设备在线监测与远程故障诊断平台在冶金行业的应用

白云风，蒋燕生，钱建文，黄成雄

（云南驰宏资源综合利用有限公司，云南 曲靖 655000）

1 背景

我司作为一家大型冶金企业，根据自身设备管理情况及经济效益需求，需为关键设备安装在线监测系统，并结合远程故障诊断平台提高设备的可靠性，提高设备管理的自动化。在线检测系统在关键机组配套振动、温度等感知部件，主要应用振动分析为主状态检测参数，温度等其它参数作为辅助分析参数，实现对机组运行状态的实时监测、分析诊断，实现预测性维修，减少停机维修时间和成本。为及时预防性检维修提供依据、达到延长设备运行寿命的最终目的，保证工业生产安全、顺利进行。

2 在线监测与远程故障诊断平台概述

在线监测与远程故障诊断平台包括设备信息管理、数据采集、技术分析、统计分析、数据管理、后台管理6大功能模块，其功能结构示意图如图1。按软硬件划分的话，数据采集模块为硬件部分，其它模块为软件部分。

图1 功能结构示意图

各功能模块特点如下：

设备信息管理模块：完成设备台账信息、设备说明书等文档管理、全生命周期维检修记录以及设备故障案例库管理。

数据采集模块：该模块也是整个振动在线检测系统的硬件部分，其支持主流通讯协议，可通过协议接口读取PLC、DCS或第三方系统已采集的设备运行参数；如有需要，还可通过扩展数据采集终端及感知器件来采集设备更多维度的信息，为准确预测和诊断机组问题提供数据支撑；平台提供统一的数据接入接口规范，如果已经部署了其他监测系统，可让原设备厂家提供中间件，将其系统数据接入该平台进行统一管理。

技术分析模块：提供专业化数据分析与故障诊断软件，可以融合分析设备振动、温度等数据，为专业技术人员进行根源性分析提供有力支持。同时提供智能预测与故障分析并生成分析报告。可以针对不同类型设备建立分析诊断模型，该模型与用户具有互动验证窗口，随着模型运行时间及结果反馈信息的增加，模型将持续进化，其预测准确性将不断提升。

统计分析模块：根据设备长期运行参数数据，进行劣化趋势分析预测，为一线员工提供清晰易懂的设备健康状态结果。支持同类设备进行对比分析，可以为劣化预测曲线进行建模并修正。

数据管理模块：对报警数据进行呈现与管理；实时数据展示每个设备各项检测指标的数值，动态更新各设备运行状态；历史数据支持查询每个设备各项指标的监测历史值，可以了解设备以往的运行状态。数据可在电脑、移动终端上显示，配置有专用的APP程序。

后台管理模块：负责平台用户管理和权限管理，根据使用应用范围的不同，设置可使用的系统功能；根据用户的岗位，系统能够定义可访问的数据范围；遵循严格身份认证和有限授权原则、全面确认原则和安全跟踪原则，采用严格的安全体系，保证数据在处理和传输过程中的安全性。

3 系统拓扑及特色功能

见图2，数据采集的感知部件，如振动加速度传感器按照设备类型及工况，遵循传递路径最短、刚性最强的原则在设备的轴承座上布置测点，然后通过具备屏蔽功能的线缆连接数据采集器。由采集器接收传感器拾取到的数据，然后采集器将数据进行预处理借助无线、有线局域网将数据发送到远程数据服务器，布置在远端服务器的软件功能模块将会将接收到的数据进行管理级处理，用户可登录授权的客户端查看和管理相关报警等操作。

图2 系统拓扑示意图

系统特色功能：

（1）监测平台预留接入油液在线监测接口，能够显示油品粘度、微量水分及污染度等相关参数；

（2）能够实现滚动轴承、滑动轴承类机组的在线监测、诊断分析、报警等,同时具备位移信号轴心轨迹等滑动轴承分析方法和加速度信号共振解调分析方法（含包络解调波形、包络解调谱，并能够在包络解调谱上显示滚动轴承缺陷频率）；

（3）平台软件采用B/S架构，具备良好的系统开放性、可扩展性和大规模数据管理和深层数据挖掘的能力；

（4）监测软件的数据采用无损数据处理技术(不允许使用有损压缩技术)，完整保留整个波形的数据信息，不影响早期故障、低频类故障的分析诊断。数据刷新速度可根据用户诊断分析需求调整，数据刷新速率最小可达1秒；

