风机轴瓦损坏的状态监测与故障诊断
风力发电场中风机轴承故障检测方法研究
风力发电场中风机轴承故障检测方法研究随着全球环保意识的增强，可再生能源逐渐成为国际社会关注的议题。
风力发电是其中比较重要的可再生能源之一，而风力发电场中的风机作为核心装备，其正常运行对风力发电的稳定性和经济性起着决定性的作用。
然而，风机轴承故障是风机运行过程中最常见的故障之一，而轴承故障的发生不仅会影响风机的稳定性和安全性，同时也会增加维护成本和停机损失。
因此，风机轴承故障的检测和诊断是风力发电场管理的重要环节。
一、风机轴承故障产生的原因风机轴承故障发生的原因很多，常见的有以下几点：1. 质量问题：轴承本身的质量问题，或者工艺问题，加工出的轴承表面加工粗糙，或者表面有擦痕、划痕等。
2. 润滑问题：轴承润滑不良，或者使用了不合适的润滑剂，导致轴承内部磨损加剧。
3. 工作负荷：轴承承受工作负荷过大，或者太小，都会导致轴承内部磨损。
4. 温度问题：轴承温度过高、或者过低，都会影响轴承使用寿命。
二、风机轴承故障的检测方法风机轴承故障的检测方法有很多，目前常用的方法有以下几点：1. 听声法：通过听风机工作时发出的噪音，判断风机运行是否正常。
但该方法的可靠性不够高，而且适用范围窄。
2. 振动法：通过风机振动信号，来判断风机的运行状态。
但该方法需要专业的设备进行检测，成本较高。
3. 温度法：通过测量风机的温度变化来判断轴承的状态。
但该方法对温度波动较为敏感，且对温度测量设备有较高的要求。
4. 油液分析法：通过对润滑油进行分析，来判断轴承的状态。
但该方法需要收集相应的样本进行检测，较为麻烦。
三、基于机器学习的风机轴承故障检测方法随着人工智能的快速发展，机器学习技术在各个领域都有着广泛应用。
风机轴承故障检测也不例外，利用机器学习技术可以快速准确地识别出风机轴承故障，大大提高了故障检测的效率和准确性。
例如，基于机器学习的风机轴承故障检测方法中，可以通过传感器采集数据进行处理和分析。
通过构建适合于轴承故障检测的特征向量，并建立相应的分类器模型，最终可以高效准确地识别轴承故障。
风力发电机组轴承失效特征分析与故障诊断方法研究
风力发电机组轴承失效特征分析与故障诊断方法研究随着可再生能源的重要性日益凸显，风力发电已成为全球范围内最具潜力的清洁能源之一。
而作为风力发电机组的核心部件之一，轴承的正常运行对于保障风力发电机组的稳定性和可靠性具有重要意义。
然而，由于工作环境的复杂性和轴承所承受的高速旋转、变负荷等特殊工况，轴承失效问题成为目前风力发电机组运行过程中一个严重而常见的故障。
轴承失效具有多种形式，比如疲劳、磨损、润滑不良等，这些失效形式的出现会影响到风力发电机组的稳定性和可靠性。
因此，对于轴承失效特征的分析和故障诊断方法的研究具有重要的实践意义。
首先，对于轴承失效特征的分析是诊断故障的基础。
在风力发电机组运行过程中，轴承失效往往表现为异常振动、异常噪音、温升等特征。
通过对这些特征进行分析，可以初步判断轴承失效的类型和程度。
例如，在磨损失效中，轴承可能会出现金属颗粒或磨损痕迹，通过观察和分析这些特征，可以判断轴承是否处于失效状态。
因此，开展轴承失效特征的分析是及早识别和排查轴承故障的重要手段之一。
其次，故障诊断方法的研究是解决轴承失效问题的关键。
传统的轴承故障诊断方法主要依靠经验判断和设备监测，这种方法存在着主观性较强、准确度不高等缺点。
因此，基于智能化技术的轴承故障诊断方法的研究成为当前的热点。
