轧钢机械的网络在线监测与诊断

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河南安阳钢铁集团第一炼轧厂引进的美国摩根8+4精轧机、减定径机模式高速线材生产线，具有国际先进水平，系统集成化水平很高。在设备管理和维修方面仅靠眼看、手摸等原始方法，很难全面准确地分析判断故障原因，并且齿轮箱等设备在运行状态下，无法方便地使用手持式数据采集器。为此安钢采用了北京盛迪振通公司的一套网络在线状态监测与故障诊断系统，进行实时数据采集和状态监测。
    一、系统构成
    网络数据采集器采集安装在各设备上的传感器信号，通过CAN网络传到工控机，所有的状态监测与故障诊断都在工控机上进行。系统结构图如图1所示。
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    硬件部分包括振通909B多通道网络数据采集器和工控机。系统最多可以接32个网采。每个网采标识码，可通过设置拨码开关来完成。数采器通过CAN网络数据传输，进行8×2通道同步采样；可以采集加速度、速度、位移、包络信号的振动量等效峰值、有效值、等效峰峰值等；还可以采集转速值和波形，波形长度32~4096点可选；可以接入多种方式的传感器，如ICP型加速度计、电荷型加速度计、磁电式速度传感器、电涡流位移传感器等。
6 {( S0 m+ X; D1 U    软件部分包括数据采集软件、数据处理中心软件、设备监控软件、组态监测软件、故障诊断专家系统。数据采集软件的主要功能是设置测点的基本参数，定时采集多种振值和百线谱、1 024点波形；数据处理中心软件是将其余各软件进行连接的中间软件，其主要功能是将实时采集的数据与报警值和危险值作比较，如果出现报警则会通知数据采集软件重新采集1 024点波形，以供分析诊断使用，同时将报警信息传给设备监控软件和组态监测软件；设备监控软件的主要功能是实时监测设备各部件状态，频谱法发现早期部件缺陷以及进行中长期历史趋势分析等。组态监测软件的主要功能是图形化实时显示设备的振值和报警状态；故障诊断专家系统则是进行离线的分析和诊断工作，故障诊断知识库中包含了一些比较成熟的故障诊断理论，另外还可以由现场工程技术人员将实践经验输入系统，丰富知识库的内容。
) ]- V  @" Z% K" h0 f5 z    二、应用情况
    本系统自2003年10月在安阳钢铁集团第一炼轧厂投入使用。现场共用了46个加速度传感器，其中5个L14型电荷式加速度传感器分别安装在3 800kW西门子中压变频电机的负荷、非负荷端，主要检测电机的两端轴承；41个ICP型电压式加速度传感器分别安装在双层联合齿轮箱及四个锥箱内部或上部；1个速度传感器测量电机转速，提供诊断必须的参数。另外，齿轮箱部分一轴输入、四轴输出，为满足大范围传动比变化的要求，共设计了9个离合器，分四组控制，实现37个规格的可变传动比，于是工控机相应地加装了多路v0卡采集离合器挡位信号。以上所有信号经数采器通过CAN网络传到工控机，状态监测与故障诊断的任务都在此工控机上进行。
5 S2 j- A* H8 F3 ^! Y* K3 i    2004年5月8日，组态监测软件显示26X测点振值明显增大，最大时达到466 m/ s2，同时设备监控软件提示本测点加速度等效峰值、速度有效值、百线谱已经超过危险值，位移峰峰值已经报警。此时根据采集的1 024点波形和建立的相应设备文件，使用故障诊断专家系统进行分析，幅值谱分析的结果如图2所示。可以看出，第一主峰的峰值为139.84m/s2，与4月23日幅值谱分析的结果（见图3）相比，前者是后者的四倍左右。同时发现，第一主峰对应的频率1 900Hz正好是30#锥箱螺旋伞齿轮轴的啮合频率，说明齿轮有较大的啮合冲击，问题应该出在本齿轮轴。由于状态极不正常，遂停机检查，发现螺旋伞齿轮轴底端圆柱滚子轴承座已出现研磨痕迹。进一步分析，螺旋伞齿轮轴底端用圆柱滚子轴承装配问题引起齿轮间隙变化，是导致此齿轮啮合频率值大幅度升高的直接原因。
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3 |4 S8 ?# h3 U9 t# z    三、结语
    总结网络状态监测与故障诊断系统在轧钢设备中的应用，得到以下启示。
    1．状态监测与故障诊断系统可以及时发现轧钢机械中的隐患，避免重大设备事故，降低维修费用，具有重大的现实意义和经济效益。
    2．利用CAN总线通信，将数采系统和设备状态监测与故障诊断系统结合起来组成网络，可以实现对多台机组的有效管理，减少监测设备的投资，提高系统利用率。
/ C1 N; i$ W1 n- [  I$ t    3．对于复杂的设备，其故障征兆产生的原因也是多方面的，不一定是设备本身有缺陷，比如工艺参数的配合不当也会引起振动增大。因此，要正确地进行诊断，除了提高硬件和软件的可靠性外，使用人员现场积累的经验、实际分析问题的能力也是至关重要的。

8 A3 W; m! I+ x4 R6 R2 @0 T    参考文献：
    [1]易良集．简易振动诊断现场实用技术[M]．北京：机械工业出版社，2003.4.
    [2]张克南，万年红．机械故障的可诊断性研究[J]．设备管理与维修，2003.10.
1 P; B7 @6 j; T( I* y    [3]邝朴生等．设备诊断工程[M]．中国农业科技出版社，1997.