陶然　史豔國

（燕山大（dà）學機械工程（chéng）學院）

摘　要：針對高線精軋機（jī）設備故障的特點，建立了精軋機在線監測係統。采集精軋機滾動軸承的振動信號，對振動信號采（cǎi）用時域、頻域（yù）多角度分析，時域趨勢圖可以判斷軸承的突發性故障，頻域分析可以判斷故障的（de）性質（zhì）及故障部位。有效地提高了滾動軸承故障診斷的準確率。

關鍵詞：高線軋機（jī）；軸承；時頻分析；故（gù）障診（zhěn）斷

0　前言

高線軋機是高線（xiàn）生產的關鍵設備，軋機發生事故將導致全線停產。對此類關鍵設備的薄弱環節進（jìn）行設備監測和（hé）故障診斷研究已成為共識。滾動軸承是棒線材軋機傳動係統中使用Z多的部件，同時也是軋機中精密（mì）的部件。據統計軸（zhóu）承故障約占軋機傳動係統（tǒng）全部故障的 50%~60%。並且隻有 10%以下的軸承能夠達（dá）到（dào）設計壽命（mìng）年限，多數軸承由於潤滑不良、不中、裝差、製造缺陷等（děng）原因而失效（xiào）。本（běn）文對高速線材生產中精軋機動軸承振動信號進行時（shí）頻多角度分析，判斷軸承的故障性質及故障源的部位（wèi）。精（jīng）軋（zhá）機傳動簡圖如圖1所示。

1　滾動軸承故障診斷原理

滾動軸承的故障可以分為2類：損傷類故障和磨損類故障。損傷類故障是指軸承元件出（chū）現點蝕、剝落（luò）、擦傷等，磨損類故障是（shì）指異物落入造成的磨料磨（mó）損以及潤滑不良引起的表麵磨損。機器運行時，當軸承出現缺陷後，滾體滾過缺陷就會出現近周期性衝擊脈衝。脈衝相應的頻率稱為（wéi）“特征頻率”，特征頻率（lǜ）計算公式

內（nèi）圈特（tè）征頻率

由於實際工作條件的影響（如相對滑動、磨損、軸承直徑誤差（chà）等），計算的頻率值可能會與真實值有小（xiǎo）的差（chà）異。

2　精軋機（jī）軸承故障信號的（de）時域和頻域分析

2.1常（cháng）用時域診（zhěn）斷方法

（1）振動幅值的監測

在振動幅值的監測指標中，常用（yòng）軸承座上振動的均方根值作為判斷（duàn）依據。它可以初步判斷軸承（chéng）的工作狀態，但不能識別出軸承的具體失效模式（shì）；

（2）振幅統計分（fèn）析法（fǎ）

正常軸承的幅值概率（lǜ）密度函數接近正態分布，當軸（zhóu）承出現故障後，概率密度（dù）函數的幅度變寬。可以用峭度（dù）因子（zǐ）K反映這一變化，K反映信號中大幅值成分的影（yǐng）響，對軸承故障較為敏感。正常軸承的峭度因子約3，當出現疲勞剝落等故障時K值（zhí）增大。

2.2常用（yòng）頻域分析法

從頻譜圖的頻率分布及其結構可以 判斷軸承故障類型，並（bìng）結合設備（bèi）總體狀態判斷故障的嚴重（chóng）程度。

（1）幅值譜分析。反映振動信號中各簡諧成分的（de）幅值與其頻率的關係；

（2）功率（lǜ）譜分析。反映振（zhèn）動信號中（zhōng）各諧波（bō）分量的頻率和能量的關係；

（3）倒譜分析。也稱為二次頻譜分析，是（shì）檢測複雜譜圖中周期分量的有力工具。能識（shí）別複雜頻譜圖結構（gòu）中的各組成（chéng）分量；

（4）瀑布圖。以時間為序列連（lián）續（xù）地反映不同條件下或不同的（de）時間周期內，其頻譜變化的規律。

2.3 精軋機軸承的故（gù）障（zhàng）診斷

綜合運用上述時頻分析方法，對（duì）軋機（jī）軸承的振動信號（hào）進行時域波形分（fèn）析、頻譜（pǔ）分析，提取信號中的有用成（chéng）分，以此（cǐ）信息確定（dìng）設備運行的情況（kuàng）。

（1）振動量指標及趨勢分析

根據在（zài）線監測係統的振動量指標顯示，在2008年1月份精軋機23#a8號測點在1月 21日峰值達到 685.707 m/s²，出現紅色警報，如圖2所示。

由圖3所示的有效（xiào）值趨勢圖可以看出，精軋機23#a8號測點有效值在1月（yuè）21日有明顯上升， Z高值達到了70m/s² 以上。同時，峭度指標K的（de）趨勢明顯上升，Z高達到66，而正常K值為3左右，說明軸承有故障隱患。

從振動信號的時域圖4可以?出，精（jīng）軋機（jī）23#a8號測點的時域波形存在較大幅值的（de）振動（dòng），波形有明顯的下（xià）延結構，表（biǎo）明有明顯的（de）衝擊成分。

（2）頻域分（fèn）析

根據軸承的特征頻率計算公式，計算（suàn）出（chū）高（gāo）線精軋機 23#I 軸的（de）滾動（dòng）軸承（chéng）特征頻率值，見表1。

對軸承的振動（dòng）信號進行幅（fú）值譜分析，如圖5所示。在低頻段有明顯的大幅值出現（xiàn）。對 0~1500Hz頻率範圍進行頻譜細化分析，如圖（tú）6所示。

由圖6頻域波形細化圖和特征頻率表1可以看出，精軋機（jī）23#a8號（hào）測點的故障特征頻率為63.477Hz，同時伴（bàn）有（yǒu）倍頻（pín） 出現，此值（zhí）與 I 軸轉動特征頻率對應，說明I軸軸承內圈有故（gù）障（zhàng）。

（3）檢修結果驗證

精軋機23#I軸軸承進行檢修時，內圈有明顯的大（dà）塊點蝕。圖7為故障（zhàng）軸承的照片。

3　結語

（1）建立在線監測及故（gù）障診斷係統已成為提高高線（xiàn）設備預知維修能力的有效手段，並且通過實踐驗證了其有效性；

（2）對（duì）軸承（chéng）的振動信號采用時域、頻域多角度分析手段，可以（yǐ）有效地提（tí）高（gāo）故障診斷的準確率。信號的時域趨勢圖出現突變，反應出軸承具有突發性故障；通過軸承的特征頻率計算值和頻（pín）域的分析比較Z後判斷（duàn）故障的性質及故障部位。

參考文獻：

［1］孫康，沈亮霓. 基於小波分析理論的風機故障診斷技術研究［J］.煤礦機械，2007，28（8）：200-202.

［2］黃漢東,張建宇. 高線精軋機故障診斷實例分析［J］. 中國設備工程，2005（12）：36-37.

［3］劉宗政（zhèng），陳懇. 滾動軸承的振動特性分析及典型故（gù）障診斷［J］. 機械設（shè）計與（yǔ）製（zhì）造,2009（3）：103-105.

［4］崔玲麗，張建宇，高立新. 高速線材軋機齒輪箱典型故障的 CTN綜合診斷［J］. 北京工業（yè）大學（xué）學報,2007,33（3）：245-250.

（來源：煤礦機（jī）械）