其中，机器学习和人工智能等技术的应用为轴承故障诊断提供了有效的手段。
通过建立合适的数据采集系统并采集轴承工作状态下的运行数据，然后通过机器学习算法对这些数据进行分析和处理，可以实现轴承故障的自动诊断。
例如，采用循环神经网络（RNN）结合卷积神经网络（CNN）进行故障诊断模型的构建，可以提高轴承故障诊断的准确性和效率。
除了智能化技术的应用，还有一些传统的故障诊断方法可以参考。
例如，利用红外热像仪等设备对轴承温度进行监测，异常温升往往是轴承失效的信号之一；使用声波传感器对轴承产生的异常噪音进行监测，可以发现一些隐蔽的失效信号。
这些传统方法结合智能化技术的应用，可以提高轴承故障的诊断准确性和故障排查的效率。
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测 王健
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测王健摘要：随着环境污染问题的日益突出，同时为了克服能源危机，风能作为一种绿色可再生能源越来越受到世界各国的重视，风力发电机组（简称风电机组）作为将风能转化为电能的关键装备得到了迅猛的发展。
风电机组通常坐落于偏僻的、交通不便的、环境恶劣的远郊地区以及沿海或近海区域，且机舱一般安装在离地面几十米甚至上百米的高空，因此风电机组日常运行状态检测困难，维护成本昂贵。
有统计资料表明，陆上和海上风电机组的维护费用占到各自风场收入的10%～15%和20%～35%左右，因此风电机组在恶劣环境下的运行可靠性问题特别受到关注。
关键词：风力发电机组；轴承故障；诊断；振动检测轴承故障与齿轮箱故障几乎占据了风力发电机组故障的大多数。
发电机组的各种检测传感器均安装在轴承座上，而各种轴承故障都是通过传感器才发现的，所以我们通过传感器所采集的信息就可以准确的判断整个发电机组的工作状况。
然而在实际安装中，轴承故障诊断与振动识别也是作为优先部分处理，科研投入也是占据了成本投入的一半以上。
本文就风力发电机组轴承常见故障特征及原因进行详细阐述，然后就轴承的振动检测进行深入研究。
1风力发电机组轴承常见故障特征及原因1.1风力发电机组轴承结构轴承一般分为外圈、保持架、滚动体（滚珠）和内圈4个部分。
轴承内部充满油脂类物质，用于减少轴承滚动的阻力，也能分离轴承与其他部件的接触，从而减少摩擦阻力。
油脂还可以起到散热与防止腐蚀的作用。
所以为了防止外物对油脂的影响，我们一般会在保持架的两端加装防尘装置，以免外物减弱油脂的各种作用。
1.2风力发电机组轴承常见故障及诊断支撑主轴轴承的外圈固定在轴承座上，机械传动轴从主轴轴承内圈经过。
风力带动叶轮转动，通过传动链将动力传输给主轴，当主轴达到一定的载荷转速时，由轴承和轴承座组成的振动系统就会产生激励，也就是风机发电机组振动的产生。
这种激励振动一般是周期性振动，对受载体产生的撞击力或摩擦力也会周期性的出现，长期疲劳极大可能产生轴承的局部损伤，因此需要加强对轴承振动频率的监测。
风机叶片装备状态监测与故障诊断技术
风机叶片装备状态监测与故障诊断技术近年来，随着能源需求和环境保护的双重压力的增加，风力发电作为一种清洁能源逐渐受到人们的重视。
风力发电的核心装备之一就是风机，而风机叶片作为风机的重要组成部分，其状态的监测和故障的诊断显得尤为重要。
本文将重点介绍风机叶片装备状态监测与故障诊断技术的相关内容，以期为风力发电行业的发展提供一些借鉴意义和技术支持。
