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化工设备常见故障与发生阶段

1.1化工设备存在的常见故障。1.1.1化工设备出现裂纹。化工企业在运行的过程中，由于设备的原因难免会遇到一些问题或故障，如果一直让设备**负荷运行的话，就会出现设备裂缝的情况。如果裂缝的情况延续出现的话，不仅仅会严重损害设备本身，还会影响化工企业的正常运行，从而影响企业的经济效益。因此工作维修人员要定期的检测化工设备，分析产生这些问题的原因，可能是由于长时间持续使用机器造成的，也可能是由于机器设备的材质或不当操作造成的等因素，对于这些可能会产生的原因工作人员要仔细的研究探讨。1.1.2设备渗漏。设备渗漏也是化工企业在运行过程中经常出现的情况，导致这种情况的出现的原因有很多，其中较常见的一种就是，当化工设备表面出现小裂缝时，机器内部的气体或液体就会泄露，发生这种情况的原因可能是由于检测人员的粗心大意造成的，也可能是由于机器没有及时得到更换或者是机器设备本身的密封性不够等原因［6］。化工设备一旦有泄露的迹象，相关工作人员就应该及时的制止，分析原因，快速的找出根源进而采取合理有效的应对措施，减轻对工厂以及人员造成的损失和伤害。1.1.3设备运转、摆动故障。化工设备运转不顺畅、摆动出现故障也是化工企业比较常见的一个问题，对于这个问题的解决，也要先寻找引发此类故障的原因，进而由相关工作人员及时处理解决，来减少对化工企业的损失［7］。造成设备运转、摆动故障的因素有很多，例如可能是由于设备内部的某个零部件未得到及时更换、也可能是机器整体不协调，再或者是由于机器设备自身材质的情况等因素，都有可能会导致化工设备出现运行方面的问题，这不仅仅会影响设备本身的使用周期，还会严重降低企业的生产效率，从而影响到本企业的较终收益情况，因此对于此类故障，能避免的要尽量避免，不能避免的要及时采取应对策略，从而将损失降到较小化［8］。1.2化工设备易出现故障的阶段。1.2.1运转初期。工厂的化工设备在运行一段时间后，一些故障问题就会突显出来，这也是不可避免的一点。设备运行初期是比较容易出现故障的阶段，由于设备的制作过程，工艺、以及选择使用的材料不同，在运行中出现的问题也会有所差别［9］。有些设备可能是由于本身材质出现的问题，有些可能是设备组装的问题等，对于在设备运行初期容易出现的问题，要尽量的避免。在设备进行运行之前，先对一些组装的新设备进行实验检验，在确保各项指标都没问题后才投入使用。1.2.2运转中期出现的故障。在化工企业正常运转过程中，当使用设备进入运转中期后，设备出现问题故障的次数就大大减少了，再加上工作人员的认真负责，因此设备在这个阶段不会出现较大的问题［10］。但一些小的故障还是不可避免的，如一些设备的零部件没有得到及时的更换，会导致设备提前进入报废行列。对于设备容易在运转中期出现的问题，较常见的解决方法就是要做好设备零部件的保护、更换工作，从而延长设备的运转周期。1.2.3运转后期出现的故障。化工设备在经过运行初期这个阶段后，出现故障的次数就大大减少了。但仍然避免不了偶尔出现一些新问题。当设备投入正常运行之后，由于企业比较注重生产效率的提高，过度的使用设备进行生产，同时由于一些工作人员的不当操作，可能会使机器设备出现较多的问题，以至于设备提前报废［12］。因此在化工设备运转后期，相关工作人员要定期对固定设备进行检测，这是很重要的一点，当发现一些设备出现故障时，要及时的进行维修调整，如果由于工作人员的疏忽没有对出现问题的设备进行维修，以至于耽误企业的正常运转，由此造成的后果是非常严重的，对企业造成的损失也是无法估量的［13］。

