基于ASNBD的鋼廠冶金天車主起升電機軸承在線診斷方法研究

摘要：鋼廠冶金天車主起升電機在高溫、高塵和重載條件下長時間運行，若發生軸承故障，將影響煉鋼效率，甚至造成重大安全事故。針對鋼廠復雜環境下冶金天車主起升電機軸承在線故障診斷率低的問題，引入網絡遠程開關結合溫度檢測反饋實現數據采集儀的遠程維護，利用千兆網交換機建立外環控制平臺與網絡遠程開關和數據采集儀的高速實時通訊通道，實現數據的在線采集；采用自適應最稀疏窄帶分解（ASNBD）方法將信號分解為內稟窄帶分量，并進行電機軸承故障特征提取，結合滾動軸承故障機理建立主起升電機軸承可靠的在線故障診斷方法。該方法在某廠420"t冶金天車上應用，成功預測了主起升電機軸承滾子故障，為冶金天車主起升電機的可靠穩定運行提供了堅實的技術支撐。

關鍵詞：冶金天車；軸承；ASNBD；故障診斷；數據采集

中圖分類號：TH218 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1006-0316.2024.12.001

文章編號：1006-0316 （2024） 12-0001-09

Online Diagnosis Method of Main Lifting Motor"Bearing"for"Metallurgical Overhead Crane in Steel Plant Based on ASNBD

YANG Laiming GUO Lihong GUO Yong PENG Yanfeng

（"1."Hunan Valin Xiangtan Iron and Steel Co.， Ltd.， Xiangtan"411100， China;2."College of Mechanical and Electrical Engineering，"Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411201， China ）

Abstract：The main lifting motor of metallurgical overhead cranes in steel plants needs to operate for a long time under high temperature， high dust and heavy load conditions. If a bearing failure occurs， it will affect the efficiency of steelmaking and may even cause a major accident. This study aims to improve"the reliability of online fault diagnosis for"the main lifting motor bearing using in"the metallurgical overhead crane under"the complex environment of the steel plant. It"introduced a reliable acquisition scheme applying"network relay combined with temperature feedback for the maintenance of the data acquisition instrument. Then it"established a reliable online diagnosis method for the main lifting motor bearing to carry out the fault feature extraction by using ASNBD to decompose the signal into the intrinsic narrow-band components. The method was applied on a 420-ton overhead crane in a plant， and successfully predicted the bearing roller failure of the main lifting motor. This method provides solid technical support for the reliable and stable operation of the main lifting motor of metallurgical overhead cranes.

Key words：metallurgical overhead crane；bearing；ASNBD；fault diagnosis；data collection

鋼廠冶金天車主要用于在高溫、高塵的惡劣環境下搬運鋼包、廢鋼等物料。天車主起升電機是起吊搬運物料的動力源，若其軸承發生故障，將造成電機輸出功率下降甚至電機抱死，進而如果故障處理不當，將會導致鋼包、廢鋼等搬運物料滑落，不僅嚴重影響鋼廠的煉鋼效率^[1-3]，還可能造成火險、人員傷亡等重大安全事故。在線預測主起升電機軸承故障、進行正常檢修時間維護，是鋼廠高效生產指標要求下天車主起升電機可靠穩定運行的保障^[4]。鋼廠復雜環境下冶金天車主起升電機軸承在線診斷對提升冶金天車主起升電機的可靠運行性具有重要意義。

可靠的數據采集是鋼廠復雜環境下冶金天車主起升電機軸承在線診斷的前提。但數據采集儀容易受鋼廠高溫復雜環境影響而無法獲取所需數據。例如采集儀所在位置超過70"℃，則采集儀內部保護電路會動作，避免采集設備損壞^[5-6]。而當面臨斷電及通訊故障等情況，數據采集同樣無法正常進行。為實現復雜環境下的數據采集，呂躍剛等^[7]提出一種基于云服務器的分布式設備振動數據采集系統，該系統考慮了多點分布式采集問題，但并未涉及對高溫下采集系統異常狀態的處理。姚旭亮等^[8]搭建了轉爐煉鋼數據挖掘平臺系統，其重要數據記錄為毫秒級。上述研究方案并未解決在線采集實時維護的問題，鋼廠高溫環境的可靠數據采集還有待進一步解決。

