铜矿峪矿选矿厂仪表设备故障诊断与预测分析

刘望

北方铜业铜矿峪矿选矿厂  山西省运城市  043700

摘要:本文研究了铜矿峪矿选矿厂仪表设备的故障诊断与预测分析方法。首先介绍了仪表设备故障的常见类型和故障诊断的重要性。然后探讨了传统故障诊断方法、基于机器学习的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法。本研究对于提高铜矿峪矿选矿厂仪表设备的可靠性和安全性具有重要意义。

关键词：铜矿峪矿选矿厂仪表设备；故障诊断；故障预测；机器学习；数据挖掘

1 引言

铜矿峪矿选矿厂仪表设备在生产过程中起着至关重要的作用，对于仪表设备的故障诊断与预测分析具有重要意义。故障诊断可以及时检测和识别设备故障的类型和原因，为维修和保养提供准确的指导。故障预测则可以提前预知设备的潜在故障，并采取相应的措施进行预防维护，从而减少故障损失和提高设备的可靠性。本文旨在探讨铜矿峪矿选矿厂仪表设备故障诊断与预测分析的方法和技术，并提供实施案例研究，为铜矿峪矿选矿厂仪表设备的运维管理提供参考。

2 仪表设备故障诊断

仪表设备在铜矿峪矿选矿厂的生产过程中扮演着关键角色，用于监测、控制和记录各种工艺参数和运行状态。然而，由于工作环境的复杂性以及设备长时间运行的不可避免，仪表设备故障是铜矿峪矿选矿厂面临的常见问题。仪表设备故障的及时诊断对于维护生产连续性和保障工艺安全至关重要。仪表设备故障的类型多种多样，包括传感器故障、信号传输故障、电源故障等。这些故障可能导致数据采集错误、控制失效或者设备停机，从而影响铜矿峪矿选矿厂的正常运行。

3 仪表设备故障预测分析

仪表设备故障预测是指通过对设备运行数据和历史故障数据的分析，预测设备未来可能发生的故障情况。与故障诊断相比，故障预测更加注重预防和提前干预，旨在减少故障对生产过程的影响和损失。故障预测具有重要的概念和意义。首先，通过对设备的故障模式和趋势进行分析，可以及早发现设备存在的隐患和问题，为维修和保养提供充分的准备时间，避免设备的突发故障对生产造成的严重影响。

4 故障诊断与预测数据的收集与处理

为了实施仪表设备的故障诊断与预测分析，需要对相关数据进行收集和处理。数据的准确性和完整性对于故障诊断与预测的可靠性至关重要。数据采集是故障诊断与预测的基础。一种常用的数据采集方法是通过传感器获取设备运行数据，如温度、压力、振动等参数。传感器可以实时监测设备的工作状态，提供丰富的数据来源。此外，仪表设备的日志记录也是重要的数据采集方式。设备的日志记录包含了设备运行过程中的各种事件和状态信息。原始数据中提取有用特征的过程。通过特征提取，可以从数据中提取出能够反映设备状态和故障模式的特征，如频域特征、时域特征等。而特征选择则是选择对故障诊断和预测有显著影响的特征，减少冗余信息，提高模型的性能和效率。在实施故障诊断与预测分析时，还需要选择适合的数据分析和建模方法。对于传统的故障诊断和预测方法，可以利用统计分析、规则推理等方法进行数据分析和建模。而基于机器学习和数据挖掘的方法，则可以运用各种算法，如支持向量机、神经网络、决策树等进行模型训练和预测。[1]

5 实施案例研究

以我们铜矿峪矿选矿厂自动化系统作为研究对象，因我们的生产过程涉及多种仪表设备，其中包括各类传感器、流量计、密度计、调节阀、液位仪、变送器等。我们的目标是建立一个故障诊断与预测系统，以提高设备的可靠性和生产效率。首先，在数据分析和模型建立阶段，我们收集了设备的运行数据和历史故障数据。运行数据包括温度、压力、流量、液位、电流、电压等参数的实时监测数据，而历史故障数据包括设备故障发生的时间和类型。通过对这些数据进行清洗、去噪和特征提取，我们得到了用于建立故障诊断和预测模型的数据集。[2]接下来，我们使用基于机器学习的方法进行模型训练,建立驱动列表，如下:

驱动编码标注明细
驱动序列	驱动名称	功能备注
1	数据处理	对应物位、流量、温度、压力等各类仪表的测量数据，可以对这些数据进行基本的 归一化转换、滤波、求累计量、报警等；
2	直启电机	对应接触器直接控制的直接启动的电机， 可以对电机进行启停和联锁控制；
3	硬接变频	对应硬接线控制的变频器，可以对电机进 行启停、联锁控制以及变频调速控制；
4	调节阀	对应具有 PID 调节功能的电动和气动调节阀；
5	联锁	用于控制电机顺序启停的联锁逻辑程序；
6	全局联锁	用于将若干个联锁程序组合成一个全局联锁的程序；
7	ABB 变频器 （DP）	对应采用 Profibus-DP 通讯的 ABB 变频器， 可以通过变频器对电机进行启停、联锁控 制以及变频调速控制；
8	泵池液位控制	泵池液位控制算法；
9	报警延时输出	报警信号的延时输出；
10	信号延时	取 DI 信号的上升沿、下降沿或者延时断开、 延时接通信号；
故障数据算法
序号	名称	说明
1	故障次数	对于有故障信号的电机有效，用于记录设备的故障次数；
2	故障累积运行及解除故障时间	记录故障的累计运行时间，以秒为单位；
3	累积功耗	记录估算的故障产生的累计功耗数，以 kwh 为单位；
4	故障类型	软件/硬件故障；模拟量/数字量故障；电能传输/信号传输故障等；
5	故障原因排序	将故障原因通过统计、机器算法排列优先级，提升维修效率及成本；
6	启停超时故障	如果超过此时间没有运行起来，则产生启停动作报警；

通过以上运行程序编码及故障推算，我们总结了故障诊断与预测分析的应用效果。通过实施故障诊断与预测系统，成功提高了设备的可靠性和生产效率，减少了故障造成的损失和停机时间。

6 结语

总结起来，故障诊断与预测分析在工业领域中扮演着重要的角色。通过准确诊断设备故障和预测未来可能发生的故障，可以提高设备的可靠性、降低生产风险，并优化运维管理策略。在实施故障诊断与预测分析时，数据的收集与处理是关键步骤，需要确保数据的准确性和完整性。

参考文献

[1]王照耀.智能设备组态器PC20在炼厂仪表维护中的应用与故障排查[J].化工自动化及仪表,2019,46(05):413-415.

[2]牛燕蓉,陈铁军.核电厂仪表和控制设备采购和监造中的质量保证[J].核标准计量与质量,2012(02):16-23.