此热轧ＣＳＰ轧钢机的监测及故障诊 断技术对机械设备运行状态监测、诊断与维 护，实现预测检修１３趋重要。 ２热轧ＣＳＰ轧钢机监测与故障诊断 系统的研究现状 机械监测是对运转中热轧ＣＳＰ轧钢机 或其部件的技术状态进行检查测定。其内容 包括：（ａ）判断运转是否正常，有无异常或劣 化迹象；（ｂ）对异常情况进行跟踪，确定其劣 化程度及磨损程度，并预测其劣化趋势 。 设备故障诊断技术又称设备状态诊断技 术，是一种通过监测设备的状态参数，例如振 动、噪声、温度、油液、工作参数、电磁辐射、气 味、泄露等，发现设备异常情况，分析设备故 障原因，并预测预报设备未来状态的一种技 术 引。 此和发达国家相比还存在较大的差距。 从发展的历程看，热轧ＣＳＰ轧钢机监测 与故障诊断大致经历了三个阶段 。 第一阶段是以传感器技术和动态测试技 术为基础，以信号处理技术为手段的常规技 术发展阶段。传感器技术的飞跃发展，使之 可以利用振动、噪声、力、温度、电、磁、光、射 线等多种信息。 监测热轧机械振动信号主要是针对变转 速、变负荷、低转速的减速机，反映转轴、齿轮 和滚动轴承的故障信号。 。 第二阶段是以信号分析与数值处理技术 相结合为基础的。计算机技术的飞速发展， 为传统的状态监测与故障诊断技术提供了较 大的方便，同时也产生了许多理论和方法，如 波形分析、对比分析、频谱分析、小波分析、细 化谱分析和倒频谱分析方法等。 第三个阶段是以人工智能在故障诊断 中的应用为标志的。这一阶段的研究内容 与实现方法已经开始并正在继续发生重大 变化，以数据处理为核心的过程将被以知识 处理为核心的过程所代替，开展了专家系 统、神经网络和模糊分析等理论、方法和应 用技术的研究。 ３ 热轧ＣＳＰ轧钢机监测与故障诊断 系统存在的问题 目前，热轧ＣＳＰ轧钢机在线监测和故障 诊断系统，主要是依靠维修人员的感官或仪 器测试，再根据自己的知识与经验，借助于资 料、手册进行分析推断，因此维修人员的专业 ．Ｓ ｌ・ 知识与实践经验起了决定性的作用。 我国热轧ＣＳＰ轧钢机监测与故障诊断系 统主要存在的问题：（ａ）在线监测点相对较 少，检测数据不充足；（ｂ）缺乏专业知识和实 ４．３ 网络化远程诊断技术的发展 随着计算机网络技术的发展，结合网络 践经验丰富的维修人员；（ｃ）设备诊断维修体 系不完善，存在故障漏检和漏报等现象。只追 求短期效益；（ｄ）研制与开发的诊断仪器和设 技术、信息技术、传输技术和Ｗｅｂ数据库技 术，形成基于网络的远程监测与故障诊断系 统，对设备实现远程或局域网上观测实时的 测控信息，多专家与多系统的共同诊断。 备可靠性差，通用性差，没有统一的标准。 ４热轧ＣＳＰ轧钢机监测与故障诊断 技术的发展趋势 随着轧制工艺的不断更新，计算机技术的 发展，测试手段及监测仪表的进步，热轧ＣＳＰ轧 钢机监测与故障诊断技术向自动化、多元化、实 时化、智能化、网络化和数字化方向发展。 ４．１ 多元传感器与监测仪器的发展 随着计算机技术的发展，加快了诊断仪 器的研制与开发，提高了仪器分析的速度，提 高监测技术水平，将多个传感器组合，能在不 同位置同时对轧钢机的各种参数进行监测， 进行全方位、多角度的监测和故障诊断，增加 了分析仪器的实时性。 ｇ．２信号分析与处理技术的发展 现代信号处理方法（如自适应滤波、对 比分析、时频分析和小波分析等）在故障诊 断领域中的应用，克服传统信号分析技术一 傅立叶分析（ＦＦｒ）的局限性。 小波分析是一种时一频信号分析方法， 是一种全新的信号一尺度分析方法，可以分 析某个频带的能量，可以分析转速和负荷的 变化对振动的影响。 波形分析根据峰值和波峰因子的变化可 以早期诊断点蚀类故障等；利用峭度和波峰 因子可以进行报警值设置。 频谱分析根据频率的分布情况确定故障 的性质，如磨损类故障频率集中度较低，冲击 类故障频率集中度较高。 ・５２・ 远程诊断系统将具有更强的诊断能力，能 实现对多台机组的有效管理，实现知识、理论和 技术的共享，提高轧钢机总体的可靠性和先进 性，减少监测设备的投资，提高系统的利用率。 ４．