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[摘 要]在科学技术不断发展的大时代背景下，精轧机设备的管理工作中积极应用的状态检测与故障诊断技术的应用至关重要。本文通过论述了在高速线材精轧机设备中有效应用状态检测与故障诊断技术、在精轧机设备管理中对于故障进行诊断的研究现状、以及在精轧机中的积极应用状态检测与故障诊断技术的实际案例三个主要方面，目的是为了保证精轧机在运行过程中能够准确检测出故障的发展趋势，在很大程度上极大的节省了精轧机设备的维修资金投入与维修时间，全面为生产作业得到良好而顺利的进行提供了保障。
[关键词]具体应用 精轧机设备 设备管理 状态检测 故障诊断技术
中图分类号：R899 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0351-01
高速线材精轧机在运行过程中具有所轧制轧件温度较低、运转速度较高以及载荷变化十分频繁等多项特点，并且在与运行过程中产生了的故障主要集中于齿轮失效以及齿轮箱失效等多个方面[1]。在时代发展过程中以及生产作业的实际需求，使得传统的精轧机设备故障检测技术已经不能适应实际的发展要求，因此在这种现实情况下我国一些钢铁企业利用高线设备检测与设备故障诊断技术进行精轧机运行过程中的故障诊断，这种技术建立在设备故障机理的基础上，全面而细致的分析了精轧机运行中振动信号，能够及时发现精轧机存在的故障隐患，能够在设备不能工作之前做好相应的维修工作，有效的保证了生产作业能够得到顺利展开，进一步节约了精轧机设备故障维修的人力与资金成本投入，为企业带来了巨大的经济效益。
一、在高速线材精轧机设备中有效应用状态检测与故障诊断技术
状态检测与故障诊断技术在实际应用过程中主要是利用精轧机设备上的加速度传感器，对设备运行过程中的振动信号进行全面的采集，在有效的通过使用信号预处理器将信号进行放大与数字模型的转换，从而实现振动信号转换为能够让计算机技术处理的数字信号。在此基础上通过相应的诊断技术与计算机处理技术对信号展开分析与处理，全面提取振动信号中具有价值的信号信息，保证精轧机设备的运行能够得到确定，实现对精轧机设备运行状态的检测以及故障诊断的最终目的[2]。在这个过程中状态检测与故障诊断技术的应用流程为：第一步，利用信号传感器进行信号的测试；第二；将信号进行调理；第三，通过数据采集卡进行数据的采集；第四，接线与端子的确定；第五，通过设备检测诊断软件进行数据收集；最后，利用计算机进行数据与信号的分析与处理。
为了全面确保精轧机振动信号提取的准确度，以及设备运行的在线监测与故障检测的精确度，需要有效在精轧机锥箱的纵轴输入端口处以及输出端口处分别设置相应的振动传感器，保证状态检测与故障诊断技术能够得到高效的应用，提高精轧机的运行状态与生产作业的质量。
二、在精轧机设备管理中对于故障进行诊断的研究现状
（一）故障树的故障诊断方式分析
在精轧机设备的故障检测中能夠有效应用故障树的故障诊断方式，这种诊断方式主要是将精轧机运行中的故障形成原因按照树枝分布的形式从总体一步一步细化的分析方式，因此对于精轧机这种运行过程中较为复杂的系统能够产生十分有效的诊断结果。
（二）解析模型的故障诊断方式分析
在精轧机的运行过程中应用解析模型的故障诊断方式，主要是通过精轧机的模型表达先验信息及可测性信息的比较，从而得出相应的残渣，及时对残渣进行合理有效的分析与处理，进而实现精轧机故障的有效诊断。对于精轧机而言，科学合理的分析精轧机的齿轮故障，并根据实际情况建立相应的动态解析模型，并在此基础上为精轧机设计故障检测滤波器，进一步实现精轧机运行过程中的多种不同类型故障的检测与诊断[3]。
（四）信息融合的诊断方式分析
在精轧机运行过程中积极应用信息融合的诊断方式，主要是通过对精轧机中的不同空间与时间信息，在相应的推理规则基础上全面多方面、多层次的联想、组合处理相应的过程信息，从而获取被检测对象的描述与解释，积极做出精轧机运行过程中的故障诊断。但是因为信息融合的诊断方式自身不能对传感器的信息及互补进行有效的利用，因此在精轧机运行过程中应用信息融合的诊断方法具有一定的局限性。
