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鑄造起重機主起升減速機實時監控與故障診斷

2020-02-19 08:40:54王賡李理欒生武周雷趙同濤
鞍鋼技術 2020年1期
關鍵詞:振動故障信號

王賡,李理,欒生武,周雷,趙同濤

(鞍鋼股份有限公司煉鋼總廠,遼寧 鞍山 114021)

鞍鋼股份有限公司煉鋼總廠三分廠5#生產線4臺330/80 t鑄造起重機是轉爐生產的關鍵設備,主要負責吊運重鐵水罐和重鋼水罐,作業環境惡劣,作業率高,承載重,工作級別高而且危險性高。330 t吊車主起升減速機是起重機的關鍵部件,其運行狀況的好壞直接影響起重機的安全性能,減速機發生故障有可能導致鋼包墜落,造成人員傷亡。統計分析歷年設備故障數據發現[1],減速機故障主要是齒輪及軸承的裝配、潤滑等原因導致,軸承因素占約60%,長期以來,煉鋼總廠都是應用時頻法并結合“視、聽、觸、摸、嗅”五感點檢方法,憑借經驗判斷減速機的故障部位及原因,受人為因素影響較多。為了及時、準確地判斷設備運行的劣化趨勢及損壞程度,避免吊車因突發故障臨時停機,保證生產穩定順行,以330 t吊車主起升減速機為研究對象,在減速機上設置監測點,實時監測減速機在線狀態,定期從監測振動信號中提取故障信號,綜合應用小波包和沖擊脈沖法進行分析,根據沖擊脈沖值的大小,判斷軸承、齒輪的運行狀態,及時發現初期故障,分析故障損壞程度,為應急控制和維修管理提供科學、準確的依據。

1 檢測系統設計

1.1 檢測系統的原理

針對起重機主起升減速機各級齒輪及軸承的運行狀態,建立一套在線監測與故障診斷網絡系統[2]。該系統由傳感器、信號調理箱、數據采集單元、主控制單元、采集監測計算機及相關軟件組成。減速機檢測系統設計框圖見圖1。

圖1 減速機檢測系統設計框圖Fig.1 Block Diagram for Designs on Detecting System for Speed Reducer

設計中充分考慮各個工序的不同情況,現場對吊車作業的實際情況,特別是主起升載荷量的不同,主起升速度的不斷變化,客觀上要求傳感器在可靠性、信號采集方式、信號處理與儲存、故障報警值設定等方面,必須滿足工位不斷變化的特殊要求,實現早期故障及時、精確的記錄及診斷。

1.2 檢測功能

減速機兩根輸入軸的兩側軸承外圈共布置4個溫度傳感器;減速機各齒輪軸(不含惰輪)軸承共布置振動傳感器和沖擊傳感器各16個,安裝在軸承座下側載荷處。減速機傳感器檢測點布置見圖2。

圖2 減速機傳感器檢測點布置圖Fig.2 Layout Diagram for Check Points by Sensor to Speed Reducer

減速機檢測系統有轉速測試、溫度測試、振動測試、載荷測試等功能。信號源通過高溫屏蔽電纜有線傳輸,輸入信號調理器和采集器(主梁或司機室)。實現主要檢測功能如下。

系統工作時無須人工操作,自動進行驗證,體現了現代化的智慧型管理模式。非接觸式的自動識別技術,它通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據,識別工作能夠自主運行,高度智能化,且可工作于各種惡劣環境。人臉識別成功后,多媒體機柜自動打開,授課教師便可進入傳統的多媒體教學過程。授課結束后若在規定的時間內無人關閉系統,系統會自動關閉多媒體系統,以達到保護設備和延長設備的使用壽命[4]。人臉識別系統引入到多媒體的管理相比刷卡和指紋管理模式現代化程度高,成本較高,但系統穩定可靠,教師操作更為方便。圖3為一卡通、刷指紋及人臉識別多媒體管理模式系統工作流程。