一、风机叶片装备状态监测技术风机叶片的状态监测技术主要是基于传感器和数据采集系统的应用，通过监测风机叶片各项指标的实时数据来了解风机叶片的工作状态。
其中，常见的监测指标包括叶片的振动、温度、应力等。
通过对这些指标的监测和分析，可以及时发现叶片存在的问题，并进行相应的维护和修复工作，以确保风机的正常运行。
1.1 叶片振动监测技术叶片振动是风机叶片故障的一个重要指标，它直接影响到风机的运行稳定性和安全性。
传统的叶片振动监测技术主要依靠加速度传感器和振动传感器来实现，通过测量叶片振动的幅值、频率等数据，从而评估叶片的工作状态。
近年来，随着无线通信技术的发展，基于传感器网络的叶片振动监测技术逐渐兴起，可以实现对多个叶片的同时监测，并通过云端分析，实现远程监测与管理。
1.2 叶片温度监测技术叶片温度是评估叶片工作状态的一个关键指标，过高的温度可能导致叶片的热熔或变形，进而影响风机的性能和寿命。
传统的叶片温度监测技术主要采用红外线测温和接触式测温等方式，通过测量叶片的表面温度来判断叶片的工作状态。
此外，近年来，光纤传感技术逐渐应用于叶片温度的监测，具有快速响应、高精度等优势。
1.3 叶片应力监测技术叶片应力是叶片工作状态的一个重要示性指标，过大的应力可能会导致叶片的断裂和破损。
传统的叶片应力监测技术主要基于应变片和应力勘测仪等设备，通过监测叶片的应变和应力来评估叶片的工作状态。
近年来，无损检测技术逐渐应用于叶片应力监测领域，通过超声波和红外线等技术，实现对叶片内部的应力进行非接触式监测。
风机电机轴瓦损坏故障分析及处理
２ ． 故 障处 理
８ ｍ ｍ处钻孔 用
．
黑是由于轴 瓦内侧钨金面磨 损后 与铸钢面摩擦发热所 致。进一
步判断 ， 正是凸点的存 在造成轴瓦内侧钨金面磨损 ， 并使电机轴
（ １ ） 连结甩油环 。先把甩油环手动合并， 在原有铆孔旁边 肩与凸点产生不规则地碰撞 ， 使 电机转子瞬间抬起 和下落 ， 最终 知珊 丝锥套丝， 然后拧入平头螺栓， 带上螺帽， 导致 甩油环断裂及 电 机 轴瓦钨金面损坏 。 使甩油环连结更加稳固。 将电机抽芯处理 ， 转 子通过车床加工 ， 去掉轴肩上 的凸点 ，
按照技术标准更换一 副新轴 瓦。 电机经空 （ ２ ） 更换轴瓦。 根据轴瓦安装要求 ， 将 轴瓦下瓦与轴承座 使整个轴肩光滑平整 ， 贴实， 轻敲轴瓦时轴瓦可以转动。刮第一遍瓦时， 在轴头涂红丹 载及负载试验后 ， 检查 电机轴 瓦 ，内侧钨金 面磨损现象消 除。 Ｗ１ ３ ． ０ ７ — ４ ０ 粉， 再利用自制盘车装置使电机转子正反两方向转动几次， 取出 下轴瓦， 贝 ｑ 可清晰看到轴瓦表面的压痕。用刮刀刮去压痕， 轴瓦 作者通联 ：济南钢铁集 团总公 司检修公 司动力部 济南市 上的发亮点即为要刮去的部分。刮瓦时， 前几次刮重一些， 刮厚 ５ ０ Ｌ ０ １ 些， 当接触面达到 ５ ０ ％ 时， 就必须小心刮削， 只对着色点较大 历 城 区工 业 北路 号 ２
牛 占亚
１ ． ｉ ｇ 速机振动
减速机温度升高 ， 减 速机大小齿轮齿面 点蚀 、 磨损 、 断齿以及轴 承磨损 、 烧毁。振动的传导还会引起电机振动 ， 造成电机电流不
稳定 。
综合磨煤机减速机的振动现象 ， 会发现一个共 同特点 ， 即磨 煤机小齿轮靠近减速机一侧 的轴承座 （ 输 出端也 叫动力端 ） 的轴 向振动值 都会较大 （ 一般￣ ６ ｂ Ｉ ｍ） ， 检查磨煤机齿轮会发 现齿 轮磨 损， 大小齿面上会有 台阶 、 凹槽 、 鼓 包以及点蚀 。 根据双进双出磨 煤机传动结构 ， 一般情况下 ， 小齿轮一减速机一电机的同轴度反
