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【摘 要】轧钢生产是钢铁生产过程中的关键环节，它直接关系到钢材产品的质量以及企业的生产产量。因此研究分析轧钢生产，提高轧钢生产效率以及效益是十分必要的。本文对我国轧钢生产的发展现状进行了详细研究，指出了常用的轧钢生产工艺技术，同时对轧钢生产机械以及分类也进行了系统的研究，为轧钢企业提高生产效率以及效益提供了理论参考。本文对轧钢机械振动故障的诊断等内容进行了分析探讨，仅供参考。
【关键词】轧钢机械；振动故障；诊断分析
一、轧钢生产现状研究
从建国以来，我国就十分重视重工业的发展，轧钢生产作为钢材生产的关键环节受到了国家的高度关注，我国的轧钢生产开始发展起步。但是，一直到20世纪90年代初期，我国轧钢生产水平与世界发达国家的生产水平仍存在很大的差距，集中表现在：轧钢生产技术水平低、设备不齐全且故障率较高；轧钢生产规模化不足，未形成较大规模的轧钢生产线；轧钢生产的能源消耗大、生产成本高、经济效益较差；轧钢产品的质量较差、品种单一。
然而，到了20世纪90年代后期，尤其是我国加入世界贸易组织以后，随着我国与世界经济交流增多，再加上国际钢材市场的竞争压力，国内各钢铁企业纷纷采购先进的轧钢设备，引进先进的轧钢技术，优化企业管理方式，建立规模化的生产线。随着新技术、新设备以及新管理方法的使用，我国的轧钢生产获得了长足的进步与发展，轧钢生产水平不断提高，同时也催生了一大批附加增值产业，从而促进我国经济发展水平的持续增长。
总体来说现阶段我国轧钢生产存在着以下几个特点：我国轧钢生产保持持续高速增长，钢铁产量不断增加，同时钢材质量也有了明显的提高；我国各钢铁企业的生产规模在不断扩大，同时钢铁企业一直在向大规模化发展，千万吨产量的钢铁企业数量不断增加，并且还将一直增加下去。
二、轧钢机械分析
1、轧钢机械
轧钢机械是指在轧钢生产过程中用到的轧钢机械设备，它包括轧钢生产从原料处理到成品下线全过程用到的所有机械设备。这些设备主要有轧钢机、轧钢辅助设备、运输设备以及其他附属设备等多种机械设备。
轧钢机是将原料轧制成所需钢材的机械设备，是轧钢生产中必须的设备，而除轧钢机之外的其他设备均属于轧钢辅助设备，从这里我们可以看出轧钢辅助设备种类繁多，数量巨大，因此轧钢企业中的轧钢辅助设备所占所有轧钢设备的比例很大，并且随着轧钢工艺的不断发展，这一比例还将持续增大。
2、轧钢机械分类
轧钢设备的分类也有多种，按照轧钢设备的具体构造以及轧钢设备在生产流程中的作用等都可以将轧钢设备分成多种。按照轧钢设备的构造我们可以将设备分成水平式轧辊轧机、竖直式轧辊轧机、万能轧机、倾斜式轧辊轧机、特殊轧机等。按照轧钢设备在轧钢生产流程中的作用可以将轧钢分成开坯机、热轧板带轧机、热轧无缝钢管轧机、冷轧板带轧机、冷轧无缝钢管轧机、型钢轧机、特殊轧机等多种。多种多样的轧机会使得出现的轧机故障有多种多样，因此做好轧机故障的诊断与维修也是轧钢企业工作的一大重点。目前，轧钢机械常见的故障有：转子转动异常、齿轮振动异常、轴承故障、电机振动故障等几种。轧钢企业要组织专门的维修管理团队对轧钢机进行养护维修管理，从而保证轧钢机械设备工作的持续性，进而保证轧钢生产的产量以及产品质量，从而提高企业的经济效益。
三、轧钢机械振动故障的判断标准
一般我们常常选用判别毛病定量，类推和判别相对毛病来对轰动毛病进行评判，不过轧钢机械因轰动产生的毛病有着多方面的缘由，假如仅凭独自的物理现象就推断和判别毛病的缘由是有很大难度的。通过产时间实习，轧钢机的作业状况，轧钢机使用的轴承品种，日常作业环境，检测设备装置的方位等等这些区别都可能对轧钢机械的轰动毛病有着或多或少的影响，因而，想要寻找一种能够便于操作，办法科学的确诊毛病的规范是好不容易的，需求我们在传统规范的基础上完成打破。通俗的来说即是使用调查仪器，对轧钢机械进行定时的丈量和记载，对在必定条件下，必定的方位上，以一样的作业方式和一样的作业效率下进行调查测验，并把得到的成果和机械在正常作业状况下的数据进行比对和研讨，发现不同以后能够据此对轧钢机械的轰动毛病是不是存在以及轻重程度进行判别。
