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[摘要]：热轧厂生产热轧带钢， 自动化程度高， 生产的异常中断 将造成巨大的经济损失， 因此， 提高热轧设备的 可靠性对于保证生产的正常进行具有重要意义。
[关键词]：热轧 机械振动 故障诊断
中图分类号：TG333.7+1 文献标识码：TG 文章编号：1009-914X（2012）35- 0037 -01
1、 前言
目前， 虽然振动在线监测在冶金、电力、石化等行业取得了很大成功， 效果 显著， 但由 于大型热轧生产过程的设备种类较多， 信号分析复杂以及经验不足等， 國内外进行振动在线监测均不多见， 主要是利用设备点检和少数关键设备 （如精轧机 ）的在线监测方式， 实现 事故停机检修和预防维修。由于缺少连续监测的数据， 不能进行故障预报， 不利于故障的早期发现和故障发生后的原因识别。随着设 备诊断技术和计算 机技术的迅速发展， 进行在线监测是故障诊断技术发展的必然趋势。
2、 系统结构
2. 1 监测对象
根据热轧带钢的生产过程， 监测对象包括热轧机械的主要设备， 它们是 定宽压力机减 速机、R1轧机减速机、E 2立辊轧机主传动减 速机、R2轧机减速机、切头飞剪减速机、F1 ～ F4精轧机主
传动减速机、卷取夹送辊传动 减速机、横 切切边减速机、平整机主传 动减速机和 F1 ～ F7 精轧机齿轮座及 4台加热炉风机等共 30余台设备。
2. 2 传感器选择
监测热轧机械振动信号主要是针对变转速、变负荷、低转速的减速机， 反映转轴、齿轮和滚动
轴承的故障信号， 一般较多 使用加速度传 感器。由于轧钢机械振动故障频率范围较宽， 特别是由
于转速较低， 存在较多的低频 成分， 而加 速度传感器对低频振动不敏感， 因此， 引入测量 轴振动的位移传感器 （涡流传感器 ）。例如， 磨损是轴承最常见的现象， 它产生的振动在加速度传感器上难以清晰分辨， 通过采用涡流 传感器， 不 间断地测量探头体与旋转轴之间的相对间隙变化， 可以发现轴承因磨损而发生的径向间隙的变化， 做到故障的早期诊断。此外， 位移传感器和加速度传感器的结合， 能够扩大频率分 析范围， 可 以有效地分析可能出现的各种故障频率成分， 并可以通过对比分析， 找到故障的真正原因。根据设备的结构， 安装了 200多个传感器， 限于篇幅， 具体测点位置不便一一列出， 原则上涡流传感器布置在减速机的输入和输出轴， 加速度传感器布置在轴承座刚度较高的地方， 并尽可能布置在载荷密度最大的地方， 以便尽可能多地获取轴承外圈本身的振动信号。涡流传 感器和加速度传感 器分别选用 IN - 081一体化涡流传感器和 AS - 030加速度传感器， 它们具有体积小， 可靠性高， 抗干扰能力强等特点。
2. 3 硬件配置
系统硬件采用网络化、分布式、模块化结构，主要由数据采集箱 （下位机 ）、数据服务器和工程师站 （上位机 ）组成， 如图 1所示。根据热轧厂 30余台设备 210多个测点的需要， 共配置 10个 EN 8000智 能数采箱，每个数采箱负责几台设备的数据采集和 分析监测。每个数采箱除必要的公共模块外， 有 9个插槽可用于自由配置测量模块。根据测点数量， 每台数采箱可配置键相板 2块 （ 2路 /块 ）、振动量板6块 （ 4路 /块 ）和模拟量板 （ 32路 /块 ） 1块。模拟量板负责采集整个系统中的油压、油温等缓变量信号。