(1)對主起升減速機的軸承(高速軸)溫度、轉速和振動量等各項技術指標進行實時信號采集與狀態監測,以實現對齒輪、軸承等在線運行狀態的實時監測。

從商品蛋雞效益來看,2018年前8個月雞蛋平均出廠價為7.69元/千克,同比上升35.10%。平均雞蛋成本 7.35元/千克,同比增加2.90%。平均淘汰雞價格為16.21元/只,同比上升15.80%。只雞贏利13.63元。

(4)檢測及診斷分析軟件功能豐富,應用小波包解調技術系統,分析設備各部位的振動趨勢,實現對部件狀態精度好壞的判別。

(2)采集減速機軸承(高速軸)的溫度、轉速和振動量等信號,并生成相應的波形、頻譜等診斷圖譜,生成實際運行狀況數據,通過分析診斷軟件統計分析存儲數據,便于掌握軸承與齒輪劣化趨勢。

(4)隨機監測軟件:可根據實際需要任意設置采樣參數,采集并存儲數據。

1.3 硬件配置

減速機檢測系統的硬件配置如下。

然而,用哺乳動物瘦素處理銀大馬哈魚(Oncorhynchus kisutch)[39]、鯰(Ictalurus punctatus)[40]和綠海魴(Lepomis cyanellus)[27],卻不改變它們的攝食行為或能量代謝。

(1)由轉速編碼器及電流調理模塊(YE5931)提供高速軸轉速檢測信號2路。

(2)主起升減速機4路、副起升減速機2路、環境溫度檢測1路選用WZPM-201型端面熱電阻溫度傳感器。

(3)由加速度傳感器提供振動量檢測信號。前兩級8路(高速端軸承座)選用CA-YD-117型壓電式加速度傳感器;后兩級6路 (低速端軸承座、卷筒處)選用CA-DR-1050型電容式加速度傳感器。

(4)載荷檢測共有1路信號。

(5)主控單元采用YE6266動態數據調理器可達到信號隔離,實現溫度及轉速信號調理放大,實現振動信號的程控濾波、放大及積分等功能。

1.4.1 檢測模塊采集軟件

(6) 工控機(NUPRO841)選用 YE7600 型 PCI數據采集卡,接收轉速、溫度及振動等信號,再通過信號調理箱采集濾波、放大等參數采樣,通過轉速、溫度、振動及其頻譜的信號顯示趨勢,實時監控溫度及振動異常報警情況,從而實現程序控制。

1.4 軟件配置

皮膚顏色分型由Chardon等于1991年提出,采用國際照明學會CIE規定的L*a*b*色度空間測量皮膚顏色。皮膚膚色個體類型角(individual typological angle,ITA°)是被測個體的膚色在L*值和b*值構成的幾何平面中所處的位置角度,根據此角度確定皮膚膚色,角度越大膚色越淺,越小膚色越深。有研究表明,構成性膚色(非曝光部位的皮膚顏色)與MED的相關性很好,用來評價皮膚對紫外線的敏感性較為理想。同時,采用膚色ITA°來確定MED,不僅可以縮短受試者進行測試的時間,還可以減少因操作人員造成的主觀誤差。

檢測模塊采集軟件如下。

(1)系統參數設置軟件:配置檢測采集測點軸承參數、傳感器、濾波增益、監測及報警參數等測點(通道)信息。

(3)混合智能診斷功能模塊:混合智能診斷分析軟件;混合智能維修指導與決策。

檢測監控系統軟件會自動監測系統功能和傳感器線路故障,檢測結果存儲在數據庫中,再通過以太網將軟件系統連接到計算機上,建立檢測任務,利用傳輸測量任務讀取結果文件,從而實現數據訪問及數據無縫傳輸。根據數據源可獲取DCS系統或SCADA系統、PLC、數據庫、儀表及電子表格等各種數據。

(3)波形與頻譜監測軟件:配置顯示振動波形與頻譜,給出峰峰值、有效值、峭度等時域指標。監測峰峰值、有效值超限與峰峰值、有效值增長超限并報警存貯。可采用自動切換與手動切換通道功能。

