诌议轧钢机械振动故障诊断

　　4 故障数据的分析处理
　　在对轧钢机械振动故障判断标准和特征数据有了进一步的了解后，紧接着数据采集工作的是对轧钢机械振动故障进行数据分析和处理。首先是对动态监测轴承受的磨损程度进行分析，采用涡流传感器持续测量探头体与旋转轴之间的缝隙变化，发现轴承因磨损发生的圆度变化完成振动早期诊断。其次是对轧钢机械转速的检测，利用涡流传感器中的键相同步探头于不同时刻对数据采样，计算出正确频率后，通过对采样频率、波形及振幅的频谱分析，对频谱分析作出相应判断。最后是集中进行对轧钢加些振动故障特征数据的综合分析和处理，利用加速传感器和位移传感器对故障数据进行分析后，进一步明确轧钢机械振动故障信息来源，提高发现故障的能力，提早发现轧钢机械振动的故障。通过对采集的数据进行分析和对比，自动判断出轧钢机械的实时工作状态，还可将采集的振动故障数据置于波形的中央位置，有效避免因为轧钢机械冲击而导致的数据采集不完整和频谱特征数据缺失可比性的现象。
　　5 故障诊断
　　在对轧钢机械振动特性科学分析的基础上，通过对振动故障的采集和分析，有利于对轧钢机械运行中的具体故障进行诊断。由动态控制轴承的运转能力、耐磨性、轴承转速及振动特性输出频率等方面引起的问题常常是轧钢机械振动故障原因。根据这些故障特点，我们可以更好实现加速传感器及位移传感器的使用和配合，两者互补，也有利于进一步拓宽收集频率的范围，更及时和准确地发现振动故障，从而更迅速地解决故障问题。
　　6 结语
　　综上所述，对轧钢机械振动故障分析和诊断是一项极其复杂的工作，在实际工作中，除了遵循一般的故障判断标准，准确的采集特征数据，还需要对采集的数据进行科学的分析，从而找出轧钢机械振动故障发生的根源。在故障诊断过程中，技术与经验同等重要，对于实际操作的技术人员来说，轧钢机械振动故障诊断务必形成一种固有的机制，掌握故障诊断方法，从而保证轧钢机械的安全生产。本文对轧钢机械振动故障的诊断方法作出了相应探讨，希望对读者在研究轧钢机械振动故障诊断方面有所帮助。
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