軸承知識
如何判斷造紙機故障問題及排除方法

現代化造紙機械設備的應用,一方面大大促進了造紙生產的發展,另一方面也潛伏著一個很大的危機,即一旦發生故障所造成的直接和間接的損失將是十分嚴重的。

現代造紙機械監診學的宗旨就是運用當代科技的新成就發現設備的隱患, 以期對設備事故防患于未然,具體說它是通過獲得造紙機械設備在靜止或運行中的狀態信息,并參考設備過去的運行經歷,來獲得設備的實時狀況,并推斷未來的趨勢,從而確定必要的維修策略。

國內發展經歷了4個階段:

— 引進消化階段(80年代中后期);

— 自行開發、應用在線監測與故障診斷技術裝置階段(90年代初中期);

— 研制出與國際接軌的大型設備狀態監測與故障診斷系統(90年代中后期);

— 具有智能化特征的遠程通訊及網絡化監測診斷系統(當前)

目前,國內檢測技術的研究主要集中在以下幾個方面:

1)傳感器技術研究:傳感技術是反應設備狀態參數的儀表技術。國內先后開發了各種類型的傳感器,如電渦流傳感器、速度傳感器、加速度傳感器和溫度傳感器等;最近開發的傳感技術有光導纖維、激光、聲發射等。

2)關于信號分析與處理技術的研究:從傳統的譜分析、時序分析和是與分析,開始引入了一些先進的信號分析手段,如快速傅立葉變換器,Winger譜分析和小波變換等。這類方法的引入彌補了傳統分析方法的不足。

3)關于人工智能和專家系統的研究:這方面的研究已成為診斷技術的發展主流,目前已有“日程機械故障診斷專家系統”,但這一技術在工程方面的研究尚未達到人們所期望的水平。

4)關于神經網絡的研究:比如旋轉機械神經網絡分類系統等的研究已經得到了應用,取得了滿意的效果。

5)關于診斷系統的開發與研究:從單機巡檢與診斷到上下位機式的主從機結構,直至以網絡為基礎的分布式系統的結構越來越復雜,實時性越來越高。

6)專門化與便攜式診斷儀器和設備的研制與開發。

現代造紙裝備的連續、高速、復雜、大型、自動化程度高等特點決定了狀態監測與故障診斷技術系統具有重大價值,使得故障診斷技術越來越重要。

為了切實保障造紙設備的可靠性、安全性和有效性,迫切需要建立一個監控系統來監督設備的運行狀態,實時檢測系統變化和故障信息,采取有效的措施,以防止重大事故的發生,最大限度的提高機械的使用效率。

造紙機械故障診斷技術對確保機械設備的安全、提高產品質量、節約維修費用以及防止環境污染均起到重要作用。 

造紙設備狀態監測,是指用人工或專用的儀器工具,按照規定的監測點(設備及部位)進行間斷或連續的(周期)監測,掌握設備運行所處于的狀態(狀態識別),有壓力、流量、溫度、振動與噪聲等等。

造紙設備診斷,是指在設備運行中或基本不拆卸的情況下,根據設備的運行技術狀態,判斷故障的部位和原因,并預測設備今后的技術狀態變化。

現代造紙機械監診的根本目的就是要保證造紙設備的安全、穩定、長周期、滿負荷、優良運行,主要為:

— 對造紙設備運行中各種異常狀態做出及時、正確、有效的判斷,預防和消除故障,或者將故障的危害性降低到最低程度;

— 對設備運行進行必要的指導,確保運行的安全性、穩定性和經濟性;

— 通過狀態監測,為提高設備性能而進行的技術改造及優化運行參數提供數據和信息。 

現代造紙機械監診學研究的內容主要包括以下三個環節:

1)特征信號的采集:這一過程屬于準備階段,主要用一些儀器測取被測儀器的有關特征值,如速度、濕度、噪音、壓力、流量等。

現在信號的采集主要用傳感器,在這一階段的主要研究基于各種原理的傳感技術,目標是能在各種環境中得到高可靠、高穩定的傳感測試信號。國內傳感器類型:電渦流傳感器、速度傳感器、加速度傳感器和濕度傳感器等;

