数据监测在轧钢机械设备故障诊断中的应用

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　　摘要：目前国内轧钢企业设备运行情况来看，其在作业过程中轧钢设备总是容易出现各种故障，这些故障不但会给企业增加一定的经济负担，而且还会严重的降低生产效率。鉴于上述情况，本文介绍了一种轧钢机械设备故障诊断技术—数据监测技术，下文将着重从设备运行状态分析判断、相关数据收集以及后续设备维护处理三个层面进行详细的分析研究，希望本文对相关领域的研究人员有所帮助。
　　关键词：数据监测;轧钢机械设备;设备故障;故障诊断
　　0 前言
　　轧钢机械设备作为轧钢厂的主要设备，是一种旋转式的大型设备。在长期的实践中发现，轧钢机械设备一旦出现异常的振动及噪声，往往会引起故障的出现。所以要想对轧钢设备的故障进行提前预警，就需要对轧钢设备的重要位置进行异常检测，以此避免出现重大损失。用数据检测设备对轧钢设备进行监测，可以发现机械振动、噪声的常规规律，进而找出对应的设备故障。通过检测的数据参数，可以在设备运行中进行实时监测，便于在早期发现设备异常与后期对故障进行排除，保证轧钢设备的稳定运行。
　　1 探究轧钢机械设备故障诊断技术的意义分析
　　现如今工厂中使用的轧钢机械都属于大型的旋转机械设备，该类设备属于钢厂的核心技术和关键设备，只有确保其能够正常的工作，才能确保企业能够正常的经营运转，因此必须加强对这些设备的研究分析。对于此类旋转机械而言，转轴组件属于其核心部件，转轴组件又是由诸多的联轴器、齿轮、圆锥滚动轴承、滑动轴承、蜗轮蜗杆传动件等机械部件组成，所以其内部结构也十分的复杂。通过查阅大量的设备故障记录得知，此类旋转机械最为常见的故障都是振动异常，对于此类通病有经验的师傅尚且还能看出一些端倪，但是对于一些新手来说该项工作太過于复杂，因此探究一种新型的科学有效的故障诊断方法对于轧钢企业的发展具有一定的现实意义。
　　2 轧钢机械设备产生故障的原因分析
　　现阶段，就目前我国轧钢企业的管理现状来看，明显的存在很多的疏漏之处，这些会直接导致轧钢机械设备故障频发。很多企业关于设备管理方面没有完善的管理和维修体系，在实际的运营过程中盲目的追求生产效率，却忽视了机械设备日常维护以及保养维修，长此以往，不仅机械设备会产生一些不可逆的损伤，而且还会严重的降低生产效率，使得企业蒙受巨大的经济损失。
　　3 轧钢机械设备故障的检测手段
　　由于设备管理方面存在漏洞，轧钢设备难免会出现各种故障，加之设备保养与维护欠缺，给设备故障的检测与诊断带来了很大困难。结合生产实际情况，目前国内常采用红外测温技术或振动检测技术对轧钢机械设备进行故障检测。本文重点针对振动检测技术的数据检测方式进行了研究。
　　3.1 红外测温检测技术
　　红外测温检测技术充分利用红外线对温度的识别功能，在设备的运行中可以实现对设备全方位的温度检测，通过各个位置的温度变化状况，对机械设备进行分析、判断，并以此判定轧钢机械设备的运行情况或故障所在。此检测技术的主要原理是，当机械部分磨损过大、元件损坏时会引起设备局部温度的升高，这些部位的温度变化极易被红外测温元件捕捉到，进而实现对温度参数和设备运行状况的分析。但是该红外测温技术要求传感器具备优良的温度检测性能，以实现对远距离设备的检测，通过连接计算机还可以实现对机械设备的实时监控。
　　3.2 振动检测技术
　　该技术主要的检测数据是机械设备的振动参数与振动规律，通过对相关参数的分析研究及时发现设备的运行状况与故障的发生位置。该方法由于准确性较高，使用较为普遍，检测时基于振动的广泛性与参数的多维性，可以大幅降低检测成本，而且检测过程不会对资源造成浪费，可以实现在线的实时监测。机械设备的运行必定伴随着振动，因此在轧钢机械设备运行过程中，利用振动检测技术可以对其速度、位移或加速度进行监测，进而通过其振动曲线特征分析设备是否存在异常。
　　4 振动数据监测技术应用
　　工作状态下，轧钢机械设备往往是非连续的对钢材进行轧制，而且设备转速不固定，设备运行功率更是处于负载到空载的波动循环过程中，所以轧钢设备的各个环节都很容易出现故障，对机械设备进行准确的找点监测可以提高振动数据监测的效率。数据监测的关键就是选择合理的检测设备、监测点与监测时间。要保证监测数据的可靠性与准确性，则要求数据的检测满足：机械设备处于相同的运行状态，检测仪器、检测参数、检测方法与选取的测量点都要固定。其中，测量点的选取位置与固定测量是数据检测的核心环节。
　　5 结束语
　　综上所述，机械设备的故障诊断、监测以及维修工作对于机械设备的正常运行以及企业的健康发展而言至关重要。轧钢企业属于国家重工业的重要脊梁行业，为了确保其能够健康持续发展，本文针对该行业中的重要设备轧钢机械设备的新型故障诊断技术进行了详细的研究分析，希望本文能够促使数据监测技术更好地应用于轧钢机械设备的故障诊断工作中去。
　　参考文献：
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