轧钢机械设备振动分析与故障诊断研究

前言

轧钢机械广泛应用于各个领域，通过轧辊的旋转产生压力来改变钢材的形状，以满足工业产品设计要求。因此，在实际使用过程中，管理人员应定期检测和维修轧钢机械设备。轧钢机械的安全运行管理对员工的安全生产至关重要，管理人员应对设备中的硬件部分进行有效管理，确保设备正常运行。

1 设备振动故障原因分析

1.1 设备的制造、安装精度

由于轧钢机械设备属于大型机械生产设备，相关规定对于其精密度的要求并不高。然而，由于其生产的产品具有特殊性，对精确度和形状要求较高。因此，在设备制造和安装过程中需要达到规定的精度管控要求，以确保设备的稳定运行和产品质量的可控性。因此，轧钢设备的核心零部件也需要具有高度精密度，否则在长时间高强度的工作下，会影响整个生产设备的精密度，从而引发机械振动，影响机械设备的运行状况。

1.2 零部件磨损

零部件的磨损是导致轧钢设备振动的重要原因之一。在轧钢高负荷运转的情况下，零部件难免会发生磨损现象，当磨损达到一定程度时，就会对轧钢设备的运行状况产生影响。例如，齿轮和轴承的磨损。当齿轮严重磨损时，会影响减速器内部啮齿的咬合状况，产生偏差，进而影响轧钢机械设备的运行状况。作为轧钢设备的重要零部件，如果轴承在高负荷环境下长时间工作，会导致轴承滚子和滚珠在内圈和外圈的位置发生变化，进而降低转动的精准度，导致振动。

1.3 零部件腐蚀

零部件的腐蚀也是导致轧钢设备振动的因素之一。在生产过程中，由于产线雾气和潮湿等原因，零部件容易受到腐蚀影响，随着腐蚀的加剧，零部件的性能损失，进而导致轧钢设备在运行过程中出现振动。

1.4 转子发生异常

在机械设备中，转子是电机内部的旋转部分，需要高速运转，因此也是常见出现问题的零部件之一。特别是在装配过程中，转子出现问题往往是由于安装过程中的偏差导致，此外也可能是制造过程中存在的问题，例如在工作过程中发生形变或者存在偏差，导致转子质量不均匀，转子与转轴之间出现松动，使得转子轴承发生一定频率的振动，最终破坏支撑转动的轴承。

1.5 齿轮系传动过程中发生异常振动

作为传动机构，齿轮在轧钢机械中非常常见。在齿轮传动过程中，容易出现齿的磨损和齿根断裂等情况。这些情况通常是由于高速运转时齿轮波动幅度超出负载引起的，会导致齿轮磨损甚至齿根断裂，严重影响机械设备的平稳运行状况。

1.6 电机振动故障与原因

电机在轧钢机械设备中被广泛应用，作为重要的组成部分。由于电机在高频率下的使用，常出现振动故障。通过实验分析可以得知，电机振动的原因主要有两点。首先，电机转子的安装未达到相关技术标准，导致不对称情况出现而引发振动。其次，电机的电子安装过程中，转子和定子出现电压不平衡的情况，导致电机在高速运转时产生轴系振动，甚至发生断裂。

1.7 滚动轴振动故障和原因

当滚动轴内部工作效率与规定标准产生较大偏差时，滚动轴承会失效。当发生这种情况时，需要及时进行调试和处理故障，否则，在齿轮轴承负载过大、运行速度过快时，会加速齿轮磨损，导致轧钢机出现严重振动。

2 振动故障诊断方法

2.1 时域分析

振动幅值监测：通过加速度、速度、位移传感器采集振动信号，分析峰值、均方根值（RMS）等统计指标，判断振动强度是否超限。

波形分析：观察时域波形中的周期性冲击、调制现象，初步定位故障类型（如轴承故障引发的周期性冲击）。

2.2 频域分析

FFT 频谱分析：将时域信号转换为频域信号，识别故障特征频率：

轴承故障频率：内圈/外圈/滚动体故障频率与转速、几何参数相关。

齿轮故障频率：齿轮啮合频率及其谐波、边带频率。

转子故障频率：1 倍频（不平衡）、2 倍频（不对中）振动。

包络解调分析：提取高频振动信号的包络，用于诊断早期轴承故障（如点蚀引发的微弱冲击）。

2.3 时频分析

短时傅里叶变换（STFT）：分析非平稳振动信号（如启动、停机过程中的瞬态振动），识别故障演化过程。

小波变换：在时频域同时定位故障特征，适用于复杂振动信号分析（如轧机传动系统多部件耦合振动）。

2.4 三维全息谱分析

多测点振动融合：通过轴向、径向、切向等多方向振动信号融合分析，构建设备振动全息图谱，定位故障源（如齿轮箱中某一齿轮的故障）。

3 振动故障诊断技术流程

3.1 监测点位选择与传感器安装

关键部件定位：在轧机主传动系统（减速机、联轴器、电机轴承）、轧辊、齿轮箱等振动敏感部位安装加速度传感器。

多方向监测：同步采集轴向、径向、切向振动信号，全面反映设备状态。

3.2 数据采集与传输

高精度传感器：采用工业级加速度传感器（量程 、频率范围 0.5-10kHz），满足轧钢设备强振动监测需求。

无线传输与边缘计算：通过 LoRaWAN、5G 等无线技术，将振动数据传输至边缘网关，实现本地化预处理与报警。

3.3 故障诊断与决策

实时诊断平台：基于云端或本地服务器，部署振动分析算法（如FFT、包络解调）与故障诊断模型（如SVM、CNN），生成诊断报告与维护建议。

维护决策支持：结合设备历史维修记录、生产计划，制定维修优先级与方案（如停机检修、备件更换）。

4 发展趋势

4.1 智能化与自主化诊断

基于AI 的振动监测系统可实现故障自动诊断、寿命预测与维护决策，减少人工干预。例如，通过深度学习模型（如 LSTM、Transformer）预测轴承剩余使用寿命（RUL）。

4.2 无线化与边缘计算

无线传感器网络与边缘计算技术结合，降低布线成本，实现实时本地化处理，减少云端传输压力。例如，在轧机齿轮箱部署无线振动传感器，边缘网关实时分析振动数据并触发报警。

4.3 多源数据融合

融合振动、温度、压力、电流等多源数据，构建设备健康状态的多维画像，提升故障诊断的准确性与全面性。例如，通过振动+温度联合诊断电机轴承过热故障。

4.4 数字孪生与虚拟运维

通过数字孪生平台实现设备虚拟调试、故障模拟与维修训练，推动轧钢设备运维向智能化、无人化方向升级。例如，构建轧机传动系统的数字孪生体，模拟齿轮断齿故障演化过程，优化维护策略。

结束语

轧钢机械设备振动故障诊断是保障钢铁生产线高效运行、降低维护成本的核心技术。通过时域、频域、时频域分析方法，结合机器学习、数字孪生等前沿技术，可实现设备故障的早期预警、精准诊断与智能维护。未来，随着物联网、人工智能技术的进一步发展，振动故障诊断将向实时化、自主化、全生命周期管理方向演进，推动轧钢行业向智能化、绿色化、可持续化方向转型。企业需以振动故障诊断为抓手，构建“监测-诊断-维护-优化”的闭环管理体系，提升核心竞争力。

参考文献：

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