2)信號的提取與處理:從采集到的信號中提取與設備故障有關的特征信息,與正常信息只進行對比,這一步就可以稱之為狀態檢測。

目前,小波分析在這方面得到廣泛應用,尤其是在旋轉機械的軸承故障診斷中。

基于相空間重構的GMD數據處理方法也剛剛開始研究,此方法對處理一些復雜機械的非線性振動,從而進一步預測故障的發展趨勢非常有效。

3)判斷故障種類:從上一步的結果中運用各種經驗和知識,對設備的狀態進行識別,進而做出維修決策。

這一步關鍵是研究系統參數識別和診斷中相關的實用技術,探討多傳感器優化配置問題,發展信息融合技術、模糊診斷、神經網絡、小波變換、專家系統等在設備故障診斷中的應用。

造紙機械設備在劣化進程中, 基本遵循以下規律。

Ⅰ期:稱為磨合期:指的是新設備設計、裝配后的跑合階段, 這個階段故障率較高。故障率與零部件的設計、制造、裝配質量關系密切。一般設備的劣化曲線不包括這一期。

Ⅱ期:正常使用期:指的是機器在經過第Ⅰ期后, 已經處于穩定狀態, 進入正常使用階段。這個階段故障率顯然較低。

Ⅲ期:耗損期:指機器由于磨損疲勞等原因已處于生命中的老年階段,其故障率逐漸升高。 

通過對機器進行必要的測量和診斷,可以及時發現設備在某一階段處在哪一期, 避免設備提前進入耗損期或發生故障。

診斷一詞來源于中醫學中的望、聞、問、切, 辨證施治八字訣,而這幾個字也充分體現了設備故障診斷的全過程。

機械故障診斷基本過程和原理:

在機械設備運行的劣化進程中,會產生大量的有用的診斷信息,我們把這些診斷信息所產生的信號用適當的傳感器轉化為電信號,再對所采集來的電信號進行處理、提取其特征,從而進行故障診斷。

故障診斷技術的實質工作和核心目標是:

1) 掌握設備的運行狀態;

2) 確定設備運行正常與否;

3) 預測設備的可靠性;

4) 預測設備能安全運行的時間;

5) 發現早期故障;

6) 預測故障的發生、發展趨勢。

現代造紙機械監診學的工作原理:

在設備監測和故障診斷技術中,異常及故障的表現叫做征兆,征兆的特點叫模式。

要將故障征兆進行分類(如振動、噪聲、變形、殘留物、松動、斑點、坑、斷裂等),弄清故障類別(磨損、裂紋、腐蝕、不平衡、不對中、泄漏等),性質(漸發生、擴展性),程度(局部故障、整機故障等)。

在掌握了具體類別后,可根據故障機理預測其發展情況,提出相應對策。

它包括四方面的工作內容:

1、信號檢測:正確選擇測試儀器和測試方法,準確地測量出反映設備實際狀態的各種信號——溫度、應力、振動等)。建立起來的狀態信號屬于初始模式。

2、特征提取:將初始模式的狀態信號通過放大或壓縮、形式變換、去除噪聲干擾等處理,提取故障特征,形成待檢模式

3、狀態識別:根據理論分析結合故障案例,采用數據庫技術所建立起來的故障檔案庫為基準模式,把待檢模式與基準模式進行比較和分類,即可區別設備的正常與異常。

4、預報決策:經過判別,對屬于正常狀態的設備可繼續監視;對屬于異常狀態的設備則要查明故障情況,做出趨勢分析,估計其發展和可繼續運行的時間及提出控制措施和維修決策。

幾種常規檢測診斷技術:

1)振動監測診斷技術

造紙機械狀態的振動檢測與故障診斷是對設備所產生的機械振動進行信號采集、數據處理后,根據振幅、頻率、相位及相關圖形所進行的故障分析。

它利用正常設備與故障設備振動特性(位移、速度、加速度、聲響等)的差異來判斷故障,根據對振動信號的測量、處理、分析及識別來判斷設備運行是否存在問題,進而判斷故障部位、原因以及故障惡化程度,最后對故障采取相應的措施。