(3)采集減速機各齒輪或軸承的振動量特征值,對檢測數據進行趨勢分析和初期預報。當減速機各軸齒輪或軸承發生異常時,及時報警提示,提供可靠的故障診斷結論,便于確定最佳檢修時間及檢修方案,實現對減速機運行狀態的預見性管理及預知性維修。

隨訪期內,12例(21.1%)患者出現硬膜下積液,硬膜下積液量平均(57.7±48.3) mL(12~167 mL)。其中,5例為少量硬膜下積液[(17±4.7)mL],4例為中等量硬膜下積液[(47.8±7.9)mL],3例為大量硬膜下積液[(128.3±40.1)mL]。

1.4.2 檢測分析診斷軟件

當機組運行狀態異常時,利用分析軟件診斷異常原因及部位,做出機組振動量的趨勢分析和常規診斷,功能軟件模塊如下。

(1)經典分析功能模塊:分析診斷功能特征值趨勢數據分析與預報;高精度幅值頻譜數據;生成分析圖譜與報表,可打印Word文檔。

(2)小波包分析與包絡解調分析功能模塊:經典小波包數據分解;第二代小波包數據分解;包絡解調分析。

(2)總體監測軟件:可實現智能定量故障診斷。配置檢測采集振動量(棒圖顯示),針對峰峰值、有效值超限與峰峰值、有效值增長超限等進行監測并報警,波形與特征值可進行定時存貯。

(4)軸承潤滑狀態分析模塊:識別與分析軸承潤滑狀態;針對潤滑狀態進行趨勢分析。

泵站更新改造完成后,經過兩年的運行,各站機組運行平穩,PMCC控制系統對機泵的自動保護功能(如過載、缺相、欠壓、短路、泄漏、浸水、超溫等)十分靈敏,沒有發生過故障,工程達到了設計要求。在全市不同區縣分別選取楊彬莊、閘口、小漫港、楊義口頭等4座泵站,對改造前后運行情況進行了比較分析,結果如表1。從表中數據可以看出,新型潛水軸流泵比傳統軸流泵具有明顯改進效果。

他們倆趴在窗臺上,隔著玻璃看窗外奔走的行人和烤鴨店拉下卷閘門的老板,臺風已經逼近這里,頭頂上黑壓壓的烏云越來越低,大雨轟然落下。

1.5 檢測軟件系統特點

(1)通過建立機組黑匣子,實現多途徑啟動數據記憶,及時準確地獲取軸承故障出現的具體時間,實現對軸承故障發生前、后機組信息的追憶。

雄性生理鹽水組7例動物和雄性高劑量組11例動物均出現不同程度的肝臟脂肪變性,經卡方檢驗,兩組之間差異無統計學意義(P=0.202),故考慮為動物自發性病變。

(2)采用了報警存儲增長策略,避免報警數據存儲過密、過多。當減速機各齒輪、軸承等部位的檢測點的振動量有效值或峰峰值,超過預警值時,將自動存儲檢測點報警前后60 s內數據,可實現事故追憶和故障分析診斷。

(3)便于專業點檢人員依據振動趨勢圖對各軸承運行狀態的變化情況進行數據統計,準確分析、判斷軸承使用狀態及劣化趨勢。

在“大眾創業,萬眾創新”的新時代背景下,大學生創業是當前越來越突出且不可或缺的新時代背景下的一個重要環節,在此背景下,高校團委作為創業活動最直接、最基層的開展者,自然被賦予了更重要的角色,因而對高校團委創業工作也有了更高的要求,高校團委如何在新時代背景下更好的去應對,去深入服務開展大學生創業,乃是高校團委目前急需解決和研究分析的一個重要的課題。

