钢铁企业关键设备轴承部件状态监测及故障诊断

喻维纲，高 帆

（1.湖南华菱湘潭钢铁有限公司，湖南湘潭 411101；2.重庆川仪软件有限公司，重庆 401121）

0 引言

旋转机械是机械设备中最为常见的一类机械，大型旋转机械设备在钢铁企业应用广泛，轴承是其中不可缺少的关键部件，轴承的健康状况直接影响设备的稳定性。轴承按摩擦性质可以分为滚动轴承和滑动轴承两大类。滚动轴承由于摩擦阻力小，标准化程度高，因此应用范围较广，钢铁企业铁前机械设备用滚动轴承多为低速重载，环境恶劣。钢后机械设备用滚动轴承多为高速重载或高速轻载，要求轴承工作环境好，轴承使用数量大。滑动轴承由于其特有的工作方式以及结构特点，在高转速、大冲击及振动等工作条件下仍然占有不可替代的地位，因此在钢铁企业应用同样广泛。设备是企业的生命，如何制定科学的设备管理策略、避免设备恶性突发事故的发生、确保关键设备长期可靠运行是钢铁企业迫切需要解决的问题。

本文首先介绍了滚动轴承和滑动轴承的主要失效形式，并将应力波分析技术引入钢铁企业关键设备轴承部件状态监测及故障诊断，分别以华菱湘钢焦化厂干熄焦提升机、炼钢厂连铸大包回转台、动力厂TRT机组3种不同设备的监测诊断案例，说明关键设备滚动轴承和滑动轴承部件的健康状态评估过程及故障诊断结论，以设备开盖检修的情况验证状态监测的有效性以及故障定位的准确性。

1 轴承部件主要失效形式及失效机理

钢铁企业生产的特点是生产工艺流程长，生产连续性强，自动化水平高。设备一旦发生故障，往往导致装置停车，造成较大的经济损失。钢铁生产设备主要由齿轮箱、电机、轧机、风机、转炉倾动、连铸大包回转台、TRT机组等各类旋转机械组成，设备密集而复杂，使用强度大，运行环境较为恶劣，同时在生产中处于非常重要的地位，其运行状况及管理状况直接关系到企业的经济效益。

机械旋转部件通常是最容易发生故障的部件，据有关研究报道，在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有30%的机械故障是由滚动轴承引起的；感应电机故障40%以上是由轴承故障引起的；在机器的总故障次数中，齿轮箱故障约占10.3%左右，而在齿轮箱的失效零件中，齿轮失效占60%左右。轴承和齿轮故障会引起转轴的不平衡振动，进一步诱发转轴故障，严重的甚至会造成转轴断裂事故［1］。

旋转部件的某些故障可以通过检测仪器在线或离线监控，这些故障产生的概率与机械运转的时间相关，叫作渐变故障，旋转部件的使用时间越长，发生渐变故障的概率也就越大，故障的渐发性使得旋转部件的多数故障可以进行预防。因此，为了控制和预防故障的出现，则必须分析其主要失效形式及失效机理［2］（见表1）。

从上述滑动轴承主要失效形式及失效机理可以发现：各种故障发展至一定程度时都是导致轴承与轴颈产生接触摩擦或磨粒磨损，进一步发展就会导致轴承提前失效。因此，可将接触摩擦看作是各种形式的故障发展至一定程度时的必经之路和共同特征。对于滚动轴承而言，当轴承出现轻微疲劳、裂纹或腐蚀等非直接接触类故障时，一般意义上就认为轴承已出现故障，但是在这类故障未达到一定严重程度时，不会产生金属剥落现象，只有在这些故障达到一定严重程度时，才会产生金属剥落现象，形成较大的磨粒，从而出现接触摩擦的故障特征［2］。

表1 轴承部件主要失效形式及失效机理

2 应力波监测诊断系统

2.1 应力波分析技术基本原理

图1 应力波分析技术基本原理

针对关键设备的运行特点及监测诊断中的技术难点，湘钢引入应力波分析技术，应力波是一种超声波能量脉冲，其原理如图1所示，应力波技术对设备内部相对运动产生的摩擦和冲击进行信号采集、处理、分析后根据获得的能量、频率及直方图，对设备所进行的状态及故障分析［3］。应力波技术可以分辨故障的深度和宽度，并且不受机械振动影响，通过应力波能量图可以量化摩擦和冲击产生的应力波能量，及时发现设备内部的动态变化；通过直方图可以监测与润滑问题有关的非周期事件，如润滑油污染，润滑不良等故障；通过FFT频谱则可将故障定位到一个特定的齿轮或轴承，甚至是轴承内的一个座圈或滚珠［3］。

