冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术应用
机械振动故障检测及智能化诊断技术研究
机械振动故障检测及智能化诊断技术研究随着工业化的快速发展，机械设备在生产运行过程中经常出现振动故障，这不仅会导致生产效率下降，还可能引发设备故障甚至危及人身安全。
因此，机械振动故障检测及智能化诊断技术的研究与应用显得尤为重要。
一、机械振动故障检测技术机械振动是机械设备在工作过程中产生的一种常见现象，通过对机械振动的监测和分析，可以判断设备是否存在故障，并提前采取相应的维修措施。
其中，振动传感器是机械振动故障检测技术的关键设备，通过安装在设备上获取振动信号，然后对信号进行分析处理，从而得到相应的故障信息。
目前，常用的机械振动故障检测技术主要包括频域分析、时域分析和时频域分析等方法。
频域分析通过将振动信号转换到频域中，可以获取到设备故障频率的信息，进而判断故障类型。
时域分析则是对振动信号进行波形分析，通过观察信号的震动幅值和变化规律来判断故障情况。
时频域分析是将振动信号同时转换到时域和频域中，结合频域分析和时域分析的结果，可以获得更加准确的故障诊断信息。
二、智能化诊断技术的研究智能化诊断技术是指通过机器学习、人工智能等先进技术，对机械振动信号进行自动分析和诊断，从而实现故障自动检测、智能化诊断的方法。
智能化诊断技术的发展，可以提高故障检测的准确性和效率，降低人力成本，并且可以实现实时在线监测。
在智能化诊断技术中，机器学习是一种常用的方法。
通过构建合适的特征提取和分类模型，利用机器学习算法对振动信号的故障特征进行学习和识别，从而实现故障的自动诊断。
传统的机器学习算法包括支持向量机、决策树和人工神经网络等，而近年来深度学习技术的发展，如卷积神经网络和循环神经网络等，也在机械振动故障诊断中取得了一定的成果。
此外，智能化诊断技术还可以结合其他传感器的数据，例如温度传感器、声音传感器等，综合多方面的信息对设备进行全面分析。
同时，随着物联网技术的迅猛发展，机械设备可以通过网络实现实时数据传输和远程监控，进一步提高故障检测与诊断的效率。
振动监测对电主轴故障诊断应用
振动监测对电主轴故障诊断应用摘要：随着工业制造4.0的推广及制造业的升级，机械设备也呈现出复杂与多样性，给设备可靠信也带来新的挑战。
在以往的维修行业里，维护设备的方式停留在事后维修，给企业及个人带来了严重的经济损失及人生安全等问题。
上世纪60年代随着设机械设备状态监测诊断技术推广，有效提高了设备的可靠性和使用周期。
而电主轴作为行业里要求最高的旋转部件，对加工中心的加工精度和稳定性有着极大影响，作为机床核心部件之一轴承，它直接决定电主轴的性能，积极开展对电主轴振动监测诊断技术，能有效预测出轴承潜在缺陷，延长电主轴使用周期，起到节约成本的作用。
下面本文将以ENSHU机床60S电主轴旋分配器轴承为研究对象，通过发现轴承早期缺陷，验证出振动监测对电主轴轴承诊断的有效性。
关键词：电主轴振动分析 SPM 加速度包络频谱分析1.项目简介：本文中提到的ENSHU60S电主轴的应用是在上汽通用汽车有限公司武汉分公司的发动机箱体加工线上，该生产线63台ENSHU加工设备组成，负责发动机缸盖、缸体从毛坯到成品的整个高精度加工过程。
1.电主轴振动监测信息（以SGE3期CHOP20D旋转分配器轴承为研究对象）2.1 了解加工状况收集电主轴轴承型号 , 60S主轴后端旋转分配器轴承型号为7005C，所有主轴选择同一转速2000RPM、同一把刀，刀具务必较小，防止刀具过大产生的主体不平衡，及以后对主轴数据横向、纵向对比带来的影响。
