轧机振动预测相关期刊投稿

轧机振动一般发生在高速轧制及薄带钢时由于振动使带钢厚度波动同时易产生断带另外厚度波动经过镀锡后产生斑马纹使镀锡板降级甚至产生废品。产生振动的原因很多主要有以下几个方面:1轧制速度太高成品规格薄.2道次轧制工艺参数不合理如轧制压力低变形量小带钢前张力较大。3润滑条件不佳如乳化液浓度太高或太低。4轧辊损坏如中间辊或支承辊断带时损坏还未及时更换。5轧辊轴承与轴承座之间存在间隙轧制过程中轧机产生振动应分析判断产生的原因并采取相应措施进行处理若原因较复杂时难以下结论或发现原因后一时难以处理可适当降低14轧制速度消除或降低振动程度等到机组检修时再进行处理。

轧机是实现金属轧制过程的设备。泛指完成轧材生产全过程的装备﹐包括有主要设备﹑辅助设备﹑起重运输设备和附属设备等。据说在14世纪欧洲就有轧机，但有记载的是1480年意大利人 达·芬奇（Leonardo da Vinci）设计出轧机的草图。轧机是实现金属轧制过程的设备。泛指完成轧材生产全过程的装备﹐包括有主要设备﹑辅助设备﹑起重运输设备和附属设备等。 实现金属轧制过程的设备。泛指完成轧材生产全过程的装备，包括有主要设备、辅助设备、起重运输设备和附属设备等。但一般所说的轧机往往仅指主要设备。据说在14世纪欧洲就有轧机，但有记载的是1480年意大利人 达·芬奇（Leonardo da Vinci）设计出轧机的草图。1553年法国人布律列尔(Brulier)轧制出金和银板材,用以制造钱币。此后在西班牙、比利时和英国相继出现轧机。图1为1728年英国设计的生产圆棒材用的轧机。

英国于1766年有了串列式小型轧机，19世纪中叶，第一台可逆式板材轧机在英国投产，并轧出了船用铁板。1848年德国发明了万能式轧机，1853年美国开始用三辊式的型材轧机，并用蒸汽机传动的升降台实现机械化。接着美国出现了劳特式轧机。1859年建造了第一台连轧机。万能式型材轧机是在1872年出现的；20世纪初制成半连续式带钢轧机，由两架三辊粗轧机和五架四辊精轧机组成。中国于1871年在福州船政局所属拉铁厂(轧钢厂)开始用轧机；轧制厚15mm以下的铁板，6～120mm的方、圆钢。1890年汉冶萍公司汉阳铁厂装有蒸汽机拖动的横列双机架2450mm二辊中板轧机和蒸汽机拖动的三机架横列二辊式轨梁轧机以及 350/300mm小型轧机。随着冶金工业的发展，现已有多种类型轧机，由轧辊、轧辊轴承、机架、轨座、轧辊调整装置、上轧辊平衡装置和换辊装置等组成。