四、轧钢机械振动故障的特征数据
轴承和齿轮振荡信号衔接的通讯，经过各种渠道，但大多数时刻信号的传输在轧钢机，如果在出产的时候，小的改变齿轮和轴承的信息传输速率的改变和负载。因而，当振荡数据搜集机轧制，一个杂乱的信号的施行进展的噪声别离有必要获取、经验丰富的专业人员和技能和体系，特别是熟悉的，有时因为环境是杂乱的和过错的判别，它是很难取得的特征数据的搜集和判别。为了实现数据搜集，确诊和毛病剖析机械振荡轧制，咱们有必要实现传统的搜集和处理的光谱，并研讨轧机振荡的一切数据和深入剖析，这是比之间的区别的剖析和研讨，一切不一样的压实机械振荡毛病只的办法。在施行数据的搜集和剖析，振荡机械，咱们能够思考时域和频域两个方面。以第一时刻点数据的平均值，振荡特性的主峰，曲折程度思考这方面。在频域中的第二点，两个数据的特色，首要最简单呈现毛病和振荡频率的改变，传动轴和频谱数据。其次，当基地计算，计算特性的均方根频率是非常重要的。咱们能够用数学东西，剖析和研讨了数据搜集，数据的实际表现这些功用。毛病判别数据的分层缺陷的特征振荡机械振荡是至关重要的，在数据搜集过程中，有必要扫除噪声的干扰，经过有效的办法，振荡特性的数据，一切的数据对比研讨在不一样条件下的根本缘由，找出过错的发生。
五、断层特征资料分析及处理
（1）振动故障在线检测的滚动机械，特別是钢轧钢机继续当低速运行在很长一段时间，这个时间可以得到加速度传感器和位移传感器代替，能有一个更好的感知的低频振动，测量效果会更好。
（2）对轧制机械振动特性分析具有十分重要的意义，首先，对轴承磨损动态的把握能力，我们知道作为一个失败的最常见的形式，将导致径向间隙的变化，以及变化的传感器之间的间隙电压。加速度传感器不能准确区分这种电压变化范围内的旋转轴和探针的检测之间的间隙变化的动态监测可以在圆度变化作用下轴承磨损，故障判断的有效实施。但因为有特殊情况的个人影响振动的旋转轴的存在，所以在间隙电压的变化作为判断依据，通常采取的是平均间隙。第二，轴承的转速动态观察。所谓的故障频率的特征频率，由于故障信号分析是随机选择的，所以不可能通过频率理论计算完全相同。在这种情况下，我们通常选择的最大变化幅度在一定时间内的特征频率的限制幅度。电涡流传感器的安装，可以实现数据的采集渠道不同，轴承的振动将显示一个好的周期性特征，特征频率是基于观测和计算的速度会更准确的。第三，对振动频率特性的分析和研究。根据强度和相位的振动一般是不同的，齿轮，轴承，振动频率较低，在振动的特点，他们有自己的特点，同一时间，这就要求我们不仅对加速度传感器的安装，但也与组合使用的位移传感器，扩展的频率范围，可以收集，为轧钢机械振动故障查找的数据支持，分析和解决。明确具体的实施中存在的问题，及时发现和及时治疗，保障生产能够正常进行。
结束语
通过以上分析我们可以看到，对轧钢机械振动故障的诊断是一个需要长期研究，不断总结经验总结规律的过程。长期的实践证明采用以前传统的判断标准来实施诊断有很大的漏洞和缺陷。因此我们要应用全新的科学技术，准确采集轧钢机械振动的特征数据，排除无用的杂音，并应用数学工具以及电脑技术，对震动数据实行科学的分析和研究，才能准确的找到震动故障的根源。
参考文献：
[1]赵智勇.轧钢机械振动故障的诊断探究[J].河南科技，2014，01：101.
[2]徐宝昌，宋永杰，王锐，张增建.改进的CP公式及其在机械振动故障诊断中的应用[J].计算机与应用化学，2014，01：10-14.