横向对比：即电主轴的型号、内部轴承、加工工艺完全一样，在正常工作情况下，各电主轴振动值应该非常接近。
纵向对比：即同一电主轴不同时间，相同工况下段采集数据进行对比（冷机和热机数据相差较大），观察趋势。
注：横向对比和纵向对比目前主要运用在电主轴前端轴承判断，通过机器数据的反馈可以及时发现改善电主轴轴承磨损、润滑失效、主体或刀具不平衡、漏水等潜在隐患。
2.2 测量技术的选择传统频谱分析方法：包括频谱分析在内，是基于在0— 2 kHz较低的频率范围，这方法通常用来监测机械四大问题：不平衡、不对中、共振、轴承，但针对轴承监测发现时多数为晚期状态，损坏严重，已影响设备正常使用。
冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术分析
84M achining and Application机械加工与应用冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术分析孙悦鹏（山东寿光巨能特钢有限公司，山东 寿光 262700）摘 要：当下冶金机电设备运行中所采用故障诊断以及振动检测属于设备的安全隐患提前诊断，能够动态监测冶金设备整个运行状态，保障冶金机电设备稳定运行。
文章先分析了振动监测和故障诊断系统结构组成以及运行原理，随后介绍了冶金机电设备中故障、振动检测技术应用，包括监测点设置、故障分析和故障处理，随后介绍了系统检测效果，希望能给相关人士提供有效参考。
关键词：振动监测；故障诊断；冶金机电设备中图分类号：TF307 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）18-0084-2收稿日期：2021-09作者简介：孙悦鹏，男，生于1988年，汉族，籍山东潍坊人，本科，助理工程师，研究方向：机电工程。
现代化社会背景下，人们对于高效率的追求逐渐增加，企业中的各种生产机械设备普遍处于长时间高强度运行当中，为此也增加了设备运行故障发生几率，而单纯通过人工操作无法有效发现其中的各种故障隐患，因此进一步诞生了适用于冶金机电设备的相关检测技术，能够针对设备隐患提供合理警示，而通过应用该种技术，还可以进一步降低机械事故几率，缩减设备维护成本。
1 冶金机电设备振动的危害性分析冶金机电设备存在较高危害性，风机便属于其中代表，结合相关经验进行分析可以发现，多方面原因均可能导致风机出现有害振动，如不满足质量要求的轴承、安装精度不达标的轴承、风机动平衡问题、联轴器安装不合理等。
不满足质量要求的轴承很容易导致表面损坏，有害振动会因此形成。
安装精度不达标的轴承会导致逐渐加大的风机运行负荷产生，有害振动会因此加剧。
风机动平衡问题源于现场动平衡校正的缺失，不均匀叶轮磨损很容易因此出现，同时会导致表面不均匀积灰、叶轮零件松动。
为控制冶金机电设备振动的危害性，安装前的检查、摩擦碰撞的消除、现场动平衡校正均属于常用措施，安装前的检查需结合冶金机电设备初始振动情况，针对性控制和预防可能出现问题的部分，如安装风机前全面严格检查轴承质量与主轴精度，同时做好对轴承各部位配合度、轴承主轴同心情况、轴承游隙的检查，安装问题引发的冶金机电设备振动危害能够有效预防。
浅谈振动监测诊断技术在设备维修中的运用
浅谈振动监测诊断技术在设备维修中的运用摘要:设备的状态监测与故障诊断是对设备进行“未病先防”的预防性诊断技术,本文论述了振动监测在设备维修中的运用方法,并提出了一些运用的建议。
关键词:设备维修振动监测诊断设备的状态监测与故障诊断是现代化设备维修技术的重要组成部分,是对设备进行“未病先防”的预防性诊断技术。
