轧钢故障诊断中数据监测技术的应用范文

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摘要:随着我国科技的快速发展，轧钢设备的故障诊断与维修也进入了数据时代，通过采用红外测温技术及振动检测技术对轧钢设备进行实时数据监测，可以及早发现设备异常，从而避免重大损失。振动检测方法基于振动的广泛性及参数的多维性，其利用数据模型对监测曲线作对比分析，可直观地发现故障所在，从而使设备的维护更加便捷。

关键词:数据监测;轧钢设备;故障;诊断

引言

轧钢机械设备作为轧钢厂的主要设备，是一种旋转式的大型设备。在长期的实践中发现，轧钢机械设备一旦出现异常的振动及噪声，往往会引起故障的出现。所以要想对轧钢设备的故障进行提前预警，就需要对轧钢设备的重要位置进行异常检测，以此避免出现重大损失。用数据检测设备对轧钢设备进行监测，可以发现机械振动、噪声的常规规律，进而找出对应的设备故障。通过检测的数据参数，可以在设备运行中进行实时监测，便于在早期发现设备异常与后期对故障进行排除，保证轧钢设备的稳定运行。

1轧钢设备构成

由于功能和结构限制，轧钢机械设备一般由辅助设备与主要设备组成。轧钢机就是主要设备，它要保证钢材在轧辊之间产生固定的形变。除了轧钢机之外其他设备都可归为辅助设备，辅助设备可以调节轧钢机的性能，使轧制的钢材性能更加稳定，生产效率更高。轧钢机包含了减速机、转轴组件、齿轮组与工作机座等部分，其中转轴是轧钢机的核心部件，主要由旋转轴、齿轮传动元件、联轴器与滚动轴承等构成。轧钢机目前在半连轧与连轧生产线使用较为普遍，它们的加工精度较高，操作或维修时对工人的要求也较高。为了方便对轧钢机进行检修与维护，对设备的关键位置进行动态监测显得尤为重要，检修人员通过相关数据变化，可以及时发现设备故障，有针对性地对设备进行维修。

2引起轧钢机械设备故障的原因结合生产实际情况，国内轧钢机械设备的故障

多是由于车间的设备管理不当引起的，也就是说管理上的缺陷引发了设备故障。国内大部分轧钢企业多是一味地追求产量，在生产效率提高的同时，设备的保养与维护往往没有及时跟上。长此以往，轧钢机械设备的性能会下降，设备稳定性也会大大降低。这样就造成了机器设备故障的出现，使轧钢效率大大降低，给钢材加工企业造成巨大的经济损失。目前，河冶科技使用的开坯机为三辊横列式轧机，拆装方便，上下压下调整。图1为其示意图。

3轧钢机械设备故障的检测手段

由于设备管理方面存在漏洞，轧钢设备难免会出现各种故障，加之设备保养与维护欠缺，给设备故障的检测与诊断带来了很大困难。结合生产实际情况，目前国内常采用红外测温技术或振动检测技术对轧钢机械设备进行故障检测。本文重点针对振动检测技术的数据检测方式进行了研究。

3．1红外测温检测技术红外测温检测技术充分利用红外线对温度的识别功能，在设备的运行中可以实现对设备全方位的温度检测，通过各个位置的温度变化状况，对机械设备进行分析、判断，并以此判定轧钢机械设备的运行情况或故障所在。此检测技术的主要原理是，当机械部分磨损过大、元件损坏时会引起设备局部温度的升高，这些部位的温度变化极易被红外测温元件捕捉到，进而实现对温度参数和设备运行状况的分析。但是该红外测温技术要求传感器具备优良的温度检测性能，以实现对远距离设备的检测，通过连接计算机还可以实现对机械设备的实时监控。目前，我公司使用人工红外测温检测，以及电机内部转动温度监控系统在PLC内形成双向控制，PLC温度报警后，检修人员使用红外测温仪对异常部位进行校准，判定外部异常受损部位的故障点。

