轧钢机械振动故障的诊断分析

摘 要：轧钢机械随着运行时间的延长，出现机械振动故障是非常普遍的。本文阐述了轧钢机械在日常运转过程中出现振动故障时，采用在线检测和计算机诊断系统综合故障诊断的方法，准确及时的找到故障的根源。同时，明确了故障判断的标准;详细介绍机械振动故障的诊断流程;并论述了轧钢机械振动故障特征数据的采集及分析处理等相关问题。

关键词：轧钢机械;振动故障;诊断分析

轧钢机械随着在生产与运转时间的增加，难免会出现各种各样的故障，其中振动故障是最为常见的。出现了振动故障不仅威胁着轧钢机械的生产安全，而且还会使轧钢机械的使用寿命缩短，同时降低企业的生产效率。因此，为了预防设备因振动故障的发生，造成企业经济损失，在轧钢工作中不定期对机械进行维护与检测，及时发现故障问题并进行有效的处理显的非常重要。

一.轧钢机械振动故障判断标准与特征数据

（一）判断标准

企业的技术人员在对轧钢机械进行检查过程中会发现故障的种类很多，那么在对轧钢机械振动故障进行判断时，主要根据对比判断标准、定量判断标准与定性判断标准这三个故障判断标准。要想获得比较准确的故障判断结果，必须结合这三个判断标准对故障进行判断，而不能单一的根据所看到的现象随便下结论。然而，由于能够引起轧钢机械振动故障的原因是非常多的，要想顺利判断出振动故障是不可能的，通常条件下，造成轧钢机械振动故障的原因有：机械轴承形式影响、传感器位置的影响、实际转速的影响、工况影响等。诸多因素影响，造成了技术人员难以准确判断故障点。所以，要应用定量的判断手段对轧钢机械振动故障进行诊断，设置相应的判断参数。例如：可以把时间设置为判断基准，再进行比较和分析过程，对有关的测试点、手段、工况进行有规律的测量，那么就可以得到相关的判断数据，对这些数据与标准的数据进行比较，以此可以看出轧钢机械振动故障。

在判断轧钢机械振动故障时也可以借助于在线振动检测诊断系统，不过要认真按照系统中的流程进行操作，第一，检测工作启动，在启动前，必须按照系统的要求提前准备好。第二，明确检测目标，检测的目标明确以后，要对这个目标的一些数据进行了解。第三，对目标进行检查时要有确切的工作安排，确保检查工作可以顺利进行。第四，轧钢机械在运转的过程中就要进行检测诊断任务，根据检测结果得到我们所需要的数据。第五，在检测结束后已经获得了许多关于机械振动情况的数据信息，会形成一个报告，报告中应列出检测数据。第六，依据我们检测出来的数据与标准正常的数据进行比较，看看数据之间哪些是存在问题的，找出故障点，如果真发现了故障那么就应该及时采取有效的手段对故障进行处理，如果没有发现问题，那么就可以正常存档。第七，设置系统主动进行下一步检测诊断程序。

（二）特征数据

對轧钢机械进行故障检测时，发现机械中的滚轴或齿轮之间的接触部位在运转时间长了之后很容易引起振动故障，然而，由于轧钢机械传送的路径是非常复杂的，那么在传送信号的过程中，就会受到各种各样因素的干扰。举个例子来说：当轧钢机械在进行作业时，机械工作状态、机械轴承等不正常，特别是机械的转动速度，如果在运行的过程中发现了异常的情况，都会对传送信号产生影响。在上面的异常现象发现了之后，企业的负责监管机械设备的部门就应该安排相关技术人员对轧钢机械进行信号降噪的有效处理，不要随便安排一些非专业的工作人员进行操作，这样可以防止操作不当或经验上的不足引起新的问题，给系统添加更多的麻烦。

当对轧钢机械振动故障进行判断时，相关的技术人员一定要注重常规频谱的处理工作，而且，一旦轧钢机械发现存在有机械振动故障，那么就要对故障进行研究和检测，获得故障发生后的一些数据。这个时候，相关的技术人员要结合时域和频域这两个方面对检测出来的特征数据进行研究，详细的方法有下面两点：