[3]刘洋，杨雪飞.轧钢机械振动故障的诊断[J].科技与企业，2014，02：259.
[4]许小刚.离心通风机故障诊断方法及失速预警研究[D].华北电力大学，2014.
【关键词】轧钢机械；振动故障；诊断分析
一、轧钢生产现状研究
从建国以来，我国就十分重视重工业的发展，轧钢生产作为钢材生产的关键环节受到了国家的高度关注，我国的轧钢生产开始发展起步。但是，一直到20世纪90年代初期，我国轧钢生产水平与世界发达国家的生产水平仍存在很大的差距，集中表现在：轧钢生产技术水平低、设备不齐全且故障率较高；轧钢生产规模化不足，未形成较大规模的轧钢生产线；轧钢生产的能源消耗大、生产成本高、经济效益较差；轧钢产品的质量较差、品种单一。
然而，到了20世纪90年代后期，尤其是我国加入世界贸易组织以后，随着我国与世界经济交流增多，再加上国际钢材市场的竞争压力，国内各钢铁企业纷纷采购先进的轧钢设备，引进先进的轧钢技术，优化企业管理方式，建立规模化的生产线。随着新技术、新设备以及新管理方法的使用，我国的轧钢生产获得了长足的进步与发展，轧钢生产水平不断提高，同时也催生了一大批附加增值产业，从而促进我国经济发展水平的持续增长。
总体来说现阶段我国轧钢生产存在着以下几个特点：我国轧钢生产保持持续高速增长，钢铁产量不断增加，同时钢材质量也有了明显的提高；我国各钢铁企业的生产规模在不断扩大，同时钢铁企业一直在向大规模化发展，千万吨产量的钢铁企业数量不断增加，并且还将一直增加下去。
二、轧钢机械分析
1、轧钢机械
轧钢机械是指在轧钢生产过程中用到的轧钢机械设备，它包括轧钢生产从原料处理到成品下线全过程用到的所有机械设备。这些设备主要有轧钢机、轧钢辅助设备、运输设备以及其他附属设备等多种机械设备。
轧钢机是将原料轧制成所需钢材的机械设备，是轧钢生产中必须的设备，而除轧钢机之外的其他设备均属于轧钢辅助设备，从这里我们可以看出轧钢辅助设备种类繁多，数量巨大，因此轧钢企业中的轧钢辅助设备所占所有轧钢设备的比例很大，并且随着轧钢工艺的不断发展，这一比例还将持续增大。
2、轧钢机械分类
轧钢设备的分类也有多种，按照轧钢设备的具体构造以及轧钢设备在生产流程中的作用等都可以将轧钢设备分成多种。按照轧钢设备的构造我们可以将设备分成水平式轧辊轧机、竖直式轧辊轧机、万能轧机、倾斜式轧辊轧机、特殊轧机等。按照轧钢设备在轧钢生产流程中的作用可以将轧钢分成开坯机、热轧板带轧机、热轧无缝钢管轧机、冷轧板带轧机、冷轧无缝钢管轧机、型钢轧机、特殊轧机等多种。多种多样的轧机会使得出现的轧机故障有多种多样，因此做好轧机故障的诊断与维修也是轧钢企业工作的一大重点。目前，轧钢机械常见的故障有：转子转动异常、齿轮振动异常、轴承故障、电机振动故障等几种。轧钢企业要组织专门的维修管理团队对轧钢机进行养护维修管理，从而保证轧钢机械设备工作的持续性，进而保证轧钢生产的产量以及产品质量，从而提高企业的经济效益。
三、轧钢机械振动故障的判断标准
一般我们常常选用判别毛病定量，类推和判别相对毛病来对轰动毛病进行评判，不过轧钢机械因轰动产生的毛病有着多方面的缘由，假如仅凭独自的物理现象就推断和判别毛病的缘由是有很大难度的。通过产时间实习，轧钢机的作业状况，轧钢机使用的轴承品种，日常作业环境，检测设备装置的方位等等这些区别都可能对轧钢机械的轰动毛病有着或多或少的影响，因而，想要寻找一种能够便于操作，办法科学的确诊毛病的规范是好不容易的，需求我们在传统规范的基础上完成打破。通俗的来说即是使用调查仪器，对轧钢机械进行定时的丈量和记载，对在必定条件下，必定的方位上，以一样的作业方式和一样的作业效率下进行调查测验，并把得到的成果和机械在正常作业状况下的数据进行比对和研讨，发现不同以后能够据此对轧钢机械的轰动毛病是不是存在以及轻重程度进行判别。
