大型齿轮减速机监测、故障智能诊断系统解析

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大型齿轮减速机监测、故障智能诊断系统解析

发布时间：2017-11-01 18:09:00 点击：

圆柱齿轮减速机2017-11-01讯

为了实现对大型轧钢厂齿轮减速机等关键设备的在线监测和故障诊断，防止突发性事故的发生，需对这些关键设备进行振动、位移、转速、温度和电流等参数信号的在线监测，完成信号的拾取、放大、滤波、数据采集、数据处理与数据传输，在发生运行异常及故障时及时报警，并诊断出故障的类别及部位。

设备监测和故障诊断原理

机械设备如齿轮减速机机在运行中总是会产生振动和噪声，当运行部件中存在故障隐患时，往往会使振动、噪声、温度等物理参数发生某种变化，这种变化仅仅靠人的感官（即使在有自觉性的情况下）是很难发现的，一旦发现，往往是在比较严重和危险的阶段。本系统通过长期安装在关键设备上的测点测量运行中的振动、温度和电流等信号，经必要的放大和A/D转换后进行数字量采集，然后借助于计算机和诊断技术进行分析处理，从而提取振动等各种信号中的有用信息，达到状态监测、趋势分析、故障诊断和辅助维修决策的目的。

设备特点、设备故障分析

某大型钢厂的齿轮减速机的齿轮为圆柱斜齿轮，每个齿轮箱中均装有两个单级齿轮传动，两根输出轴分别带动轧机生产线上的上、下轧辊。齿轮传动比在0.8～1.2之间。该齿轮减速机在轧板生产线中起着增速、减速和动力传输作用。由于轧机不断地处于咬钢、轧钢、抛钢、空转等状态，故齿轮箱的工作载荷是交变载荷。齿轮箱齿轮的主要故障是：(1）齿轮轮齿表面的疲劳点蚀、剥落及凿面磨损；(2）齿轮局部轮齿的断齿、齿面崩落和齿根裂纹；(3）在很高的动载荷作用下产生的轮齿变形。齿轮箱滚动轴承的主要故障是：(1）内圈、外圈和滚动体的疲劳点蚀剥落；(2）滚动轴承各元件的胶着。

本系统利用计算机进行信号采集和故障特征提取，利用知识库中不断增多的专家知识，采用模糊识别和神经网络等模型对设备的状态进行自动识别，根据识别结果提出相应的维修方案或调整运行参数。

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