设备状态监测与故障诊断技术的应用

设备状态监测与故障诊断技术的应用摘要：高速线材厂轧机具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效故障，占了总设备故障时间的50%以上。传动设备的故障诊断，要通过在线监测，在获取机械大量信息的基础上，基于机器的故障机理，从中提取故障特征，进行周密的分析，然后进行诊断。通过设备状态监测与故障诊断技术的推广应用，达到预防为主的目的，有效的避免过维修和欠维修，既减少了设备故障又降低了维修费用，大大提高了作业率，为生产的顺利进行提供了可靠的保障。关键词：高速线材厂；设备状态监测；故障诊断技术；齿轮故障；轴承故障1前言设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。通俗地讲，它是一种给设备“看病”的技术。本文联系高线厂预精轧机在实际工况条件下的状态监测，以及根据采集到的振动故障信号，对高线厂预精轧机进行故障诊断，并简单介绍一下设备状态监测与故障诊断技术在高速线材轧机上的应用。2设备简介韶钢高速线材厂设计年生产50万t，轧制规格φ5.0～φ20mm，成品设计速度140m/s，保证速度115m/s。关键设备从意大利DANIELI进口，控制系统由TMEIC设计。全线由30架轧机组成，粗、中、预精轧采用平立交替布置，BGV、TMB采用DANIELI45度角顶交布置。是目前世界最先进的高速线材生产线之一。预精轧机组由4架φ285轧机组成，平立交替布置。机架间设有立活套。4架φ285轧机为悬臂辊环式结构，具有如下特点：（1）轧机为轧辊箱插入式机构。机架由轧辊箱和齿轮箱（锥箱）组成；（2）轧辊箱箱体带有法兰面板，用来与齿轮箱连接。箱体内装有偏心套机构用来调整辊缝。偏心套内装有油膜轴承与轧辊轴，在悬臂的轧辊轴端用锥套固定辊环。水平机架与立式机架共用一种轧辊箱；（3）水平机架的齿轮箱内由输入轴和同步齿轮轴组成；（4）立式机架的齿轮箱内的传动系统比水平机架多了一对螺旋伞齿轮，用来改变传、动方向和调整速比，其余部分与水平机架相同；（5）辊缝的调节是旋转一根带左、右丝扣和螺母的丝杆，使两组偏心套相对旋转，两轧辊轴的间距随偏心套的旋转相对轧线对称移动而改变辊缝，并保持原有轧线及导卫的位置不变；（6）辊环通过锥套连接在悬臂的轧辊轴上，用专用的换辊工具更换辊环；（7）全部齿轮均为硬齿面磨削齿轮，齿面修形，辊箱齿轮精度5级，螺伞齿轮为格里森齿型，精度5级。齿轮、齿轮轴、螺伞齿轮均为渗碳钢(20CrNi2Mo)。（8）轧机滚动轴承及油膜轴承全部采用进口轴承（摩根专用轴承）。预精轧机立式机架锥箱结构如图1所示,轴Ⅰ、轴Ⅱ是通过1、2两螺旋伞齿轮传动，轴Ⅱ、轴Ⅲ是通过3、4两斜齿轮传动。三条轴分别由不同型号的滚动轴承支撑（如图1中①～⑥）。锥箱内各齿轮轴承参数见表1、表2。表1预精轧机16#锥箱齿轮齿数齿轮序号1234齿数355333333状态监测如图2、3所示，2006年5月30日和6月13日测得的频谱分析图是16＃立式轧机分别在转速为610rpm和666rpm的转速下测得的，两图有明显的差异。虽然两副频谱中显示的振动幅值都表2预精轧机16#锥箱轴承参数轴承序号滚动体数Z节径D（″）滚动体直径d（″）接触角α1186.49610.866102206.56790.8125293186.49610.8823804123.74020.826805113.44490.8437406102.26380.530图1预精轧立式机架锥箱结构没有进入ISO3495旋转机械的振动烈度标准危险区域，但两次测得的结果一次基波振动副值逐渐增加,且两图中二、三、四、五次谐波都有明显的突起。证明锥箱内运转情况逐渐劣化，存在设备隐患。由于传感器安装位置上的差异，机械振动烈度未超出ISO3495标准并不能说明设备是正常的。因此状态监测需要每天进行记录，并要求将监测到的结果与历史记录比对，从中找出变化趋势，才能判断出真实的设备状态。05001000150020004321⑥⑤④③②①ⅢⅡⅠ啮合频率基频下边频上边频2倍频3倍频4倍频5倍频43210mm/secPeakMagLinHzLin图2劣化前期频谱分析0500100015002000HzLin图3劣化中频谱分析4故障诊断高速线材轧机具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效故障，占了总设备故障时间的50%以上。传动设备的故障诊断，要通过在线监测，在获取机械大量信息的基础上，基于机器的故障机理，从中提取故障特征，进行周密的分析，才能进行诊断。4.1齿轮故障诊断由啮合刚度的周期变化形成的振动信号X（t）无论齿轮处于正常或异常状态下，这一振动成分总是存在的。只是两种状态下振动的水平是有差异的。当齿轮的制造与安装误差、剥落、裂纹等故障产生时，齿轮的啮合刚度降低，从而产生更为强烈的振动。这样，测得的振动信号X（t）畸变加剧，在频谱图上，啮合频率处的谱值会增加得更大。同时，这些故障会直接成为振动的激励源，使齿轮振动信号中含有轴的回转频率及其倍频，而故障齿轮的振动信号往往表现为回转频率对啮合频率及其倍频的调制，调制频率即为齿轮轴的回转频率fr＝n/60。在频谱图上形成以啮合频率为中心、两个等间隔分布的边频带。