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利摘要：风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。
作为风能储量较多的国家，自然需要合理的利用风能，使得国家能够得到迅速的发展。
随着我国可持续发展政策的落实以及风力发电技术的进步，使我国风力发电产业得到迅速发展。
目前我国的风力发电在商业上已经可以与燃煤发电相竞争。
在这一市场大环境下，风力发电产业应当加强核心技术的发展。
在风力发电机组中轴承作为核心零部件，风电轴承的范围涉及从叶片、主轴和偏航所用的轴承，到发电机中所用的高速轴承。
轴承既是风力机械中最为薄弱的部分，也是最为重要的部分。
由此看来对于风电机组轴承的状态检测、故障诊断、运行维护等工作的深入研究就显得尤为重要，直接关系到我国电力事业的发展。
关键词：风电机组状态监测故障诊断运行维护风电轴承二、风电机组传动系统的日常维护（一）主轴轴承的日常维护及保养（以金风S48/750风力发电机组为例）轴承在工作的时候，会受到外界的影响，当受到一定量频率的震荡或者载荷重量增高，即使低速运行，都会影响到风电机组的安全运行。
温度过高、过低，润滑不均匀、缺少润滑脂或者其他物质入侵轴承，就会导致主轴轴承的失效而无法继续运行，一般情况下，主轴承轴被磨损锈蚀都会导致轴承运转的不流畅，使运转的阻力增大直至卡死甚至引起风机着火的严重后果。
就目前的形式来看，滚动式的轴承仍旧是风力发电场最主要的选择，因为其具有很大的优势，节约成本而且效率很高，但与此同时因结构构造较为简单也容易受到损伤，轴承中出现故障的原因有很多，故进行维护人员要特别重视这项内容，大部分故障最后都导致主轴轴承卡死。
如果出现主轴轴承卡死情况，首先考虑的就是轴承的质量问题，或者是安装的过程中出现了装配上的错误，大部分都是滚轴在润滑中受天气的影响导致了污染。
所以在日常维护和保养中，要全方位、多角度分析和考虑。
第一就是外观检查有无油脂溢出，清理主轴轴承处溢出油脂和集油盒中的油脂，如果发现润滑油脂变质，油脂碳化或者凝固等都要及时疏通或更换，妥当处理，不能造成风机附近环境污染。
轴瓦的常见故障及原因分析
轴瓦的常见故障及原因分析电机常见故障及原因分析今天与大家一起谈谈电机的常见故障及原因分析，切磋.切磋，有错的地方请予以纠正，有不清楚的地方，请找我了解。
一、轴瓦温度高：分为两种，一种是真正瓦温高，一种是测量上的问题，真正的瓦温高也分为两种，一种是轴瓦磨损，一种是用油牌号不对，或使用的油时间过长，油变质，新油买的是混合油，劣质油（市场假货）。
1、磨损主要是端面靠住了，也就是该轴颈的端面与轴瓦的端面紧靠了，转起来两者相摩擦，自然温度会搞，产生的原因是：电机转轴轴向受力，使得磁力中心线偏移。
轴向受力又与安装有关，特别是联轴器的水平度，同轴度与安装图纸要求相差太大。
2、其次是连轴器加工精度太差，外圆大小不一，孔与孔很难对准，按装时尼龙棒硬打进去。
3、另一种就是缺油或不能形成油膜，将瓦底烧了，上瓦或下瓦巴金氏合金溶了，轻者修刮，重者换瓦。
4、测量上的问题，就是表计与实际温度差距大，如所测线路过长线电阻大，二根接线没有接补偿线等，这种情况可以在机旁测量测温元件电阻，换算成温度再与表计温度对比，就知道该差多少。