４人工智能诊断技术的发展 随着计算机技术和故障诊断技术相互结 合与发展，以及智能技术的不断发展，现代智 能方法在设备监测和故障诊断技术中得到了 广泛的应用，现代智能技术包括专家系统、神 经网络、模糊理论、演化计算、粗糙集理论、证 据理论、Ｐｅｒｔｉ网和Ａｇｅｎｔ技术等ｂ 人工神经网络是由具有适应性的简单单 元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能 够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出 的交互反应。用神经网络进行故障诊断，不 仅大大简化了故障诊断的方法，而且还使故 障诊断具有人工智能化。 人工智能神经网络方法模拟了人脑的一 些基本特征，如自适应性、自组织性和容错性 能等，具有联想记忆能力、自适应自学习能 力、非线性映射能力和逼近能力，能有效地获 取、传递、处理、再生和利用故障信息。 因此神经网络对轧钢机实际中存在的多 样性、复杂性、突发性故障进行监测诊断时， 具有独特的优势。 工人对轧钢机故障诊断与维修的科学知 识往往落后于专家的实践和经验知识，因此 利用人工智能技术、神经网络技术、信息融合 理论等研究开发轧钢机系统故障诊断专家系 统，可提高设备检测和故障诊断技术，提高了 诊断实时性、准确性和有效性。 ＩＣＰ—ＡＥＳ法测水中多元素方法探讨 质量检验中心 肖旭东吴晔 摘 要 本文主要研究了ＩＣＰ—ＡＥＳ法与微波？肖解技术结合测定涟钢工业用水及外排废水中钙、 镁、铁、磷、镉等多种元素测定的方法。确定了仪器的最佳分析条件及元素的分析谱线。实验表 明，该法线性范围宽，标准曲线的相关系数１／＞０．９９９，方法检出下限＜０．０２ｍｇ／Ｌ，样品测定相对 标准偏差小于５％，加标回收率为９５％～１０７％。 —１ 前言 ＡＥＳ法与微波消解技术结合同时测定涟 钢工业用水及外排废水中钙、镁、铁、磷等 涟钢目前的水质分析全部采用原始的 多种元素的方法。 手工化学法逐个项目进行分析，操作繁琐， 电感耦合等离子体发射光谱法（Ｉｎｄｕｅ— 分析周期长。随着公司十一五项目的竣工 ｔｉｖｉｔｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ Ａｔｏｍｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｅ－ 投产，取样点由以前的３１个增加到了４０多 ｔｒｏｍｅｔｒｙ）简称ＩＣＰ—ＡＥＳ法，具有精密与准 个，每天要出具的水质检测数据由２００多个 确度高、基体干扰小、线性范围宽、检出限低、 增加到了５００个左右。而按公司“十一五” 分析速度快等特点，因此ＩＣＰ—ＡＥＳ法已发 技改要求，质检中心在检测任务增加的情况 展成为一种极为普遍、应用范围广的常规分 下，不增加检验人员配置，水质检验人员已 析方法，已广泛用于环境、食品、冶金、地质等 由１０人缩减为７人，因此改进分析方法提 样品中数十种元素的分析，已成为分析测试 高工作效率已迫在眉睫。本文探讨了ＩＣＰ 领域特别是低含量样品检测中发展最快的手 ［Ｄ］．南京理二［：大学，２００９，５ ５结语 ２ 李行，邓家青．ＣＳＰ生产线设备故障诊断与监测实践 随着经济和科学技术的不断发展与进 ［Ｊ］．南方金属，２００２，４（１２５）：ｐ４１—４３ 陈红领．轧钢机试验台的分 式监测诊断系统研究 步，热轧ＣＳＰ轧钢机监测和故障诊断技术向 ［Ｄ］．武汉科技大学，２００４，３ 着多元化、精密化、智能化、实时化发展。 ４ 温继圆，林颖，姚国兴．设备管理培训教材一设备监测与 监测与故障诊断系统可以及时发现轧钢 诊断技术［Ｍ］．华南理工大学出版社，１９９０年：ｐｌ６ 机中存在的隐患，避免重大设备事故，预测部 ’ 鲁绪阁，范云霄等．设备故障诊断技术综述及其发展趋 件运行寿命，减少监测设备的投资，降低生产 一 势［Ｊ］．矿山机械，２００７．３５（１２）：ｐｌ５—１８ 维修费用，具有重大的现实意义和经济效益。 谭树彬．轧机厚控系统状态监测与故障诊断的研究与应 用［Ｄ］．东北大学，２００６ 同时提高员工工作实践经验、实际分析问题 ７ 严可国，陆江，肖本能，阮跃．热轧机械振动在线监测和 的能力。不断探讨和研究轧钢机检测和故障 故障诊断系统［Ｊ］．冶金设备，２００６，２（１５５）：ｐ６８—７１ 诊断技术，解决实际存在的困难和问题，完善 监测和故障诊断技术。 参考文献 １ 张晓明．ＣＳＰ工艺与传统工艺热轧组织性能比较的研究 ・５３・