冶金设备监测诊断技术及前景

冶金企业的主要关键设备有焦化和烧结厂风机，炼铁厂高炉鼓风机，炉顶齿轮箱，高炉煤气余压透平发电装置和皮带运料机，炼钢耳轴倾动机构和大包回转台，高线、棒材和热轧厂粗精轧机组，冷连轧和硅钢机组，一些重要的电机、风机、齿轮箱、大型起重机、泵以及某些企业的矿山排岩机、大型挖掘机、港口门式起重机和发电机组等也至关重要。

一、国内冶金企业设备诊断成功案例

1999年1月，发现高炉炉顶齿轮箱螺栓拉断；2000年，判断高线精轧机锥轴和辊轴零部件损坏；2006年2月，发现棒材厂16号轧机减速机锥箱轴承故障；2007年11月，判断某大型铁矿排岩车间破碎机回转体隐患；2008年4月，发现冷连轧机五机架第五架传动轴故障；2009年11月，发现高线减定径机30架锥箱输出轴轴系故障；2010年，发现炼钢耳轴倾动机构轴承早期磨损；2011年，发现高炉炉顶新齿轮箱回转支承间隙小，影响运行。由上可见，设备诊断技术不仅可以预测故障隐患，在判断设备制造装配精度方面也可起到一定作用。国内冶金行业设备的诊断成功案例中，宝钢可以追溯到1983年，部分设备在投产时就有诊断成功案例，此后每年均有各类成功案例，特别是在1996年开展设备状态监测诊断受控点工作后，每年均有数百项成功案例。武钢自2002年开展基于设备诊断技术的“万点受控”工程项目以来，已经成功地在首钢、河钢等二十多个大中型企业推广应用，积累各种成功案例达200余个。

二、常用监测诊断技术

冶金机械设备监测诊断技术已形成以振动监测诊断、油样分析、电流监测、温度监测和无损探伤为主，其他技术为辅的格局。

（1）振动监测诊断技术冶金企业以旋转机械为多，这类机械故障所激发的振动多为横向振动，通常是由其核心部件轴部件故障引起，轴部件故障信号大多为周期信号，准周期信号或平稳随机信号等。该类信号的分析方法目前最常用的是时域—频域分析方法。时域波形是机械振动振幅的瞬态值随时间延续而不断变化所形成的动态图像，时域信号分析的基本参数有峰值、均值、均方根值（有效值）、方差、方根幅值、平均幅值、偏度、峭度等。一般说来均方根值、方根幅值、平均值以及峭度均会随着故障的发生和发展而增大。峭度、裕度因数和脉冲因数对于冲击脉冲类的早期故障比较敏感，但随着故障的逐渐发展，其值反而会下降，而均方根值的稳定性较好，但对早期故障不明显，故常将它们同时使用，以兼顾敏感性和稳定性。在频谱分析时，所关心的多是各种轴转速的多倍频率处以及转速的非整数倍频率处的峰值。通过分析频谱中的轴速频率的整倍数波峰可诊断如零部件不平衡、不对中、松动、轴弯曲和磨损等多种故障；不平衡、不对中这两类故障给冶金设备带来巨大损失，应当作为企业设备诊断的重点。

（2）应力应变检测技术机械设备发生失效并最终引发故障往往由其结构的潜在局部损伤引起，结构损伤从细小到扩张再到最终破坏是一个逐渐发展演变的过程。由于应变能使结构随机振动响应中小损伤信息得以“放大”，基于应力应变的检测技术近年来引起关注并得到快速发展，广泛应用于冶金等领域。

（3）声发射检测技术声发射传感器和振动传感器核心部件都是压电元件，声发射检测技术不仅可以利用材料受载以弹性波的形式释放应变能的现象来探测和识别材料内部产生损伤或结构变化的情况,还可以用来检测机械零部件外表点蚀或剥落情况。该技术作为一种无损检测方法已被广泛应用于冶金、石油化工等众多领域。由于其接收信号的频率范围宽（至少可达2～70kHz），灵敏度高，适用于探测结构缺陷发出的高频应力波信号，其高频特性可有效避开周围低频的噪声，对机械设备(尤其是低速重载设备)或大型构件可提供整体或局部快速检测，及早发现故障隐患。

