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    關于機械設備故障規(guī)律的探究

    2014-04-29 15:42:52王強連少鐳
    山東工業(yè)技術 2014年7期
    關鍵詞:機械設備規(guī)律故障

    王強 連少鐳

    【摘要】本文以機械設備故障規(guī)律為研究對象,分析了新時期機械設備故障的遵循的一般的故障曲線規(guī)律,并且依據(jù)故障曲線規(guī)律分析了預防和解決機械設備故障的相關對策,本文試圖為機械設備故障的理論研究作出相關理論貢獻。

    【關鍵詞】機械設備;故障;規(guī)律;對策

    1機械設備故障規(guī)律

    由于運行環(huán)境、設備操作、維修保養(yǎng)和出廠時間等因素的不同,機械設備在運行中一般會出現(xiàn)不同的故障。機械故障的發(fā)生往往會有許多特定表征。這就要求設備管理人員擁有豐富的經(jīng)驗及時發(fā)現(xiàn)這些表征并作出故障判斷,防止嚴重的機械設備事故的發(fā)生。如發(fā)動機運行時出現(xiàn)異常響動,管理人員需要及時評估是否會出現(xiàn)突發(fā)性機械設備事故,如缸蓋和曲軸等關鍵零部件被損壞。隨著現(xiàn)代機械設備結構和材料的升級換代,傳統(tǒng)機械設備的“浴盆曲線”故障規(guī)律已經(jīng)無法全部適用于機械故障一般情況,需要工作人員重新總結經(jīng)驗和規(guī)律,判斷機械設備運行狀態(tài)、故障表征、故障發(fā)生根源和故障潛伏期。機械設備主要有磨損、變形、斷裂、裂紋和腐蝕等故障類型。機械設備故障除了遵循一定的“浴盆曲線”規(guī)律以外,還遵循其它故障曲線規(guī)律,如穩(wěn)定磨損期故障曲線規(guī)律,機械設備有恒定磨損期,故障率增長緩慢;新設備故障率曲線規(guī)律,運行一段時間后機械設備就逐漸表現(xiàn)出恒定的故障率;壽命周期內(nèi)的故障曲線反映出機械設備總體穩(wěn)定的故障率;機械設備開始由高的故障曲線規(guī)律,反映該機械設備初期故障率往往較高,但是中后期故障率穩(wěn)定。一般來說,機械設備越復雜,控制要求越高,容易出現(xiàn)機械設備初期故障率較高的情況。一般的機械設備更多遵循初期故障較多而后期故障率穩(wěn)定的規(guī)律,也有部分設備故障遵循“浴盆曲線”故障規(guī)律。一般來說,進口設備如果操作規(guī)范,維修及時,往往后期故障率很低且比較穩(wěn)定,國產(chǎn)設備由于設備情況相對復雜,會出現(xiàn)多種故障率的曲線規(guī)律。這就要求設備管理人員擁有豐富的評估故障狀態(tài)的經(jīng)驗。我們必須不斷研究和發(fā)現(xiàn)機械故障規(guī)律,確定最合理的維修和保養(yǎng)時間,及時預防機械設備事故的發(fā)生,降低機械設備維修成本。為此我們要依據(jù)機械故障規(guī)律采用最合理科學的故障診斷方法,如振動測試法、油液分析法等檢測方法。

    2對機械設備故障的科學判斷

    一般機械設備故障的確定需要工作人員對機械設備運行狀態(tài)進行科學管理和監(jiān)測,依據(jù)設備運行實際,以機械設備故障標準為依據(jù)最終判斷設備故障,而機械設備故障判斷標準必須科學合理。標準既不能過松也不能過嚴。一般來說,機械設備故障判斷標準必須符合以下原則:技術是否先進;繼續(xù)使用設備是否危險;設備運行對周圍環(huán)境是否影響很大;設備修復成本是否高昂;設備參數(shù)變化的概率是否較大;設備輸出參數(shù)極限位的隨機性。

    2.1規(guī)范的機械設備故障檢測制度

    如何對機械設備故障進行科學的判斷呢?第一,機械設備檢測必須規(guī)范化,規(guī)范的檢查程序和制度是進行科學合理的檢測的前提,另外必須配備高級的專業(yè)機械故障檢測設備和擁有豐富經(jīng)驗的高級檢測人員。只有規(guī)范的檢測制度、檢測設備和檢測人員才能保證機械設備檢測工作的高效。第二,機械設備的檢測工作往往必須由專業(yè)檢測人員進行,而檢測人員必須經(jīng)過嚴格的檢測技能的培訓,保證檢測工作不會出現(xiàn)人為故障。第三,對機械設備的檢修必須制度化和常態(tài)化,不能因為生產(chǎn)任務的急迫性而刻意犧牲對機械設備的及時保養(yǎng)和維護,否則只能起到事倍功半的損壞設備的結果,有時甚至出現(xiàn)很小的機械故障導致嚴重的機械設備事故,而機械設備由于往往是相互關聯(lián)的,如果發(fā)生故障連環(huán)效應有時甚至會導致整個企業(yè)的生產(chǎn)出現(xiàn)中斷,導致企業(yè)的間接成本的上升。

