精轧机组是线材厂的关键设备,对精轧机组进行在线监测,可以提前预知设备的工作状态以及故障的发展趋势,对保证企业的安全生产有重大意义。锥齿轮箱是精轧机的重要零部件,因此研究锥齿轮箱的诊断技术对于降低设备维修费用,提高产品质量和市场竞争力具有重要的工程应用价值。目前,国内比较通行的办法是利用便携式仪器,对关键设备进行点检,按照一定周期采集设备的振动数据进行分析。但是,此种方法也存在一定局限性,如无法随时对数据进行采集,导致对数据的分析缺少连续性等。论文针对上述问题开展研究,设计开发了基于C/S模式的高速线材精轧机在线振动监测系统,该系统利用安装在设备上的振动传感器对设备的振动数据进行采集分析后以曲线形式反映在系统工作站,起到提前对故障进行预警的作用。论文在参阅国内外相关最新研究成果的基础上,首先,针对轧机生产线的关键设备——锥齿轮箱,重点讨论了锥齿轮箱主要零部件滚动轴承和齿轮的常见故障形式、故障特征频率,讨论了齿轮箱振动信号调幅和调频的产生机理,并针对某钢高线厂的高速线材轧机,计算了某架机组的故障特征频率。论文阐述了常见振动信号的特征提取方法,主要包括振动信号时域波形分析、统计指标分析、幅值谱和包络谱分析、自相关分析和小波分析等。为后续的在线监测系统开发及故障诊断奠定了理论基础。针对高速线材轧机锥齿轮箱的特点,设计了在线监测系统的总体方案,完成了精轧机设备实时在线监测系统的开发。整个系统分为机组管理、数据采集、在线监测等几个功能模块,采用统计棒图、波形图、频谱图和趋势图以及峰值、峰峰值、有效值和峭度值等时域特征参数清楚地反映了设备的运行状态。最后,将故障诊断理论和在线监测系统应用到某钢高线厂精轧机状态监测与故障诊断中,成功捕捉到轴承内圈点蚀、保持架损坏及锥箱齿轮断齿等故障,避免了恶性事故的发生,取得了显著的经济效益。