高速线材核心设备在线监测诊断技术的应用

高速线材核心设备在线监测诊断技术的应用摘要:为提高高速线材设备的预知维修能力,达到降低成本、减少事故时间的目的,对高速线材核心设备安装在线监测诊断系统。通过系统的运行,实现预知维修,对设备的安全可靠运行起到了积极的保障作用,同时保证了连续性生产。关键词:高速线材;核心设备;在线监测诊断;预知维修0引言采集和分析的精轧机组在线状态监测和故障诊断系统,对核随着现代工业和科学技术的迅速发展,生产设备日趋复杂化,连续性生产已成为主流,一旦某一设备发生故障,极可心设备进行24h在线监测,并实现了利用企业内部的Inter2net进行多点监控和故障会诊。能造成全线停车。因此,随着计算机技术、人工智能技术、特1系统简介别是专家系统的发展,故障诊断技术也日趋智能化、网络化,故障诊断的目的正朝着预知维修,最终实现零故障运行的方该系统实现了对精轧机、增速机、夹送辊、吐丝机的振动情况和电机转速进行24h在线跟踪监测、对产生的数据进向发展[1]。行有效的管理、对故障进行初级报警、通过人工参与对故障高速线材生产线设备众多,分布广泛,种类复杂,凭借单一的诊断设备难以全面诊断。精轧机、增速机、夹送辊、吐丝机为高速线材设备中的核心设备,其运转速度高、装配精密,须对其运行状态进行严密监控。这些设备的构成主要以齿轮和轴承为主,齿轮和轴承在工作过程中产生振动,一旦发生故障,其振动信号的能量分布将发生变化,可见,振动信号是机电设备故障特征的载体[2]。以此为基础,我们采用北京工业大学开发的LeadMeasure2GX2产品,建立基于振动信号信号进行精密诊断[3]。振动信号的测取通过加速度传感器来完成,转速取自精轧机、夹送辊和吐丝机的工业控制系统,系统信号线采用高质量屏蔽导线,其敷设法按5自动化系统防干扰接地6所述方法进行,以排除干扰,同时使用高强内衬金属软管,以适应现场工况[4]。该系统对断轴、断齿、齿轮松动、齿面剥落、螺栓松动和断裂,轴承内圈和外圈松动,轴承滚动体剥落,保持架及内外圈的剥落和断裂,联轴节等故障进行诊断预报。系统的异常。报警功能用屏幕上异常点变色闪烁和警铃报警方式进行。从提高设备预知维修能力出发,通过以振动信号为主的综合监测,采用模糊诊断、解调技术和小波分析等综合方法,提供诸如时域波形分析、频谱分析、倒谱分析、历史数据与当前数据的比较分析、趋势分析等多种设备故障诊断的相关工具对机电设备常见故障进行监测诊断,该系统自投入使用以来,发现了多起故障隐患,避免了重大设备事故的发生,提高了对设备的预知维修能力。进行分析的基础上,结合设备各零件独有的特征频率对故障的部位进行诊断,从而为检修的实施提供准确的资料。图3、图4为2005年12月16日增速机轴承故障时域和频域波形分析图。2在线监测诊断实例系统自投入使用以来,其状态监测功能作用显著,对多起重大故障实现了提前报警,如发现2005年12月16日增速机南输出轴轴承162250D外圈滑道剥落故障、2005年12月21日16#Ñ轴轴承162250G内圈断裂故障、2006年1月11日17#离合器松动故障、2006年2月4日吐丝机大轴承568906珠粒剥落和角轴承7220B内外圈及珠粒严重剥落故障以及2006年10月9日增速机南输出轴角轴承B7028保持架碎裂故障等,并通过报警画面和警铃给予了警示。2.1-15增速机在线监测实例图1、图2为2005年12月16日增速机南输出轴轴承故障报警画面及实物故障照片。2005年10月7日增速机振动峰值出现增大趋势,到10月8日出现红色报警信号,此后振图3增速机故障时域波形图动峰值逐渐攀升,最高峰值达到170mm/s左右,图1为当时系统报警画面。10月9日利用换辊时间打开箱体视孔盖检查发现南输出轴角轴承B7028保持架碎裂,如图2所示。图4增速机故障频域幅值谱图图3中时域信号存在明显的下延结构,说明有冲击类振动产生,图4中频域信号含有的410Hz故障成份及其高阶倍频成份与轴承162250D的外圈通过频率f0非常接近,从而可断定轴承162250D外圈存在故障,拆卸后的事实证明确实如此。因此,该故障诊断功能为维修时直抵故障点指明了方向。2.2吐丝机在线监测诊断实例2006年2月在线监测系统成功的预测了一起吐丝机轴承隐患,避免了一次设备重大事故的发生。2006年1月25日吐丝机振动峰值出现增大趋势,到2月1日出现红色报警图1增速机轴承故障报警画面图2增速机轴承故障照片系统在利用时域波形分析、频谱分析、倒谱分析、历史数据与当前数据的比较分析、趋势分析等分析手段对振动信号信号,此后振动峰值逐渐攀升,最高峰值达到800mm/s左右,图5为当时系统报警画面。2月2日利用换辊时间打开箱体视孔盖检查发现空心轴大轴承568906一个珠粒表面剥落,如图6所示,为减缓故障损坏速率,对吐丝机采取降速措施处理。图7,图8为2006年2月4日监测异常时的故障时域波形图和故障倒频谱图,当时电机转速为990rpm。其中,时域波形存在较大幅值的振动,且波形有明显的下延结构,表明受冲击载荷作用,在倒频谱波形中同样表明有冲击振动存在。图9与图10为吐丝机检修前后的三维瀑布图对比,图中表明维修前故障振动幅值呈上升趋势且振动较大,维修后振动平稳,存在一些较小的冲击振动。第6期朱昌健,赵凯星,王双启:高速线材核心设备在线监测诊断技术的应用图5吐丝机轴承故障报警画面图9吐丝机维修前故障瀑布图#35#图6吐丝机轴承故障照片图10吐丝机修复后振动瀑布图析手段有待提高。(3)针对高速线材设备故障特点,应有针对性地加入其他监测诊断手段如串量测量、探伤诊断、温度监测、油液监测,使系统更加完善和丰富。随着科技水平的提高,特别是计算机和网络技术的飞速发展,利用Internet网络建立生产设备远程监测诊断中心已成为必然趋势,通过诊断中心提供更为先进全面的分析诊断方法、故障知识和故障处理方法,实现疑难故障和新出现故图7故障时域波形图障的网上会诊,对避免不必要的浪费,提高工作效率,具有特别重要的意义,这必将在未来的故障诊断领域占据重要的地位[5]。参献:[1][2][3]易良简易振诊断现场实用技术[M].北京:机械工社2003:1002101.谢江华,黄汉东,高立新.高速无扭精轧机组设备故障诊断[J].北京科技大学学报,2001,23(6):5472548.新雷.高速线材轧机网络监测诊断系统[J].中图8故障倒频谱图国备工程,2002,11(2):42243.3结束语(1)在线监测诊断系统已成为提高高速线材核心设备预[4]常畅振动信号处理方法和企业设备振动监测、故障诊断的对策[J].信号处理,1998,12(14):84290.知维修能力的有效手段,并通过实践对其有效性进行了验证。[5]王双基于RCM王双启理论精轧机组故障诊断的研(2)在线监测诊断系统采用时域分析、频谱分析等分析手段可对故障进行初步诊断,但是对振动不强烈的故障其分究[D].沈阳:东北大学,2005.