摘要：现代机械设备发展的趋势是向大型化、高速化、连续化和自动化方面发展。由于对设备的功能和技术性能的要求越来越高, 设备管理与维修人员的素质要求也必须加强。因为一旦发生故障将造成十分严重的直接或间接的损失, 影响极大, 这种客观趋势促使了设备故障诊断技术的诞生和兴起。本文分析了故障诊断技术在轧机维护中的应用。
关键词：故障诊断技术；轧机维护；应用；
20世纪70年代中期, 美国率先将故障诊断技术引进钢铁行业, 1977年日本对初轧机牌坊、万向接轴等重要部件的故障进行检测诊断。20世纪80年代后, 故障诊断技术在我国也迅速发展, 在振动信号检测处理、故障识别和预报方面, 从理论到测试手段均在不断完善, 频谱分析法因实时分析仪的完善和发展而成为轧机振动分析的一个十分有力的工具。
一、故障诊断技术
1.测试分段检查法。首先根据维修人员的经验根据各部分出现问题的可能性，有序的对机械设备的故障进行检测。按照动力源到执行机构，从前到后在到中间的检查顺序进行检查。
2.直接观察法。操作人员通过耳朵听、眼睛看，凭借工作经验和以往数据来判定机械设备的故障。 随着机械设备复杂程度的不断提高, 这种方法已经无法满足故障诊断技术发展的需要。
3.振动噪声测定法。通常情况下，机械设备发生故障时，设备主体或功能部件会产生相应的异常振动或噪声。因此采取振动监测和噪声频谱分析法，可有效监测机械设备的具体运行状态。其中，振动监测是利用设备表面的振动信号来诊断内部功能部件（如电机、轴承等）的运行状态，利用传感器实现振动信号的检测、转换功能，通过频谱分析实现故障类型和状态的判定。而噪声频谱分析主要是借助声波监测仪等监测仪器，实现对机械设备内部某功能部件噪声信号的谐波幅值、频率等的变化规律分析，进而识别和判定该功能部件的故障情况。
4.无损检测法。无损检测是以目前的许多新兴技术为基础的一种综合诊断技术，主要采取一定手段来探测机械设备内部部件物理性质的变化，包括射线探伤、磁力探伤、超声探伤等。无损检测技术具有广泛的发展空间和发展前景是未来机械设备检测技术的发展方向。
5.油样分析法。主要是利用光谱分析技术实现对液压油或润滑油的基质、金属微粒、外来砂粒、浓度以及化学成分的分析对比，实现液压系统和润滑系统状态监测的目的。
6.温度检测诊断法。以机械设备中相关功能部件的温度变化情况为监测重点，通过设置各类温度传感器，实现对轴承、电机和齿轮箱等装置表面和内部温度的状态监测，为分析确定故障部位提供参考。
二、实例分析
1780精轧F1主电机轴瓦温升过高，检查油样中含巴氏合金金属颗粒，诊断为轴瓦磨损，拆出轴瓦发现轴瓦有挤压痕迹，判断减速机高速齿联轴器有轴向窜动，导致对轴瓦挤压温升过高，拆除联轴器发现减速机高速齿接手定位螺栓松动。将其他六台轧机该定位螺栓紧固后避免该情况再次发生。
1.原因分析。轴瓦运行时热量主要由系统运行时润滑油受挤压剪切和轴与轴瓦接触摩擦产生，其中，轴与轴瓦直接接触摩擦产生的热量为最主要的部分。正常情况下，轴与轴瓦由一层较为理想的动压润滑油膜分开，处于流体润滑摩擦状态，产生的摩擦热量较少; 系统产生的热量可通过润滑系统管路和油、水换热器以及轴瓦外壳向外部扩散，保持热平衡，使系统在限定温度下正常运行。而当轴与轴瓦间动压油膜形成不理想或轴与轴瓦处于边界润滑状态时，局部就会产生直接接触，从而产生较多的摩擦热。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆当系统产生的热量大于系统向外散发的热量时就会在系统内积蓄热量，随着运转时间的延长，热量不断增加，轴瓦温度就会续升高，最终导致轴瓦因温度过高而烧损。
2.测点布置和数据采集。一是测点布置。由于精轧机组速度高, 保护措施严密, 通过在精轧机保护罩上每个机组位置开一个Φ60的孔, 选用磁电式速度传感器伸入轧机减速机部位。二是数据采集采用振通903采集器, 分别选择位移在0～200Hz之间、速度为0～200Hz、加速度为0～200Hz, 以及包络加速度作为波形参数, 收集每个机架的振动通频值和波形图, 然后通过电脑进行频谱分析, 得到数据。