四、轧钢机械振动故障的特征数据
轴承和齿轮振荡信号衔接的通讯，经过各种渠道，但大多数时刻信号的传输在轧钢机，如果在出产的时候，小的改变齿轮和轴承的信息传输速率的改变和负载。因而，当振荡数据搜集机轧制，一个杂乱的信号的施行进展的噪声别离有必要获取、经验丰富的专业人员和技能和体系，特别是熟悉的，有时因为环境是杂乱的和过错的判别，它是很难取得的特征数据的搜集和判别。为了实现数据搜集，确诊和毛病剖析机械振荡轧制，咱们有必要实现传统的搜集和处理的光谱，并研讨轧机振荡的一切数据和深入剖析，这是比之间的区别的剖析和研讨，一切不一样的压实机械振荡毛病只的办法。在施行数据的搜集和剖析，振荡机械，咱们能够思考时域和频域两个方面。以第一时刻点数据的平均值，振荡特性的主峰，曲折程度思考这方面。在频域中的第二点，两个数据的特色，首要最简单呈现毛病和振荡频率的改变，传动轴和频谱数据。其次，当基地计算，计算特性的均方根频率是非常重要的。咱们能够用数学东西，剖析和研讨了数据搜集，数据的实际表现这些功用。毛病判别数据的分层缺陷的特征振荡机械振荡是至关重要的，在数据搜集过程中，有必要扫除噪声的干扰，经过有效的办法，振荡特性的数据，一切的数据对比研讨在不一样条件下的根本缘由，找出过错的发生。
五、断层特征资料分析及处理
（1）振动故障在线检测的滚动机械，特別是钢轧钢机继续当低速运行在很长一段时间，这个时间可以得到加速度传感器和位移传感器代替，能有一个更好的感知的低频振动，测量效果会更好。
（2）对轧制机械振动特性分析具有十分重要的意义，首先，对轴承磨损动态的把握能力，我们知道作为一个失败的最常见的形式，将导致径向间隙的变化，以及变化的传感器之间的间隙电压。加速度传感器不能准确区分这种电压变化范围内的旋转轴和探针的检测之间的间隙变化的动态监测可以在圆度变化作用下轴承磨损，故障判断的有效实施。但因为有特殊情况的个人影响振动的旋转轴的存在，所以在间隙电压的变化作为判断依据，通常采取的是平均间隙。第二，轴承的转速动态观察。所谓的故障频率的特征频率，由于故障信号分析是随机选择的，所以不可能通过频率理论计算完全相同。在这种情况下，我们通常选择的最大变化幅度在一定时间内的特征频率的限制幅度。电涡流传感器的安装，可以实现数据的采集渠道不同，轴承的振动将显示一个好的周期性特征，特征频率是基于观测和计算的速度会更准确的。第三，对振动频率特性的分析和研究。根据强度和相位的振动一般是不同的，齿轮，轴承，振动频率较低，在振动的特点，他们有自己的特点，同一时间，这就要求我们不仅对加速度传感器的安装，但也与组合使用的位移传感器，扩展的频率范围，可以收集，为轧钢机械振动故障查找的数据支持，分析和解决。明确具体的实施中存在的问题，及时发现和及时治疗，保障生产能够正常进行。
结束语
通过以上分析我们可以看到，对轧钢机械振动故障的诊断是一个需要长期研究，不断总结经验总结规律的过程。长期的实践证明采用以前传统的判断标准来实施诊断有很大的漏洞和缺陷。因此我们要应用全新的科学技术，准确采集轧钢机械振动的特征数据，排除无用的杂音，并应用数学工具以及电脑技术，对震动数据实行科学的分析和研究，才能准确的找到震动故障的根源。
参考文献：
[1]赵智勇.轧钢机械振动故障的诊断探究[J].河南科技，2014，01：101.
[2]徐宝昌，宋永杰，王锐，张增建.改进的CP公式及其在机械振动故障诊断中的应用[J].计算机与应用化学，2014，01：10-14.
[3]刘洋，杨雪飞.轧钢机械振动故障的诊断[J].科技与企业，2014，02：259.
[4]许小刚.离心通风机故障诊断方法及失速预警研究[D].华北电力大学，2014.