图2 应力波技术与传统技术相比的前瞻性

应力波技术秉承国际前瞻性的维护保障理念——“未病先防、既病防变”，如图2所示，与传统监测诊断手段相比，应力波技术能够有效提取设备早期故障特征，捕捉设备出现实际损坏时的突变状态，从而在其他传统技术诊断出故障情况之前提前预判设备的运行状态，应力波技术可改变现有常规检修思路，帮助企业实现从普遍采用的定期检修向以提高设备可靠性为核心，基于设备实际状况的状态检修转变。

2.2 在线监测诊断实现设备状态实时受控

完整的应力波监测诊断系统包括三大部分：应力波传感器、数据采集箱、分析软件。应力波传感器部署在现场设备上，感知设备内部的应力波能量变化；数据采集箱就地部署在监测现场，汇聚、处理现场多个应力波传感器的监测信息；分析软件部署在控制室或者管理办公室，用于诊断分析和处理多个数据采集箱汇聚的设备监测数据信息。该监测诊断系统将设备故障诊断技术与计算机网络技术相结合，建立了一种开放式的远程监测诊断系统。通过对系统获取的设备运行状态、相关参数和故障信息数据设定筛选识别，在现场设备存在故障征兆，并且设备管理人员难以对其做出诊断和维修时，通过网络与远程故障诊断中心建立连接，设备专家与现场生产、管理人员依托多种专业分析工具联合对采集的各类数据进行远程及本地的故障分析，诊断出异常信息，实现对设备故障的及时诊断与维修。该诊断模式是在传统的监测、故障诊断技术基础之上与计算机技术、现代通信技术、网络技术相结合的一种基于物联网式的新型诊断技术。

该系统同时配置设备健康监测手机APP软件，它是帮助设备运维人员更加方便完成设备健康监测工作的有力工具，结合应力波诊断技术、移动互联网技术实现工业设备管理的全面信息化，提高设备运维效率。如图3所示，通过设备健康监测APP，可实现设备运行状态7×24小时全天候的实时监测、报警分级发送、设备异常报警分级确认、诊断建议即时发布，设备维修任务立即派发，对维修结果快速反馈等功能。

图3 设备健康管家手机APP软件界面

3 干熄焦提升机减速机状态监测及故障诊断案例

干熄焦生产过程中最重要的设备之一是提升机。提升机的工作特点是环境温度较高、启停频繁、工况不稳定、负载大，一个工作周期要经历低速负载提升、高速负载提升、机架平移、低速负载下降、低速空载提升和高速空载下降6种工况。其中在高速提升状况时，齿轮传动所承受的力矩最大，摩擦/冲击事件最为强烈，故障信号表现最明显。

3.1 干熄焦提升机状态监测点部署

湘钢焦化厂2#干熄焦提升机技术参数为：由2台功率相同的电机驱动，减速机为5级减速。根据图4所示的机械结构及实际工况，应力波传感器夹持安装的方式（减速机在端盖处有螺栓）固定于设备上。

3.2 设备状态监测及故障诊断

3.2.1 应力波能量趋势图

应力波能量趋势图通过系统在实际运行中采集数据而生成，它显示出应力波能量随时间推移的变化趋势，这里用3个区域的图形化表示设备的健康趋势。如图5所示，提升机减速机3轴的应力波能量从7月至8月，上升趋势明显，尤其是8月23日之后超出红区报警线，表明设备的健康状态发生了明显恶化。

3.2.2 FFT频谱

应力波分析技术只检测能够激发传感器在超声波频段的共振信号，滤除与设备故障无关的背景噪声，因此定位设备故障原因及具体位置时，只保留纯粹的故障信息，从而使故障分析和定位更加精准［3］。在有局部损伤区的情况下，当机械部件与损伤区域接触时，会发生重复的冲击事件，从而在频谱中出现谱线波峰，根据该波峰频谱可以确定引起冲击的部件，从而指示损坏的部件及其位置。2018年7月的监测数据如图6所示，3轴轴承频谱中出现了明显的外圈故障频率（37.84 Hz），经故障频率计算，判断为3轴轴承存在外圈故障，故障特征非常明显，建议尽快对3轴轴承进行检维修，避免非计划停机。

3.3 设备开盖检修

提升机减速机开盖检修：2018年9月对该减速机进行检修，对设备进行开盖验证，如图7所示，发现3轴轴承开裂，并且减速机3轴上盖与3轴外圈之间有磨损，与故障诊断结果完全一致。