5、另外轴瓦温度一般要求设定在75℃跳闸报警，环境温度要求在40℃以下，轴瓦温度应随着环境温度的变化而变化，反之就有问题。
6、另外还有一个就是大家应该知道一个大概，就是轴瓦的顶部间隙应是轴径的千分之二，侧面间隙是顶部间隙一半，过大过小都容易造成发热。
二、电机电流大1、超额定电流，有些用户所配的高压柜其互感器的变化与所配的电流表的变比不对，所反映的电流值肯定是不对的，有的高压柜的表计计量本身误差较大（大10几安）有的用户其电网进线由于线路长.线路压降大，起动电机后电压低.由于负荷一定电流就大，所谓电压低电流大就是这种情况。
2.另一种电流大是用户反映磨机负荷还未加满，电机的电流已到了额定电流，因此不敢再加了，认为电机有问题，要求速派人来处理，这种情况主要是配套厂家设计选择电机功率时往下一檔选，而非往上一檔选，因为这样可以节省采购成本，如所配电机功率需1500KW，就选用1400KW，不选用1600KW，1400KW与1600KW电机的采购价格就有区别，这就造成了电机额定电流到了，而负荷还没加满，为这事我们去过现场多次。
130m^2烧结主抽风机轴瓦损坏故障分析与处理
130m2烧结主抽风机轴瓦损坏故障分析与处理李溅波（涟钢检修中心）摘要对130m2烧结主抽风机停机轴瓦烧坏故障进行了全面深入的分析，找出了故障原因，并进行相应的处理，取得了良好的效果。
关键词抽风机；轴瓦；装配；对中；操作流程130m2烧结主抽风机是烧结生产关键设备，直接影响烧结机生产效率，对烧结矿的质量和环保要求有着重大影响。
近年来，130m2烧结主抽风机运行状况不稳定，风机停机后直接引起轴瓦起壳甚至烧瓦现象，严重影响烧结正常生产。
炼铁厂130m2主抽风机是由豪顿热风企业生产，风机轴承箱结构为左右分开式，轴承为自动调心滑动轴承，其轴瓦采用球面调心支撑轴瓦与推力轴瓦的组合形式。
1 故障原因分析经过多次现场查看风机运行状况数据分析，轴瓦装配未达到技术要求，轴不对中，轴瓦材质不达标及平常工艺操作流程不规范等都是引起风机停机烧瓦的原因。
1.1 轴瓦装配的影响分析130m2主抽风机采用自动调心滑动轴承，故其轴瓦的装配要求极高，轴瓦顶间隙直接决定了风机减震效果及轴瓦油膜的形成，甚至烧瓦，侧间隙则直接决定了润滑油油膜形成、减振及散热效果，如瓦背过盈量存在间隙直接会引起振动，从而使油膜不能连续稳定形成引起烧瓦。
a. 检查其轴瓦背过盈压铅数据，如图1。
图1 轴瓦背过盈压铅数据由图1数据分析轴瓦背间隙值如下：驱动端s1=b1﹣(a1+c1)/2=0.4﹣(0.28+0.31)/2=0.105mms2=b2﹣(a2+c2)/2=0.4﹣(0.41+0.50)/2= -0.055mm 尾端s3= b3﹣(a3+c3)/2=0.3﹣(0.31+0.25)/2=0.02mms4=b4﹣(a4+c4)/2=0.32﹣(0.26+0.24)/2=0.07mm 由此可知，驱动端瓦背间隙值为﹣0.05mm，尾端间隙值为0.07mm，尾端瓦背存在最大0.07mm间隙，不符合要求。
b. 测得顶间隙压铅数据，如图2。
由图2数据计算分析顶间隙值如下：驱动端s1=b1﹣(a1+c1)/2=0.63﹣(0.42+0.39)/2=0.23mm s2=b2﹣(a2+c2)/2=0.59﹣(0.40+0.38)/2=0.20mm 尾端s3=b3﹣(a3+c3)/2=64﹣(0.35+0.38)/2=0.275mm s4=b4﹣(a4+c4)/2=0.67﹣(0.34+0.36)/2=0.32mm顶间隙值技术要求为s=1.2‰，d=0.30 mm，而驱动端顶间隙值为最大0.23 mm，间隙值过小，不符合要求。