化工过程故障智能化诊断技术的应用

故障诊断技术是目前的一种新兴综合性学科，无论是现代控制理论还是测控及信号处理技术，无论是计算机技术还是智能控制理论都属于其中的一种表现形式。这些年来，就动态系统的故障诊断技术来说，无论是理论应用还是实际应用方面都得到了较为迅猛的发展，使得以不同原理为基础的众多方法蓬勃兴起，对这些方法而言，无论是在性能检测方面还是性能诊断，无论是分离性还是鲁棒性能都能够借助这些方法促进自身水平的提高，就有些领域来说，其理论体系结构也得到了显著发展，比如动态线性时不变系统的出现，使得相应的论文和综述文章也更加发展。现在公认的故障诊断方法一共有3大类:，分别是以定量模型为基础的方法和以知识为基础的方法以及以过程历史数据为基础的方法等，其中*三种又叫做以信号处理为基础的方法．就化工生产来说，其属于特殊动态系统的一种，和一般的工业生产有区别的是，化工生产环境一直在较端条件下，无论是高温高压条件还是低温真空条件亦或是有毒或腐蚀性条件都属于较端条件，只要故障发生就能促使危害性发生，导致不可估量的损失出现，严重的会对人身安全造成威胁。在化工过程中实行故障诊断政策有利于保证化工生产系统的可靠性，为生产过程中的安全有效性保驾**。图1表示的是化工过程的故障诊断过程，在这里面，可以进行3大部分的划分:(1)对表征系统状态的各种特征信号进行集中检测;(2)促进所检测特征信号征兆的进一步提取，换句话说就是促进信号处理和特征变换的发生;(3)通过征兆和其它诊断知识促进对系统异常状态的识别，判断故障、定位故障从而有助于提供诊断决策，促进对系统工作的干预。以定量模型为基础的故障诊断方法是将现代控制理论作为主要基础的，通过促进对系统内部特性信息的描述，有助于系统动态数学模型的建立和产生，无论是Kalman滤波器方法还是观测器方法，无论是等价空间方法还是参数估计方法都是其运用的主要方法，有助于促进对故障信息残差的构造和反映，通过对相应的统计分析和决策方法的*运用，有助于促进故障检测与诊断目标的顺利实现。然而就这些技术而言，其还是存在相应的问题，使其在化工过程故障诊断中找不到合理的方法来解决。其问题是:(1)很难促进精确的动态系统数学模型的全方面建立;(2)在化工过程中容易形成非线性特性;(3)在建模时较易发生诸多不确定性因素;(4)会有相应的扰动和噪声存在;导致以定量模型为基础的故障诊断方法不得不在化工应用过程中遇见方方面面的困难。就现在来说，以定量模型为基础的故障诊断技术研究目前的研究重点有:首先，怎么促使对智能控制理论和优化理论以及混沌理论等新型理论的运动，促进以定量模型为基础的故障诊断技术多方面性能的提高，其中无论是智能性能还是鲁棒性灵敏度都是关注的主要方面;其次，怎么促进以定量模型为基础的故障诊断技术在实际应用中的发展，特别是是其能够运用于化工过程这样的工业领域中，促进该技术和其它智能故障诊断技术的紧密结合，促进以复合型和集成化为基础的故障诊断系统的形成，导致以定量模型为基础的故障诊断技术能够在化工过程中得到十分广泛的应用。由于动态系统复杂性的显著上升，导致以系统精确为基础的数学模型在获取过程中出现了很多困难。而且由于系统故障具有多样性特征，导致故障和征兆之间也不再以简单的一对一的对应关系为主要关系，必须通过对过程的多方面探索促进故障诊断的完成。以知识为基础的故障诊断方法促进了对多方面诊断对象的引入和认识，尤其是能够促进对领域*诊断知识的多方面应用，减少了依赖精确数学模型等方面的弊端。导致定性定量知识能够通过各方面要素实现**结合的较终目标。随着时代的发展，导致无论是*系统还是人工神经网络，无论是模糊逻辑及推理还是模式识别以及小波分析等智能技术得到了新的发展和应用，使其在化工过程故障诊断中*具一格，各领风骚，促进了化工过程智能故障诊断技术的形成和应用。对化工过程智能故障诊断技术来说，其能促进对人脑的模拟从而有助于对各种模糊信息的处理，但是其和人脑不同的是，其所拥有的高运算速度是人脑望尘莫及的;通过对领域*诊断知识的*运用，减少了过分依赖精确数学模型状况的发生;与此同时通过对神经网络自动校正诊断模型的运用，能够促进自动获取知识能力和适应环境变化能力的提高，有助于以化工过程为基础的多种故障的快速诊断和智能检测的形成。一般来说，无论是以故障树方法为基础的方法还是具体的模型识别诊断方法，无论是灰色诊断方法还是模糊诊断方法，无论是*系统诊断方法还是神经网络诊断方法亦或是以多智能体为基础的诊断方法都属于较常见的化工过程智能故障诊断方法中的一种。就目前来说，无论是*系统还是模糊理论，无论是人工神经网络结合还是混合集成智能诊断等都属于化工过程中智能诊断研究活跃的不可缺少的分支系统。就*系统诊断来说，其以*丰富的实践经验为基础，通过对*分析和解决问题思路的过程进行多方位模拟，通过对推理、解释、判断等过程的运用，较终得出合理的诊断结论，比如说。无论是化工过程故障预测还是诊断和补偿*系统FEDCS等都是其模拟运用产生的。然而就*系统诊断方法而言，其发展离不开知识的高度获取，一旦缺少这方面的条件，就会处于发展困难时期。所以通过对分布式人工智能的运用，促进知识共享和以原理和方法为基础的思考方式的产生，促进了以层次化对象为基础的分解构建化工过程的产生，有助于促进以面向对象为基础的的集成故障检测与诊断系统方法的较终形成，从而有助于建立以知识共享和重用化工过程故障诊断为基础的原型系统(GCFDS)的形成。这些年来随着模糊逻辑和神经网络理论的广泛发展和运用，使得人工智能又有了新的发展方向，对人工神经网络来说，其以故障信息学习为基础促进对知识的获取与积累，随着时代的发展，其通过对联想记忆能力的运用，促进处理能力和全局能力的进一步应用和发展，为非线性问题和在线估计等问题的合理解决提供了强有力的支撑条件。就模糊逻辑来说，其指的是以隶属函数和模糊规则为基础的模糊推理过程，从而进一步促进故障诊断的实现。然而无论是神经网络诊断方法亦或是模糊故障诊断方法，其都很难在化工过程的单独应用中表现**，也就是说，很难促进对许多特定领域*积累经验的运用，因此其很难**故障诊断的准确性灵敏度以及可靠性的合理应用。因此，促进了以一种化工过程混合集成智能故障诊断系统的进一步提出和运用，比如说，促进模糊理论和神经网络的紧密结合;促进模糊理论和*系统的紧密结合;促进神经网络与遗传算法和模糊理论的紧密结合;促进模糊理论和*系统以及小波技术的紧密结合．比如促进对文献综合信号处理方法的运用，促进对*系统和神经网络技术的运用等，促进了集成型化工过程智能故障诊断系统框架的进一步形成。随着时代的发展，混合集成智能故障诊断技术一定会在化工过程智能故障诊断中指明新的方向发展道路，使得化工过程智能故障诊断能够进一步促进应用前景的开发。