为便于安装布置， 为每个数采箱提供 1个标准机柜， 机柜内配一台 15！CRT 显示器和键盘， 以便现场调试和信号分析。数据服务器用于存 储每台设备的 实时数据和历史数据以及系统备份， 并负责与其它系统的数据交换。工程师站配一台工业控制机、一台 CRT和一台 CANON 彩色打印机， 主要用于故障诊断分析。
2. 4 软件配置
热轧厂振 动在线监测和 故障诊断系统软件主要采用 De lph i等高级语言编程， 在中文 W INDOW S 2000 /NT环境下运行， 具有系统配置、状态监测、信号分析、故障诊断专家系统和网络通讯等功能， 使用简便。
3、 系统主要功能
3. 1 系统配置
在系统配置中， 可以对保证系统能够正常工作的各种参数进行设置， 如采样频率和采样数据长度， 每个通道的名称、量程、报警上下限值和报警逻辑， 故障诊断所需要的 设备参数， 如齿轮齿数和传动比、轴承节径、滚动体直径、滚动体数目以及电动机转速等， 数据库记录时间间隔和记录时间长度， 用 户权限和密码 等。通过系统 配置，在不改变软件的前提下， 可以满足修改监测设备参数的需要。这对 于需要经常调整参 数的大型复杂监测诊断系统是非常重要的。
3. 2 状态监测
系统提供棒图、数字和曲线形式， 典型设备的图片库和绘图工具等丰富的组态工 具， 对实时监测画面进行组态， 可以对需要监测的参数和显示方式等进行在线生成和修改， 直观形象地显示设备的状态， 出现异常时具有声、光报警功能。系统能够用表格形式实时显示测点的状态。表格可以直接转化成 W ord和 Exce l格式， 以便形成各种报表。系统能够对运行数据进行分析， 自动辨识设备的状态。能够按照 用户要求定时打印 运行报表， 定期自动生成较全面反映设备状态的报告。
3. 3 信号分析
系统具有完善的适用 于齿轮和滚动 轴承故障诊断的信号分析方法， 主要有：一些传统的信号分析方法 进行了特殊处 理。例如， 在波形图中， 除了可以显示振动的峰峰值外，
还可以显 示振 动 的绝 对 均值、均 方 根值 （有 效值 ）、歪度、峭度和波峰因子等特征数据， 可以显示通频和经过滤波的波形图。在频谱图中， 除了可以显示振动的幅值谱与功率谱外， 还可以计算振动的中心频率、均方频率、均方根频 率和频率方差， 可以选择分析频率的范围等。根据波形和频谱的特征数据， 可以确定故障的报警值和报警逻辑， 例如： 如果轴承 振动有效值大于 0. 3g， 并且波峰因子大于 6 ， 则认为出现故障。报警值和报警逻辑可以在线修改， 以便满足不同设备、不同测点和诊断不同故障的需要。
3. 4 故障诊断专家系统
故障诊断专家系统是 利用计算机去 诊断设备的故障。是否具有丰富的诊断知识、强有力的征兆自动获取能力和科学的诊断推理方法， 是影响故障诊断智能化水平的 三要素。根据 故障存在的必要条件与充分条件， 通过故障机理 研究、专家咨询和故障案例的分析， 本系统建立了适用于齿轮、轴承和风机的故障诊 断知识库， 包括故障库、征兆库、诊断规则库和对策库等。在系统的应用过 程中， 根 据经验的积累， 通过知识库 管理系 统可 以对知 识库 进行 增加、删除、修改等操作， 以保 证诊断知识的不断 丰富和完善。
4、 结语
热轧厂振 动在线监测和 故障诊断系统投入使用， 这是国内首次对大型热轧生产线的主要设备进 行在线振动监 测。两年多来， 系统运 行稳定， 数 据准确可靠。通过大量数据的分析， 掌握了设备 的当前状态， 初步确定了不同轧制阶段故障报警值和报警逻辑， 为保证设备安全运行提供了良 好基础。本 系统的设计较好地体现了轧钢机械振动故障诊 断的特殊要求， 提出了振动在线监测故障诊断的一些新方法， 在轧钢机械振动监测领域具有较大的推广应用价值。