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关键词: 低速重载机械;状态监测;故障诊断中图分类号:TH-9文献标识码:A文章编号:1671-7597(2010)0420132-01随着科学技术的不断发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与设备有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会引起严重后果,造成重大的经济损失,甚至还可能导致灾难性的人员伤亡和恶劣的社会影响。通过对机械工况进行监测,对其故障发展趋势进行早期诊断,便可以找出故障原因,采取各种措施进行维修保养,避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转。可见,设备故障诊断、监测技术在现代工业生产中起着非常重要的作用,开展设备故障诊断技术的研究具有重要的现实意义。1 低速重载机械的状态监测与故障诊断存在的问题1)低频测量技术要选择最合适的振动参数,测量振动的最常用的参数是加速度。但是加速度随着转频的降低而减小。2)低频分析受到测量设备的限制,转速很低导致故障振动信号频率很低。然而传感器的高通滤波器会将2Hz以下的频率按噪声过滤掉,再加上受到环境噪声的影响,使得振动分析效果很差甚至无法进行。3)冲击故障的瞬态性问题,每次故障冲击的间隔时间较长,使用冲击法很难准确的监测到故障信号。4)由故障点产生的冲击响应频率较低,不能激起较高的频率成分。低速旋转机械监测的困难是:在大于600rpm时,由于振动具有很大的能量并且出现的周期短,应用振动分析可以诊断故障和损伤状态;对于低于600rpm的旋转机械来说,由于振动具有低能量而出现的周期长,因而诊断故障状态是困难的。长期以来对低频乃至超低频信号(≤2Hz)是许多国内外测量分析仪器的难点,对低频振动信号的测量需要特殊的传感器、测量仪器和测试方法。测试低频振动信号的最基本的任务就是准确的采集到低速设备的故障信号,如果没有正确的振动信号,那么后面的诊断工作就没有任何意义。这就要求最大限度的降低传感器、测量仪器的内外界的电磁干扰。另外对传感器的分辨率、量程、测量仪器的采样时间和信号处理时间都有较高的要求。较高的分辨率是测量低频振动信号的必需条件,因为低频振动量的加速度值可能会相当的小,例如当振动位移为1mm,频率为1Hz的信号其加速度值仅为0.04m/s2(0.004g);传感器的测量量程范围是指传感器在一定的非线性误差范围内所能测量的最大测量值,低于量程范围或高于量程范围的信号都会引起失真。作为一般原则,灵敏度越高其测量范围越小,反之灵敏度越小则测量范围越大。而对低频信号的正确的采集,必须保证较高的灵敏度和较大的量程范围,所以必须使用特殊的传感器。对于测量仪器的要求也是比较高的,比如一台设备旋转一周需要258s的时间,为了不失真的捕捉到它的振动信号必须设置较长的采样时间。如果将采样线数设置成6400线,采样频宽是0-4000Hz,就必须要求96s的数据采集时间。如此多的线数,如此宽的采样频宽,如此长的采样时间,对采样仪器的信号处理能力,数据存储等方面都有较高的要求。低速重载设备滚动轴承隐患的特征频率极低,一般在频谱图的最左端,而且振动能量较小,很容易被诊断人员忽视;更由于系统本身振动大,淹没了有隐患零部件的特征频率,使诊断工作极为困难。传统的频谱分析、细化谱以及倒频谱技术等能有效地从强背景噪声中提取出潜在的故障特征。2 低速重载设备的状态监测2.1 状态监测的目的和任务机械振动测试的目的和任务主要体现在以下几个方面。1)能了解机械设备的运行状态,保证其运行状态在正常之内。通过对机械设备进行连续的测试,可以在任意时刻都能很好地了解设备的运行状态。同时对机械的运行异常,提醒人们及时采取补救措施。2)能提供机械状态的准确描述。为决定设备的维修和大修内容、周期提供依据,从而避免为了肉眼检查而拆卸设备,即保养了机械在满意状态下的完整性,又提高了设备的使用效率。3)实现预测维修。通过振动测试,及时、准确地掌握机械的运行状态,对出现的故障及其发展趋势作出预报,为实现机械的预知性维修提供技术保证。2.2 状态监测的工作过程与步骤要对齿轮箱和轴承进行监测和故障诊断时,总是要先选用适当的传感器,将传感器安装在合适的测点位置。由于传感器测得振动信号较微弱,因此传感器测得信号要接入放大器进行放大,从放大器出来的放大信号再接入信号调理器进行滤波、降噪等预处理。从信号调理器出来的信号是模拟信号,计算机是无法的识别的,因此振动信号还要接入模/数转换器,即A/D卡,进行模/数转换,转换为计算机可以处理的数字信号。最后利用计算机对数字信号进行时域、频域的分析,从而成功的实现对齿轮和轴承的振动测试。2.3 低速重载机械状态监测的实施方案以马鞍山钢铁有限公司为试验基地,以在运转的低速重载机械为对象进行状态监测,包括主皮带驱动滚筒、换向滚筒,提升机减速箱,线、棒材低速初轧机减速箱,混合机托辊轴承,轨道电机、转炉耳轴轴承、转炉减速机、立磨机等低速重载机械进行状态检测,积累数据,分析此类设备的振动特性。重点监测有故障的低速重载设备,进行故障诊断,包括主皮带驱动滚筒,初轧机减速机齿轮箱,支撑轴承等传动部件。其中齿轮箱,轴承座是故障的易发部件,将其作为重点监测对象,分析其故障特征,研究诊断方法。低速重载机械的状态监测借助于上海容知公司的双通道便携式数采仪RH802,MRS2.0设备状态管理系统以及SQL等数据库。双通道便携式数采仪RH802大屏幕液晶显示,流程简易,体积小、重量轻,方便使用,有超大存储能力可满足大容量数据采集的要求,可进行按计划和计划外数据采集,计划外数据可按编号保存。MRS2.0设备状态巡检网络化管理系统是容知推出的网络化设备状态监测解决方案,是专业技术人员进行设备状态监测和故障诊断的工具,它将企业-工厂-车间-设备-测点等多层次信息以树状结构进行统一组织、管理和显示,用户能在友好的图形界面下快速、便捷的进行数据分析工作。MRS2.0系统采用B/S、C/S结构,基于Windows系统开发的32位视窗软件,支持Windows2000、NT、XP等操作系统,以及SQL Server、Oracle、ACCESS等数据库。为了对低速重载设备进行状态监测和故障诊断研究,借助容知公司的设备状态点检管理系统MRS2.0,建立低速重载设备数据库。在设备状态管理系统MRS2.0中添加需要监测的低速重载机械,做出传动简图,确定测点分布,并设置好采集参数。然后制定出监测计划,监测周期。将监测任务下达到便携式数采仪中,就可以去现场监测,测试数据自动保存到设置好的路径下面。现场测试完成以后,再将测试数据上传到MRS2.0设备状态管理系统中,进行数据处理、信号分析、故障诊断等研究工作。3 结论本文结合冶金行业的低速重载机械(主要包括滚动轴承、齿轮)的故障形式以及状态监测与故障诊断存在的问题,针对低速重载机械的运行特点和故障特征,重点探讨了状态监测与故障诊断技术在低速重载滚动轴承和齿轮中的应用,进行了低速重载机组状态监测与故障诊断的特性研究。参考文献:[1]陈克兴,李川奇.设备状态监测与故障诊断技术[M].北京:科学技术文献出版社,1991.[2]王楠,陈长征,孙长城,周勃.基于应力波与小波分析的低速滚动轴承故障诊断研究[J].振动工程学报,2007,20(3).[3]吴晚云,赵飞鹏.大型重载滚动轴承的状态监测与故障诊断[J].北方工业大学学报,1996,8(3).[4]黄文虎,夏松波,刘瑞岩.设备故障诊断原理、技术及应用[M].北京:科学出版社,1996.