楊 棟,王智強
(南山鋁業股份有限公司印尼項目部,山東 龍口 265713)
伴隨高新技術的發展與自動化加強,工業領域對機械設備的使用也越來越廣泛,規模也越來越大,如電機、齒輪箱、發動機箱、加速器等。在日常維修過程中,機械設施所用的零件因為質量不過關、材料老化等因素會出現各種各樣的故障。而由于設備之間存在一定的關系,互相關聯,彼此影響,因而一旦發生故障問題,其導致的連鎖反應也會波及其他設備甚至影響工業生產,產生嚴重的經濟損失,如電力系統的渦輪發電機組、冶金鍛煉以及重化工業等涉及的關鍵設施等[1]。所以,生產設備故障監測方法為設備正常運行提供了保證,確保了工廠設施的安全運營以及產品質量的提升。需要注意的是,氧化鋁廠應使用的儀器絕大部分都屬于化機類設備,其安全運行顯得尤其關鍵,就有必要實時進行設備故障的監測。
因為故障監測主要利用數據所在位置與運行狀態進行精準判斷,判斷其是否位于蒸發器主要設計工藝的指標范疇之內,同時也是為了保證算法步驟簡單,易于計算,便于對數據進行初始化處理。將相同屬性的數據劃分為若干個值域子區間,每個子區間均對應一個初始值。本文采取等距離區間法,結合氧化鋁廠的生產要求與數據分析,把每一個觀測節點測定的信號在類別上劃分為標準、偏低和偏高三種,并分別將其編為1,2,3;在故障監測變量上將1定義為正常1,2和3定義為故障狀態。實際生產過程中能夠按照工作需要,細化數據分類。
假設設定n組需要監測的數據值,樣本主要包括:(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn),換句話說就是簡化的一元回歸線模型:yi=a+bxi+εi,其中εi~N(0,σ2),通常會采取最小二乘法(OLS)來對a與b進行估算,記作:

公式(1)中,Q(a,b)設定為非負數且屬于a,b的三次函數,因而Q(a,b)的計算勢必會用到Q(a,b)最小值,使其和a與b的值進行對比,a與b一般認為是與的估算值,即:

這個方法就是最小二乘法,其中與分別作為a與b的二乘最小值。之后對Q(a,b)進行a,b求導,設定其固定值為0,求取a,b的估算值。

公式(3)通過分解可以獲得以下公式:

根據線性回歸方程的設置:

有關系數r的公式見下式:

利用最小結構風險值構建平面決策模型,用來把控設備監測的困難程度和風險程度間的平衡。對于這兩種問題,假定已知的兩個樣本集合是可以超平面進行數據分類,將標準狀態下的支持向量轉變為其對應匹配值,即:

不同屬性的樣本被誤判時都會在一定程度上被賦予不同意義,并付出誤判代價,假定已知狀態下,不平衡樣本集合 為是可以被超平面所分類的,這其中涉及到的支持向量優化設備故障的計算公式就是:
公式中,C1,C2分別代表各自狀態下被誤判的代價指數,k(w,xi)代表二元二次函數,具體指實際數值誤差。支持向量對應匹配上述公式的計算公式為:

氧化鋁廠生產環節中的蒸發過程比較復雜重要,這中間就會出現一系列的故障問題。通常會將故障分成幾種主要類型,分別是物料成垢,真空度下降,蒸水量下降以及故障評測。下面就對具體故障的形成原因進行具體分析。物料成垢故障的形成原因和征兆都是發生在其蒸發過程中的。當蒸發溶液內溶質伴隨濃縮逐漸轉變為飽和狀態時,就會隨之析出晶體結為成垢(結疤)。具體發生征兆有:①溶質的揮發速度受到一定影響,進料量大幅減少。正常情況下,進料量取值在320m/h~328m/h,一旦超過328m/h或小于320m/h即視為非正常;②耗氣量大大增多,從而對新蒸汽量提出了新要求。新蒸汽量的取值一般在58m/h~66m/h,超過66m/h即視為非正常;③蒸水量一定程度上呈現遞減趨勢,這會造成原料的出料濃度遠遠低于最低標準線280g·L;④蒸發器內溶液的液位不斷升高。真空度降低的故障形成原因及其具體征兆表現:成因包括:①冷凝器的落水管在下層封槽內出現液位降低現象,無法滿足處于真空狀態下對液柱高度的需要,從而導致真空泄漏;②管道出現漏氣,導出真空度逐漸下降,與此相對應的蒸汽流量也會隨之降低。征兆為真空度下降,進而導致氧化鋁的沸點升高,蒸水量降低,耗氣增多。另外因為蒸水量呈現下降趨勢,涌入的蒸汽量逐漸增多,溶液的液位也會隨之升高,其實際溫度也會遠遠超過正常溫度值的最大上限60℃。
在對氧化鋁生產設備進行故障監測時,其安全閥校驗是最后一道環節,監測過程中必須時刻確保監測環境和實際應用環境的吻合,如此一來得到的監測結果才可以更為全面、真實。安全。同時,安全閥作為一種限位指定閥門,其靈敏度高低是重點檢查對象。因而在故障監測過程中必須時刻關注以下幾方面內容:在監測過程中必須提前檢查安全閥表面是否完整,部分安全閥會直接表現在表面,如縫隙、腐蝕等。安全閥在類型篩選上必須與實際環境下產生的壓力值相配套應用。這是由于安全閥內安置的彈簧在彈跳等級上設置為處于不同壓力下才會啟動,因而如果受壓過低或過高,都會對設備的限定保護造成很大程度的影響,另一方面,彈簧受到的壓力過大就會導致其啟動時間過于漫長,這就對設備整體的安全運行產生故障隱患。同時,安全閥在校驗過程中必須嚴格檢驗自身質量是否過關,安全閥的使用標準必須符合國家安全產品出廠標準,一旦檢驗不合格,除了返廠銷毀外還需注意以免不合格產品流入市場被惡意使用,所以勢必要重視安全閥的采買、到貨驗收等環節,確保安全閥的質量足以滿足氧化鋁的生產要求。
為了更加清楚、具體的看出本文設計的氧化鋁廠生產設備故障監測方法的實際應用效果,特與傳統設備故障監測方法進行對比,對其監測能力的大小進行對比。
(1)實驗準備。為保證試驗的準確性,將兩種檢測方法置于相同的試驗參數之中,進行監測能力的測試。
(2)實驗結果分析。試驗過程中,通過兩種不同的故障監測方法同時在相同環境中進行工作,分析其監測能力的變化。
通過實驗結果可以得出,本文提出的氧化鋁廠生產設備故障監測方法相比于傳統設備故障監測方法設計,可以最大限度地增加設備故障監測的精準度,降低誤判率,提高產品質量,節約社會資源。
對氧化鋁廠生產設備的故障監測方法進行分析,依托氧化鋁廠生產設備的生產要求,根據安全生產的內容,對設備故障監測方法進行及時調整。實踐表明,本文設計的氧化鋁廠生產設備故障監測方法具備極高的有效性。希望本文的氧化鋁廠生產設備故障監測方法可以為未來有關氧化鋁廠安全生產以及故障監測的實時性提供借鑒意義。