[关键词]：热轧 机械振动 故障诊断
中图分类号：TG333.7+1 文献标识码：TG 文章编号：1009-914X（2012）35- 0037 -01
1、 前言
目前， 虽然振动在线监测在冶金、电力、石化等行业取得了很大成功， 效果 显著， 但由 于大型热轧生产过程的设备种类较多， 信号分析复杂以及经验不足等， 國内外进行振动在线监测均不多见， 主要是利用设备点检和少数关键设备 （如精轧机 ）的在线监测方式， 实现 事故停机检修和预防维修。由于缺少连续监测的数据， 不能进行故障预报， 不利于故障的早期发现和故障发生后的原因识别。随着设 备诊断技术和计算 机技术的迅速发展， 进行在线监测是故障诊断技术发展的必然趋势。
2、 系统结构
2. 1 监测对象
根据热轧带钢的生产过程， 监测对象包括热轧机械的主要设备， 它们是 定宽压力机减 速机、R1轧机减速机、E 2立辊轧机主传动减 速机、R2轧机减速机、切头飞剪减速机、F1 ～ F4精轧机主
传动减速机、卷取夹送辊传动 减速机、横 切切边减速机、平整机主传 动减速机和 F1 ～ F7 精轧机齿轮座及 4台加热炉风机等共 30余台设备。
2. 2 传感器选择
监测热轧机械振动信号主要是针对变转速、变负荷、低转速的减速机， 反映转轴、齿轮和滚动
轴承的故障信号， 一般较多 使用加速度传 感器。由于轧钢机械振动故障频率范围较宽， 特别是由
于转速较低， 存在较多的低频 成分， 而加 速度传感器对低频振动不敏感， 因此， 引入测量 轴振动的位移传感器 （涡流传感器 ）。例如， 磨损是轴承最常见的现象， 它产生的振动在加速度传感器上难以清晰分辨， 通过采用涡流 传感器， 不 间断地测量探头体与旋转轴之间的相对间隙变化， 可以发现轴承因磨损而发生的径向间隙的变化， 做到故障的早期诊断。此外， 位移传感器和加速度传感器的结合， 能够扩大频率分 析范围， 可 以有效地分析可能出现的各种故障频率成分， 并可以通过对比分析， 找到故障的真正原因。根据设备的结构， 安装了 200多个传感器， 限于篇幅， 具体测点位置不便一一列出， 原则上涡流传感器布置在减速机的输入和输出轴， 加速度传感器布置在轴承座刚度较高的地方， 并尽可能布置在载荷密度最大的地方， 以便尽可能多地获取轴承外圈本身的振动信号。涡流传 感器和加速度传感 器分别选用 IN - 081一体化涡流传感器和 AS - 030加速度传感器， 它们具有体积小， 可靠性高， 抗干扰能力强等特点。
2. 3 硬件配置
系统硬件采用网络化、分布式、模块化结构，主要由数据采集箱 （下位机 ）、数据服务器和工程师站 （上位机 ）组成， 如图 1所示。根据热轧厂 30余台设备 210多个测点的需要， 共配置 10个 EN 8000智 能数采箱，每个数采箱负责几台设备的数据采集和 分析监测。每个数采箱除必要的公共模块外， 有 9个插槽可用于自由配置测量模块。根据测点数量， 每台数采箱可配置键相板 2块 （ 2路 /块 ）、振动量板6块 （ 4路 /块 ）和模拟量板 （ 32路 /块 ） 1块。模拟量板负责采集整个系统中的油压、油温等缓变量信号。
为便于安装布置， 为每个数采箱提供 1个标准机柜， 机柜内配一台 15！CRT 显示器和键盘， 以便现场调试和信号分析。数据服务器用于存 储每台设备的 实时数据和历史数据以及系统备份， 并负责与其它系统的数据交换。工程师站配一台工业控制机、一台 CRT和一台 CANON 彩色打印机， 主要用于故障诊断分析。