风力发电机轴承磨损故障诊断方法研究
风力发电机轴承磨损故障诊断方法研究一、引言随着我国新能源发电规模的不断扩大，风力发电已经成为我国清洁能源的主力之一。
风力发电机的轴承是风力发电机运行过程中最易损坏的部件之一，轴承的磨损故障会导致风力发电机运行不稳定，从而影响发电效率。
因此，对风力发电机轴承的诊断方法进行研究具有重要的意义。
二、风力发电机轴承磨损故障的原因轴承作为风力发电机的关键部件之一，直接影响着风力发电机的性能表现和使用寿命。
轴承磨损故障主要有以下几个原因：1.疲劳潮湿：由机械疲劳引起的轴承磨损故障是非常常见的，而潮湿是导致轴承疲劳的主要因素之一。
2.油漏：轴承是由油脂或润滑剂保持和润滑的，在运行过程中，轴承内部油液泄漏会导致摩擦和磨损。
3.粘着和剥落：当风力发电机运行过程中，轴承均匀接受负载且被充分润滑时，不会产生任何摩擦和磨损，但当轴承表面受到过度压力或润滑不足时，就会产生摩擦，导致轴承表面粘结或剥落。
三、风力发电机轴承磨损故障的诊断方法风力发电机轴承损伤的诊断对于风力发电机的正常使用和运行至关重要，温度、振动、声音、油分析和可视检查是轴承磨损故障诊断的主要方法：1.温度：风力发电机的轴承在正常运行时会有一个稳定的温度范围，温度过高可以表明轴承内部润滑情况不良或轴承破坏。
2.振动：通过振动检测技术可以识别轴承内部故障，一般来说，如果轴承内部损伤，轴承的振动会明显增加。
3.声音：噪音测试可以帮助检测轴承故障，当轴承内部损伤时，会发出一定强度和特征的噪音。
4.油分析：对润滑油进行检查可以检测轴承内部异物和金属碎屑。
5.可视检查：检查轴承表面或边缘周围是否有裂纹或损伤痕迹。
四、结论风力发电机轴承磨损非常常见，导致磨损的原因也有很多种，但可以采用多种方法来诊断轴承损坏，有效延长风力发电机轴承的寿命，减少损坏故障，提高风力发电机的发电效率。
未来的研究方向则是要进一步提高轴承磨损故障的诊断精度，以及优化轴承的设计和制造工艺，使其具有更好的防护能力和使用寿命。
风电机组轴承状态监测和故障诊断
风电机组轴承状态监测和故障诊断摘要在风电快速发展的今天，风电机组轴承的状态检测、故障诊断与运行维护路径已经成为保证风电供给能力的关键内容。
文章详细分析风电机组轴承状态检测、故障诊断及运行维护路径的在风电快速发展的今天，风电机组轴承的状态检测、故障诊断与运行维护路径已经成为保证风电供给能力的关键内容。
文章详细分析风电机组轴承状态检测、故障诊断及运行维护路径的相关内容，并对其技术要点进行了详细研究，希望能对相关人员工作有所帮助。
关键词：风电机组轴承;状态检测;故障诊断;运行维护风能作为一种绿色的可再生能源，已经成为目前解决能源短缺的重要突破口。
近几年我国正在全面推广风能建设，大规模的风电接入也蓬勃开展，有效满足了当前社会发展对电能的需求。
但是从多个地区的实践经验来看，风电机组的轴承是影响发电能力的关键，在电能需求扩大的背景下，对风电机组轴承的状态检测、故障诊断与维护势在必行。
1风电机组轴承的状态监测随着现代信息技术的进一步发展，信息技术已经被广泛应用在故障诊断中，并成为保证风电机组轴承运行能力的关键。
从目前相关地区的实践经验可知，常见的轴承状态检测方法就是数据采集与监视控制系统(SCA-DA)，该系统能够对轴承的运行状态进行检测，并已经取得了一定成绩。