运用设备的状态监测与故障诊断方法可确保设备的安全,提高产品质量,节约维修费用以及防止环境污染。
1 设备振动监测诊断技术设备的状态监测和故障诊断方法主要有振动监测技术、油液分析技术、红外测温技术、声发射技术、无损检测技术等。
其中振动监测技术运用最广、最有效。
振动与机械故障之间是紧密相关的,设备在运转过程中会产生不同程度的振动,当振动幅度超过一定限度时会对设备造成损坏,严重的还会影响设备的运行安全,会引起设备运行状态的劣化,所以振动幅度必须控制在安全的范围之内。
设备在运行状况稳定时,具有一个典型的振级和频谱特征。
而当设备劣化时,振动信号中包含了系统、零部件由于磨损、疲劳、老化等因素引起的劣化和失效等重要信息,设备的振级和频谱特征会发生变化。
振动监测就是通过监测振动位移、速度、加速度等参数,将测得的数值与标准值进行对比分析,以判断设备的运行状况,并对设备的异常状况进行报警；故障诊断则是对监测到的数据进行处理、分析以判断设备的劣化趋势及可能发生的故障类型、位置和程度。
振动监测诊断技术主要有以下的优势:能迅速地对各种类型的设备进行振动测量,i\/J5lM据统计机械故障的90%可以从振动测量中检测出来,有关振动的理论比较成熟。
2 设备振动状态监测的关键步骤2.1 确定设备振动状态监测内容设备振动状态监测内容:(1)振动数据的测量;(2)判别设备运行状态;(3)设备运行状态趋势分析。
2.2 制定适合的监测方案2.2.1 振动测量参数的选择振动检测中位移、速度和加速度参数的选择方法如下。
(1)频率在10Hz以下,位移量较大的低频振动,选择位移为检测参数。
浅谈振动监测和故障诊断技术在冶金机电设备的应用
浅谈振动监测和故障诊断技术在冶金机电设备的应用摘要：进入21世纪之后，人们做什么事情都追求高效率，因此，企业的机械设备始终在保持着高强度运行状态，由此引发的故障隐患颇多，单纯的依靠人工是没有办法及时发现这些潜在的隐患，所以就产生了应用于冶金机电设备中相应的检测技术，对其发生的隐患起到警示作用。
该技术的运用，不但在一定程度上减少了机械事故的发生概率，还减少了企业的维修成本。
关键词：振动监测；故障诊断技术；冶金机电设备；应用1振动监测与故障诊断技术的应用体现振动监测与故障诊断技术的应用较为广泛，本文研究的是基于振动监测与故障诊断技术的冶金设备故障检测系统，系统的基本构成如下。
1.1基本原理机电设备在其运作过程中，一般都会产生振动，并且引发剧烈的噪声，当机电设备的某个部件发生故障隐患的时候，就会使其发生的振动和噪音发生变化，这种细微的变化在早期紧靠人的耳朵是很难被发现的。
利用一些专门的高科技监测设备能够把这些细微的变化提取出来，以信号的方式呈现出波动图像，人们通过对其图像的分析，就能够确定机电设备目前的运作状态，甚至能够找到造成设备前期故障的根本源头。
1.2硬件组成利用振动监测以实现在机电设备上的故障检测系统，其实质就是设备上的测点，也叫作加速度传感器。
设备在运行过程中会发生振动，加速度传感器就采集其振动产生的振动信号，然后将其转变成为交变的电信号呈现出来，通过防止干扰的线路之后，把信号传递给信号的预处理仪器。
因为经过传感器传递的信号功率非常小，并且其中包含了很多没有用的信息，比如说噪声，因此就要通过信号的预处理仪器，对信号实行放大处理，并且过滤掉其他无用的嘈杂信息。
振动信号首先经过信号的预处理仪器的滤波和放大处理，之后再传输给A/D卡，实现对振动信号的数模转换，也就是我们常说的采样，采集到的样本经过计算机的处理和分析之后被存储在硬盘上，能够实现24小时的不间断监测。
