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聲波清灰器的故障原因分析判斷

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故障原因的分析判斷很簡單,但對限位開關(guān)進(jìn)行更換的過程很艱辛,這是因?yàn)闋t膛吹灰器都分布在爐膛的前后左右墻面后,機(jī)組運(yùn)行過程中,吹灰器所在區(qū)域環(huán)境溫度高,很多安裝在鍋爐本體承重梁旁邊的吹灰器空間狹小,進(jìn)到位限位開關(guān)很難更換,并且很多吹灰器都布置在懸空區(qū)域,所以作業(yè)環(huán)境惡劣,而靠旋轉(zhuǎn)觸碰觸發(fā)信號(hào)的機(jī)械限位開關(guān),隨著長期運(yùn)行和機(jī)械勞損,故障率極高,維護(hù)量大。

所以我們迫切需要一種新方法來改善這種局面。研究發(fā)現(xiàn),之前吹灰器的后退控制采用計(jì)數(shù)控制方式,即吹灰器進(jìn)到位轉(zhuǎn)三圈,進(jìn)到位限位開關(guān)觸發(fā)三次,DCS累計(jì)計(jì)數(shù)達(dá)到三,DCS才發(fā)后退指令,而進(jìn)到位機(jī)械限位開關(guān)由于方方面面的因素,故障率極高,進(jìn)到位限位信號(hào)采集的可靠性較低,根本達(dá)不到吹灰器控制的可靠性要求。對此,我們可以充分利用DCS的優(yōu)越性,通過時(shí)間控制來代替計(jì)數(shù)控制。主要方案為:對吹灰器的運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行試驗(yàn)統(tǒng)計(jì),即試驗(yàn)記錄吹灰器從發(fā)出前進(jìn)指令到進(jìn)到位旋轉(zhuǎn)完成三圈的時(shí)間,在DCS里優(yōu)化為時(shí)間控制,吹灰器發(fā)出前進(jìn)指令后,時(shí)間到自動(dòng)發(fā)后退指令,而吹灰器是否真實(shí)動(dòng)作可在原始吹灰

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原因進(jìn)入使用壽命的末期,該階段起重機(jī)故障率急劇增高。因此,在進(jìn)行起重機(jī)安全風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí),應(yīng)根據(jù)其額定使用壽命分階段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià),根據(jù)某種橋式起重機(jī)在早期、穩(wěn)定期和耗損期的不同工作屬性及安全要求, 分析出可能存在的安全風(fēng)險(xiǎn)因素,然后評估每項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和嚴(yán)重程度,確定風(fēng)險(xiǎn)等級,同時(shí)判定是否需要采取安全措施降低風(fēng)險(xiǎn),最后執(zhí)行降低風(fēng)險(xiǎn)程序, 采取安全措施并不斷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)降低的迭代過程,以盡可能消除起重機(jī)的故障危險(xiǎn)。

2.2 “ 樹—網(wǎng)”聯(lián)合,實(shí)現(xiàn)智能化故障診斷近年來, 基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的智能診斷技術(shù)在橋式起重機(jī)故障診斷分析中得到廣泛應(yīng)用, 主要有專家系統(tǒng)故障診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷、故障樹故障診斷等。其中,故障樹診斷技術(shù)基于人的邏輯思維模式, 從整體到部分描繪出故障與各于系統(tǒng)的關(guān)系, 根據(jù)系統(tǒng)的故障狀態(tài)進(jìn)行推理分析,確定故障發(fā)生原因、影響程度及概率。但橋式起重機(jī)故障所涉及的系統(tǒng)非常復(fù)雜, 采用故障樹的最小割集數(shù)將呈現(xiàn)數(shù)量級的增長,導(dǎo)致推理周期較長,影響故障診斷的實(shí)時(shí)性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種自適應(yīng)識(shí)別技術(shù), 可分析因故障引起的起重機(jī)狀態(tài)變化,并進(jìn)行識(shí)別和判斷,然后進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和聯(lián)想記憶,從而在起重機(jī)出現(xiàn)故障狀態(tài)時(shí)自動(dòng)生成故障診斷方案。