随着港口的现代化,港口装卸机械在港口生产中的地位已经显得越来越重要了。对港口装卸效率的高低和经济效益的好坏,除装卸工艺外,影响最大的因素之一,就是装卸机械。装卸机械成本在装卸总成本中达到40%-50%。港口装卸效率的高低,已在很大程度上取决于装卸设备的技术状况。而回转大轴承作为门座起重机的重要部件,它的好坏决定着门座起重机的正常与否,直接影响到整个生产线的作业。而其大型、封闭的结构又决定了不能依靠直接观察和频繁拆卸来对其进行故障监测,这就给大型回转轴承装置的日常管理带来了困难。因此,有必要研究一种科学而合理的方法来解决这一实际问题。 针对这一问题,引进了状态维修的概念。状态维修,亦称预知维修,是一种以设备技术状态为依据的预防性维修。它是我国在总结几十年设备维修管理经验的基础上,吸取了当今世界上比较先进的设备维修管理思想和做法,自70年代开始逐步发展起来的一种新型的以故障理论为基础的设备维修管理方法。实现状态维修,首先必须实现对设备现有状态的估计,然后根据设备的实际状态决定维修方法。实现设备的状态维修,必须包括三方面的内容:状态监测、故障诊断与状态维修。状态维修在电力和纺织行业都有比较广泛的应用,但是在港口机械方面应用尚未普及,尤其是针对具体的设备零部件开展状态维修就更少有人问津。本文就是在此背景下展开研究的。 本文从起重机大型回转轴承装置自身的结构特点出发,用现代机械测试与试验技术为研究手段,从振动的角度对大型回转轴承装置进行故障诊断,并选取振动加速度能量峰值作为状态维修的特征参数来进行状态维修,并建立状态数据库对检测情况以及回转轴承的工作状态进行保存,同时进行统计分析,用计算机仿真算法求满足回转轴承最小工作有效度的情况下的最小检测周期。 本文主要可分为三个部分。第一部分讨论设备维修管理的基本情况;第二部分以回转轴承的故障诊断为基础研究了回转轴承的状态维修情况,通过选取振动加速度能量峰值为特征参数,建立了特征参数数据库:第三部分主要是研究了状态维修的最佳检测周期,通过前面的数据库求出状态转移函数,并在此基础上用计算机算法对最佳检测周期进行仿真研究。