然后，利用先进的诊断方法以及计算机实现对采集样本的处理与分析，从振动信号当中提取出来各种有用的信息，对设备的运行状况做到清晰的掌握，实现对机电设备的故障监测与诊断的目的。
振动状态监测及故障诊断技术应用
2.4.2 滑动轴承
滑动轴承可能有多种故障，其中包括间隙过大，油膜振荡以及摩擦。造成这些故障的原因是装配不当，润滑不良，负荷欠妥，长久磨损及轴承设计不当等。滑动轴承的故障一般在频谱图上表现为半频故障，间隙过大时（4~10）倍频分量较显著，类似于机械松动的现象，但轴向振动较大；油膜涡动有较大的径向振动，频谱图中有明显而稳定的涡动频率分量（42%~48%），可能有高次谐波分量。
a) 内环的频率为：fr=n/60
b) 保持架的旋转频率（或滚动体的公转频率）：fc=1/2{1-d/D(cosa)}fr
c) 外环故障频率：Zfc=Z/2{1-d/D(cosa)}fr
d) 内环故障频率：Zfi= Z/2{1+d/D(cosa)}fr
式中 Ｚ——轴承滚动体个数
D——轴承的节径
d——滚动体直径
D． 负荷变化导致振动值变化
E． 时域波形稳定，每转出现1个、2个或3个峰值
2.3 机械松动
机械松动分为结构松动和转动部件松动，造成机械松动的原因是：安装不良、长期磨损、基础或机座损坏、零部件破坏。机械松动故障的频谱图和波形特征：
A．强径向振动，特别是垂直方向，出现3~10倍频
B．径向振动较大，尤其垂直径向振动较大
轴承按其结构分为滚动轴承和滑动轴承。滚动轴承在运转过程中由于各种原因引起损坏，如装配不当，润滑不良，水分和异物侵入，腐蚀和过载等可使轴承过早损坏。主要故障表现为：疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂、胶合、保持架损坏。
2.4.1 滚动轴承
滚动轴承的特征频率与故障具体部位、滚动轴承零件几何尺寸、轴承工作转速等因素有关。如果不计轴承各元件弹性变形，并认为滚动与滚道之间为纯滚动，则各故障特征频率为：
机电设备故障诊断技术的应用.doc
机电设备故障诊断技术的应用机电设备故障诊断技术主要是针对设备的运行状况进行检测，是否存在潜在平安隐患，下面是的一篇探究机电设备故障诊断技术应用的，供大家阅读参考。
随着科学技术水平的进步和开展，大型机械设备在生产制造领域应用愈加广泛，加之机电设备运营本钱的提高，对于制造生产有着较为深远的影响。
机电设备以其独特的优势能够极大的提升生产和制造效率，代替手工劳动，能承受更高强度的作业需求，但是由于机电设备长期使用，极易发生零件老化或者损坏现象，影响机电设备使用效率，影响其他生产活动有序开展。
由此，在机电设备管理和维修中应用故障诊断技术是必然选择，结合计算机技术、信息处理技术以及传导技术于一体，对设备故障问题进行检测和维修，能够有效提升机电设备的平安和稳定。
机电设备故障诊断技术主要是针对设备的运行状况进行检测，是否存在潜在平安隐患，采用合理的故障诊断技术，来消除机电设备中的异常情况，保证设备的正常运转[1]。
就机电设备故障诊断技术本质而言，相较于传统的被动式故障维修技术，最突出特点是在检测机电设备是否出现异常运行情况下，并不需要将机电设备拆卸进行检测，但同时能够对设备运行情况、承受力以及性能等多方面情况进行检测和评价，选择合理的解决措施。
故障诊断技术的出现，打破了原有传统机电设备检修方式，变被动为主动，能够更有效的提前躲避和预防机电设备故障问题发生，及时有效的对故障问题进行维修和处理。