3．2振动检测技术该技术主要的检测数据是机械设备的振动参数与振动规律，通过对相关参数的分析研究及时发现设备的运行状况与故障的发生位置。该方法由于准确性较高，使用较为普遍，检测时基于振动的广泛性与参数的多维性，可以大幅降低检测成本，而且检测过程不会对资源造成浪费，可以实现在线的实时监测。机械设备的运行必定伴随着振动，因此在轧钢机械设备运行过程中，利用振动检测技术可以对其速度、位移或加速度进行监测，进而通过其振动曲线特征分析设备是否存在异常。图2为常见的振动概率密度分布图。概率密度分布图中的峰值部分很可能就存在设备异常或设备故障。在实际的测量中往往选择一个关键点，通过对关键点的振动进行分析，缩小检测范围，降低检测成本。关键点常选择那些靠近核心位置或容易出现质量问题的位置，这样就可以大大提高检测的效率。振动检测技术可以将机械设备的运行状态放大，经过检测部分的滤波处理，再进行模拟信号到数字量的转化，然后在数据控制中心对数据进行多角度、多维度的处理分析，准确发现设备问题所在。常见的分析模型有时域、频域与幅值等，利用这些科学的对比模型，可以创建出一个个振动曲线，通过对图谱与曲线的分析就可以发现设备的运行状态，进而采取相应的措施进行补救。振动检测技术直观形象、操作方便、准确性高。

4振动数据监测技术应用

工作状态下，轧钢机械设备往往是非连续的对钢材进行轧制，而且设备转速不固定，设备运行功率更是处于负载到空载的波动循环过程中，所以轧钢设备的各个环节都很容易出现故障，对机械设备进行准确的找点监测可以提高振动数据监测的效率。数据监测的关键就是选择合理的检测设备、监测点与监测时间。要保证监测数据的可靠性与准确性，则要求数据的检测满足:机械设备处于相同的运行状态，检测仪器、检测参数、检测方法与选取的测量点都要固定。其中，测量点的选取位置与固定测量是数据检测的核心环节。

4．1数据监测的方法巡检仪与智能轴承检测仪是常见的检测设备，可以实现对复杂环境，比如轧钢设备的重点位置的检测。测量点的选择是首要考虑因素，确定监测点之后要对其进行处理，以提高数据测量的准确性;将定期采集的数据进行处理，绘制振动曲线，通过曲线实时观察设备的振动情况。当振动曲线出现异常，幅值会一直升高或突变，该监测点就需要引起注意，设备运行可能出现故障或存在故障隐患。

4．2监测点的选取及故障分析轧钢设备的监测点应选取轴承承载位置，而且监测点与轴承之间的信号路径应尽量缩小，才能保证数据的准确性，数据采集也只能体现出一个工作界面的参数。轧钢设备机械传动部分见图3。图3机械传动部分Fig．3Mechanicaltransmissionpart轧钢机械设备由于振动性质与转子类型的差异，出现故障时往往是由于转子定位出现偏移、转子运行不平稳、基座装配不牢固、转子与定子之间摩擦变大或齿轮结构出现异常等情况。因此，在实际的数据监测过程中，要全面掌握轧钢设备的运行情况，只需检测其振动强度(振动速度均方根，单位为mm/s)。通过对比振动值与监测数据的差异，就可以确定故障的位置与故障发生的原因。此外，轧钢机械设备的转速，型号与基座强度都会影响振动的强度，此时设备的定位差异与固定位置的松动都会引起振动强度过大。监测点选取的准确性越高，数据检测的准确度就越大。一般来说，要找出轧钢机械设备的故障所在，往往要综合考虑水平、纵向与轴向三个位置的检测数据。水平方向的检测数据可以对设备运行中的平稳性进行评估;纵向的检测数据可以对轧钢设备的结构强度现状进行分析;轴向检测数据可以很好地反映出轴的弯曲性、耦合性与中心定位的准确性。随着信息技术与传感技术的不断发展，数据检测的自动化与智能化也很快即将实现。

5结语

轧钢机械设备的故障检测、诊断与维修是设备稳定运行的前提，通过不断地使用新的检测技术与仪器，可以提高轧钢设备故障监测的准确性，保证钢材加工企业的稳定生产。

参考文献

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作者：王春燕 张旺 高二庆 单位：河冶科技股份有限公司