2 智能檢測分析

2.1 智能檢測監控功能

智能檢測監控平臺[3]由4個獨立的監控單元組成,采用軟件收集各減速機相關振動數據,實現在線監測及分析,系統軟件功能邏輯圖見圖3。

圖3 系統軟件功能邏輯圖Fig.3 Functional Logic Diagram for System Software

精神分析學家弗洛伊德認為人類早在兒童時期就開始尋找性對象,這個對象首先出現在家庭中,男孩以其母親為選擇對象,女孩則以父親為選擇對象。由于瑪麗的父親天天喝得爛醉,置家庭于不顧,導致瑪麗的童年缺少父愛。瑪麗“本我”中的性欲找不到出口,“超我”一直在控制這種有著童年陰影的性欲,而當土人摩西在瑪麗家里做傭人,“本我”中的欲念終于找到一個出口,卻被“超我”中的殖民原則硬生生擋在門外,并且還對摩西進行多次侮辱,這也造成了瑪麗的悲劇。瑪麗的種種行為恰恰體現了她內心的“超我”在極力控制“本我”的沖動與意念。

2.2 智能分析診斷功能

通過分析診斷模塊對數據進行動態管理,有效建立診斷數據庫,診斷數據庫關系結構圖見圖4[4]。實現對設備運行狀態的趨勢分析、故障精密診斷、形成故障診斷報告,經過綜合判斷可以準確地識別軸承和齒輪損傷部位和程度,可實現混合智能診斷功能。

圖4 診斷數據庫關系結構圖Fig.4 Structure Diagram for Relationships among Diagnosis Database

混合智能診斷示意圖見圖5。智能分析診斷模塊具有時域特征分析和小波包數據分析結果的融合功能,診斷結果具有預見性維修指導意義,從根本上避免設備出現漏報、誤報。

2.3 分析診斷流程

減速機各處軸承的沖擊脈沖傳感器和振動傳感器可采集減速機實際運行過程中的振動信號[5]。圖6為沖擊脈沖診斷系統流程。結合小波包解調分析和沖擊脈沖頻譜分析,對沖擊脈沖信號進行去噪、去干擾處理后[6],采用小波包變換濾波后形成濾波信號,再通過希爾伯特變換進行解包絡變換形成包絡信號,最后對包絡信號進行處理計算,得出沖擊脈沖分貝值[7]。對比標準沖擊脈沖值,利用計算機軟件進行分析比較,對故障做出綜合智能診斷,得出診斷結果。

圖5 混合智能診斷示意圖Fig.5 Diagram for Hybrid Intelligent Diagnosis

圖6 沖擊脈沖診斷系統流程Fig.6 Flow Path for Diagnosis System by Shock Pulse

參照沖擊脈沖法評價標準,將數據庫傳輸過來的包絡數據轉變成沖擊脈沖分貝值,進行對比分析及智能診斷,可以準確判斷減速機軸承或齒輪出現故障的具體位置及損傷程度。振動趨勢特征量包括:有效值、峭度指標、峰值指標、峰峰值和脈沖指標等。可以瀏覽選擇減速機某個部位、某個時間段內的存儲事件,利用高精度幅值頻譜圖進行趨勢分析。選取合適的系數,采用經典小波包方法將軸承振動信號分解為不同的頻帶選取具有良好匹配信號特征的小波基函數,針對小波變換難以發現的故障,進行及時、有效識別。也可以選定某一頻段信號分別進行包絡譜分析和頻譜分析,提高綜合診斷的準確性。

3 應用實例

以330 t吊車減速機主起升一側分減速機某次出現的故障為對象,分別采用時頻法和小波包結合脈沖頻譜法分析,說明上述分析方法和監測診斷系統的可行性和準確性。

3.1 時頻法故障分析

采用傳統的“五感”點檢方式,結合便攜式測振儀檢測故障,圖7為檢測點加速度水平方向波形圖,圖8為檢測點加速度水平方向頻譜圖。

圖7 檢測點加速度水平方向波形圖Fig.7 Oscillograph Trace for Check Points at Accelerated Velocity in Horizontal Direction

圖8 檢測點加速度水平方向頻譜圖Fig.8 Spectrum Map for Check Points at Accelerated Velocity in Horizontal Direction