（4）磁记忆检测技术铁磁学研究指出，磁弹性效应是指当弹性应力作用于铁磁材料时，铁磁体不但会产生弹性形变，还会产生磁致伸缩性质的形变，从而引起磁畴壁的位移，改变其自发磁化的方向。当铁制设备的某一部位在周期性负载和外部磁场的共同作用下，在该处会造成残余磁感应强度的增长。采用金属磁记忆检测技术能及时、准确地找出部件可能导致损坏的最大应力集中区域。检测时不需要对被检测对象进行专门的磁化，检测后也无需进行退磁处理；不需要对金属表面做专门的预处理，对表面有保护层的允许距离150mm进行检测；无需耦合剂；它能够检测到金属疲劳损伤和濒临损伤的状态，在应力应变状态评价与设备强度及可靠性分析、寿命预测方面有独到的能力。这方面的研究和应用已初见成效。

（5）油液检测技术从油着手的设备故障诊断技术内容包括：油物理化学指标变化；油在机体内生成沉积物检测；油颗粒污染度检测（磨损颗粒，泄漏介质）等。理化性能指标主要是检测油的酸值、水分、运动黏度、闪点等来检测设备的状态；应用光谱仪、铁谱仪、颗粒计数器等可对油中携带的磨粒的尺寸、颜色、形貌、浓度等指标进行检测，以此来判断设备磨损状态和磨损部位。通过定期采集油液系统摩擦副之后、油滤装置之前,油箱加油口、放油口,专用放油阀的油样，并对所取油样或油脂进行分析来判断是否需要换油和该设备是否存在故障隐患。目前，油液分析技术更多地集中在多技术油液分析信息的融合故障诊断方法及油液分析信息与其他故障信息融合方法的研究上，而油液分析技术的智能诊断方法及在线检测系统成为油液分析技术的发展趋势。

（6）油液测温技术齿轮箱和飞剪等设备的油温过高会引起一系列问题。油温变化引起油性能下降，包括黏度下降、加速老化变质，并导致齿轮啮合摩擦增大、磨损严重以及发生齿面胶合。而飞剪轴瓦温升过高往往是轴与瓦摩擦所致。为了及时发现油温变化，在易出故障部位安装温度传感器并最好同时安装振动传感器，实时监测油温和振动变化，及时采取措施，避免故障发生。

（7）低速重载设备监测诊断技术炼钢耳轴倾动机构、高炉炉顶齿轮箱和粗轧机等低速重载设备的主要特点是工作转速低且在运行中承受较大的冲击载荷，背景噪声大，早期故障特征难以提取，仅用振动方法很难准确判断早期故障隐患。上述检测技术的结合可以有效识别低速重载设备的早期故障。实践证明，对于正常磨损的设备,在设备运行早期，对故障特征较为敏感的是油液、声发射和磁记忆检测技术；在设备运行中期，对故障特征较为敏感的是振动和噪声检测技术；在设备运行后期，电流和温度监测技术对故障情况也很有效,应根据设备运行的不同阶段，采用不同的检测技术来排查设备故障隐患。需要指出的是，多传感器信息融合技术和小波分析等技术不仅适用于中高速设备故障诊断，对于低速重载设备故障也有一定的效果。

三、企业执行层存在的问题及对策

（1）现场维护人员应能看懂频谱图。先学会看基频，再学会看谐波和边频，最后学会看频率结构。

（2）准确出示诊断报告。设备维护人员应当根据培训监测诊断人员的国家标准，经过专业组织机构培训，通过6～12个月的时间达到I级监测诊断人员的水平，再用1～3年的时间达到Ⅱ级监测诊断人员的水平，即可掌握做诊断报告的基本方法。

（3）分清故障发生的基本原因。在长期掌握监测数据的基础上，从机械和电气两个方面分头排查故障。

（4）全方位提高故障诊断准确率。以轴承故障为例，其主要故障形式是磨损和疲劳剥落，服从“浴盆曲线”，班组人员通过趋势图并在时域和频域图中寻找等间隔成分，可以发现60%以上的故障隐患。对于冶炼和轧钢的绝大多数机械设备，通过“感官检测＋在线/离线监测系统＋责任心”，可达到80％以上的诊断准确率。企业设备维护人员、专业公司专业人员和专家三方会诊,可以进一步提高准确率。