4 连铸大包回转台回转支承故障诊断案例

大包回转台是连铸机的“龙头”，它的运转状况直接决定着连铸机的生产，回转支承是连铸机大包回转台上的重要部件，其安全稳定工作对于大包回转台正常运行至关重要。高精度回转支承常见破坏形式主要包括滚道表面金属剥落、轴承烧伤、塑性变形、轴承座圈裂纹及磨损、保持架破碎及其金属黏附在滚动体上等。在实际生产应用中，企业往往通过油脂化验方法（光谱分析）来判断回转支承故障情况。

图4 干熄焦提升机状态监测点部署

图5 提减速机3轴应力波能量趋势

图6 减速机3#轴FFT频谱图（轴承外圈故障）

4.1 回转支承状态监测点部署

湘钢炼钢厂1#连铸大包回转台技术参数为：回转半径4 000 mm、承载重量160 T、回转速度0～1 r/min，减速装置中主减速机为四级锥齿-圆柱齿轮减速机，减速比为203.84，并采用开式齿轮传动减速比3.667，总速比达747.48。应力波传感器测点如图8所示，回转支承3个监测部位，3个部位呈120角度分布，以及减速机输出端（输出轴端盖处有螺栓），该测点同时监测减速机及过渡齿轮的运行状态。

图7 减速机开盖检修现场实物

图8 回转支承状态监测点部署

4.2 设备状态监测及故障诊断

4.2.1 应力波能量图

应力波能量非常直观的反应摩擦、冲击事件的能量大小，如图9所示，4个传感器所监测出的应力波能量大小，与齿轮啮合部位的距离远近，是完全吻合的，这表明应力波技术可有效监测回转支承、过渡齿轮及减速机的运行状态。

4.2.2 FFT频谱

连铸大包回转台于2018年11月更换全新的减速机及回转支承，11月13日—12月中旬，回转支承1的频谱中偶尔出现明显的特征频率；12月下旬，尤其是12月25日之后，回转支承1持续出现明显的特征频率，如图10所示，表明回转支承1的部位存在异常摩擦/冲击；回转支承1的特征频率幅值从11到12月，再到1月的趋势来看，幅值处于增大趋势，表明早期的微小故障在逐渐放大。

4.3 设备检修

经现场确认，连铸大包回转台于2018年11月更换全新的减速机及回转支承后，减速机的地脚螺栓存在松动情况。事后分析该故障的情况为：减速机地脚螺栓松动→过渡齿轮与回转支承大齿圈啮合不良→回转支承滚动轴承部件发生异常摩擦/冲击，该异常摩擦/冲击信号被应力波系统获取。对减速机的地脚螺栓按照规范进行紧固并检查过渡齿轮与回转支承大齿圈的齿轮啮合后，该设备恢复生产并保持稳定运行。该案例为典型的早期故障及时进行处理后，避免故障进一步恶化对轴承部件造成实际损伤。

图9 回转支承应力波能量趋势

图10 回转支承FFT频谱

5 滑动轴承状态监测及故障诊断案例

汽轮发电机组、透平压缩机组、燃气轮机等大型透平机械是钢铁企业的关键设备。透平机组一旦发生故障就有可能造成重大事故，给企业带来巨大的损失。因此，对透平机组进行实时监测诊断，预测故障产生的条件，通过正确决策和主动控制，在运行中抑制故障，对于避免不必要的停产、节省维修成本和资源、提高企业经济效益有着广泛的应用价值。

5.1 TRT状态监测点部署

湘钢共有4座高炉，均安装了TRT装置，其中2#高炉TRT是陕西鼓风机（集团）公司2009年6月生产，2010年投入运行的干法除尘TRT机组，机组型号为MPG19.2-295.6/180。它的设计参数为：高炉容积2 580 m3，高炉炉顶煤气发生量：最大值为530 000 Nm3/h，正常情况下为435 000 Nm3/h；输出功率最大值为19.2 MW，正常情况为13.9 MW。在湘潭钢铁动力厂，用应力波系统对TRT进行监测，现场布置测点2个，分别为1瓦、2瓦，如图11所示，应力波传感器采用夹持安装的方式（轴承座端盖处有螺栓），夹持底座通过螺栓和设备固定到一起，传感器实际固定于夹持底座上。