由于调频和调幅的共同作用，最后形成的频谱表现为以啮合频率及其各次谐波为中心的一系列边频带群，边频带反映故障源信息，边频带的间隔反映了故障源的频率，幅值的变化表示了故障的程度。由此可见，在已知齿轮齿数及转速的情况下测取齿轮的振动信号，并做频谱分析，判断啮合频率及高次谐波频率处的谱幅是否异常，边频谱幅是否异常，即可诊断齿轮有无故障。4.1.1齿轮常见故障齿轮本身的故障有以下几种：一是造误差：偏心，周节误差和齿形误差；二是装配不良：不同轴，不对中，齿轮副的轴线不平行；三是齿轮的损伤：断裂、磨料磨损、胶合撕伤、疲劳剥落等。4.1.2齿轮的啮合频率和固有频率啮合频率：fz＝n1/60×Z1＝n2/60×Z2（1）式中，n1、n2为传动齿轮、被动齿轮的转速（rpm）；Z1、Z2为传动齿轮、被动齿轮的齿数。啮合频率基频2倍频3倍频4倍频5倍频下边频上边频43210mm/secRMSMagLin固有频率：f＝mk21（2）式中，m为齿轮副的等效质量；K为齿轮副的等效弹簧常数（等效刚度）。齿轮在啮合过程中产生的振动，为齿轮承受冲击载荷时发生的自由振动，无论在正常和异常状态下都有固有频率产生。4.1.3频谱分析根据锥箱齿轮的齿数，按（1）式可计算出16#轧机锥箱内各级齿轮的啮合频率（见表3）。表3预精轧机16#锥箱内各级齿轮啮合频率对应图2、图3中振动幅值明显突出位置的基波频率355Hz、387.5Hz与表3中计算后得到的啮合频率进行比较可以发现，理论计算所得的Ⅰ－Ⅱ轴啮合频率与实际测得的基波振动信号频率几乎完全可以对应上，并且已经出现了故障特征频率的2、3、4、5倍频。这说明16＃轧机振动的原因可能来自于Ⅰ－Ⅱ轴伞齿轮的啮合不良，或是齿轮存在某种情况的失效。4.2滚动轴承故障诊断4.2.1滚动轴承失效形式滚动轴承是是机械设备中最容易损坏的元件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30%是因滚动轴承引起的。根据工况条件和工作环境不同，滚动轴承的损坏情况及其原因是十分复杂的，一个出现故障的轴承可能同时存在多种损坏现象，而其中每一种现象都可能是由多种不同的原因引起的；同一个原因也可能引起多种不同的损坏现象。滚动轴承最常见的故障是疲劳点蚀及保持架失去平衡。4.2.2滚动轴承特征频率的计算(外圈固定，内圈转动)内圈旋转频率：fr=N/60（3）内圈滚道上一个剥落点的故障频率：fi＝1/2×Z（1＋d/D×cosα）fr（4）外圈滚道上一个剥落点的故障频率：fo＝1/2×Z（1－d/D×cosα）fr（5）滚动体上一个剥落点的故障频率：fb＝D/2d×[1－（d/D）2cos2α]fr（6）保持架不平衡的故障频率：fc＝1/2×(1－d/D×cosα)fr（7）内圈滚道不圆的故障频率：fr，2fr，3fr，…,nfr。（8）式中，D为轴承节径；d为滚动体直径；α为接触角；Z为滚动体个数；N为内圈转速（外圈固定）。输入轴转速n（rpm）Ⅰ－Ⅱ轴啮合频率（Hz）Ⅱ－Ⅲ啮合频率（Hz）610355.63221.43666388.27241.7612Km对应图2、图3中振动幅值明显突出位置的基波频率355Hz、387.5Hz与表4中计算后得到的表4经计算得各轴承在两不同转速下的故障特征频率轴承故障频率进行比较可以发现，理论计算所得各轴承故障频率与实际测得的基波振动信号频率相差较远。这说明从理论上讲16＃轧机振动的原因不可能来自于轴承。5现场实际检查结果停机检修发现实际情况与诊断结果基本一致。Ⅰ－Ⅱ轴伞齿轮的啮合不良，接触面不足50%。传动齿有一处点蚀现象，其它齿轮正常。更换齿轮后，开机运行，再次测量锥箱振动，已恢复正常状态。6结束语通过设备状态监测与故障诊断技术在高线线材轧机上的应用，帮助点检维护人员确定传动系统中零部件确切的失效位置及其故障发展趋势，预计被监测部件的预期寿命。点检维护人员针对具体情况作出决策，安排巡回监测、监护运行或立即停机检修，在确保安全的前提下，避免不必要的停机，延长设备的运行周期。这种防患于未然的处理方法使得设备故障在未发生前得到恰当处理，变事后维修为预防维修，大大节省了维修时间和维修成本，为生产作业的顺利进行夯实了基础。参考文献[1]董宏,王碧琴,轧机齿轮箱异常振动分析及故障诊断[J].59～61.自控与监测,2005（4）[2]盛兆顺,尹琦岭.设备状态监测与故障诊断技术应用[M].北京:化学工业出版社,2003输入轴转速n（rpm）轴承序号fifofbFc6101103.5879.2174.814.42112.5390.5681.124.52368.2252.8252.012.95449.2631.4228.932.65543.9230.0526.542.75639.9627.1429.252.716661113.0986.4881.684.812122.8698.8788.574.94374.4857.6756.783.22453.7834.3031.582.89547.9532.8028.972.99643.6429.6231.942.96新疆农业大学机械交通学院状态监测与故障诊断课程论文题目：设备状态监测与故障诊断技术的应用姓名：邹明龙班级：机制084班学号:083731451指导老师：亢银霞2011年12月27日