冶金天車的工作環境中，設備運行、落料、粉塵導致的磁座松動等因素會對所采集的主起升電機軸承振動信號產生一定干擾，因此需要建立可靠的振動數據分解方法以提高軸承故障診斷率。EMD（Empirical Mode Decomposition，經驗模態分解）方法在分析含噪聲干擾的軸承振動信號時存在端點效應和模態混淆等缺點，影響信號處理的準確性^[9]；CEEMD（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition，完整集合經驗模態分解）方法雖然可以保證軸承振動信號分解效果、減小白噪聲造成的重構誤差，但計算量太大^[10-11]；ASNBD（Adaptive Sparsest Narrow-Band Decomposition，自適應最稀疏窄帶分解）方法的優化目標是獲得非線性信號的最優解^[12-13]，它將信號分解轉成了非線性約束優化，既能保證含噪聲的軸承信號分解的準確性，也具有較快的運算處理速度，是天車主起升電機軸承振動信號分解的有效方法。

基于以上分析，本文針對鋼廠復雜環境下冶金天車主起升電機軸承在線診斷問題，引入網絡遠程開關結合溫度反饋對數據采集儀進行維護的采集方案，采用ASNBD將信號分解為內稟窄帶分量開展電機軸承故障特征提取，建立主起升電機軸承在線診斷方法，為冶金天車主起升電機的可靠運行提供堅實的技術支撐。

1"軸承振動數據監測方案

本軸承振動數據監測方案采用以太網建立網絡遠程開關、數據采集儀和遠程控制平臺的實時通訊局域網，利用光纖收發器遠程實時控制采集裝置，實現采集數據的可靠獲取和采集異常事故的實時維護。

1.1"軸承振動數據監測硬件方案

軸承振動數據監測硬件布置如圖1所示。采用以沁恒公司CH系列微控制器為核心的網絡遠程開關，控制24位高精度網絡數據采集卡的供電電源，利用網絡雙絞線作為其與外環交換式集線器的通信媒介，從而建立網絡遠程開關與數據采集單元控制板之間的遠程通訊。其原理是，利用微處理器的通用輸入輸出端口作為網絡遠程開關的輸出端口，遠程控制數據采集卡的電源，從而實現對采集卡的遠程重啟。

利用以太網通訊線路分別連接網絡遠程開關、數據采集卡和采集單元控制板，同時搭建外環和內環通訊線路。在進行外環通訊時，通過外環交換式集線器為三者之間建立獨立的通訊通道，利用外環單模光纖千兆收發器實現光電信號之間的相互轉換，從而建立設備之間的互聯和實時通訊。在進行內環通訊時，需要構建外環局域網與內環邊緣計算網關之間的子網通訊。邊緣計算網關由數據采集單元控制板和PC端兩部分組成。前者負責識別和判斷采集卡接收的現場數據，并對現場采集故障進行多重維護；PC端則通過數據采集單元控制板對采集卡采集的數據進行計算。

1.2"復雜環境軸承振動數據監測維護

在鋼廠復雜環境軸承在線監測中，當數據采集異常時，為保證其可靠性，應對采集裝置進行維護，維護策略如圖2所示。首先，內環路由器將現場的故障信息發送至控制板，并等待中斷請求；接著，控制板通過外環以太網通訊線路將故障中斷請求發送至網絡遠程開關的CH系列微處理器；隨后，網絡遠程開關返回相關信息，并由數據采集單元控制板判定是否需要對采集卡進行重啟操作。

