狀態監測與故障診斷在冷軋設備管理中的應用

徐智偉

（唐山鋼鐵集團高強汽車板有限公司，河北唐山 063000）

0 引言

隨著當今科技的飛速發展，設備維護管理也逐漸向智能化轉型，從預防性維護逐步轉向預測性維護，設備狀態監測與故障診斷技術是預測性維護的重要技術手段，通過狀態監測，不斷采集設備運行相關信息，如振動、溫度等，結合故障診斷技術對信息加以整理分析，建立設備劣化趨勢模型，以此更加準確地判斷設備劣化趨勢，優化生產和檢修等活動。通過設備狀態監測和故障診斷技術，可及時掌握設備運行狀態，制定可靠的維護策略，降低檢修人力財力，減少設備事故故障，保證產線安全持續穩定運行。

1 設備狀態監測與故障診斷概述

1.1 基本概念

設備狀態監測是指在設備運行過程中，通過傳感器采集運行條件下的設備性能數據，如振動、轉速、溫度、噪聲、功率等特征數據，經過信息處理、分析和整合，獲得反映設備狀態和故障征兆的數據信息，實現對設備的狀態評估、故障診斷和預測，達到避免或降低事故故障的發生，合理安排設備的維修和運行的目的。

狀態監測又分為在線監測和離線監測，在線監測是指在被測設備處于運行的條件下，通過傳感器對設備的運行狀況持續監測；離線監測是指通過被監測設備以外的各類可移動監測設備，對生產設備狀況進行必要的周期性人工監測，其概念是與在線監測對應（圖1）。

圖1 狀態監測系統流程

設備故障診斷是指在設備運行中或基本不拆卸全部設備的情況下，基于狀態監測采集的數據信息，分析診斷設備運行狀況，判斷故障產生的部位及原因，預測、預報設備未來狀態及變化趨勢的技術。

1.2 發展概述

早期設備故障診斷主要依靠專業的現場點檢員根據感官獲取設備狀態，根據經驗或者專家分析判斷設備狀況，形成診斷記錄，判斷設備劣化趨勢，消除故障隱患，此方法的參與者較多，且不同人不同時間狀態做出的判斷會有差異。人員監測無法做到實時，只能按周期定期檢測。隨著傳感器技術和測量技術的發展，設備狀態監測逐步發展用傳感器采集現場數據信號，經信號調制解調器進行濾波、變換處理，將現場振動信號變成可視化頻率信號，由專業人員對其分析，判斷故障位置，并將數據記錄存儲，形成監測檔案，此階段由感官監測轉為離線監測。由于離線監測也只能按周期定期檢測，還無法實時監測設備，隨著計算機網絡技術和兩化融合發展，在線監測被各大廠商推廣，各鋼鐵廠也逐步采用在線監測技術監控設備狀態，在線監測由現場傳感器采集數據信息，通過網絡傳到后端服務器，后端服務器將信息處理分析，生成頻譜報告供技術人員判斷故障，在線監測實現了實時監測，使得設備狀況更直觀連續。當今隨著云計算、大數據技術的發展，設備狀態監測逐步向智能監測發展，各設備監測廠商開始布局智能監測、遠程監測，使得設備狀態監測得到進一步發展。

2 設備狀態監測與故障診斷的意義

在設備狀態監測與故障診斷還未普及之前，企業設備管理普遍采用點檢定修制，即按照設備技術文件和技術經驗建立設備檢維修標準，按照標準制定周期定期停機檢修和備件更換，但往往由于周期不合理或備件質量等原因，造成部件提前損壞發生事故故障，或備件還處于良好狀態就被換下，造成資金浪費。隨著設備狀態監測與故障診斷技術的發展和應用，這一情況逐步得到改善。

通過設備狀態監測與故障診斷可以在設備不停機的情況下監控設備狀況，對于設備檢維修和生產組織有重要意義，主要有以下4 個：①通過運行情況下監測和診斷，可提前發現設備故障隱患，防止設備進一步劣化造成事故故障發生；②通過狀態監控可實時了解設備狀況，合理制定檢修計劃，防止設備欠修或過修；③通過狀態監測可根據設備狀況優化檢修模型，延長檢修間隔時間，減少停機時間；④通過狀態監測可預估設備壽命，適當延長部件使用時間，降低備件消耗，降低成本。采用設備狀態監測與故障診斷技術實施設備管理是企業發展的必然之路，也是提高設備管理水平的必經之路，對企業可持續發展有重要意義。

