狀態監測在軸承診斷與預防性維修中的應用

樊 帆

（中?；瘜W股份湖北大峪口化工有限責任公司，湖北荊門 431900）

0 引言

滾動軸承是旋轉機械中的重要零件，在機械領域有著廣泛的應用。然而滾動軸承也是機械中最易損壞的零件，有資料表明，在旋轉機械中有70%的故障時由軸承引起，在齒輪箱的故障中軸承的故障僅次于齒輪占到19%，電機故障中有80%表現為電機軸承故障。而滾動軸承的失效必然導致裝置設備運行的不穩定，甚至引發重大設備事故，因此，對滾動軸承常見故障研究及預防性維修十分重要。

公司于2012 年新建1 套60 萬噸磷酸二胺裝置，購置1 臺進口風機，該風機日常運行過程中，通過工藝人員、維修人員及技術員等對設備進行定時、定點交錯巡檢。2012 年4 月公司為提升裝備管理水平，提高設備完好率，組織進行預防性維修，保障裝置設備長周期穩定運行，亦加大提高對設備巡檢中人員發現問題和判斷能力，公司對裝置設備推行“三定一巡”制度，三定一巡是“巡檢、定檢、定評、定修”的合稱。三定一巡是以追求生產裝置安穩長優、經濟可靠運行為目標，以現場為核心，以巡檢、定檢為基礎，以基于狀態的定期評估為技術支撐的預防性維護檢修體系。公司購置數據采集儀、在線分析儀等輔助巡檢儀器設備進行精密巡點檢，以便更精確提前發現設備軸承故障，做到預防性維修，減少故障停車，提高設備長周期穩定運行，節約維修成本。

1 軸承故障特征頻率

軸承故障特征頻率是指軸承故障產生的振動頻率。常見典型的軸承故障特征頻率有4 種：外圈故障特征頻率；內圈故障特征頻率；滾動體故障特征頻率和保持架故障特征頻率（保持架與外環、保持架與內環）。軸承組件如圖1 所示，D 為節圓直徑，d 為滾珠直徑，β為接觸角，z 為滾珠數，R 為軸的轉速頻率。

圖1 軸承組件

軸承各組成部件故障頻率計算公式如下：

外環故障頻率：

內圈故障頻率：

滾珠故障頻率：

保持架與外環故障頻率：

保持架與內環故障頻率：

2 設備基本信息及實戰案例分析

2.1 設備規格參數

設備名稱：C31001 造粒尾氣風機。

結構型式：直聯、懸臂式葉輪。

主要參數：電機轉速1000 r/min，Q=99 990 m3/h，電機結構如2 圖所示。

軸承型號：22222CCK/W33+H322 SKF。

圖2 電機結構

2.2 案例分析

C31001 造粒尾氣風機屬于公司60 萬噸磷酸二胺裝置重點設備，該設備良好運行與否，直接影響裝置長周期穩定運行以及經濟效益，長期設備巡點檢與狀態監測顯得尤為重要。在2016年11 月6 日技術人員在巡檢數據采集過程中發現造粒尾氣風機C31001 振動偏高，在中控室查看風機工況變頻90%未全開，隨后利用某科技有限公司S932 雙通道動態信號分析儀采集波形及數據如圖3 所示，圖3 中明顯可以看出有多處峰值，波形及數據基頻為15 Hz 采集。

圖3 動態信號分析儀采集波形及數據

波形數據經幅值譜分析結果見表1；軸承個組件故障特征頻率見表2。

表1 波形數據經幅值譜分析結果

表2 滾動軸承故障特征頻率

經查SKF 軸承手冊各參數帶入上述軸承故障頻率計算公式，得出軸承各組成部件故障特征頻率為：保持架×0.421，滾珠×2.878，外環×7.578，內環×10.878。

從S932 雙通道動態信號分析儀采集數據圖3 顯示來看（圖3 中只顯示10 組數據），圖3 中有多個幅值譜峰值，各幅值譜峰值依次對應頻率，通過計算轉換第1、2、4、9 峰值均為內環故障頻率，第6 峰值為保持架故障頻率，第10 峰值為滾珠故障頻率，最大峰值振動超過國際標準ISO 10816 值7.2 mm/s，雖可繼續使用，但需做好監測及預防性計劃檢修。

從表1 波形數據經幅值譜分析結果及表2 滾動軸承故障特征頻率來自S932 雙通道動態信號分析儀配套軟件系統內大數據，軟件系統內大數據分析提示該軸承保持架、滾珠、外環及內環頻率與軸承故障頻率特征相匹配，初步判斷該軸承保持架、滾珠、外環及內環各部位均有點蝕、磨損及剝落等現象。

該風機運行1 周后計劃停車檢修對其軸承更換，對原故障軸承清洗，現場情況如圖4 所示，其中圖4a）內圈、圖4b）滾珠、圖4c）外圈及圖4d）保持架，軸承各部件表面明顯均有不同程度的點蝕、磨損及剝落等現象，與S932 雙通道動態信號分析儀系統內大數據分析一致，有效避免了設備故障停車及搶修情況。

圖4 原故障軸承

3 案例小結

（1）軸承是設備組成中的一個小部件，但軸承良好運行是否，直接影響設備是否正常運轉，所以軸承在整個設備運轉中起到重要作用。從現場實際案例中可以看出，軸承的保持架、滾珠、外環及內環都有著不同程度的點蝕、磨損及剝落等現象，但在現場巡點檢人員是無法用肉眼能觀察出來，所以狀態監測在設備日常良好運行中以及設備設施維護保養中尤為重要，提早發現問題，提出解決問題的方案，將設備隱患消除在萌芽狀態，提前有效的保護設備設施，對設備設施完好性有著重要作用。

（2）軸承故障特征頻率屬于理論計算，也是各狀態監測儀器及軟件分析系統中的重要理論數據支撐，在現場實際狀態監測及巡檢中所采集振動數據會與理論數據有一定偏差，但一般偏差不會太大，故在點檢過程中需對點檢部位做好相應定點標記，使用同一儀器進行數據采集與收集，如裝有在線監測則不需要，同時也對精密點檢人員有著要求較高，需要利用軟件內大數據分析優勢與自己實戰經驗相結合，以提高精密點檢人員對設備運轉軸承故障預判能力，做到預防性維修。

4 結束語

綜上所述，狀態監測分析與預防性維修在工廠裝置中起到承上啟下的作用，狀態監測分析與預防性維修有利于提高企業裝備管理水平，提高設備完好率及開車率，充分體現TPM 全員管理和專業管理相結合、維護保養和檢測維修相結合、技術性和經濟性相結合的管理理念，最終實現“安全風險最小化、設備保障最大化、維修成本最低化、創新增值常態化”的裝備管理目標。