（5）支持通过颜色变化、声光、短信推送报警信息；

（6）对于报警数据判断类型支持转速、幅值快速变化；

（7）启停车状态切换（从开到停，从停到开）同时作为预警信息的一种，能够发送给用户；在没有键相和转速接入时，也能够判断启停车状态，可设置是否保存停车数据；

（8）新建项目试车阶段，或老项目大修后开机阶段专用功能——试车事件记录，以文字形式记录启停车事件，并支持后续查询检索；

（9）齿轮故障诊断专用信息：可配置齿轮箱故障诊断需要齿轮齿数信息，以自动计算啮合频率；

（10）滚动轴承故障特征频率专用信息库：滚动轴承故障诊断需要滚珠数、内外圈直径等专用信息，以计算滚动轴承四大特征频率，设置该滚动轴承故障库，内置国内外不低于3万种标准滚动轴承的信息，直接输入型号即可查询出滚动轴承的尺寸信息，配置转速后可自动实现故障特征频率计算；

（11）数据处理方法：FFT、解调等，最大支持谱线数不低于409600线，有键相情况下实现整周期同步采集；

（12）具备故障案例库功能，能够录入故障名称、征兆，按照故障征兆检索故障案例，上传故障特征图谱、检维修照片等；

（13）当自身出现异常状况时，能够自检通讯异常、数据存储异常等，能给出信息提示自检信息；

（14）智能诊断功能：具有滚动轴承、滑动轴承的智能诊断功能；

（15）具备诊断报告、报表自动生成功能。

（16）具备手机APP查看相关数据功能。

4 感知部件-加速度传感器

该项目大部分设备的振动传感器均采用压电式加速度传感器。压压电式加速度传感器属于惯性式传感器，结构如图3。它是利用某些压电元件如石英晶体的压电效应，在加速度计受到振动时，质量块施加在压电元件上的力会随之变化。当被测振动频率远低于加速度计的固有频率时，则力的变化与被测加速度成正比，由此便可测得被测物体的振动加速度，积分一次得到振动速度。加速度传感器安装使用方便，只需将信号电缆直接引至采集器即可。

本项目所有加速度传感器部分参数如下：

（灵敏度（±5%）：100mV/g

测量范围：±50g

频率范围（±5%）：0.58-6000 Hz

频率范围（±10%）：0.42-10000 Hz

频率范围（±3dB）：0.2-15000 Hz

谐振频率（Resonnant Fresolution）：30kHz

5 振动数据分析原理-滚动轴承损伤分析原理简述

在实际情况下，机电设备正常工作中，都会出现一定量的振动，同时还会产生强烈的噪音，如果机电设备在工作中某一部分发生了故障，相应的振动情况和噪音的大小都会随着发生一系列的变化，振动数据分析技术就是捕捉振动数据，通过识别这些振动变化来检测故障。

近些年振动信号分析技术发展快速，振动数据已经由模拟分析转为利用计算机分析。快速傅里叶变换（FFT）的频谱分析就是计算机分析技术的良好应用，也是当前应用最广、最有效的振动数据分析方法。机械设备中常见的滚动轴承损伤，就是利用频谱分析技术识别轴承各部位损伤产生的频率特征来判定轴承故障。

常见滚动轴承主要由内、外圈、滚动体和保持架组成，是机械设备中的易损部件。滚动轴承的故障往往由安装不当、润滑不良、过载、运行中疲劳和磨损等原因引起，滚动轴承后期损伤可致使设备停运，如果冶金生产线关键设备因为轴承故障停运可能会导致整个生产线停产，所以及时发现轴承故障非常重要。

当滚动轴承所属部件在运行中存在缺陷时，会产生周期性冲击力，并激发缺陷部件以固有频率进行高频衰减的振动，这种高频固有振动作为轴承故障信号的载波，其幅值将受到这些故障引起的振动信号的调制，从而使滚动轴承的最终振动时域波形表现为复杂的幅值调制波。由于这种调制波的调制频率与故障缺陷特征频率相对应，因此调制波所对应的复杂频率成分中含有与故障缺陷对应的故障特征频率。滚动轴承的振动故障分析技术就是通过识别以上所述的故障特征频率来定位轴承的故障点。

