电动机常见机械故障的维护与检修策略研究

引言：

随着工业自动化水平的提升电动机的运行环境日益复杂，高负荷、高转速、恶劣工况等因素加剧了机械部件的磨损和老化，电动机故障中约 40% 源于机械问题其中轴承损坏、转子动平衡失调、联轴器对中不良等是常见故障类型，这些故障若未能及时检测和处理，轻则导致能效下降、振动噪声增大，重则引发设备停机造成巨大经济损失，许多企业仍采用传统的事后维修模式，缺乏预测性维护手段难以有效预防故障发生，智能监测与诊断技术的发展为电动机状态检修提供了新思路，如振动分析、红外测温、声学检测等先进方法的应用，使得故障早期识别成为可能。

1. 建立轴承振动频谱定期检测机制，预防早期磨损故障

振动频谱分析是目前最有效的轴承状态监测技术，定期采集轴承振动信号并分析其频谱特征能够准确识别早期磨损故障，需建立标准化的检测流程包括测点布置、采样频率设定和数据分析方法等关键环节，测点通常选择在轴承座径向和轴向位置，以确保采集到全面的振动信息；采样频率应根据轴承转速和故障特征频率合理设置，以满足奈奎斯特采样定理的要求，频谱分析的重点在于识别特征频率成分如轴承内圈、外圈、滚动体和保持架的故障特征频率，以及它们的谐波和边频带[1]。

采集到的振动数据应当与设备运行参数关联存储以便进行综合分析，先进的振动分析软件通常具备趋势分析、报警阈值设置和自动报告生成等功能，能够显著提高诊断效率和准确性，应结合轴承的实际运行工况和历史维护记录，对检测结果进行综合评估避免误判。某些高频振动成分可能是润滑不良引起的，而非轴承本身的结构损伤，这就需要结合润滑状态检查来加以区分，振动频谱分析还应当与其他监测技术相结合形成多参数的综合诊断系统，进一步提高故障识别的可靠性，对检测到的早期故障应根据其严重程度制定差异化的处理策略，轻微的磨损利用改善润滑条件来缓解，而较为严重的损伤则需要考虑提前更换轴承。

2. 实施电机对中精度激光校准，减少联轴器异常振动

激光对中技术凭借其非接触测量、高精度和实时显示等优势，成为解决联轴器异常振动的有效手段，激光对中系统通过发射器和接收器的配合使用，能够实时监测电机与从动设备轴系的相对位置偏差，包括角度偏差和平行偏差两个维度，需确保设备基础稳固并处于常温状态避免因热变形或基础沉降导致的测量误差，激光对中仪通常配备智能分析软件。可自动计算所需的调整量和调整方向，指导操作人员通过垫片调整或设备移位来消除对中偏差，要充分发挥激光对中技术的优势需建立标准化的作业流程和持续改进机制，对中作业前应制定详细的方案包括测量点选择、环境温度记录、设备状态确认等准备工作，作业过程中要注意消除软脚现象即检查设备底座各支撑点的受力情况，确保设备处于自然状态，完成初步对中后建议进行 24 小时的热态复检，以验证设备在运行温度下的实际对中状态。

3. 规范轴承润滑脂加注周期和量，避免润滑不良损坏

润滑脂加注周期的确定需要综合考虑电动机的运行工况、转速、负荷以及工作环境等多重因素，高速重载或高温多尘等恶劣工况下的设备需要适当缩短润滑间隔，遵循"宁少勿多"的原则过量加注会导致搅拌发热和密封压力增大，反而加速润滑脂的劣化，实际操作中可采用"三分之一规则"，即轴承腔内润滑脂填充量维持在三分之一到二分之一的空间容积[2]。为润滑脂的流动和散热预留足够空间，润滑脂品种的选择同样关键需根据工作温度、转速等参数选用合适稠度等级和基础油粘度的产品，并确保新加注润滑脂与原有油脂的相容性，要真正实现轴承润滑的科学化管理需要建立完善的润滑状态监测和评估体系，定期检查轴承的运转声音、温度和振动情况，这些参数的变化往往能反映润滑状态的好坏，对关键设备可采用专业的润滑状态检测手段，如使用红外热像仪监测轴承温度分布，或利用振动频谱分析识别润滑不良的特征频率，润滑脂的性能会随着使用时间逐渐劣化，除了定期补充新鲜润滑脂外还需要根据实际情况安排旧脂的更换。

4. 开展定转子间隙动态监测，防止扫膛事故发生

现代监测技术主要采用非接触式测量方法，其中电涡流传感器和超声波测距技术应用最为广泛，能够在电动机运行状态下持续采集气隙数据，实施动态监测时需要合理布置传感器位置，通常在电机端盖或机座设置多个监测点以全面反映整个圆周的气隙分布状况，监测系统应具备实时报警功能当检测到气隙值超出安全阈值或变化速率异常时立即触发预警，为运维人员争取处理时间，除实时监测外还需建立气隙历史数据库。利用趋势分析识别缓慢发展的故障模式如轴承磨损导致的转子下沉，在设备选型阶段就应充分考虑气隙设计值为运行中的偏差预留足够安全余量，安装调试时要严格按照规范进行对中和找正确保初始气隙均匀分布，运行维护中除依靠监测系统外还应定期进行人工检查，包括测量轴承游隙、检查基础紧固状况等，当监测到气隙异常时应根据变化特征采取分级响应措施：轻微偏差可加强监测频率，明显异常需停机检查，严重偏差必须立即停机检修。

5. 制定冷却风扇专项清洁计划，保障散热系统效能

制定科学合理的冷却风扇专项清洁计划需要综合考虑设备运行环境、负载特性及季节性因素，针对不同工况采取差异化的清洁策略，在粉尘较大的工业环境中应采用"三级过滤"防护体系，即在设备进风口设置初效、中效过滤网，并在风扇叶片表面喷涂防尘涂层从源头减少污染物附着，清洁作业实施前需进行全面的风扇状态评估。包括目视检查积尘程度、红外测温分析散热效率以及振动检测判断动平衡状态，根据评估结果确定清洁方式和周期，高压气枪配合专用清洁剂是清除顽固油污的有效方法，但需注意控制气压避免损伤叶片表面防锈涂层，随着工业物联网技术的发展冷却风扇的维护管理正从定期保养向状态维护转变，安装温度、振动和风压传感器构建实时监测网络，可精准掌握风扇运行状态和散热系统效能，数据分析平台可自动生成散热性能趋势曲线，结合历史清洁记录智能预测下次最佳清洁时间。

结语：

电动机机械故障的维护与检修是保障工业设备稳定运行的关键环节，深入研究常见故障的机理和表现结合现代监测技术与智能诊断方法，构建更加高效、精准的维护体系实现从被动维修向主动预防的转变，随着物联网、大数据和人工智能技术的进一步融合，电动机故障预测与健康管理将朝着更智能化、自动化的方向发展，为工业设备的安全、高效、长周期运行提供有力支撑，本文的研究不仅有助于提升电动机运维水平，也为相关领域的工程技术优化提供了参考和借鉴。

参考文献：

[1]陈志华. "电动机热故障的成因剖析与机械结构优化对策." 现代制造技术与装备 60.7(2024):126-128.

[2]张晟. 浅谈三相异步电动机常见故障维修及维护 [J]. 新疆有色金属,2022, 45 (06): 97-98.