2.1机电设备管理的必要性机电设备主要是应时代进步需要，代替手工劳动，提升工作效率的一种辅助设备，针对机电设备管理工作，主要是将企业经营开展作为首要目标，对机电设备开展管理工作，提升机电设备综合应用效率，并结合相关理论方法和技术手段，对机电设备进行实时监视和管理。
机电设备管理工作是企业内部管理工作中不可或缺的组成局部，其管理工作成效好坏将会直接影响到企业日常经营活动的有序开展，当前的企业生产建立活动多数是依靠机电设备完成的，也就是说，现代化企业经营和开展中已经无法离开机电设备，机电设备的应用在不同程度上代替了高强度的手工劳动，极大的节约了人力资源本钱和其他方面的资金投入，生产效率提升效果显著，为企业谋求更大的经济效益和社会效益，由此看来机电设备在企业生存和开展中有着较高的比重[2]。
冶金轧钢设备的振动故障监测与诊断方法研究
到幅值存在差异时，故障信号振动的频率。 1.2 基于 BITD 阈值诊断设备故障
基于构建故障监测 BITD 阈值，我将获取的 BITD 阈值应用
到滚动轴承故障诊断中，基于 BITD 阈值诊断故障设备，我设计
的具体步骤如下 : 首先我对齿轮的振动加速度信号进行分解，根
绝其适应力分解为若于个 PR 分量，通过相应技术使每个 PR 分
-4
-6
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
时间t/s
图 1 BITD 方法对故障信号振动分解
用 BITD 方法对信号 x(t) 进行分解，从图 1 中可以看出，在
幅值变动时，我设计的构建故障监测 BITD 阈值方法对分量的分
解以及获取故障监测 BITD 阈值有较好的效果，可以清晰地监测
终获取到基于 BITD 故障诊断方法。主要诊断故障方法流程如图
2 所示。输入信号 NhomakorabeaBITD分解
取第一个PR 分量
计算第一个 PR分量的排
列熵
收稿日期 ：2021-06 作者简介 ：钟永明，男，生于 1982 年，汉族，江西萍乡人，本科，助理工程师， 研究方向 ：冶金机械。
实现故障监 测诊断
输入向量机
获取故障特 征向量
图 2 基于 BITD 阈值故障诊断方法流程图
120
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M 机械加工与应用 achining and Application
根据 BITD 阈值故障诊断方法流程图可知，对信号的异常振 动进行分解，使分解的各个 PR 分量分散，再计算各分散分量的 排列均值，最终实现故障监测诊断，对故障特征的分析具有一定 优势。正常状态下 BITD 阈值比较小，这是因为故障处于轻微状 态时，受 BITD 阈值影响较小，振动信号变化有规律 ；轻度磨损 时，振动信号发生变化，生成了一种新模式，随着时间变长，序 列更复杂，熵值也对应变大，BITD 阈值变大 ；中度磨损时，由 于设备故障的程度加重，振动信号中的影响因素也增多，随着时 间变长，序列更复杂，熵值对应减少，BITD 阈值变小 ；当磨损 程度最大时，振动信号中影响因素上升到最大，时间变长，其熵 进一步变小。熵值随着阈值发生变动，准确地分析出设备故障的 严重程度，从而进一步对设备做出监测与诊断方法。
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冶金机电设备中振动监测和故障诊断技术应用
摘要：冶金机电设备是冶金工程重要的组成部分，冶金机电设备的稳定运行是
保障冶金工程健康发展的基础。
随着我国科技水平的不断提升，冶金工程的建设
规模越来越大，同时冶金工程中单个机电设备的装机容量也不断增大，这在一定
程度上增加了机电设备运行过程中的安全隐患。