三、在精轧机中的应用状态检测与故障诊断技术的实际案例
（一）精轧机锥齿轮箱的齿面异常剥落故障概述
在2015年6月—9月期间对精轧机的16号锥齿轮箱进行测点，发现整个测点值出现了持续上升的现象，并且时域波形出现了较为明显的冲击性情况，在咬合频率上数值比较突出，且整个咬合频率也呈现出不断上升的趋势，两边出现了多倍边频[4]。
（二）故障检测过程及诊断结果分析
根据实际检测情况可以得出，16号锥齿轮箱在时域波形中存在较多的冲击成分，有效利用自谱-FFT的分析能够得出，16号锥齿轮箱的咬合频率值在2015年9月4日进行测试，不同的16号锥齿轮箱形式具有不同的幅值。例如，13号测点是16.4781m/s2，二14好测点达到了20.9151m/s2。通过多方面的总结与分析能够得出16号锥齿轮箱的轴斜齿轮与轴咬合中存在故障与问题，并且轴斜齿轮中的Z5型号存在故障隐患的概率较大。在2015年10月时企业对16号锥齿轮箱展开了检查，发现轴斜齿轮中的Z5型号存在较为明显的周期性剥落，检测结果与诊断分析的结果相一致。
结语
綜上所述，在精轧机中积极应用状态检测与故障诊断技术，对于提高精轧机的运行效率与生产作业质量产生了推动作用。本文围绕着在高速线材精轧机设备中有效应用状态检测与故障诊断技术、在精轧机设备管理中对于故障进行诊断的研究现状、以及在精轧机中的积极应用状态检测与故障诊断技术的实际案例三个主要方面展开了论述与分析，旨在保证精轧机在运行过程中能够准确检测出故障的发展趋势，为企业运行与发展节省了精轧机设备的维修资金投入与维修时间。
参考文献
[1] 董绍华，韩忠晨，刘刚.管道系统完整性评估技术进展及应用对策[J].油气储运，2014，02：121-128.
[2] 张宝，杨丰.烟草物流系统设备维护管理及故障诊断系统[J].设备管理与维修，2014，S1：44-46.
[3] 武万，郑倩颖.基于SCADA系统长输管道输油泵故障分析诊断系统的探究[J].中国石油和化工标准与质量，2011，08：237-238.
[4] 刘文英.测振仪设备在企业中的应用[J].计量与测试技术，2009，09：54+56.
[关键词]具体应用 精轧机设备 设备管理 状态检测 故障诊断技术
中图分类号：R899 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0351-01
高速线材精轧机在运行过程中具有所轧制轧件温度较低、运转速度较高以及载荷变化十分频繁等多项特点，并且在与运行过程中产生了的故障主要集中于齿轮失效以及齿轮箱失效等多个方面[1]。在时代发展过程中以及生产作业的实际需求，使得传统的精轧机设备故障检测技术已经不能适应实际的发展要求，因此在这种现实情况下我国一些钢铁企业利用高线设备检测与设备故障诊断技术进行精轧机运行过程中的故障诊断，这种技术建立在设备故障机理的基础上，全面而细致的分析了精轧机运行中振动信号，能够及时发现精轧机存在的故障隐患，能够在设备不能工作之前做好相应的维修工作，有效的保证了生产作业能够得到顺利展开，进一步节约了精轧机设备故障维修的人力与资金成本投入，为企业带来了巨大的经济效益。
一、在高速线材精轧机设备中有效应用状态检测与故障诊断技术
状态检测与故障诊断技术在实际应用过程中主要是利用精轧机设备上的加速度传感器，对设备运行过程中的振动信号进行全面的采集，在有效的通过使用信号预处理器将信号进行放大与数字模型的转换，从而实现振动信号转换为能够让计算机技术处理的数字信号。在此基础上通过相应的诊断技术与计算机处理技术对信号展开分析与处理，全面提取振动信号中具有价值的信号信息，保证精轧机设备的运行能够得到确定，实现对精轧机设备运行状态的检测以及故障诊断的最终目的[2]。在这个过程中状态检测与故障诊断技术的应用流程为：第一步，利用信号传感器进行信号的测试；第二；将信号进行调理；第三，通过数据采集卡进行数据的采集；第四，接线与端子的确定；第五，通过设备检测诊断软件进行数据收集；最后，利用计算机进行数据与信号的分析与处理。
