邓细军

摘 要：在我国国民经济飞速发展的形势之下，各个行业也都随之取得了良好发展，尤其工业技术的提升最为显著。就目前国内轧钢企业设备运行情况来看，其在作业过程中轧钢设备总是容易出现各种故障，这些故障不但会给企业增加一定的经济负担，而且还会严重的降低生产效率。鉴于上述情况，本文介绍了一种轧钢机械设备故障诊断技术-数据监测技术，该种技术与传统的诊断技术相比，其不但具有完善的设备故障诊断功能，而且操作方式更加灵活简易，下文将着重从设备运行状态分析判断、相关数据收集以及后续设备维护处理三个层面进行详细的分析研究，希望本文对相关领域的研究人员有所帮助。

关键词：数据监测;轧钢机械设备;设备故障;故障诊断

近年来，随着各种先进科学技术与机械设备的有机结合，使得機械设备进入了全新的发展时代，这种复杂的背景虽然为其提供了良好的发展环境，但是同时也给设备维修行业带来了诸多难题。

1 探究轧钢机械设备故障诊断技术的意义分析

现如今工厂中使用的轧钢机械都属于大型的旋转机械设备，该类设备属于钢厂的核心技术和关键设备，只有确保其能够正常的工作，才能确保企业能够正常的经营运转，因此必须加强对这些设备的研究分析。对于此类旋转机械而言，转轴组件属于其核心部件，转轴组件又是由诸多的联轴器、齿轮、圆锥滚动轴承、滑动轴承、蜗轮蜗杆传动件等机械部件组成，所以其内部结构也十分的复杂。通过查阅大量的设备故障记录得知，此类旋转机械最为常见的故障都是振动异常，对于此类通病有经验的师傅尚且还能看出一些端倪，但是对于一些新手来说该项工作太过于复杂，因此探究一种新型的科学有效的故障诊断方法对于轧钢企业的发展具有一定的现实意义。

2 轧钢机械设备概述

一般情况下，轧钢机械设备根据其作用被分为主要设备和辅助设备两大类别。主要设备是企业的大型轧钢机械，其主要通过轧辊之间的往复运动来实现金属的塑性变形，以此来得到某种形状或者某种性能要求的金属制品。而所谓的辅助设备，则是指的一些与轧钢相关的配套设备的统称，其在这个工序中主要承担辅助和调节的作用，这样有效的辅助促进整个流程更加的和谐和快捷。

3 轧钢机械设备产生故障的原因分析

现阶段，就目前我国轧钢企业的管理现状来看，明显的存在很多的疏漏之处，这些会直接导致轧钢机械设备故障频发。很多企业关于设备管理方面没有完善的管理和维修体系，在实际的运营过程中盲目的追求生产效率，却忽视了机械设备日常维护以及保养维修，长此以往，不仅机械设备会产生一些不可逆的损伤，而且还会严重的降低生产效率，使得企业蒙受巨大的经济损失。

4 数据监测技术在轧钢机械设备故障诊断中的应用概述

4.1 数据监测技术在轧钢机械设备故障诊断之间的关系概述

由设备本身的特点以及生产工艺的共同影响制约，决定了轧钢机械的运行状态始终处于非连续的运行状态，所以设备的转速、功率都是一直处于变化当中的，其一直处于空载到满负荷的循环运行状态中，该种周期性循环运行的动作方式，在不同的时间节点对于设备造成的冲击作用会非常的明显，并且长期处于该种状态下的设备非常容易出现各种故障。除此之外，该种周期性的波动运行状态极不易于各种节点参数的检测，这就无形间增加了故障诊断的难度。而数据检测技术针对该种机械设备的运行状态以及数据检测有着良好的效果，其可以有效的保障点检时间、测点以及点检方式的精准性，除此之外，为了使得相应的监测数据更加易于操作人员分析研究并且具有可比性，其在进行数据测定的时候还遵循了以下四个原则：其一，尽最大程度确保每次测点的高度一致;其二，确保每次测量的时候机械的运行状态一致;其三，在进行测量的过程中务必确保测量参数一致;其四，测量方法以及测量仪器尽量不要更换。

4.2 数据监测技术在轧钢机械设备故障诊断的主要应用探究

（1）监测方法的详细分析。通常情况下，借助于简单的巡检仪或者智能轴承监测仪就可以对轧钢设备的主要部位进行常规的故障检测，具体的检测方法就是随机选择一个合适的监测部位，按照相应的监测规程进行监测，然后需要将检测数据进行记录，之后再将这些数据根据行业理论公式将其转换成为振动曲线图，最后再对振动图中的所有点数据振动情况进行分析研究，观看其走势是否正常，如果不正常，则需进一步分析其故障点以及故障部位，最后在进行相应的维修。

（2）监测周期的选择应尽量合理。在进行正常的轧钢工作时，应当根据企业的实际工作情况适时的进行轴承监测，原则上监测周期不得超过五天，如果企业的运营情况比较冷清，那么监测周期可以延长至十天一次，但是对于一些特殊的重点部位，相应的监测周期间断时间还应当适量的缩短。另外对于一些易损轴承则必须针对其制定详细而周密的监测计划。

（3）合理的确定监测区域。在进行轧钢生产的过程中进行监测数据时，必须要确保监测数据传输的准确性和连续性，因为中间无论是出现间断还是出现误差，不但明显的降低数据诊断工作的精准度，而且还会明显的增加其处理难度。另外，监测点应该在机械设备轴承负载区内进行选取，因为这样选取可以有效的提升监测数据的精准性。

（4）故障情况的详细分析。通常情况下，旋转机械无非就是：设备装配松动、转子不平衡、电力振动异常、圆锥滚动轴承故障以及齿轮机构振动等情况，上述故障情况都可以借助于数据监测技术进行有效诊断。在日常的设备点检的时候，必须要对其进行振动强度监测，将所测量的数据与平时的监测数据进行对比分析，以此来有效的判断故障的原因和具体部位，但是该项工作精准有效的前提是必须确保监测点的正确选取。

5 结束语

综上所述，机械设备的故障诊断、监测以及维修工作对于机械设备的正常运行以及企业的健康发展而言至关重要。轧钢企业属于国家重工业的重要脊梁行业，为了确保其能够健康持续发展，本文针对该行业中的重要设备轧钢机械设备的新型故障诊断技术进行了详细的研究分析，希望本文能够促使数据监测技术更好地应用于轧钢机械设备的故障诊断工作中去。

参考文献：

[1]陈雪莲.轧钢机械设备的故障监测与诊断研究[J].科技资讯，2015，13（32）：90+92.

[2]蒋运涛，白晓东.基于振动监测技术在轧钢机械故障诊断上的应用[J].中国新技术新产品，2012（13）：154.

[3]杨智宇.浅谈轧钢机械振动故障的诊断[J].科技创新导报，2012（04）：53+55.