企业仪表自动化设备的故障预防与维护措施技术
一、企业仪表自动化设备中的一些常见故障 （一）温度仪表设备故障
温度仪表设备故障是仪表自动化设备中较为常见的一种故障，如果温度仪表出现故障，主要表现形式为：①温度仪表的指针难以稳定在限定区域;②温度原件损坏，进而导致企业工作人员无法进行数据读取。
（二）压力仪表设备故障
压力仪表设备故障主要表现形式为压力仪表无法准确计数，当设备的压力产生变化后，压力仪表设备的指针读数难以恒定，从而导致工作人员无法准确读取相关数值。 （三）流量仪表设备故障
流量仪表设备故障主要表现形式为流体流量无法准确显示，显示流量与实际流量误差过大，从而导致工作人员无法对实际流量进行判断与设备调整。
二、企业仪表自动化设备的故障预防措施 （一）对各类生产细节进行规范
如果想要对企业仪表自动设备故障进行有效预防，首先要从规范各类生产细节入手。鉴于此，企业需要派遣专人定期对生产仪表设备进行检修，并对一些老化仪表进行淘汰和更换。同时，企业还要对仪表设备故障进行有序化预防。鉴于此，企业在日常的生产过程中，要对设备运行和管理制度加以完善，并做好工作人员的培训和管理工作，避免因人为操作失当导致仪表自动化设备产生故障。 （二）针对不同的使用情况采取合理的故障预防手段
为了进一步提高仪表自动化设备的使用效率，减少故障发展概率，可以针对仪表设备的实际使用情况制定不同的故障预防措施或者故障预防预案。当仪表自动化设备处于正常运行状态下，工作人员可以
通过读取仪表设备上的数值来检验仪表设备的运行状态。如果仪表设备计数不准确，则说明仪表设备内部可能产生了故障。此时，工作人员需要及时对仪表设备进行维修。
（三）针对设备运行情况制定分级管理制度
由于自动化仪表设备属于精密仪器，为了确保设备处于正常运转状态，发电类企业一定要做好仪表设备的日常检查和巡视工作。鉴于此，发电类企业可以根据设备的运行情况制定不同级别的管理制度。 例如当设备处于正常运转状态下，此时可以采用二级管理制度。在二级管理制度下，工作人员需要每隔8小时就对设备进行一次检查，以此来确保设备正常运转。如果在日常检修过程中发现自动化仪器设备出现读数错误、压力失衡等问题，此时需要启用一级管理制度，将巡视时间缩短为4小时，并对仪器故障原因迅速进行上报和处理。避免因仪器设备故障导致企业无法正常生产和运转。 三、企业仪表自动化设备的有效维护手段
（一）发电企业应结合自身实际情况做好仪表自动化设备管理制度
结合前文可知，目前多数发电企业只针对仪表自动化设备的日常操作制定了相应的管理制度，但是却没有针对自身的运行情况制定相应的仪表自动化设备管制度。鉴于此，为了对仪表自动化设备进行有效维护，发电类企业一定要落实仪表自动化设备管理制度。 例如发电企业应该先对仪表自动化设备进行分类，然后再安排专人定期对其进行检修和维护。同时，为了提高仪表设备的维护质量，发电类企业还应该制定维护责任制度，将维修人员的绩效工资和设备维护保养情况相挂钩，以此来确保仪表自动化设备的正常运转。此外，发电企业还要采取多种方式来提升仪表操作人员的专业技能。虽然仪表自动化设备可以进行自动化运转，但是该设备在实际运行过程中仍然需要借助一定的人力。此外，多数发电类企业中的仪器仪表设备均为精密仪器，一旦工作人员操作失误，可能会对仪表设备造成不可逆的损伤，从而对工厂正常生产产生影响。鉴于此，发电类企业还要做
好工作人员的日常培训工作。首先，发电企业所招聘的仪器自动化操作人员必须专业技术对口，且必须拥有相应的资格证书。其次，当操作技术人员上岗后，发电类企业还要安排专人对其进行一对一培训，以此来确保其熟知各项操作流程;最后，发电类企业还要定期对一线操作技术人员进行专业知识技能考核，通过考核来提高一线操作员工的个人专业素质。
（二）發电类企业需要对仪表设备的性能加以提升
当前我国大多数发电类企业中使用的自动测量仪表仪器设备都可以对各类生产数据进行测量，但是就实际的测量结果以及测量数据的精确性而言，和欧美国家生产的部分自动化仪表设备相比仍然存在一定的差距。鉴于此。为了提高仪表设备测量结果的精确性，促进企业发展。各类发电企业还要结合实际的生产情况来对仪表设备的性能加以提升。
例如发电企业使用自动化仪表设备时，需要先对仪表的检测性能进行系统化的评估，然后再针对评估结果向自动化仪表设备生产厂家提出相应的建议和方案。同时，仪表设备的生产厂家也应该将一些新技术进引入到仪表设备的生产和制作过程中，通过提高自动化仪表设备的技术含量来降低设备故障发生概率。
（三）使用自动化诊断技术对仪表设备进行维护
仪表自动化设备虽然属于精密仪器，然而随着设备使用年限的不断增加，仪表设备发生故障的概率也会随之攀升。鉴于此，为了确保发电企业的正常运转和生产，发电类企业可以采用自诊断技术来有效维护仪表设备。
例如在采用自动化诊断技术对仪表设备进行维护的过程中，发电类企业可以引入当前较为流行的人工智能技术以及神经网络模型技术来分析自动化仪表设备的运行状态以及运行过程中存在的问题。在人工智能技术以及神经网络模型技术的帮助下，可以大致分析出自动化仪表设备中的故障点以及故障产生的原因。发电类企业的设备维修人员可以根据故障原因制定科学的修理方案，以此来保障自动化仪表
企业仪表自动化设备的故障预防与维护措施技术