根据滚动轴承特征频率的理论，在假定外圈固定的情况下，内圈随传动轴旋转，滚动体个数为N，内、外圈与滚动体之间为纯滚动。在外圈固定的情况下，其通过频率如下：

内圈通过频率：

外圈通过频率：

滚动体通过频率：

保持架通过频率：

式中，N为滚动体数目、db为滚动体直径、D为轴承节径、β为接触角（见图4）、fr为内外圈的相对转动频率，当外圈固定时，即为轴的转动频率，常见轴承的故障特征频率各大轴承厂商提供在线查询。

图4 滚动轴承参数示意图

6 案例分析

近期，故障诊断平台对一台大型离心风机电机测点报警，报警提示为轴承故障。技术人员立即组织对该风机进行手持仪表采集设备运行数据复检，发现其动力输入源电动机的驱动端振动数据异常，设备参数及分析如下：

部分设备参数：

设备类型：离心风机

传动链结构简图：如图1

电机额定功率：1600KW

电机额定转速：998r/min（变频调速）

实际工作转速：600r/min（12.2Hz）

图5 风机传动链简图

分析诊断与验证：

对风机机组振动数据分析发现，电动机各测点振动速度有效值（图6）较小(10～1000Hz、最大RMS 1.168mm/s)。但电动机机驱动端测点加速度时域波形中可见明显幅值调制现象（图7），峰值间隔约为0.43倍转频（0.43X），加速度频谱中也可见0.43倍转频频率成分（图8）；速度时域波形及频谱中同样可见0.43倍转频的频率成分（图9、图10）；解调谱图中未见异常；现场听诊噪音异常。

图6 电动机各测点2-1000Hz速度有效值）（MNDE:电动机非驱动端，MDE电动机驱动端）

图7 电动机驱动端加速度时域波形

图8 电动机驱动端加速度频谱

图9 电动机驱动端速度时域波形

图10 电动机驱动端加速度频谱

内圈固定外圈旋转的滚动轴承保持架故障往往会产生约0.4倍转频的特征频率，经查电机驱动端轴承为SKF的NU236，其保持架的特征频率为0.43倍的转频。综合分析认为，风机电动机驱动端轴承保持架存在中后期的物理损伤。建议立即准备备件，具备检查检修条件时立即停机检查、检修。

检查、维修验证

设备管理人员接到诊断结果及维护建议后，立即准备备件，并调整生产计划，对风机电动机检查维修。当打开电机驱动端轴承盖后发现油脂中有“亮片”式金属碎屑，在该位置产生此种碎屑的最大可能性为轴承；清洗轴承后发现该金属碎屑是由于轴承保持架过度磨损（图11）对滚动体产生的二次损伤。

图11 保持架磨损，间距明显变大，局部“卷边”

案例分析总结：

轴承保持架损伤，振动的幅值可能不会出现明显的变化，但在时域波形中会出现特征频率冲击，保持架损伤，现场听诊会出现周期性噪音。建议传统诊断与现代诊断技术相结合，当机组振动幅值较小但听诊出现异常噪音时重点关注，适时利用振动检测及故障诊断技术定位故障点。

7 总结

根据行业经验我司与专业科技公司合作，依托在线检测系统与远程故障诊断平台，对设备的健康状态形成了一个有效的监测、故障预警体系。在考虑到经济性及其它因素，我司在关键主机设备（焙烧离心鼓风机、蒸汽透平发电机组、锅炉给水泵等）安装在线监测系统，并配备一台多功能手持监测仪作为其它设备日常巡检和关键主机设备复检的手段。这种情况下在线监测系统可24小时对关键主机设备进行实时监测，未纳入在线监测系统的设备可通过手持监测仪进行定期巡检监测，从而对全厂设备形成全方位立体无死角监测体系。

在整个振动监测体系中，还可按企业标准、国家标准等自由设置报警阈值，为了解被监测设备健康状态提供有效的数据支撑；另可对被测设备进行各项振动监测数据自由组态，根据设备的工况、结构特点进行“一机一方案”的针对性监测，从而保证获得高质量的监测数据，从而对设备故障提供早期的故障预警。

在线监测与远程故障诊断平台有效的为设备预知性维修提供数据及技术支撑，也为设备维护人员制定维修方案及措施提供了有效保障，确保了设备的可靠性、安全性和高运转率，可避免因设备故障造成更大的安全事故以及经济损失。