浅谈化工机械自动化应用

张朋威

摘 要：化工机械设备要处于安全稳定的运行状态，就要经过设计、设备制造、安全管理、调试和设备运行等5个环节，其中调试是重要环节，关乎到机械设备的运行质量，机械设备运行至始至终要都接受调试。调试的过程，也是对机械设备运行的各个环节进行考核和运行质量检验的过程，是确保机械设备安全稳定运行的关键。在对化工机械设备进行调试的过程中，存在一些问题是不可避免的，但是，要保证设备运行顺畅，就要针对问题采取有效的解决措施。在所暴露的问题中，包括工程设计方面的问题、设备设计方面的问题、安全问题以及制造问题等都要予以解决，以避免制冷设备运行中产生故障并由此导致重大的事故，给化工企业造成不良影响。

关键词：化工机械；自动化；应用

1化工企业制冷设备采用自动化调试技术的现实意义

1.1提高运行效率

化工企业制冷设备在运行中应用自动化技術，可以对设备运行流程自动化调整，对于机械生产中所存在的问题能够根据生产实际情况自动运行，确保生产的安全可靠性。化工企业制冷设备的自动化调试是基于单元调试而展开的，使得系统实现自动化控制。在对化工企业制冷设备进行调试的过程中，是按照自动化流程图展开的，要求所有的运行流程都按照设定好的程序进行，确保自动化调试技术能够根据生产状况灵活调整运行方式，对于运行事故具有针对性地采取应急处理措施调试系统中采用自动化技术，还要结合必要的科学实验，并对试验结果进行技术性分析，以使得自动化程序得以有效运行，为化工机械设备提供高质量的服务。

1.2化工机械设备采用自动化调试技术进行控制的运行模式

在化工机械设备的运行中，以自动化调试技术代替人工控制技术，其中的一个重要内容就是控制生产物料的温度、控制油的温度、控制水的温度，所有的控制都是自动化进行的。当整个的生产完成后，将控制物料反应的各项指标参数化，经过系统计算之后，就可以根据生产需要对各项参数进行自动化调节，以自动调试技术替代手工操作技术，使得整个的树脂生产工艺流程智能化，树脂产品速具备的性能以及各项指标合格率有所提高，提高的幅度可以超过10%。工艺流程也缩减，树脂生产的产量提高的幅度可以超过8%。机械设备的使用效率也得以提高，提高的幅度超过15%。原有繁琐的人工程序得以简化，人工费用缩减30%，由此大大地降低了人工成本。从安全的角度而言，原有的单纯的报警系统得以改善，取而代之的是对系统的反应参数进行调节，使得结设备生产运行中，不会产生失误。避免了安全事故发生，由此使得企业的经济效益得以提高，同时还获得了一定的社会效益。

2自动化关键技术

2.1模糊技术

模糊技术主要利用模糊数学理论与模糊控制器，在控制器中引入人工神经网络原理，完成模糊控制的自学。应用过程中，其自学功能主要是按照实际需要来科学合理地调整相关控制参数，从而完成化工机械的自我调节。

2.2计算机辅助设计与专家系统

目前在化工生产中，较普遍的自动控制系统主要有三种：DCS（分散控制系统）、PLC（可编程控制系统）及FCS（现场控制系统）。DCS是一个多级计算机系统，能够分散多级进行过程控制，同时还能监控。微处理机是DCS最为核心的部分，通过组合组装的方式集中操作、监视、管理和分散控制企业生产过程。在石油化工领域最早涉及，用来控制炼油化工的生产过程。如今，越来越自动化、智能化的DCS，其功能日趋完善，如催化裂化、常减压和加氢裂化等工艺环节，被广泛用于石油化工企业的乙烯装置及炼油生产中；还被广泛应用于大型化肥厂和乙烯厂的生产过程控制；在大型药厂、药物相关器械厂的运用等。在供不应求的市场刺激下，我国的DCS制造公司不断发展壮大，价格逐渐降低，功能和装置的准确性越来越高，因此更广泛的被应用在化工企业的产品生产中。PLC的关键技术在于方便客户，其是小型计算机，是计算机的缩影，PLC建立了可编制用户程序的存储器，便于储存内部程序。PLC能够执行用户指令，通过输出输入模拟或者数字，如顺序控制、逻辑运算和定时等，使生产流程的各个环节及机械运作得到有效地控制，有效的减少维修次数，在节约人力、资源的同时，还能降低生产成本，提高生产效率。目前，发展的日趋成熟完善的的PLC，在一些日渐成熟、规模较大的化工企业中得到广泛的应用。FCS是在DCS和PLC两种系统的基础上形成，在系统中引入科学合理标准的总线，贯穿生产的各个环节中，作为新型的控制系统，FCS使生产的设备实现了自动化、智能化、网络化及数据化。自动化控制技术是FCS在化工企业控制领域的一大突破。FCS系统的技术虽不完善，标准虽不统一，而且调试系统及后期的维护在实际的化工生产过程中仍存在着较大的难度，但其发展空间很大，发展前景很广，是值得研究和运用的系统。

2.3智能化系统

人工智能化和人工神经网络的结合。人工神经网络是人工智能化的进展，其启发来源于人脑的奥秘。人工神经网路处理信息是由大量的处理单元如人工神经元、处理元件、电子元件等等神经元之间的相互作用来实现的。目前，人工神经网络能够运用在化工生产中已经比较广泛应用于化工过程非线性系统建模领域。化工生产过程环节繁多，程序复杂，对象特性不稳定，原料多变，生产过程具有严重的非线性特性，多数程间歇性和半连续性。化工企业的生产数据及实验数据分为：静态数据（staticdata）和动态数据（Dynamicdata）。神经网络对于静态数据，是希望极大的经验模型的拟合工具；对于随时变化、参数复杂的动态数据，可以拟合动态过程中的数据，结合化工生产的特点建立动态模型，智能主动的提取有价值的信息，同时预测对生产过程、预测故障，并及时报告，使生产过程得到优化。神经网络以其强大的函数映射能力，已经广泛用于化工过程非线性系统建模领域。

3结论

机械自动化为化工企业的生产方式提供了更加高效的生产模式。现在随着科技的发展，自动化机械设备技术的自动化、智能化水平正在不断的发展，在化工生产中，这些自动化设备对原料、温度、高度、湿度、压强等主管环境进行有效的控制，随着自动化控制技术灵敏度、可用度、高科技性、适应性的不断的提高。

参考文献：

[1]张翠红，许启虎.浅谈化工机械制造技术工艺的现状及发展[J].化工管理，2017（36）：97.

[2]霍同春.化工机械制造自动化技术应用与发展趋势[J].化工管理，2017（33）：102.