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2026-02
高速线材轧机轴承的冲击脉冲诊断法SPM法理论与实践
高速线材轧机轴承的冲击脉冲诊断法SPM法理论与实践在高速线材生产线中,轧机轴承是保证连续稳定运行的核心部件。据统计,旋转机械的故障中约有30% 源于滚动轴承问题,而高速线材轧机一旦突发故障,单次事故可能导致高达7400万元的经济损失。面对高速、重载、高温的极端工况,冲击脉冲诊断法(SPM法)作为一种专门针对滚动轴承的故障诊断技术,为设备维护人员提供了强有力的早期故障识别手段。01 SPM法的基本原理与技术特点冲击脉冲诊断法(SPM法)基于一个核心物理现象:当滚动轴承元件出现局部损伤时,如疲劳剥落、裂纹或磨损,在运行中会发生冲击,引发脉冲性振动。这种冲击振动是一种高频衰减振动,其强度反映了故障的严重程度,并与轴承的线速度密切相关。SPM法的独特优势在于其对早期故障的敏感性。当滚动体经过损伤区域时,由于金属之间的碰撞会产生持续时间极短的弹性波。SPM技术使用对这类弹性波特别敏感的传感器,能够记录并量化这些波形,从而在故障初期实现预警。与常规振动分析相比,SPM法对轴承的早期损伤更为敏感。传统振动分析主要关注频率成分,而SPM法则专注于由冲击产生的脉冲值,这对于识别轴承元件表面的初始损伤更为有效。02 SPM法的关键技术参数与判断标准SPM法的诊断基础是冲击脉冲值的量化分析。根据统计规律,冲击脉冲值与轴承寿命有明确的对应关系。无损伤或极微小损伤时期,脉冲值(dB值)大体在水平线上下波动。随着故障发展,脉冲值逐渐增大。关键诊断参数包括背景分贝(dBi)、冲击值(dBm)和润滑状态值(dBc)。其中,标准冲击能量dBn的计算公式为:dBn = dBm - dBi。根据dBn的值可以准确判断轴承状态:• 0dBn ≤ dBn < 20dBn:正常状态,轴承工作状态良好• 20dBn ≤ dBn < 35dBn:注意状态,轴承有初期损伤• 35dBn ≤ dBn < 60dBn:警告状态,轴承已有明显损伤• 当冲击能量达到初始值的1000倍(60dB)时,认为轴承寿命已经结束新的SPM高分辨率方法(SPM HD) 进一步提升了诊断能力,可以展现以前不可能观察到的高频信号,使测量结果异常清晰,频谱和时域信号也很干净。03 SPM法在高速线材轧机的具体实施步骤长久安装,可打孔安装,也可在轴承套上埋孔安装,或用胶粘贴在表面。要达到好的效果,传感器需安装在靠近轴承负载区附近,并尽量减少信号传递环节。对于高速线材轧机轴承,监测点的选择需遵循接近原则。由于冲击振动所含频率很高,每通过零件界面传递一次,其能量损失约80%。因此,测量点应尽量靠近被测轴承的承载区,尽量减少中间传递环节。数据采集与信号处理需考虑高速线材轧机的特殊工作环境。在线监测系统INS08V等专 业设备可实时采集轴承信号,并通过算法分析特征频率。对于高速线材轧机,宜采用固定式在线监测系统,以实现实时监控和早期预警。趋势分析比单一值更具诊断价值。通过跟踪轴承损伤值(HDm)和轴承润滑值(HDc)的变化趋势,可以更准确判断轴承状态的发展方向。例如,某钢铁厂飞剪轴承的监测数据显示,当HDm值在-19至-21范围内为绿色良好,HDc值在-19至-21范围内同样表示润滑状态良好。04 SPM法实践中的关键影响因素与应对策略设备安装条件对诊断结果有显著影响。轴不对中和弯曲会使轴承产生不均匀载荷,对轴承油膜形成造成很大影响。这类轴承在加强监护的同时,对其报警限要适当放宽。转速与载荷条件的变化会影响SPM读数。对于辅助传动轴承,由于经常处于从动轻载荷状况,冲击值比其正常载荷下获得的标准值要小很多。但同时由于载荷小而容易受其他轴承或齿轮冲击值的影响,使冲击值快速增高。环境干扰的排除是现场应用中的重要考虑因素。高速线材轧机工作环境恶劣,存在大量的电磁干扰和机械振动干扰。SPM HD技术通过高分辨率信号处理,能够有效区分轴承故障信号与环境噪声,提高诊断准确性。实践表明,将SPM法与振动分析相结合可以提高诊断可靠性。例如,某钢铁厂高速线材精轧机轴承监测中,同时采用SPM法和振动频率分析,两种方法结论相互印证,准确诊断出了轴承内圈故障,避免了重大设备事故。05 实施SPM法的经济效益与成功案例实施SPM诊断法的经济效益显著。基于SPM的在线网络化监控系统具有实用性、可靠性、易用性和高回报性的优势。成功案例表明,SPM法在高速线材轧机轴承诊断中效果显著。宣化钢铁公司高速线材轧机采用SPM法进行轴承监测后,故障识别时间提前了40多天,实现了预测性维修,避免了非计划停机。通钢高速线材厂通过系统性状态监测和改进,有效降低了轴承故障率。该厂在密封板上增加气密封装置,改进供油管路,并采用SPM法进行实时监测,使轧机轴承故障率比改造前下降了42%,轴承消耗节约显著。新技术发展表明,SPM HD方法能使测量结果异常清晰,在现场测试中能有效识别滚动体和保持架早期故障以及松动问题。这一技术进展为高速线材轧机轴承的早期故障诊断提供了更为可靠的工具。随着传感器技术和数据分析方法的进步,SPM法已从简单的冲击脉冲检测发展到高分辨率多参数综合分析。未来,SPM技术与人工智能、大数据分析结合,将实现更精准的故障预测和智能维护决策。数字化转型正在改变高速线材轧机轴承的维护模式。基于SPM法的在线监测系统不仅提供早期故障预警,还能积累大量历史数据,为轴承设计优化和寿命预测提供科学依据。这一发展趋势将推动高速线材生产向零意外停机、更高可靠性和更低维护成本的目标迈进。
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