3.排除方法
（1）机械方面。精轧机的齿轮轴是安装轧制辊环(轧辊)的输出轴。由于无法看到安装在轧辊箱内的轴瓦和轴承的好坏, 所以只有通过检测轴向、径向间隙, 来判断轴瓦和轴承是否已坏, 或者可能要发生破裂事故的迹象。由此制定了定期轴向、径向间隙检测制度,对设备进行预防预知性监测。检修中的安装精度也至关重要。必须严格按照图纸提供的安装精度数据, 一步一步地完成, 不能出现差错。轴向定位的措施一定要可靠。另外, 检修时, 要注意动作的轻重, 否则会对设备造成影响。
（2）操作运行方面。先进的设备管理理念要求在精轧机的运行方面也应采用先进的管理方式, 提出操检合一。简单地说, 就是操作工参加设备点检。因为, 每个操作工都是设备的直接使用人, 他们对设备在运行中存在的微小变化和异常现象等, 能够最直接、最快速地反映出来。所以, 操检合一是很重要的。一是操作工在控制操作的过程中, 同时监测轴瓦温度的显示, 一旦有异常问题, 立即向维修人员汇报。二是操作工发现有非规律性的异常温升报警, 可以立即停车, 请维修人员检查、确认设备是否存在问题。这样可以避免更大的设备损害。三是运行中, 操作工可以根据日常积累的经验,判断设备存在的一些问题, 再归纳在一起, 向设备维修人员反映, 安排检修。
三、 故障诊断技术的发展趋势
1.多传感器信息融合的诊断方法
多传感器信息融合就是利用计算机对来自多传感器的信息按一定的准则加以自动分析和综合处理，从而实现故障诊断的方法。在设备运行过程中，有很多的状态信息是可以利用的，如图像、温度、压力、电流、电压和转速等，如何融合这些大量的信息，消除多传感器信息间存在的冗余和矛盾，降低其不确定性，完成所需要的决策和判定，是今后故障诊断技术研究的重点方向。
2.经验知识与原理知识紧密结合的诊断方法
为了使故障诊断系统具有与人类专家相近的能力，需要做到两方面：一是重视领域专家的经验知识，二是重视诊断对象的结构、功能等原理知识。特别是在复杂设备故障诊断系统中，只有将经验知识和原理知识紧密结合，才能更好地解决诊断问题。而通过经验知识和原理知识的相互作用，将使得故障诊断系统更加完善，功能更强。
3.多种智能技术融合的故障诊断方法
智能技术的故障诊断方法虽然各有千秋，但以单一方法已难以满足日益复杂的系统的故障诊断要求，因而利用各种诊断方法的优点，把多种诊断方法相结合，优势互补， 使其能更好地满足现场实际需求，是今后故障诊断需要继续的研究方向。例如，把神经网络与模糊逻辑相融合、神经网络和小波分析相结合的故障诊断系统等已在故障诊断方面取得了一定的成效，显示出其优越性。
4.远程故障诊断技术研究
远程故障诊断技术是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，通过对设备状态的远程监测和网络化跟踪，实现对设备故障的早期诊断和及时维修。这种远程协作诊断的特点是测试数据、分析方法和诊断知识的网络共享，为了实现这一步应重点研究解决远程信号采集与分析、实时监测数据的远程传输、基于WEB 数据库的故障诊断专家系统设计等问题。
结束语：
总之，随着轧机故障诊断技术的日臻成熟和完善,建立诊断专家系统从而最终实现智能化诊断成为当务之急, 其首要任务是建立基于轧机类型的诊断推理系统。此外, 形成诊断知识库系统也是大势所趋。随着故障诊断技术在轧机设备上的运用, 对轧机的各种故障现象和原因有了更深了解, 为检修指明了方向。
参考文献：
[1]廖伯瑜.机械故障诊断基础[M].北京:冶金工业出版社, 2014.
[2]陈大禧,朱铁光.大型回转机械诊断现场实用技术[M].北京: 机械工业出版社, 2015
论文作者:蒋经伟
论文发表刊物:《基层建设》2016年18期
论文发表时间:2016/11/15
标签：轴瓦论文; 故障诊断论文; 轧机论文; 设备论文; 技术论文; 系统论文; 故障论文; 《基层建设》2016年18期论文;