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    高速線材精軋機組振動監(jiān)測與故障診斷

    2018-05-25 06:10:52修井明朱金祿
    商品與質(zhì)量 2018年49期
    關鍵詞:故障診斷故障

    修井明 朱金祿

    通化鋼鐵公司制造部 吉林通化 134000

    1 高線精軋機的典型結構

    高速線材精軋機組是典型的高精度、高集成度設備,一般由電機、增速箱、齒輪分配箱、錐齒輪箱和輥箱組成。以某高速線材廠的精軋機為例,其設備布置如圖1所示。機架為V型互成90度布置,10個機架安放于整體剛性底座上,由三臺電機集中驅(qū)動。主電機通過增速箱和分配箱的齒輪,帶動兩根輸出軸,輸出軸通過齒形聯(lián)軸器與兩根傳動軸相聯(lián),分別驅(qū)動上下兩側(cè)的奇數(shù)和偶數(shù)機架。每個機架包括一個錐齒輪箱和一個輥箱,每個錐齒輪箱包含一根主傳動軸、一根傘齒輪軸和一根空轉(zhuǎn)軸,主傳動軸通過一個螺旋傘齒輪帶動傘齒輪軸,傘齒輪軸和空轉(zhuǎn)軸通過一對斜齒圓柱齒輪相嚙合,這兩根軸又各自驅(qū)動一根輥軸,最高軋制速度達70m/s。

    圖1 高速線材軋機精乳機組設備布置圖

    2 高速線材精軋機組振動診斷

    高速線材精軋機組由軋輥箱和錐齒輪箱等組成,軋輥箱內(nèi)的軋輥軸齒輪分別與錐齒輪內(nèi)的兩個同步齒輪嚙合,從而帶動軋輥進行線材軋制,所以齒輪箱是精軋機組的重要組成部分,齒輪箱中傳動軸與齒輪副為主要的傳動部件,所以精軋機組的故障診斷在一定程度上是對軸承和齒輪的故障診斷。由于振動信號是反應精軋機組故障特性的主要載體,一般通過由加速度傳感器、放大器等組成的容知測振儀器來測得精軋機組的振動信號,通過時域、頻域多種信號分析法來提取故障特征信號,找出精軋機組的故障位置。早期的機械設備故障診斷有著很大的局限性,當設備振動異常時,一般通過人的經(jīng)驗和感官或者利用一些便攜的工具來進行診斷[1]。

    3 高線精軋機組滾動軸承故障診斷

    3.1 滾動軸承的故障機理

    (1)滾動軸承的失效形式。滾動軸承是高線精軋機組的重要支撐部件,主要由外圈、內(nèi)圈、滾動體、保持架等元件組成。滾動軸承是高線精軋機組上重要的組成元件,也是精軋機組上的易損元件,高線精軋機組的故障多數(shù)都由軸承故障導致的,當軸承故障早期會引起精軋機組振動異常,當軸承故障嚴重惡化時會影響整個機組的正常工作,嚴重影響生產(chǎn)效率。滾動軸承常見的失效形式主要有:疲勞剝落、磨損、塑性變形、斷裂、膠合、銹蝕、保持架損壞等。

    (2)滾動軸承診斷方法。對高線精軋機組的故障,滾動軸承的故障發(fā)生率要遠遠高于齒輪故障,所以了解滾動軸承的相關診斷方法是十分必要的。對滾動軸承的故障診斷,最基本就是頻率分析法。其中常見的故障診斷方法有倒頻譜分析法、希爾伯特包絡分析法、時頻分析法等。在工程實際中,希爾伯特包絡解調(diào)法可以很好的判斷出軸承的中早期故障。滾動軸承的故障頻率一般在低頻段和高頻段都能表現(xiàn)出其特點,所以對滾動軸承故障診斷時需要分析兩個頻段得出診斷結果。頻率范圍在f<1000Hz被稱為低頻段,覆蓋著軸承故障特征頻率;頻率范圍在f=1000-10000Hz被稱為高頻段,主要是固有頻率與其高次諧波。在軸承故障的早期,高頻段反應較為敏感,但一般只能判別機組有無故障存在,無法準確判斷故障原因及位置;對低頻段分析一般通過找到軸承通過頻率判斷故障位置。

    3.2 高線精軋機組增速箱軸承故障診斷

    (1)信號采集。圖2可知高線精軋機的傳動機構圖,在增速箱的軸承座上一般會布置6個測點(如圖2中測點3—測點8),每個測點都應在水平(H)、垂直(V)和軸向(A)三個方向上進行檢測,在進行信號分析時,一般選擇特征較為明顯的一個方向進行頻譜分析即可。增速箱當增速箱出現(xiàn)故障時,在相應的測點位置上采用加速度傳感器采集出異常的信號。因為加速度傳感器是高頻下機械振動的監(jiān)測量,它同激勵有關并且通常用于齒輪嚙合和滾動軸承缺陷等高頻振動情況,對于高線精軋機組的故障診斷一般就是對軸承和齒輪的診斷,所以采用加速度傳感器較為合理。

    圖2 高線精軋機組的測點圖(數(shù)字標號即為測點)

    軸承的故障特征頻率是分析軸承故障的一個重要理論依據(jù),所謂的頻譜分析,就是在頻譜圖中找到所診斷軸承的故障特征頻率,從而對應相關故障,所以在進行故障診斷之前,了解軸承故障機理是十分必要的。

    總的來講,高速線材精軋機組增速箱軸承出現(xiàn)故障時,通過多頻譜圖、趨勢圖可以看出故障發(fā)生趨勢,對于增速箱軸承內(nèi)外圈故障,可以通過速度頻譜圖和加速度頻譜圖看出對應的基頻以及倍頻,根據(jù)對應的故障特征頻率判斷故障位置。

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