周纯应

摘 要：桥式起重机是构成是十分复杂的，而且运行中需要很多的操作人员，因此，如果发生意外，则会造成很大的损失和影响。本文分析了桥式起重机的常见的故障，并对其进行了分类，总结了一些针对故障的诊断方法，希望能够为相关工作人员提供参考，从而降低故障的发生率。

关键词：桥式起重机；故障类型；诊断

当前，桥式起重机得到了广泛的应用，在车间、仓库和料场等等，起重臂在空中，可以节省地下空间，不受地面物体的影响。桥式起重机可以加快施下进度、节约成本等。桥式起重机有着复杂的结构，其中应用种类与数量繁多的部件，出现问题都会影响到桥式起重机的正常运行，一旦发生严重故障还可能威胁到人员的安全，因此研究桥式起重机的故障诊断与处理技术有着非常重要的现实意义。

一、常见的故障类型

（一）车轮及轨道故障

车轮与轨道间存在较大摩擦，啃轨故障最为常见。正常情况下，车轮在踏面中间运行，车轮边缘与轨道之间保持一定间隙。但是由于某些原因出现车轮轴向移动或轴向歪斜，使车轮的运行轨迹偏离轨道的踏面轴线，造成轮缘与轨道侧面强行接触挤压，造成啃轨。啃轨的原因有很多，可能为轨道、车轮、车体驱动和制动、操作等。对于轨道应检查其水平直线性是否在允许偏差内，两侧轨道顶面标高是否在同一平面。对大车轨道处理，以不易调整的一根为基准，对另一根调整。对于车轮，制造或磨损导致两侧主动轮直径大小偏差过大，会导致两侧车轮运行速度不一，运行轨迹向小轮侧偏移，从而啃轨，需及时更换。

（二）制动器的故障

在应用桥式起重机过程中，制动器的功能是有效控制起重机的运动与停止。在应用桥式起重机过程中，制动器需要承担的负荷与冲击力较大，因此副联接极易发生磨损现象，进而引发制动器故障，会出现相关的制动器突然失灵、制动力不足情况，以及相关的制动臂张不开、制动轮温度过高与制动垫片冒烟等机械故障。制动器出现故障的主要原因有：制动的片张力过小、制动片磨损、主弹簧失效、铰链部位出现卡死现象等。

（三）减速器的故障

减速器属于桥式起重机的核心部件，可以保证电机自较高的转速转变为较低的转速，同时转变扭矩。桥式起重机的减速器发生的故障主要包括下面这些：出现漏油、齿轮失去作用、轴断裂。齿轮在转动过程中有可能出现断齿、磨损、蚀点等问题。发生轴断裂是因为减速器的轴受到弯曲应用力处于本身疲劳极限应力之上，进而导致出现轴断裂，这也是桥式起重机在运行过程中经常发生的一种故障。漏油现象也较为多见。

（四）吊钩故障

吊钩是桥式起重机的重要部件，本身承担着全部重物的重量，在桥式起重机运行过程中，一旦吊钩发生断裂则极易引发重大安全事故。吊钩出现故障的主要原因是：重物重量过大、吊钩与重物的摩擦力过大导致本身出现裂纹、变形、断裂。

（五）起重机减速器漏油故障

减速器产生漏油现象的主要因素有三个：首先是在设计构件时考虑不够充分，例如通气孔设置过小或者缺乏相应的透气孔，使得减速器受到的内外压处于不平衡的状态，从而产生了润滑油溢出的问题；其次是起重机的制造标准不符合设计时的要求，将会使得其箱体接合面缺乏一定的精度，进而导致减速器各个零部件密封性不好，从而导致了渗漏问题；最后是因为在对减速器进行使用和维护的过程中，相关人员的操作方法不合适。因此，在起重机频繁的下作之后，将会致使通气罩上存在大量的尘土，妨碍通气效果，导致相应的零部件内部存在很大的压力，从而使得溢油现象产生。