从运行状态的角度来看，风电机组与普通的发电机组具有独有的特征：火力或者水电发电机组的单机功率要明显大于风电机组，且机组的数量少，所需要监测的点不多;但是风电机组的单体运行功率低，整个电场往往有数十台甚至上百台的机组，这就需要在状态监测期间所选择的传感器数量很多，需要采集的通信数量也要明显大于常规发电机组。
在这种情况下，整个风电机组的轴承状态监测的难度较大[1]。
针对这种问题，数据采集与监视控制系统的出现满足了未来风电机组状态检测的要求，该系统的基本结构如图1所示，在将该系统应用到风电机组的轴承检测中之后，系统可以按照预先设置的时间频率要求，定期将轴承的运行状态数据发送到中央数据库中，此时信息采集的频率可以根据轴承管理要求而定，包括10min/次、20min/次，30min/次等，并累计一个小时的数据之后，取其中的平均值，生成图表，方便工作人员随时监测轴承的运行状态。
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个 。 图 １为唐 钢 高 线 精 轧 机 传 动 系统 简 图 ，机 组 １ Ｏ个 机 架 安装 于整 体 刚 性底 座 上 ， 由一 台电 机 集
中传 动 。主电机 经增 速机输 入 轴上 的大齿 轮带 动 两
根输 出轴 ，通过 齿形 联轴 器 与两根传 动 轴相 连 ，分 别驱 动左 右两侧 的奇 数 和偶 数 机架 。唐 钢棒线 材 厂
；
００ ．
１ ６ ２．９
１００ ０Ｈ ｚ
在对 １ 主抽 风 机 的状 态 监 测 中发 现 １ 承座 轴
ｍｒ／ ｎｓ
水 平 振 动 达 ０１ ９ ．３ ｍｍ， 速 度 值 达 ７７ ／，超 过 ． ｍｍ ｓ
一
Ｉ０ ３ ２振 动 速 度 标 准 一 级 （ ．ｍ ］） 报 警 值 。 Ｓ ２７ ７１ ｍ ｓ 采 取 的措 施 是加强 监控 和测 试次 数 ，经 幅值谱 分 析 （ 图 １， 见 ） 一倍 频为 主要成 分 ，判 定为 转子 不平衡 。
图 ３ 利用 软件 的 时域 诊 断功 能得 出简易 结论
图 ２频 谱 中有 ０５倍频 存 在 ，且 时 域波 形 为半 ． 波不对 称 ，说 明轴 瓦轴 承支 撑刚度 不均 匀 ；图 ３中 诊 断 系统 提示 磨 损严 重 ，峭 度值 已到 ４ （ 常情 况 正
为 ２ 。根 据 以上 频 谱 和 数 据 分析 ，４ 轴 瓦 有 可 能 ）
中图 分 类 号 ：Ｔ ３ ３ ２ Ｇ ３． ６ 文 献 标 识 码 ：Ｂ
唐 山钢 铁 股 份有 限公 司棒 线 材 厂 自 ２ ０ ０ ５年 起 采用 与北京 工业 大学 和武 汉吴 海立德 科技 有 限公 司
合作 开发 的高速 线材 轧机 在线 监测 系统 ，监测 对 象
为高 线精 轧机齿 轮箱 、增 速箱 、夹送 辊 、吐 丝机 等 共 １ ７个 测 点 ，其 中振 动 测 点 １ ４个 ，转 速 测 点 ３
１ ．０ ４ ｍｍ／ ３ ｓ
１ ６ ２．９
０
时 域 波形
３０ｍ ９ ｓ
图 ２ ４ 瓦 轴 向速度 幅值谱
辛 ５ ５ Ｏ ５ ¨ 二： Ｏ ５ Ｏ
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度 指 标
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１２ ５ ．２ ４． ０ ０８
