基于在線振動監測系統的棒材故障診斷及維修

趙強

（河北鋼鐵集團寶鋼一鋼軋廠，河北張家口075000）

基于在線振動監測系統的棒材故障診斷及維修

趙強

（河北鋼鐵集團寶鋼一鋼軋廠，河北張家口075000）

R鋼棒材，經過在線監測系統的數據分析確定了故障隱患后，停機檢修，故障隱患與診斷位置相符，證實診斷正確，更換部件后設備故障消除。案例表明，單憑經驗和點檢有時不能及時發現和解決故障問題，只有根據故障診斷系統所提供的振動特征，再結合設備和生產參數來確定故障隱患，才能及時解決問題。

振動特征；故障診斷；旋轉機械；在線監測

1 棒材故障檢測診斷的國內外現狀

近年來，鋼鐵企業已從過去單純追求產量效益轉向產品質量、新產品研發及技術創新模式上來，隨之而來的是煉鐵、煉鋼、軋鋼技術的不斷發展。其中，棒材已經廣泛應用于制造木工機械、陶瓷機械等各行各業中。由于棒材的使用范圍很廣泛，在工業生產中發揮著重要的作用。因此，對棒材的質量要求也成為了關鍵，為了保證質量需要對生產線進行故障檢測［1-2］。

棒材精軋線作為鋼鐵加工中的關鍵設備，一直是我國的一個薄弱環節。隨著現代科學技術的迅速發展，棒材精軋生產系統正朝著大型化、復雜化、系統化和自動化地方向迅速發展。這類的大型復雜系統在工業生產中的應用產生了巨大的經濟效益，但同時帶來了一系列維護上的問題:投資大、維修費用高，一旦停機損失巨大，事故的后果嚴重。因此，精軋生產過程的故障檢測與診斷越來越受到人們的重視。棒材生產設備的故障檢測與診斷，在企業日常安全生產運行中起到了重要作用［3-5］。

當前的棒材設備的故障診斷雖然對正常的企業生產起到了一定的作用，但依舊存在不少缺點。如檢測系統采用單一的振動信號高頻譜分析信號源而忽略了壓力、溫度等其他信號源，從而使診斷準確性降低。以及如何在故障早期階段有效提取故障微弱信號等都是故障檢測亟待解決的方面。與此同時國內的診斷檢測技術雖得到了很大發展但在工業應用的普及上還有待提高，同時與國外技術也還存在著一定差距［6-7］。

2 案例分析

2.1 背景介紹

R鋼盤螺在線監測系統共安裝了165個測點，精軋機組傳感器分布情況：19#～28#軋機各布置傳感器3個，電機上2個，增速箱上3個，21#精軋機上也設置了3個測點。R鋼盤螺生產線精軋機（僅含21#），傳動鏈示意圖見圖1。

2.2 峰值趨勢分析

21#錐箱輸入軸，軸向7月31日～9月4日趨勢圖見圖2。從趨勢圖中可以看出，振動峰值很不平穩，呈階段性逐漸上升趨勢。

圖121 #精軋機傳動鏈示意圖

圖221 #錐箱輸入軸趨勢圖

2.3 時域分析

21#錐箱輸入軸，軸向9月4日17：00時域分析波形圖見圖3。從圖中可以看出，時域振動沖擊比較明顯。

圖321 #錐箱輸入軸時域分析波形圖

2.4 自相關分析

21#錐箱輸入軸，軸向9月4日17：00的自相關分析波形圖見圖4。從圖可以看出，自相關圖中有T=0.035549 s的等時間間隔，對應的特征頻率為f=1/T=28.177 Hz，與III軸（錐箱II軸）轉頻27.63 Hz比較接近，說明21架的III軸（錐箱II軸）有故障隱患征兆。

圖421 #錐箱輸入軸自相關分析波形圖

圖521 #錐箱輸入軸向自譜分析波形圖

2.5 自譜分析

圖6 輥箱油膜軸承燒損事故圖片

21#錐箱輸入軸，軸向9月4日17：00的自譜分析波形圖見圖5。從圖5中可以看出，在871.25 Hz處，幅值高達10.297 m/s2，與Z5/Z6嚙合頻率856.58 Hz比較接近，說明Z5/Z6所在軸上的零部件有故障隱患征兆。同時圖5中，在871.25 Hz處的兩邊，有帶寬為27.55 Hz邊頻存在，與21架III軸（錐箱II軸）軸頻相近，這說明21架III軸（錐箱II軸）部件上有故障隱患。建議廠方在點檢時，重點檢查21架III軸（錐箱II軸）上的零件。

2.6 檢修

10月拆箱，發現故障部位輥箱油膜軸承燒損（圖6），與診斷結論相符。

3 結論

案例表明，在線振動監測專家系統通過數據整理和分析，能夠準確預測故障位置，對于設備的故障診斷具有準確性和預知性。可及時檢測出設備故障隱患，減小了因故障隱患被迫停機而帶來的損失。

［1］黃旭東.大棒材軋鋼生產線傳動系統及其控制技術的研究［D］.天津大學自動化學院，2014.

［2］石懷濤，宋文麗，袁哲，劉建昌.軋鋼機狀態監測與故障診斷技術［J］.控制工程，2015，22（7）增刊.

［3］王宜祥.基于嵌入式與無線傳感器網絡的風機在線監測與診斷系統［D］.北京工業大學，2014.

［4］閔海斌.棒材連軋線自動化控制系統的應用［J］.電工技術，2014，（3）.

［5］任少虎.淺析棒材全連軋生產線的工藝特點及主要設備［J］.工藝與技術，2012，（21）.

［6］于文鑫，丁艷春，譚洪武，王軍.DSAD_V設備狀態在線監測系統及其在鋼聯棒材廠的應用［J］.福建農機，2015，（4）.

［7］馬海龍.復雜機電設備微弱特征提取與早期故障診斷方法研究［D］.北京工業大學，2011.

〔編輯 利文〕

TH17

B

10.16621/j.cnki.issn.1001-0599.2016.11.33