机械化工设备故障规律的有效探讨

众所周知，所有的机械化工设备都有一定的生命周期。他们从建造安装开始，一直到投入运营，较终到寿命终结，这中间的整个过程中，这些机械化工设备不可能不出现一点故障，而根据调查显示，大多数机器出现故障的频率，都有一定的规律和周期，即便是进行了大型的设备维护与维修之后，仍然会出现同样的情况。那么我们如何采取有效的措施对这些机械化工设备故障做出有效的防御呢?(一)设备投入运行初期阶段。我们都知道，要想保证设备能够有较长的运营周期，以及良好的运行环境，在大部分大型设备开始投入运行前，都会进行必要的调试与技术认证。我们会发现，任何设备都不可能是**无缺的，在所有的设备设计安装完成后，在调试与鉴定时，都会发现一定的设备设计缺陷和零件瑕疵，这是设备后期出现故障的一项重要的原因。(二)设备运行平稳期。在所有的设备进入正式投产后，在一定的使用周期内，都会出现或多或少的设备安全故障。尤其是大型机械化工设备进入平稳运行期内后，是设备安全故障的多发期。［3］当机械设备长时间规律使用后，就会出现零部件的磨损或者生硬，因此，为了保证机械设备的长时间灵活运转，就需要有安全检查人员时常进行设备的检查与维修，定期更换磨损或者生硬的零部件，定期进行大型机械化工设备的内部调试，从而延长设备的使用周期，使得设备能够始终维持长时间的不间断运作与生产。(三)设备投入运行中后期。众所周知，设备就像人的身体一样，到了中后期，都进入了内部老化的现象。设备也是如此，组成设备的各个零部件，就像人的内脏一样，如果内脏经过了多次的使用与长期运转，他的功能就会大大的衰减，这是发展与使用的必然规律。因此，设备进入投产运行的中后期，就是进入了故障多发期，再这样一个安全与维修并重的重要时期，就更需要安全检测与维修人员时刻关注设备的维修与零部件的更新。在经过了初期与中期的不间隙运作之后，再经过了多次拆卸与重组之后，设备已经无法再次承受更多的更新与换代，其长期的运转磨损，已经使得设备处于濒临老化与淘汰的状态，如果在这样的时期，设备安全检查人员不进行长时间的多频率的检查，会产生不可预料的安全后果。
我们严格按照每一位客户的规格，设计，数量及质量要求来生产。

需要指出的是，数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。
模型的作用就是表达不同概念的性质，一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变，但只要很少模型就能表达出一个概念的性质，所以一个概念可以通过参考不同的模型从而改变性质的表达形式。
如今的工业模型并非手板那么简单，它已经从数码产品、家用医疗产品和汽车配件等转化为大型的机械模型和工程模型。

实体模型
从表现形式分为静模（物理相对静态，本身不具有能量转换的动力系统，不在外部作用力下表现结构及形体构成的完整性）、助力模型（以静模为基础，可借助外界动能的作用，不改变自身表现结构，通过物理运动检测的一种物件结构连接关系）以及动模（可通过能量转换方式产生动能，在自身结构中具有动力转换系统，在能量转换过程中表现出的相对连续物理运动形式）。