    2.2科學的機械設備故障檢測法

    當機械設備出現(xiàn)故障表征時,管理人員往往可以通過振動檢測法來獲取目標故障信號。一般的機械設備故障有超過60%是由振動導致的,而振動檢測往往能準確地獲悉機械設備的振動故障數(shù)據(jù)。本文將簡要地介紹振動監(jiān)測的基本程序。第一步,對機械設備的各個運動部分通過振動采集其運動信號;第二步,用專業(yè)的計算機故障參數(shù)分析軟件對所獲取的運動信號進行分析和評估;第三部,通過智能專家診斷系統(tǒng)對機械設備故障狀態(tài)進行總體評估,對機械設備的運行狀態(tài)進行高度仿真模擬,在連續(xù)監(jiān)測的基礎上,精確分析和判斷機械設備各部分性能故障狀態(tài)。第四步,在對機械設備各個故障狀態(tài)有初步判斷以后,進一步對機械設備實施連續(xù)監(jiān)測,判斷其劣化趨勢,最終根據(jù)劣化趨勢決定維修和保養(yǎng)策略。振動檢測法在企業(yè)生產(chǎn)線上的關鍵設備的故障檢測中發(fā)揮著重要作用。例如,振動法檢測能對發(fā)動機的缸蓋、噴油正時、曲軸瓦和活塞缸套等故障狀態(tài)檢測和判斷,同時振動檢測法對齒輪、軸承和轉子等設備的檢測準確度也有非常不錯的監(jiān)測效果。振動檢測法能采集到大量機械設備的運動信號數(shù)據(jù),然后輸入故障模式識別軟件系統(tǒng),軟件系統(tǒng)通過時域、包絡解調(diào)和倒頻譜等數(shù)據(jù)分析技術,能對機械設備的具體故障進行準確分析和判斷。例如某企業(yè)在利用EMDS振動診斷儀對高壓壓縮機組實施振動監(jiān)測,振動檢測數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)第4級進排氣閥有頻域和時域的異常,在經(jīng)過連續(xù)監(jiān)測以后,最終確定了更換閥片的維修方案,解決機械設備故障問題。

    2.3機械設備故障的維修的誤區(qū)

    很多維修管理人員容易對機械設備故障的維修誤區(qū),以潤滑油為例,許多管理人員往往一味采取定期更換機械潤滑油的保養(yǎng)策略,但是潤滑油的更換有一定的要求,潤滑油的油質(zhì)必須經(jīng)過化驗分析,依據(jù)化驗結果符合換油要求才能換油。機械設備關于潤滑油的保養(yǎng)還存在以下誤區(qū)。第一,加潤滑油的量憑個人感覺,導致設備處于少潤滑油的狀態(tài)。第二,加潤滑油的保養(yǎng)效果要比比少加潤滑油好,這樣容易造成老機器出現(xiàn)油質(zhì)惡化的情況,出現(xiàn)潤滑油油質(zhì)變差,導致活塞環(huán)積碳和漏氣故障,最終降低運行功率。有時候往往還會導致嚴重的活塞環(huán)卡塞故障,引發(fā)活塞報廢的嚴重機械設備事故。正確的做法應該是必須對目標機器的潤滑油進行了油質(zhì)化驗,如鐵譜分析化驗法,才能覺得是否更換潤滑油和潤滑油的加入量多少。鐵譜分析化驗法可以分析出潤滑油的下列指標。金屬磨損顆粒、污染物磨粒濃度、顆粒大小及外形特征。通過磨粒形成機理可以分析出機器的金屬表面損壞情況。其次,油液分析還需要相關的潤滑檔案提供潤滑數(shù)據(jù)作支撐。依據(jù)潤換檔案制定合理的機械設備監(jiān)測目標、計劃和合適的采樣頻率等。在鐵譜分析化驗結果的基礎上判斷出機械設備潤滑的變化趨勢,在對潤滑檔案的工況分析基礎上,通過智能軟件分析系統(tǒng)對油品及機器磨損狀態(tài)進行正確評估,最后確定合理的換油周期和換油量??偠灾挥型ㄟ^科學的檢測方法,依據(jù)實時的機械設備監(jiān)測數(shù)據(jù)、智能故障判斷分析軟件的判斷,在連續(xù)監(jiān)測的基礎上,才能確定機械設備最優(yōu)維修時間點和維修方案。

    3結語

    現(xiàn)代機械設備朝著大型化、精密化和系統(tǒng)化的方向發(fā)展。新時期要求我們必須能保障機械設備高效正常運行,及時控制并處理機械故障,促進企業(yè)的高效生產(chǎn)。機械設備主要有定期和預防兩種維修方式,但兩種維修方式易出現(xiàn)過維修和欠維修的問題,需要我們進一步研究故障規(guī)律并改進維修辦法。如傳統(tǒng)維修方式易出現(xiàn)錯過最優(yōu)維修時間、停工檢修時間過長、施工維修設備短缺等問題。面對新時期企業(yè)精益化生產(chǎn)需求,我們必須研究機械故障規(guī)律,對故障采用智能化和預知性維修方式,對于不同的故障選擇最佳的監(jiān)測診斷方式,評估運行狀態(tài)、判斷最優(yōu)維修時間,最終實現(xiàn)維修的“雙優(yōu)運行”。

    【參考文獻】

    [1]牛清娜,楊立潔,宋輝.模糊層次分析法在機械設備維修策略決策中的應用[J].裝備制造技術,2013(12).

    [2]鄧力,馬登武,吳明輝.基于健康狀態(tài)監(jiān)測與預測的裝備維修決策方案[J].計算機測量與控制,2013(11).

    [3]牛清娜.基于層次分析法的機械設備維修決策分析[J].河北工程大學學報:自然科學版,2013(03).

    [責任編輯:薛俊歌]

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