冶金设备故障的情况非常多，全面准确诊断设备故障难度较大，只有生产和维护人员共同实施基于设备诊断技术的点检才能最大限度地掌握设备状态，再加上多种维修模式并存的设备维修体制，才能最大限度地降低设备故障。

（5）提取低频微冲击信息。国内外均有振动仪器可以提取到0.1Hz的故障特征频率，其中声发射仪器效果也非常好，低频微冲击信息提取已经有许多成功案例。

四、企业管理层存在的问题及对策

（1）认为设备总是要坏的，监测没有用。2011年4月14日到4月22日，江南某高线厂精轧机检修完毕，准备在48h后投入运行，北京某高校诊断人员在检修前的振动在线监测系统频谱图上发现锥箱Z3/Z4齿轮啮合频率和边频，该边频与Ⅱ轴轴频相等，即报告厂方，重新开箱检查，发现Z3齿轮沿轴向出现穿透性裂纹，立即更换后避免了一起恶性事故。

（2）认为设备一直没出问题，降成本压力大，不需要上监测系统。某钢厂用了6年的50t转炉耳轴倾动机构突发故障，停产196h，造成700万以上的直接损失，远超过6年来降低的成本。实际上这种间歇性低速重载设备的隐患是可以通过状态监测技术诊断出来的。

（3）认为振动离线监测可以取代在线监测系统。在低端产品，例如普通型材和普通棒材等产品，由于装备水平不高，用离线监测系统可以发现设备中晚期故障，如果专业人员水平较高，也可以发现一些高速设备的中晚期隐患。

在中高端产品，例如钢帘线、冷轧板、硅钢板等，离线系统很难埔捉到故障早期特征；而且无法记录轧制每一块原材料的时刻，从而也就无法知道影响产品质量的准确原因；更重要的是，某些新型复杂机电系统，不容许维护人员用手持式仪器靠近设备，例如炼铁高炉炉顶齿轮箱附近煤气大，冷连轧机组机架进行封闭式轧制等。所以，在轧制品种钢或者新建具有国际竞争力生产线的企业，应有比例的投运在线监测诊断系统。

（4）认为建设新厂时已经投入大量费用，再没有资金投入，刚运行的新设备不需要上在线监测系统。2008年9月17日凌晨4时左右，某新建热轧厂点检工人听见粗轧机下接轴平衡轴承座处一声异响，人工检测出该部位温度升高，由于测温仪无法识别轴承故障，停车后又恢复转车，该部位又听到一声异响，同时冒出大量黑烟，轧机停止运行，停机后发现该轴承严重烧损，多处融接在一起。由于下接轴轴颈烧损，仅在换上新接轴之前，热连轧机R2下接轴平衡轴承的累计检修时间就长达204h，直接损失高达4420万元。而在承德钢铁集团公司热轧厂，由于投入了在线监测系统，不仅在试车阶段就发现了制造厂的设备缺陷，且从投产至今从没有发生过恶性机械故障。

五、冶金设备诊断技术展望

冶金设备机械零部件制造工艺、材质、热处理、装配等因素未达到技术要求时，往往会引起异常振动、噪声和温升等，成为诱发故障的重要因素。针对冶金机械传动系统的特点，对其进行动力学分析，将系统简化为系统力学模型，通过建立运动微分方程组，并求解得到系统的固有频率、扭振的角位移和扭振力矩，可以为正确使用维护设备、分析解决设备故障提供帮助。随着科学技术的发展，材料性能的提升，机械设备的可靠性越来越高，寿命越来越长，在允许的时间内很难获取足够的失效数据，采用基于寿命数据的传统统计推断方法进行可靠性评价难度较大。机械设备在使用过程中的性能退化数据中包含着大量的寿命信息，基于性能退化数据的可靠性分析技术在预测冶金设备故障方面具有很好的应用前景。冶金企业比任何时候都更加需要设备智能诊断技术，基于案例和规则的专家系统将会快速发展，基于神经网络等各种技术的智能诊断系统也将逐步投入应用，国内外科研单位和企业联合开发将使各方尽早受益。全员维护是设备诊断技术成功的保证，厂长要将预知维修纳入日常工作进行督察，生产厂长在掌握设备运行状态的基础上安排生产，设备厂长依据监测诊断数据维护设备，生产操作人员要及时发现隐患，设备维护人员要会分析判断故障部位、损坏程度并预测寿命。