图11 TRT状态监测点部署

5.2 设备状态监测及故障诊断

5.2.1 应力波能量趋势图

如图12所示，1瓦的应力波能量存在明显波动，并且从2010年1月8日21点至22点48分，应力波能量的波动幅值逐渐升高，表明1瓦的异常情况逐渐加剧。而2瓦的应力波能量相对较稳定。

5.2.2 FFT频谱

如图13所示，21点40分，FFT频谱中出现49.44 Hz轴频及其倍频，幅值为0.066 V，表明轴与轴瓦之间存在碰摩；22点40分，频谱中的49.44 Hz轴频及其倍频幅值增大为0.29 V，表明轴与轴瓦之间碰摩严重。

5.2.3 直方图

该工具检测应力波脉冲串中每个脉冲的峰值幅度，并将其分布到对应每一读数值的电压刻度，Y轴表示摩擦事件的数量，X轴表示单个摩擦脉冲的峰值幅度。在正常运行状态下，直方图分布是窄的呈正态分布的钟形曲线并处于电压的低值端，而在异常、摩擦和冲击事件发生时，越来越多的高振幅摩擦事件发生，结果是一个更宽泛的分布，即在振幅刻度上“倾斜”到右边。2010年1月8日21点至22点48分，1瓦直方图如图14所示，偏态分布非常明显，且随着时间推移，状态越来越差，怀疑1瓦部位存在润滑不良或润滑油污染问题，并且未形成有效的油膜。

5.3 设备开盖检修

图12 TRT1#瓦应力波能量趋势

图13 1#轴瓦FFT频谱图对比

图14 1#轴瓦FFT直方图（存在严重润滑不良或润滑油污染）

基于上述监测数据，尤其是数据中明确体现出来21点40分至22点40分轴与轴瓦之间的碰摩逐渐加剧以及润滑不良的情况到了非常严重的程度，设备管理人员立即部署更换1瓦部位轴瓦的准备工作，随即将该设备停机，开盖检查1瓦部位是否存在故障。1瓦部位开盖检查如图15所示，该轴瓦的巴氏合金颗粒脱落于润滑油中，造成润滑油污染情况。2010年1月9日凌晨更换轴瓦后，当天上午该机组即恢复正常生产，由于该故障处理及时，避免了抱轴、非计划停机等更严重的事故。

6 结语

在钢铁行业持续去产能的大形势下，使现有装备的效能最大化，是增强企业竞争力的重要“法宝”。在华菱湘钢看来，设备管理是不出成绩的，其使命职责是为生产提供稳定支撑，企业效益好，设备管理工作才有价值。在钢铁行业迈向高质量发展的当下，智能制造升级需要匹配设备管理维护能力的同步提升，湘钢提出“让设备开口说话”的先进理念，使设备管理经历了事后维修、计划维修和以点检定修为特征的预防维修，目前正在向预知维修迈进。

本文通过干熄焦提升机、连铸大包回转台、TRT机组3种不同设备的滚动轴承和滑动轴承监测诊断案例，以设备开盖检修的情况验证了应力波技术对于滚动轴承外圈开裂、滑动轴承轴与轴瓦之间存在严重碰摩、润滑污染、润滑不良等诊断结论的有效性及准确性，该案例为湘钢在“让设备开口说话”先进理念下实施预知维修提供了实践指导。

图15 TRT 1#轴瓦开盖检修现场实物

展望未来，物联网技术和大数据分析将给设备全生命周期健康状态监测诊断及预知维修提供先进的技术支撑，具体表现为：（1）在设备状态监测诊断中应用物联网技术，面向企业数字化、网络化、智能化需求，构建精准、实时、高效的数据采集互联体系。其核心意义在于构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化。基于目前全球化的工业物联网发展态势，可以认为物联网在设备状态监测诊断中的应用范围、应用规模、应用成果将会不断扩大，应用效果也将向更好更优的水平发展；（2）设备健康状态监测诊断系统需要处理的数据量存在监测点多、采样频率高、数据收集时间长等特点，海量运行数据的产生，意味着设备故障诊断及预知维修迎来了它的大数据时代，将大数据分析、机器学习及人工智能技术应用于设备运行过程的故障预测诊断，从大数据中挖掘出故障信息，结合失效模式、故障模式以及关键因素分析，实现运行故障的快速诊断。将物联网技术和大数据分析应用于状态监测诊断，将实现设备健康状态在线监测、远程监控诊断、故障匹配识别为一体的智能高效监测诊断模式，从而带来更高准确性和可靠性的设备健康预测结果，最终目标是降低维护成本，提高设备利用率，帮助企业、行业找到一条设备运行维护的捷径，为企业实施智能制造提供基础保障。