为了保障冶金工程的正常平稳运行，必须落实冶金机电设备的维护和检查的工作，采取先进的技术监测冶金机电
设备的运行状况。
关键词：冶金机电设备状态监测；故障诊断；探讨
随着经济的高速发展和科学技术的不断进步，冶金机电设备的状态监测技术
也得到了快速的发展，通过运用这些先进的科学技术，有效地保障了冶金机电设
备的稳定运行和经济效益的提高。
文章通过对冶金机电设备状态进行监测及其出
现冶金故障问题的相关的解决方法进行介绍，希望能为后期冶金机电设备的安全、稳定、高效运行提供帮助。
1冶金机电设备故障概述
随着科学技术的不断成熟，冶金机电设备的故障处理和诊断技术水平越来越高，这为后期的冶金机电设备的监测工作带来巨大的便利，这说明当下在冶金机
电设备中使用监测设备是十分必要且重要的。
在冶金工程中，冶金机电设备是常
见的设备，在冶金机电设备运行过程中，如果冶金工程的机电设备出现了振动问题，那么意味着机电设备很可能出现了故障。
经过研究分析发现，冶金机电设备
出现故障大多数是由震动异常所引起的。
为了从源头对冶金机电设备故障问题进
行有效控制，就要了解源头出现问题的原因，为冶金技术人员排除故障提供思路
和方法。
1.1冶金机电设备故障具有复杂性
冶金工程使用的冶金机电设备是一个非常复杂的机械系统，它涉及的领域十
分广泛，例如机械系统和电磁系统，因此冶金机电设备运行过程中很容易出现故障，其主要问题是转动部件不平衡或者是部件出现脱落，当转动的部件出现问题
时就会增大零件间的摩擦力，引起部件脱落和损坏的问题。
进行冶金机电设备检
修时，若发现导轴承间的缝隙较大，这就意味着冶金机电设备有可能马上要出现
故障。
在冶金机电设备运行过程中常见的故障还有卡门的漩涡片进水口进水引起
的大尾水管出现漩涡流等故障，出现此类故障就会引起高频的压力脉动，进而引
发冶金机电设备出现更严重的安全问题。
根据对电磁问题进行研究发现，发电机
电设备定转轴出现间隙不均和磁极线圈短路情况时，都会引起机电设备震动的问题。
1.2冶金机电设备故障具有渐变性
冶金机电设备运行过程中出现的故障具有动态性的特点，并且同一台设备在
不同的使用阶段产生的故障也不尽相同。
冶金机电设备和其他旋转设备相比转速
较慢，所以机电设备出现突发性故障的情况比较少见。
冶金机电设备在长时间的
使用过程中，水流的压力脉动、空腔汽蚀、卡门涡列，设备的转子不平衡、轴线
不对中等，这些因素都会引起设备的振动，从而进一步导致设备出现故障，但这
是一个由量变到质变的逐渐演变的过程。
为了最大限度地避免故障出现，需要利
用状态监测系统对冶金机电设备进行监督，从而掌握机电设备的运行情况，提前
做好防范措施，确保冶金机电设备正常运行。
1.3冶金机电设备故障具有不规则性
在选择冶金工程的建筑地址时，要先考虑地理位置，冶金工程的建设区域对
水质和地质的要求是十分严格的。
此外，经济性和技术性也是决定冶金工程的建
筑位置的重要因素之一。
在不同的地区建设冶金工程对于冶金机电设备的选择也
是有一定的影响的。
因此，冶金机电设备出现故障具有不规则的特性，这也对我
们的机电维修人员提出了更高的要求。
2状态监测技术应用分析
2.1机电设备振动稳定性监测技术
针对冶金机电设备在运行时出现的振动问题，可以选择稳定性能较强的监测
系统，用于实施监控冶金机电设备的结构振动、水压脉动等具有现实意义的参数。
根据当下的监督系统配置情况，通常选择专业机构生产的监测传感器系统，这种
监测系统主要包括冶金机电设备数据的采集、收集传输和分析处理三大功能，通
过系统能迅速获得被监测设备的实时信息，其中包括隔值、振动波形及振动频率等，通过分析这些参数的变化，可以帮助工作人员判断引起振动的原因，从而针