3 設備狀態監測與故障診斷系統結構

（1）在線監測與故障診斷。設備在線監測需要在設備上安裝傳感器，傳感器類型主要有振動傳感器、溫度傳感器、噪聲傳感器等，通過數據采集系統采集設備運行狀態下各項指標參數信息，然后通過網絡傳到服務器進行數據分析處理，服務器通過信號處理將現場采集到的信號變為可視化頻譜圖，并根據設定的報警閾值做出相應的報警提示，專業故障診斷分析人員通過計算機提示對設備狀況進行分析診斷，為檢修維護提供依據。

（2）離線監測與故障診斷。離線監測一般采用手持檢測儀器，根據制定好的周期和采集點位定期采集設備信息，可通過檢測儀器查看設備狀況，也可通過網絡將數據傳輸到本地計算機或服務器中，通過計算機分析處理，將現場采集到的信號變為可視化頻譜圖供專業人員對設備狀況進行分析診斷，為檢修維護提供依據。

無論在線監測還是離線監測，有了計算機和信息系統的支持，就可以實現預測性維護，將監測數據存儲在數據庫中，并結合設備原有PLC 中的各項運行數據生成預測曲線，就可以按照模型生成趨勢圖，達到預測性維護的目的。

4 設備狀態監測與故障診斷應用實例

某冷軋企業酸軋生產線裝有設備狀態監測系統，可在內部網絡訪問，系統分為在線監測和離線監測兩部分。在線監測通過安裝在設備上的振動傳感器實時采集設備振動數據，將數據通過網絡傳給后端服務器，同時后端服務器通過設備系統PLC 不斷采集相同時刻的電機轉速等信息，服務器中的數據分析系統通過FFT 等運算將采集的信息整合分析，生成頻譜報告供分析人員查看。離線監測則利用手持振動檢測儀，按周期采集設備振動信息，然后上傳至后端服務器，后端服務器根據采集時間從PLC 中獲取電機轉速等信息，服務器中的數據分析系統通過FFT 等運算將采集的信息整合分析，生成頻譜報告供分析人員查看。

4.1 設備基本信息

圖2 為該企業酸軋產線軋機區域某一架軋機示意，電機驅動減速機，減速機輸出軸連接軋輥，軋輥碾壓帶鋼完成軋鋼過程。該減速機共裝有7 個在線振動監測點，實時采集減速機振動信息，通過信號采集模塊將采集的信息上傳至后端服務器進行分析處理，同時從一級PLC 中讀取電機轉速、電流、功率等信息輔助分析。

圖2 軋輥傳動示意

4.2 設備振動監測與故障診斷

2020 年7 月，通過設備狀態監測系統發現，該減速機輸入軸靠近電機側軸承振動測點（1#點）報警，該處軸承為SKF 23060CC/W33/C3，通過手冊查詢該軸承特征頻率見表1。

表1 軸承特征頻率 倍

通過圖3 頻譜分析，該點處加速度頻譜高頻報警，高頻部分調制頻率為11.67 倍，該頻率成分與輸入軸電機側軸承外圈故障頻率相符，該點包絡頻譜存在明顯的11.67 倍頻率成分，分析此減速機輸入軸電機側軸承存在早期外圈故障，故障等級為早期；根據系統分析現場對該軸承聽音測溫，未發現明顯異常，因此采取監護運行處理。

圖3 減速機1#測點頻譜

發現減速機有早期故障隱患后，一直利用設備狀態監測系統關注振動變化，通過監測，1#點振動幅值較穩定，有小幅上升，無陡升現象。2021 年3月，該減速機其他測點也發現11.67 倍故障特征，且1#點包絡頻譜存在明顯的11.67 倍頻率成分及其多倍諧頻，該處軸承外圈故障有劣化趨勢，現場聽音有輕微雜音，測溫無明顯升高，振動分析人員建議監護運行、擇機處理。2021 年4 月利用檢修更換該減速機輸入軸軸承，更換發現故障軸承外圈有輕微磨損、少量點蝕坑，更換軸承后故障特征消失，減速機恢復正常。

通過設備狀態監測，發現減速機軸承故障后可判斷其狀態和劣化趨勢，為生產和檢修決策提供了依據，并且可在故障早期及時發現故障特征，監護其運行，降低被動造成設備事故的風險，保證了產線安全穩定運行。

5 結束語

通過利用設備狀態監測系統，結合設備故障診斷技術，并為之加以配套的管理模式，可實現設備的長周期維護管理。通過冷軋設備的實踐和探索，實現了設備狀態變化跟蹤和數據積累，為今后實現智能診斷和故障預測奠定了基礎。