從圖7可知,減速機齒輪嚙合時間大約在245 ms、285 ms兩處正反方向幅值突然出現大幅度波動,說明減速機高速軸齒輪有可能存在沖擊現象,應關注。從圖8可知,減速機齒輪嚙合頻率395.0 Hz處(加速度 2.59 m/s2)及 787.5Hz 處(加速度3.46 m/s2)幅值突然增大,而且2倍頻帶出現間隔Δf=25 Hz的邊頻帶,與高速軸轉頻20.8 Hz相接近,說明減速機高速軸齒輪有可能出現故障而產生沖擊。同時,邊頻帶集中說明齒輪有可能存在點蝕等現象。

3)環境影響加權。根據各種環境影響的重要性級別,對標準化后的環境影響潛值進行賦權,從而評價其相對影響潛值大小。則

3.2 沖擊脈沖法故障分析

調取主起升東側分減速機在某一個月內的振動趨勢圖進行分析研究。當時振動圖出現了尖峰點,開蓋調整一軸齒輪軸向間隙,調整后檢測一軸齒輪軸向間隙。圖9為2015年6月12日SPM綜合檢測結果。可以看出,該減速機一軸輸出側軸承振動值突然增大,同時出現報警,提示一軸軸承有可能出現故障。

翻轉課堂獨特地結合了一度被認為是矛盾的教學理論,即建構主義意識形態和行為主義原理的結合,其中積極學習,問題導向式學習是建立在建構主義理論基礎上的,而指導性講座則來自以行為主義理論為基礎的直接教育方式。

圖9 2015年6月12日SPM綜合檢測結果Fig.9 SPM Comprehensive Check Results on June 12,2015

及時調取該軸承應用沖擊脈沖法檢測振動的原始信號,見圖10。由圖10可以看出,軸承加速度振動幅度在采樣點多處出現異常。考慮到現場噪音、振動的影響,通過小波包分解濾波后,對原始信號進行去噪、去干擾處理,得到濾波后信號。

圖10 軸承振動原始信號Fig.10 Original Signals of Bearing Vibration

小波包分解濾波信號見圖11。由圖11可以看出,在采樣點720處、950處出現異常。再通過希爾伯特變換進行解包絡變換得到該軸承包絡信號,見圖12。由圖12更加清楚地看出,在采樣點720處、950處軸承加速度振動幅度異常。進一步對包絡信號進行處理計算,該軸承信號脈沖分貝值結果見圖13。軸承脈沖分貝值最高達42~43 dB,地毯分貝值約為22 dB,軸承脈沖分貝標準值為10 dB。因此,判斷該軸承某處已損壞,應馬上打開減速機檢查確認軸承損壞程度,及時進行更換。

圖11 小波包分解濾波信號Fig.11 Filter Signals Decomposed by Wavelet Packets

圖12 軸承包絡信號Fig.12 Envelope Signals of Bearing

圖13 軸承信號脈沖分貝值Fig.13 Pulse Decibel Values of Signals on Bearing

3.3 診斷結果

6月15日,打開此減速機檢查發現,一軸輸出端軸承支承架已斷裂損壞,軸承滾動體存在不規則凹坑及塑性變形,齒輪并未見點蝕情況。更換軸承后,再次進行檢測,可看出振幅恢復正常。對比軸承更換前后的振動幅值,從4.6 mm/s降到0.6 mm/s,沖擊脈沖分貝值由47 dB降到14 dB,脈沖信號正常。

4 結語

鞍鋼股份有限公司煉鋼總廠根據330/80 t鑄造起重機主起升減速機的各級齒輪及軸承的運行狀態,建立了一套在線監測與故障診斷網絡系統。該系統結合小波包變換及沖擊脈沖頻譜分析技術,在線監控減速機運行參數的變化,定期進行數據統計分析,及時判斷減速機故障的發生部位、故障類型,初步判斷齒輪、軸承的損傷程度,為有針對性的確定檢修方案提供了科學依據。不僅有效地避免因突發設備故障而影響正常生產,而且避免重大設備、安全事故的發生,在同類吊車設備管理上,具有極大的應用及推廣價值。

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