轧机设备低速轴承的状态监测诊断与分析

刘本海，李 鑫，孙高飞，邢增金

（青岛特殊钢铁有限公司装备部，山东青岛 266400）

0 引言

在实际工作中的轧机减速机设备的低转速轴承（＜150 r/min），故障冲击的能量不大，初期缺陷产生的冲击能量很小，而振动（如不平衡、不对中、基础松动、齿轮啮合等）所产生的振动能量相对更大，因此直接对其进行通常的时域、频域分析，很难鉴别出轴承的故障特征信号。

本文通过系统地对低转速轴承振动信号进行跟踪分析，以及现场设备的拆检情况，建立起一套适用于公司轧机减速机低速轴承的故障诊断方法：振动频谱的时域、频域信号初步诊断，长波形用来采集设备的异常冲击，同时结合裕度指标、脉冲指标、峰值指标等幅域分析，以及长波形包络解调分析数据的变化来监测诊断轴承的运行状态。

1 故障诊断原理

1.1 振动频谱分析技术

机械振动信号处理的基本方法有幅域分析、时域分析和频域分析。频域分析是确定信号的频率结构，即信号中包含哪些频率成分，分析的结果是以频率为自变量的各种物理量的谱线或曲线；信号波形是某种物理量随时间变化的关系，信号在时间域内的变换或统计分析称为时域分析；在波形的幅值上，对波形的最大最小值、平均值、有效值等幅值的概率分布，称为幅域分析。

（1）频域分析方法。频域分析技术就是对采集的振动时域信号进行快速傅里叶变换，把时域信号转换为频域信号，从而得到信号的频率成分。频域分析方法可以确定频率的变化范围，各频率成分幅值的大小和能量大小，还可以依据设备的工频，实现故障的判别。频域分析方法是目前最成熟、最有效的故障诊断方法。

（2）时域分析方法。根据振动的时间顺序，即数据产生的先后顺序，提取信号特征，查看是否存在周期性冲击的方法。

（3）幅域分析方法。信号的幅域分析也称为统计特征分析，主要利用振动信号的统计特征及频率分布特征来进行分析和诊断，应用较广泛的有均方根值、峰值指标、峭度指标、裕度指标等。幅域分析不考虑原始信号的时序，仅与信号的复制大小及分布有关。

振动频谱分析技术主要是现场采集设备振动信息，利用相关软件对振动信息进行数字变换，提取与设备状态有关的特征参数，从而对设备运行状态做出判断。不同的分析方法是从不同的角度观察、分析信号，使信号处理的结果更加利于故障分析与诊断。

1.2 幅域指标分析技术

峰值指标Ip和脉冲指标Cf都是用来检测信号中是否存在冲击的统计指标。

2 设备信息

设备名称：高线6#轧机减速，设备结构：四级传动减速机，故障位置：第三轴被动端轴承内圈点蚀，轴承型号：23148FAG，转速：70.32 r/min，使用设备：荣知802，传感器：低频RH113，分析软件：MOS3000。

3 检修前后轴承各指标情况分析

该轴承故障前，在时域图、频谱图中均未发现明显异常，主要频率为二级齿轮啮合频率（114.8 Hz）及其谐波。多频谱加速度图历史数据从2018 年5 月—12 月无明显变化。各幅域指标也在正常范围内，无明显波动。2019 年1—3 月，第三根轴被动端轴承频谱、时域均未发现轴承特征频率，且速度值与加速度值均无明显变化，但在幅域指标分析中发现裕度指标与脉冲指标等均有明显上升趋势（表1）。

对此轴承采集长波形进行包络解调分析，发现该轴承在空载时有周期性的冲击。第三根轴被动端轴承内圈故障频率14.648 Hz 及该轴转频的边频1.172 Hz，说明该轴承内圈损坏比较严重。结合幅域指标的变化趋势，诊断判定为该轴承内圈故障。

表1 幅域指标指示值

4 轴承拆检情况

通过以上各指标的对比，可以明显看出轴承内圈磨损严重，2019 年3 月18 日对该减速机轴承拆检，发现轴承内圈磨损严重（图1），轴承更换后，又进行了多次跟踪监测，其各项指标均已恢复正常。

图1 第三根轴被动端轴承内圈

5 总结

裕度指标、峰值指标、脉冲指标等幅域分析指标对冲击型故障比较敏感，当低转速轴承发生早期故障时，大幅值的脉冲冲击还不是很多，时域分析、频域分析均不明显，但上述幅域指标已有明显增加。当故障逐步发展时，此类幅域指标上升较快，可有效诊断轴承故障。本次案例将振动时域分析、频域分析技术与幅域指标分析技术、长波形包络解调技术相结合，多种手段相互补充，准确判断轧机减速机低转速轴承的故障，说明该方法对低速轴承故障诊断的有效性，为全面监测公司主机设备的安全有效运行提供强有力的支撑。