为了全面确保精轧机振动信号提取的准确度，以及设备运行的在线监测与故障检测的精确度，需要有效在精轧机锥箱的纵轴输入端口处以及输出端口处分别设置相应的振动传感器，保证状态检测与故障诊断技术能够得到高效的应用，提高精轧机的运行状态与生产作业的质量。
二、在精轧机设备管理中对于故障进行诊断的研究现状
（一）故障树的故障诊断方式分析
在精轧机设备的故障检测中能夠有效应用故障树的故障诊断方式，这种诊断方式主要是将精轧机运行中的故障形成原因按照树枝分布的形式从总体一步一步细化的分析方式，因此对于精轧机这种运行过程中较为复杂的系统能够产生十分有效的诊断结果。
（二）解析模型的故障诊断方式分析
在精轧机的运行过程中应用解析模型的故障诊断方式，主要是通过精轧机的模型表达先验信息及可测性信息的比较，从而得出相应的残渣，及时对残渣进行合理有效的分析与处理，进而实现精轧机故障的有效诊断。对于精轧机而言，科学合理的分析精轧机的齿轮故障，并根据实际情况建立相应的动态解析模型，并在此基础上为精轧机设计故障检测滤波器，进一步实现精轧机运行过程中的多种不同类型故障的检测与诊断[3]。
（四）信息融合的诊断方式分析
在精轧机运行过程中积极应用信息融合的诊断方式，主要是通过对精轧机中的不同空间与时间信息，在相应的推理规则基础上全面多方面、多层次的联想、组合处理相应的过程信息，从而获取被检测对象的描述与解释，积极做出精轧机运行过程中的故障诊断。但是因为信息融合的诊断方式自身不能对传感器的信息及互补进行有效的利用，因此在精轧机运行过程中应用信息融合的诊断方法具有一定的局限性。
三、在精轧机中的应用状态检测与故障诊断技术的实际案例
（一）精轧机锥齿轮箱的齿面异常剥落故障概述
在2015年6月—9月期间对精轧机的16号锥齿轮箱进行测点，发现整个测点值出现了持续上升的现象，并且时域波形出现了较为明显的冲击性情况，在咬合频率上数值比较突出，且整个咬合频率也呈现出不断上升的趋势，两边出现了多倍边频[4]。
（二）故障检测过程及诊断结果分析
根据实际检测情况可以得出，16号锥齿轮箱在时域波形中存在较多的冲击成分，有效利用自谱-FFT的分析能够得出，16号锥齿轮箱的咬合频率值在2015年9月4日进行测试，不同的16号锥齿轮箱形式具有不同的幅值。例如，13号测点是16.4781m/s2，二14好测点达到了20.9151m/s2。通过多方面的总结与分析能够得出16号锥齿轮箱的轴斜齿轮与轴咬合中存在故障与问题，并且轴斜齿轮中的Z5型号存在故障隐患的概率较大。在2015年10月时企业对16号锥齿轮箱展开了检查，发现轴斜齿轮中的Z5型号存在较为明显的周期性剥落，检测结果与诊断分析的结果相一致。
结语
綜上所述，在精轧机中积极应用状态检测与故障诊断技术，对于提高精轧机的运行效率与生产作业质量产生了推动作用。本文围绕着在高速线材精轧机设备中有效应用状态检测与故障诊断技术、在精轧机设备管理中对于故障进行诊断的研究现状、以及在精轧机中的积极应用状态检测与故障诊断技术的实际案例三个主要方面展开了论述与分析，旨在保证精轧机在运行过程中能够准确检测出故障的发展趋势，为企业运行与发展节省了精轧机设备的维修资金投入与维修时间。
参考文献
[1] 董绍华，韩忠晨，刘刚.管道系统完整性评估技术进展及应用对策[J].油气储运，2014，02：121-128.
[2] 张宝，杨丰.烟草物流系统设备维护管理及故障诊断系统[J].设备管理与维修，2014，S1：44-46.
[3] 武万，郑倩颖.基于SCADA系统长输管道输油泵故障分析诊断系统的探究[J].中国石油和化工标准与质量，2011，08：237-238.
[4] 刘文英.测振仪设备在企业中的应用[J].计量与测试技术，2009，09：54+56.