1.从时域方面进行分析数据

如果从时域这块对机械振动故障检测出来的特征数据进行分析，那么相关的技术人员重心关注的就是要获得数据的平均值、最大值以及适用值，确保这样的工作可以顺利完成，不会造成不良影响。

2.从频域方面进行分析数据

如果从频域这块对机械振动故障检测出来的特征数据进行分析，那么必须重视两个环节。第一，在进行机械振动故障检测获得相应的特征数据时，必须注意到机械齿轮运转的转频和倍频，这样有利于加快特征数据的获得进度。第二，在对获得的有关频谱进行统计和分析时，不要忽略了主要频率和频差。

在进行上面这两个方面的工作安排时，相关的技术人员可以根据对应的数学计算公式，采用降噪方式获得特征数据，即故障信号，将这些数据和特征数据进行一一比较，从而可以找出故障是怎么样形成的。

二.轧钢机械振动故障特征数据采集与分析处理

（一）采集

根据机械振动故障的判断需求，在对机械故障进行数据采集的过程中要求获得庞大的数据量，这样可以有利于技术人员快速的、准确的判断出机械振动故障。但是，由于机械设备在正常工作时，转速是比较低的，而采用傅里叶变换的方式进行工作的过程中，随着时间的增长获取的数据越来越多，那么就需要较大的空间对采集的数据进行保存。因此，技术人员在采集数据的过程中一定要控制原始故障采样数据的长度，这个数据的长度最好的就是可以有效覆盖各个故障的发生。在采集数据时最重要的任务就是信号的传出，这个可以借助于计算机监测系统中的键相方式进行完成，键相方式又分为自动式和手动式。有一些设备可能具有转速与键相模式，那么对于这些设备技术人员就可以应用自动化的键相部件，而且数据采集周期设置为整数，防止发生重叠效应;而那些没有安装转速与键相模式的仪器，技术人员就可以使用手动键相，但是在操作之前要清楚这些设备实际运行过程中的转动速度，然后技术人员才能操作设置不同数据采集板块上的采集频率，也可以有效地与信号分析结合，将原始采集数据的长度确定下来了之后获取我们想要的故障频率，但是不同的技术人员可能设置不同的采样频率，这就导致了频率分析的上下限的不同。

（二）分析处理

在对轧钢机械振动故障进行了数据采集之后，那么就应该数据进行有效的分析与处理。可以发现操作人员在检测采集机械滚轴或是齿轮的振动数据时，通常情况下都会将加速传感器部件安装上去，但是，通过这样的方式进行采集数据的效率非常低，特别是在遇到轧钢机械转速非常低的情况时，安装在滚轴或是齿轮上面的加速传感器就不是非常的敏感，遇到这样的情况就会促使数据分析处理工作不能顺利进行。所以，技术人员对滚轴或是齿轮采集到的数据进行分析和处理时，应该注意以下几方面：第一，要执行动态监管工作，实时对轴承的磨损程度进行把握，可以使用涡流传感器，这样就可以一直监管到轴承空隙的变化情况，对其在运转的过程中如果发生了磨损的迹象，就可以及时反馈回来，而且还可以自动过滤处理故障问题。第二，要执行动态转速监管工作，以前在对轧钢机械振动故障进行检测时，应该选择哪个故障信号进行检测都是没有目标的，只是随机选择故障信号，这样做非常容易产生误差。所以，技术人员要求在检测轧钢机械振动故障时，安装具有同步探头部件的涡流传感器，可以有效的对轧钢机械振动故障进行全方位的、动态的检测。第三，对采集的数据进行全面分析和处理，找到故障发生的地方，做到及时发现故障问题并对问题进行有效的处理。

参考文献：

[1]李鑫.关于轧钢机械振动故障的诊断分析与处理[J].工程技术：全文版，2016（8）：00231-00231.

[2]姚志强.关于轧钢机械振动故障的诊断探究[J].科技经济导刊，2016（28）.69

[3]孙洪涛.轧钢机械振动故障的数据采集、频谱分析以及故障诊断[J].神州，2016（11）：54-54.

作者简介：

毕娜（1984年1月），女，大学学历，河北唐山人，唐山钢铁集团有限责任公司检修分公司工程师，研究方向：机械。