若不進行重啟操作，則控制板再次通過上述通訊線路重新判斷識別網絡遠程開關和數據采集卡的當前狀態。當兩者之間存在對應的控制關系時，表明故障消失；當兩者之間不存在對應的控制關系時，表明無法利用網絡遠程開關的內部控制端口實現對數據采集卡的重啟操作，則需要將兩者的故障相關信息返回至控制板，等待后續PC端的分析結果。

若需要進行重啟操作，則控制板通過外環交換式集線器與網絡遠程開關進行通訊，由網絡遠程開關重啟數據采集卡，同時利用網絡遠程開關讀取采集卡的關機信號，并將信息返回至控制板。在采集卡已關機的情況下，經過一段延時后，將網絡遠程開關的狀態信息發送至控制板，控制板會再次對其故障狀態進行識別。

若故障清除，則網絡遠程開關接收來自控制板的重啟信號，隨后完成對數據采集卡的重啟操作。

若故障未清除，則該過程需要重復至少一次，同時由控制板保存網絡遠程開關的故障信息，以便系統后續操作。

2"基于ASNBD的軸承故障診斷方法

2.1 內稟窄帶分量

2.2"奇異局部線性算子

2.3""ASNBD法診斷步驟

ASNBD方法將主起升電機軸承的復雜振動信號分解為多個單分量的調幅－調頻信號之和，能有效地提取機械故障振動信號的特征，結合軸承故障機理可對軸承故障進行準確快速判別。

3 數據分析與診斷

3.1 電機軸承運行條件及參數

采用上述的軸承振動數據監測方案對鋼廠420"t天車主起升電機軸承振動數據進行監測。在主起升電機端蓋位置安裝東華的電容式振動傳感器，測徑向振動，如圖3所示。

主起升電機額定功率370"kW，額定轉速743"r/min，電機負載端軸承型號為6332，非負載端軸承型號為NU332。根據軸承故障機理，主起升電機兩端軸承的故障特征頻率如表1所示^[17]。冶金天車煉鋼轉爐兌鐵時，天車主起升電機局部溫度超過90"℃。未采用該軸承監測方案時，平均一周會出現1次局部溫度過熱導致采集系統失效的情況。采用該方案后，2個月內未出現數據采集鏈中斷現象，天車主起升電機振動數據監測的實時可靠性大大提高。

3.2 軸承故障分析算例

現場某時段主起升電機軸承的負載端與非負載端的振動傳感器采集信號如圖4所示。可以看出，當主起升電機在額定轉速743"r/min時，負載端和非負載端振動傳感器監測的加速度均在-2.2～2.7"m/s²內波動，且同一時刻負載端對應的振動加速度值略大。

負載端與非負載端的振動信號分解結果如圖5和圖6所示，其中，RES為振動信號分解完后剩余的殘余量。可以看出，INBC2分量的沖擊特征減弱，不適于用作包絡分析。INBC5、INBC6、INBC7三個分量信號十分微弱，INBC7趨近于直線分量。取INBC1分量作包絡分析。

非負載端和負載端分解信號分量INBC1的包絡圖如圖7所示。

4 結論

針對鋼廠冶金天車主起升電機軸承的在線診斷問題，提出一種復雜環境振動數據采集系統自動維護方法，和軸承振動數據在線監測方案。結合溫度反饋，通過網絡遠程開關和開關電源，遠程控制數據采集儀的電源，達到重啟維護目的，利用光纖收發機實現采集裝置的遠程實時控制，保證振動數據在線采集的可靠性。對所提出的ASNBD方法原理進行了詳細介紹，結合軸承故障機理實現了軸承故障的準確快速判別。利用ASNBD方法將軸承振動信號分解為內稟窄帶分量，并進行故障信號特征提取分析，建立了主起升電機軸承在線診斷方法。經過實測驗證，該方法在某廠420"t天車上成功應用。本研究為冶金天車主起升電機的可靠穩定運行提供了堅實的技術支撐。

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