状态监测在轴承诊断与预防性维修中的应用

樊 帆

（中海化学股份湖北大峪口化工有限责任公司，湖北荆门 431900）

0 引言

滚动轴承是旋转机械中的重要零件，在机械领域有着广泛的应用。然而滚动轴承也是机械中最易损坏的零件，有资料表明，在旋转机械中有70%的故障时由轴承引起，在齿轮箱的故障中轴承的故障仅次于齿轮占到19%，电机故障中有80%表现为电机轴承故障。而滚动轴承的失效必然导致装置设备运行的不稳定，甚至引发重大设备事故，因此，对滚动轴承常见故障研究及预防性维修十分重要。

公司于2012 年新建1 套60 万吨磷酸二胺装置，购置1 台进口风机，该风机日常运行过程中，通过工艺人员、维修人员及技术员等对设备进行定时、定点交错巡检。2012 年4 月公司为提升装备管理水平，提高设备完好率，组织进行预防性维修，保障装置设备长周期稳定运行，亦加大提高对设备巡检中人员发现问题和判断能力，公司对装置设备推行“三定一巡”制度，三定一巡是“巡检、定检、定评、定修”的合称。三定一巡是以追求生产装置安稳长优、经济可靠运行为目标，以现场为核心，以巡检、定检为基础，以基于状态的定期评估为技术支撑的预防性维护检修体系。公司购置数据采集仪、在线分析仪等辅助巡检仪器设备进行精密巡点检，以便更精确提前发现设备轴承故障，做到预防性维修，减少故障停车，提高设备长周期稳定运行，节约维修成本。

1 轴承故障特征频率

轴承故障特征频率是指轴承故障产生的振动频率。常见典型的轴承故障特征频率有4 种：外圈故障特征频率；内圈故障特征频率；滚动体故障特征频率和保持架故障特征频率（保持架与外环、保持架与内环）。轴承组件如图1 所示，D 为节圆直径，d 为滚珠直径，β为接触角，z 为滚珠数，R 为轴的转速频率。

图1 轴承组件

轴承各组成部件故障频率计算公式如下：

外环故障频率：

内圈故障频率：

滚珠故障频率：

保持架与外环故障频率：

保持架与内环故障频率：

2 设备基本信息及实战案例分析

2.1 设备规格参数

设备名称：C31001 造粒尾气风机。

结构型式：直联、悬臂式叶轮。

主要参数：电机转速1000 r/min，Q=99 990 m3/h，电机结构如2 图所示。

轴承型号：22222CCK/W33+H322 SKF。

图2 电机结构

2.2 案例分析

C31001 造粒尾气风机属于公司60 万吨磷酸二胺装置重点设备，该设备良好运行与否，直接影响装置长周期稳定运行以及经济效益，长期设备巡点检与状态监测显得尤为重要。在2016年11 月6 日技术人员在巡检数据采集过程中发现造粒尾气风机C31001 振动偏高，在中控室查看风机工况变频90%未全开，随后利用某科技有限公司S932 双通道动态信号分析仪采集波形及数据如图3 所示，图3 中明显可以看出有多处峰值，波形及数据基频为15 Hz 采集。

图3 动态信号分析仪采集波形及数据

波形数据经幅值谱分析结果见表1；轴承个组件故障特征频率见表2。

表1 波形数据经幅值谱分析结果

表2 滚动轴承故障特征频率

经查SKF 轴承手册各参数带入上述轴承故障频率计算公式，得出轴承各组成部件故障特征频率为：保持架×0.421，滚珠×2.878，外环×7.578，内环×10.878。

从S932 双通道动态信号分析仪采集数据图3 显示来看（图3 中只显示10 组数据），图3 中有多个幅值谱峰值，各幅值谱峰值依次对应频率，通过计算转换第1、2、4、9 峰值均为内环故障频率，第6 峰值为保持架故障频率，第10 峰值为滚珠故障频率，最大峰值振动超过国际标准ISO 10816 值7.2 mm/s，虽可继续使用，但需做好监测及预防性计划检修。

从表1 波形数据经幅值谱分析结果及表2 滚动轴承故障特征频率来自S932 双通道动态信号分析仪配套软件系统内大数据，软件系统内大数据分析提示该轴承保持架、滚珠、外环及内环频率与轴承故障频率特征相匹配，初步判断该轴承保持架、滚珠、外环及内环各部位均有点蚀、磨损及剥落等现象。

该风机运行1 周后计划停车检修对其轴承更换，对原故障轴承清洗，现场情况如图4 所示，其中图4a）内圈、图4b）滚珠、图4c）外圈及图4d）保持架，轴承各部件表面明显均有不同程度的点蚀、磨损及剥落等现象，与S932 双通道动态信号分析仪系统内大数据分析一致，有效避免了设备故障停车及抢修情况。

图4 原故障轴承

3 案例小结

（1）轴承是设备组成中的一个小部件，但轴承良好运行是否，直接影响设备是否正常运转，所以轴承在整个设备运转中起到重要作用。从现场实际案例中可以看出，轴承的保持架、滚珠、外环及内环都有着不同程度的点蚀、磨损及剥落等现象，但在现场巡点检人员是无法用肉眼能观察出来，所以状态监测在设备日常良好运行中以及设备设施维护保养中尤为重要，提早发现问题，提出解决问题的方案，将设备隐患消除在萌芽状态，提前有效的保护设备设施，对设备设施完好性有着重要作用。

（2）轴承故障特征频率属于理论计算，也是各状态监测仪器及软件分析系统中的重要理论数据支撑，在现场实际状态监测及巡检中所采集振动数据会与理论数据有一定偏差，但一般偏差不会太大，故在点检过程中需对点检部位做好相应定点标记，使用同一仪器进行数据采集与收集，如装有在线监测则不需要，同时也对精密点检人员有着要求较高，需要利用软件内大数据分析优势与自己实战经验相结合，以提高精密点检人员对设备运转轴承故障预判能力，做到预防性维修。

4 结束语

综上所述，状态监测分析与预防性维修在工厂装置中起到承上启下的作用，状态监测分析与预防性维修有利于提高企业装备管理水平，提高设备完好率及开车率，充分体现TPM 全员管理和专业管理相结合、维护保养和检测维修相结合、技术性和经济性相结合的管理理念，最终实现“安全风险最小化、设备保障最大化、维修成本最低化、创新增值常态化”的装备管理目标。