二、对故障的诊断方法

（一）解析模型的诊断法

基于分析模型的方法將诊断对象的数学模型中的参数同实际运行过程中的参数进行比较，得到残差，然后对计算结果进行统计分析来实现故障的诊断，其可分为状态估计法、等价空间法以及参数估计法。

等价空间方法是以输入或输出（或部分输出）系统中的实际值的手段来检测被诊断对象一致性的数学关系的方法，来达到检测故障的目的）该法适合应用于离散系统模型中。

参数估计法是通过对模型参数和物理参数进行统计分析来实现故障的诊断，主要包括基于系统参数以及基于故障参数的方法，前者是以系统参数和响应的过程系数变化为依据来检测和诊断故障；后者是对故障信号进行在线建模，用一定的参数表现形式来将动态系统中的故障表达出来，是未知增益形式的乘性参数或者是附加未知时变函数项的加性参数）以上方法都要求有精确的数学模型进行检测，并计算量较大，对复杂系统的故障诊断有一定的难度，因此在实际中的应用范围很小。

（二）定性模型诊断方法

基于定性模型/知识的方法主要是依据过去的经验、工艺知识等进行故障的检测；在基于定性知识的方法体系中，主要包括以下几种诊断方法：

专家系统故障诊断方法，指通过模拟专家实际诊断的思路，随时调用相应的应用程序，将采集到的被诊断对象的信息进行处理，能够将最终故障或是可能性最高的故障快速的找到，最后由用户来证实。

故障树分析法在引导系统最优化设计、分析薄弱环节以及运行维修方而是有力的工具。它的适用范围是分析复杂的系统，最终目标是诊断对象中最不想发生的故障，逐层将造成故障的全部因素找到，直至找出最开始、故障形式已知、不需要再进行下一步分解的因素为止。故障树分析法是一种演绎推理法，将发生的故障同其原因表达成树形图。将最严重的事件或者综合性的事件作为顶事件，最原始的事件作为底事件，其他事件作为中间事件，事件用字母符号来表示，逻辑门是各个事件间的逻辑关系，并将此与事件连接成树形，称为故障树。

基于数据融合的故障诊断方法是将应用多个传感器的系统作为对象发展而来的对信息处理的新研究方向。它归纳分析并处理从各种途径、各个空间和时间上获得的有效信息，为决策者提供决策支持及控制依据，获得比单一信息源、单一处理机制更加可靠的诊断。

（三）数据驱动诊断法

基于数据驱动的方法是通过挖掘历史数据，归纳出系统正常工作与非正常工作的属性特点，从而实现故障诊断。主要有基于统计分析、基于信号分析以及基于定量知识数据分析的方法。

基于统计分析的方法主要根据分析过程中的数据统计量，从其中的变化来提取特征。统计理论进行故障诊断是以系统中必须出现故障为前提，否则过程数据的特征计量只能在一定的、可以接受的范围内波动。即使不能可靠的预测到每次某个变量具体的观测数值，但它的平均值及方差等特征统计量是会保持稳定的，这被称之为特征统计量的可重复性。通过该重复性对指定的变量进行设定特定的门限值，进而对故障进行诊断。

基于信号分析的方法，利用信号处理技术来分解信号，得到时域和频域的相关特征，对故障进行分类诊断，信号处理方法一般有谱分析、小波变换、s 变换和希尔伯特-黄变换（HHT）。

基于定量知识数据分析的方法不需要定量的数学模型，它是利用人工智能的技术来对故障进行诊断。最重要的信息是从过程数据中提取，主要方法有基于人工神经网络的方法、基于 SVM 的方法以及基于模糊逻辑的方法。

三、结束语

桥式起重机作为一种重要的物料起运机械，在我国的建筑等行业及港口、车间、仓库中得到了广泛的应用。但与此同时，受结构复杂和保养不善的影响，其在运行过程中容易发生各种故障，从而给生产活动的顺利进行带来障碍，甚至威胁人员和财产安全。因此，一方面需明确桥式起重机发生故障的原因，做到及早预防；另一方面还应结合实际情况进行有效的故障处理，以提高桥式起重机的可靠性。

参考文献：

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