阅读本文前，您可先点击上面的蓝色字体“轧机轴承”，“关注”后您就可以第一时间收到最优质的文章了。 把您想学的知识在文章底部留言，小编尽量收集！摘要：采用单一、独立的监测诊断方式已经无法满足大工业化的生产需求，实现信号数据的存储、特征提取和共享，开展设备状态监测和技术创新，是科技发展的主要趋势，互联网 / 物联网技术、云计算技术的快速发展已经为这一设想提供了可能。在线采集高线轧机轴承振动信号，提取故障特征，再基于高线轧机振动故障机理进行故障诊断分析，并提供行之有效的解决方案。高线轧机设备具有运转速度高、载荷变化频繁、所轧制轧件温度低的特点，设备的主要故障是主传动设备的轴承、齿轮失效，占总设备故障时间的 50% 以上。而主传动设备(包括预精轧机、精轧机、夹送辊和吐丝机等)是生产线中的关键精密设备，如果出现故障将造成整个生产线的产量减少或停机，维修处理时间长，维修费用昂贵。据不完全统计，机械设备故障有超过 70% 是振动故障，以轴承振动引起失效最为普遍。因此，对高线轧机的检测重心应该放在轴承故障信号的监测与分析方面。下面通过对韶钢炼轧厂高线轧机设备状态监测和技术创新，开展轴承振动在线监测与故障诊断分析，并提出处理方法和改进方案。1、系统介绍在线振动监测系统主要分为三大部分：在线计算机，现场检测单元和振动传感器。主要的检测对象为精轧机、减定径机和吐丝机等(见图1)。

在每个齿轮箱位设置两个监测点，并安装2个加速度传感器，主要对加速度、速度和包络值进行检测。通过传感器采集轧制过程中的轴承振动信号，现场检测单元对数据进行提取、优化，再传递给在线诊断软件分析，实现动态化监控。

2、应用实例2.1预精轧机齿轮箱轴承故障诊断及处理2.1.1故障现象及分析现象：发现部分精轧机齿轮箱在输入轴监测点的振动数值超过系统设置的报警值。分析：研究其频谱图，在轴承内圈连续滚动、而外圈处于静止状态时，对圆锥滚子轴承的故障频率特征进行计算，得到外圈故障频率数值：BPFO=16.10×14.1161=227.26Hz。结论：该轴承外圈发生的故障频率1、2、3 倍的频振幅数值均超过 1 个，由此断定该轴承外圈发生损坏。2.1.2故障处理及改进处理：利用机械设备大修，对齿轮箱进行解体，发现圆锥滚子轴承外圈内滚道表面有严重压痕。更换轴承，输入轴包络信号后，振动总数值有所下降。改进：该轴承故障主要是由于交流变频电机引起轴承过电流现象，使轴承发生电蚀。因此，采取如下措施：在电机轴内安装接地碳刷，及时清扫粉尘；在变频器处，增加信号滤波，提高信号分辨能力；电机轴承使用专业轴承，实现对电流进行隔断。2.2减定径机变速箱轴承故障诊断及处理减定径机变速箱主要分为四个箱体，用ABCD代替。具有 20 组的离合器装置，能够有效实现转速变化，并传递齿轮中间安装有支撑轴承。2.2.1故障现象及分析现象：当低于要求温度时，减定径机 A 箱会发生异常振动，并在短时间内速度提升较快。分析：频谱图显示峰值为71.9Hz，且存在谐波，需要对轧制φ13规格 A箱4档齿轮内轴承6034 C3进行计算验证。A箱输入轴和过桥轴之间设置有一级螺旋伞齿轮增速，其速比 i0=26/33；过桥轴和输出轴之间存在4个档位，分别为 i1=78/19，i2=69/27，i3=72/45，i4=65/65；当轧制 φ13 规格电机转动速度为 829.1r/min，换2档之后，2档齿轮内轴承内外圈同向转动无速度差，换4挡后，内轴承内外圈同向旋转存在一定速度差。轴承(SKF)滚动体直径为26.988mm，节圆直径为215mm，滚动体数量为15，接触角 α=0°。

结论：该轴承外圈发生故障频率 1、2、3、4 倍的频振幅数值均超过 0.6mm/s。由此断定，该轴承外圈发生损坏。此时，必须立即停止工作，进行全面检修。

2.2.2故障处理及改进

处理：对减定径机组进行构件解体后发现，轴承6034 C3 外圈内滚道具有严重磨损现象。对轴承进行检修、更换，设备的振动总数值有所下降，此时频谱图中轴承6034 C3 的外圈故障频率消失，仅仅存在伞齿障合频率。

改进：针对此轴承的运行特点进行分析，改进设计方案和完善设计图纸，已获得技术部门认可，改进措施如下。第一，对于低速转动或者承受较大冲击力的轴承，轴承寿命可按额定静荷载来进行计算，即S0=C0/P0。将原档位齿轮内2列的轴承更换为2列圆锥滚子轴承，能够有效提高轴承的额定静载荷和轴向的承载能力。例如：将A箱4档齿轮内6034 C3 轴承更换为 32034X 轴承，额定静荷载数值增加为915kN。同时，对轴承施加轴向力，可减少轴承安装后的缝隙，大大提高轴承刚性，避免出现锤击或轻载时发生滑移现象。

第二，借助 SKF NoWear(永不磨损)技术，在圆锥滚子轴承滚动体和内外圈滚道接触面上，喷涂具有低摩擦系数的陶瓷涂层，可有效提高滚动体到接触面的硬度，避免出现轴承表面粘着磨损现象。

3、结论

虽然高线轧机分布范围广、实际现场工况不同，但又表现出类似的工作状态规律，因此，将在线监测系统的信号分析、故障诊断理论和实际情况进行结合，通过远程诊断中心的数据共享，实现设备维护人员、专业设备厂家和专家的多方会诊，针对高线轧机异常状况，能够有效对分析并解决早期出现的部件缺陷或突发情况，避免出现重大意外事故，从而获得更好的经济效益。

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