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文章 编号 ：１ ７ — ７ ２ ０ ）０ — ０ ４ ０ ６ １０ １ １（０ ７ ６ ０ ５ — ２
中 投给ｚ ０． 阂 程２７６ ０ ０
王 双 启 ，徐 小 华
（． 山钢 铁 股 份 有 限 公 司棒 线材 厂 ，河 北 １ 唐 摘 唐山 ０ ３ ０ ；２武 汉 吴海 立得 科 技 有 限公 司 ，湖 北 ６００ ． 武汉 ４０ ８ ） ３ ０ ０
要 ：针 对 高 线 精 轧 机 故 障 率较 高 的 问题 ，唐 山钢 铁 股 份 有 限公 司棒 线 材 厂 采 用 在 线 监 测 技 术 加 强对 设 备
的管 理 与 维 护 ，大 大 提 高 了故 障 预 测 和诊 断 准 确 率 。
关 键 词 ：精 轧机 ；故 障 诊 断 ；设 备 ；管 理 与 维 护 ；在 线 监 测
高速 线 材轧 机 在线 监 测 系统 集 成现 有 的监 测 系统 ， 采用 各种先 进技 术 和分析 手段 ，大 大增 强 了故 障 诊
一
图 １ 高 线精 轧机齿 轮 箱传 动链 图
（ 南 钢 铁 股 份 烧 结 厂 ，山东 肥 城 济 ２ １０ ） ７ ０ ０
率 ｏ 叭 ｏ ｏ ｏ 瑚
值 峰 ７ ３ 摘 要 ：介 绍 用状 态 监测 与 故 障诊 断 系 统 分 析 出 Ｓ １０ ０主 抽 风 机 因振 动 使 轴 瓦损 坏 的一 次 典 型 实例 ，并 按 Ｏ ７ ７ ６ ６ ● Ｊ １０
此 ， 装 了状态 监测 与故 障诊 断系 统 。 系统做 为 保 加 该 证设备 运行 的一 种有 效手 段 ，可发 现早 期 故 障并及 时处 理 ， 证 设备 有 较高 的作 业 率 。２ ０ 保 ０ ６年 ８月 利 用 该 系统 诊 断 出 Ｓ １０ ０主 抽 风 机 ４ 轴 瓦 磨 损 严 Ｊ１０ 重并有 碎裂 现象进 行 有计划 检修 ， 免 了事 故 。 避
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状态监测与诊断技术
文章 编号 ：１７ － ７ （０ ７ ６ ０ ５ — ２ ６ １ ０ １ ２ ０ ）０ － ０ ３ ０ １
风 机 轴 瓦 损 坏 的 状 态 监 测 与 故 障 诊 断
王 鲁 济 ，王 宝 国 ，孙 士 忠
４９ ／ 上 升 为 ３ ｍ ｓ 和 １ ． ｒｓ，轴 向 高 频 值 大 ． ｓ ｍ ． ／ ０ １ｒ ５ｄ
幅增 加 （ 图 ２ ） 见 、３ 。
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状态监测 与诊断技术
照 监控 与 振 动 速 度 标 准 进行 有计 划 检 修 ，避 免 了一 起 重 大 事 故 。 关 键 词 ：状 态 监 测 与 故 障诊 断 ； 主抽 风 机 ；检 修
中 图分 类 号 ：Ｔ ６ ． Ｈ１ ５３ 文 献标 识码 ：Ｂ
我厂 两 台 Ｓ １０ ０主抽 风 机 由于 系统 原 因转 子 Ｊ １０ 经 常 挂 灰并 磨 损 ，造 成 转 子 因 不 平 衡 而 振 动 ，为
ｍｒ ｓ ｒ ｄ
－
１ ５ ４．０
０
时域 波 形
３ ０ ｍｓ ９
０
时 域 波形
３ ０ ｍ 速度 幅值谱
当 １ 主抽 风机 运行 至 ８月 ２ ４日时发 现 ４ 瓦水 平 和 轴 向高频 包 络 有效 值 由 ８月 １ １日的 ３６ ｍ ｓ、 ．４ ／