2. 4 软件配置
热轧厂振 动在线监测和 故障诊断系统软件主要采用 De lph i等高级语言编程， 在中文 W INDOW S 2000 /NT环境下运行， 具有系统配置、状态监测、信号分析、故障诊断专家系统和网络通讯等功能， 使用简便。
3、 系统主要功能
3. 1 系统配置
在系统配置中， 可以对保证系统能够正常工作的各种参数进行设置， 如采样频率和采样数据长度， 每个通道的名称、量程、报警上下限值和报警逻辑， 故障诊断所需要的 设备参数， 如齿轮齿数和传动比、轴承节径、滚动体直径、滚动体数目以及电动机转速等， 数据库记录时间间隔和记录时间长度， 用 户权限和密码 等。通过系统 配置，在不改变软件的前提下， 可以满足修改监测设备参数的需要。这对 于需要经常调整参 数的大型复杂监测诊断系统是非常重要的。
3. 2 状态监测
系统提供棒图、数字和曲线形式， 典型设备的图片库和绘图工具等丰富的组态工 具， 对实时监测画面进行组态， 可以对需要监测的参数和显示方式等进行在线生成和修改， 直观形象地显示设备的状态， 出现异常时具有声、光报警功能。系统能够用表格形式实时显示测点的状态。表格可以直接转化成 W ord和 Exce l格式， 以便形成各种报表。系统能够对运行数据进行分析， 自动辨识设备的状态。能够按照 用户要求定时打印 运行报表， 定期自动生成较全面反映设备状态的报告。
3. 3 信号分析
系统具有完善的适用 于齿轮和滚动 轴承故障诊断的信号分析方法， 主要有：一些传统的信号分析方法 进行了特殊处 理。例如， 在波形图中， 除了可以显示振动的峰峰值外，
还可以显 示振 动 的绝 对 均值、均 方 根值 （有 效值 ）、歪度、峭度和波峰因子等特征数据， 可以显示通频和经过滤波的波形图。在频谱图中， 除了可以显示振动的幅值谱与功率谱外， 还可以计算振动的中心频率、均方频率、均方根频 率和频率方差， 可以选择分析频率的范围等。根据波形和频谱的特征数据， 可以确定故障的报警值和报警逻辑， 例如： 如果轴承 振动有效值大于 0. 3g， 并且波峰因子大于 6 ， 则认为出现故障。报警值和报警逻辑可以在线修改， 以便满足不同设备、不同测点和诊断不同故障的需要。
3. 4 故障诊断专家系统
故障诊断专家系统是 利用计算机去 诊断设备的故障。是否具有丰富的诊断知识、强有力的征兆自动获取能力和科学的诊断推理方法， 是影响故障诊断智能化水平的 三要素。根据 故障存在的必要条件与充分条件， 通过故障机理 研究、专家咨询和故障案例的分析， 本系统建立了适用于齿轮、轴承和风机的故障诊 断知识库， 包括故障库、征兆库、诊断规则库和对策库等。在系统的应用过 程中， 根 据经验的积累， 通过知识库 管理系 统可 以对知 识库 进行 增加、删除、修改等操作， 以保 证诊断知识的不断 丰富和完善。
4、 结语
热轧厂振 动在线监测和 故障诊断系统投入使用， 这是国内首次对大型热轧生产线的主要设备进 行在线振动监 测。两年多来， 系统运 行稳定， 数 据准确可靠。通过大量数据的分析， 掌握了设备 的当前状态， 初步确定了不同轧制阶段故障报警值和报警逻辑， 为保证设备安全运行提供了良 好基础。本 系统的设计较好地体现了轧钢机械振动故障诊 断的特殊要求， 提出了振动在线监测故障诊断的一些新方法， 在轧钢机械振动监测领域具有较大的推广应用价值。