振動監測用于監測轉軸組件的平衡性能和滾動軸承、傳動齒輪的沖擊和噪聲,具有方便、準確、靈敏的特點,是比較有效的監測手段。

2)油樣分析技術

油樣分析監測技術是是對機器在用潤滑油的油液本身及油中微小顆粒所進行的理化分析。

通過對潤滑油的粘度、閃點、酸值、破乳化度、水分、機械雜質、液相銹蝕試驗、抗氧化安全性等各種主要性能指標的檢驗分析,掌握潤滑油本身的性能信息的同時了解到機組軸承、密封的工作狀態和磨損程度。

3)機械性能測試技術

應用各種儀器測量機械運轉時的性能參數,從而判斷機械性能降低程度以及機械性能是否滿足使用要求。

一般通過機械設備性能參數下降程度來決定它何時修理。此項監測系統通過對波形的診斷比較,可以較準確地判別液壓系統中液壓泵吸空,溢流閥卡滯等故障,結合壓力表、流量計和輔助診斷可以判斷液壓泵輸出功率,液壓系統的泄漏等故障。

4)無損檢測技術

無損檢驗是一種從材料和產品的無損檢驗技術中發展起來的方法,它是在不破壞材料表面及內部結構的情況下檢驗機械零部件缺陷的方法。

它使用的手段包括超聲、紅外、x射線、γ射線、聲發射、摻透染色等。這一套方法目前已發展成一個獨立的分支,在檢驗由裂紋、砂眼、縮孔等缺陷造成的設備故障時比較有效。

5)一些現代監測診斷技術

— 計算機輔助監測診斷技術

— 機械專家診斷系統

— 遠程網絡控制系統的故障診斷

— 混合故障診斷技術

現代造紙機械監診學技術發展趨勢:

現代造紙設備故障診斷技術與當代前沿科學的融合是設備故障診斷技術的發展方向。

當今故障診斷技術的發展趨勢是傳感器的精密化、多維化,診斷理論、診斷模型的多元化,診斷技術的智能化。

具體來說表現在如下方面:

1) 與當代最新傳感技術尤其是激光測試技術的融合

近年來,激光技術已深入發展到振動測量和設備故障診斷中,并且己經成功應用于旋轉機械對中等方面。

2) 與最新信號處理方法 相融合

隨著新的信號處理方法在設各故障診斷領域中的應用,傳統的基于快速傅里葉變換的信號分析技術有了新的突破性進展。

3) 與非線性原理和方法的融合

機械設備在發生故障時,其行為往往表現為非線性特征。如旋轉機械的轉于在不平衡外力的作用下表現出的非線性振動。

隨著混沌與分型幾何方法的日趨完善,這類問題畢將得到進一步解決。

4) 與多元傳感技術的融合

現代化大生產要求對設備進行全方位、多角度的監測與維護,以便對設備的運行狀態有整體的、全方面的了解。

因此,在進行設備故障診斷時,可采用多個傳感器同時對設備的各個位置進行監測,然后按照一定的方法對這些信息進行處理,如人工神經網絡方法。

5) 與現代智能方法的融合

現代智能技術包括專家系統、模糊邏輯、神經網絡、進化計算等。

現代智能方法在設備故障診斷技術中己得到了廣泛的應用,隨著智能科技的不斷發展,設備狀態的智能監測和故障診斷將是故障診斷技術的最終目標。

隨著微電子、計算機、智能技術和網絡技術的發展,造紙機械故障診斷技術也得到了不斷的發展和進步,故障診斷方法呈現向復合式、綜合化方向發展的趨勢,且設備故障檢測診斷技術的準確性會越來越高,操作使用越來越方便,在設備維修中會起著越來越重要的作用,它可以直接提高企業設備管理和維護水平,提高企業效益和國際競爭力。

來源:紙引未來網

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發布時間:2025-04-23


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