对故障进行及时有效的处理。
振动监测传感器的功能主要是监测冶金机电设备在
运行过程中的参数变化情况，技术人员结合非电量的特征参数对比分析这些参数
变化，进而用于判断机电设备是否存在故障隐患，方便工作人员准确地判断故障点，从而保证冶金机电设备的稳定运行。
2.2机电设备结构振动监测
速度传感器或加速传感器是冶金机电设备中常见的振动设备，摆动监测系统
是通过监测电涡流位移的情况，结合相关传感系统或非接触性的位移传感系统实
现监测功能。
水压脉动监测系统采用的是具有良好动态性且具有压力传感功能的
设备。
监测点是根据现场的水工建筑物、冶金机电设备的布局及设备的型号等实
际情况进行分析后选取的。
在进行冶金机电设备现场在线检测时，非常容易出现
问题，这时可以优先选择记录和监测冶金机组的运行情况，这种方式能有效节约
企业的运维成本。
针对水电机电设备中不经常出现故障和问题的设备，则可以采
取离线检测的方法。
2.3冶金机电设备故障诊断技术的应用
冶金工程运行过程中，冶金机电设备的作用至关重要，因此必须利用检测体
系分析冶金机电设备的运行状态，从而保证冶金机电设备的稳定性。
使用科学合
理的监测体系可以提高冶金工程的经济效益。
在监测冶金机电设备运行的过程中，根据系统监测到的参数变化等相关数据进行归纳和整理，可以判断冶金机电设备
是否处于正常的运行状态。
同时，可以根据现场性能数据对冶金机电设备进行调试，为机电设备后期的安全运行做好数据记录和设定报警定值，让监测系统能实
现自动判断机电设备的运行状态。
当数据发生变化之后，根据预定的数值，检测
体系可以实现自动预警，方便工作人员及时掌握机电设备运行状态，并在机电设
备出现问题时采取相应的措施。
通过分析历史数据，再对比相应的曲线趋势，可
以为修正冶金机电设备的运行状态提供参考，也可以指导机电设备后期的安装和
优化设计工作，帮助工作人员分析机电设备异常振动频率[3]。
2.4主变压器油气监测技术
在电力交压作用之下，机器内部会出现相应的故障，其中包括绝缘体受潮、
发电性的故障及机电过热性的故障等。
结合色谱技术分析变压器中的气体变化情况，是分析和排除变压器内部潜在故障的一种重要方式。
其中，色谱主表色检测
方式通过将变压器相关设备中的油经过溶解为一定的气体的相关系参数进行分析，就可以得到其增长率，然后用于检测设备出现的故障情况。
在利用故障诊断技术
进行设备的故障信息检测和分析时就可以做到尽早的预防和采取有效的保护措施，由此提高设备运行的可靠性和稳定性，有效避免由于电力交压作用对设备产生的
不利影响，给冶金企业带来不必要的损失和危害。
3结语
冶金机电设备的状态监测会受到多种因素的影响，所以应该采取先进的故障
监测技术和设备，确保冶金机电设备在出现故障早期就能及时地报警，提示维修
人员在最快的时间解决好问题。
众所周知，冶金机电设备是冶金工程的重要组成
部分，相关技术人员在冶金工程的运行过程中，通过对冶金机电设备进行故障排查，有利于提升系统运行的稳定性和安全性，可以将由于冶金工程设备出现问题
造成的经济损失降到最低。
施工人员在对冶金工程进行故障维修和检查时，也可
以不断积累经验，从而提高维修效率。
参考文献：
［1］张勋康，陈文献，杨洋，等．基于VMD分解和支持向量机的冶金机电
设备振动故障诊断［J］．电网与清洁能源，2017（10）．
［2］唐湘茜，潘罗平，安学利．冶金机电设备智能评估及诊断技术研究与应用［J］．水利冶金快报，2019（3）．
［3］陈珊珊，杨耿杰．冶金机电设备振动故障诊断方法综述［J］.电气技术，2019（6）．。