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摘要：轧钢机械设备在运行的时候，最常见故障便是振动故障。设备运行期间，需要做好故障问题诊断。当前最常见故障诊断方式为在线监测与在线诊断。完整搜集轧钢机械设备运行中产生的数据，结合数据资料判断轧钢机械设备有无振动故障和问题。
关键词：轧钢;机械振动;故障
前言
振动诊断对了解轧钢机械设备有无问题而言意义重大，能够提高轧钢设备的故障诊断效率，获得及时、准确、快速的诊断效果。所以充分了解轧钢设备的振动原因，对确保轧钢机械设备安全、稳定运行，发挥应有功能具有积极意义。
一、判断轧钢设备振动故障的参考标准
检测轧钢设备的振动故障时，需要使用先进的设备与科学技术，从目前轧钢机械设备的振动故障诊断表现来看，最常用的判断标准包括三种形式。首先是故障的类比评判，其次是故障的定量评判，最后是故障的相对评判[1]。以上三种评判在个故障评判中的使用，能够保障轧钢设备的可靠性与稳定性。
轧钢设备运行中，生产条件、经济以及环境等因素，都有可能会导致轧钢设备出现振动故障。由于需要考虑的因素比较多，所以判断难度比较大。轧钢机械设备的振动类型、监测器安装位置、运转速度、轴承种类、工作状态都会影响到检测人员对故障的判断。为了制定科学、合理的诊断标准，就需要考虑各种故障发生时候的情况以及影响。构建故障诊断标准的时候，需要运用定量评判标准，参考相对判断指标，围绕特定时间轴，使用相同测试办法、工况、位置进行测量，获得数据，在对比中确定测试数据和正常数值区别，了解故障情况。按照故障的诊断情况，合理使用在线诊断检测技术，流程为：首先检测，之后确定检测标准，随后合理选择检测的项目、任务，在现场检测中获得数据，对比和查找有用数据，制作报告。对数据进行检查，假设数据有异常，需要分析数据可靠性，制定合适的故障解决办法。假设没有异常，则收录数据存入档案。最后继续后面的目标检测。
二、轧钢机械设备的振动故障特点
轧钢机械设备运作的时候，齿轮连接以及轴承部位，是最容易出现振动情况的。振动信号拥有多种多样的传播形式，没有稳定的工作状态[2]。传播信号的时候，遇到各种意外容易影响信号传递准确性。应分析轧钢设备的故障情况，使用常规频谱，以常规频谱为基础，有效分析并计算轧钢的机械振动故障问题，找到故障区别与联系，对不同故障进行分析，做好问题的有效处理。
在分析中，应当从时域角度切入，在分析的时候，主要判断的对象和点是峰值、歪度、平均值。此外应当站在频域角度出发，分析特定数据。轴频和咬合频率是齿轮中最容易出现数据变化的部位。频谱重心与方根频率是重要统计特征，分析数据的时候，可以使用数学计算方式。
三、采集轧钢机械设备的振动故障特点
如果轧钢机械设备运行的时候出现了故障，此时需要考虑的是轧钢机械转速。之后将所需要的每组数据和原数据进行对比，将原始数据长度确定为特定數值，从而更好的覆盖数据特征，全面采集故障数据。实践的时候，数据有可能会有失真情况出现。使用特定手段，对频率进行分析，获得准确的倍频与轴频数据[3]。与之对应的是，设备主轴没有键相与转速情况下，使用人工键相方法设置振动采样板采用频率，按照设备转速获取故障频率，对故障的上限、下限进行分析。在人工设置频率不断变化的同时一同改变。比如每个转的采集是285点，不断的转动8次，采用数据的长度是2048情况下，分析的频率范围是1至125倍的轴频。采集完所需要的特定数据，需要按照特定格式存储数据，比如每个小时、每天、每个月、对比、原始以及事故中的数据。将数据资料存放到数据库，在设备遇到故障以后，使用数据库的资料进行参考。尤其是经过处理的波形、频谱数据，必须在数据库中完整存放，能够有效提高系统故障诊断科学性与准确性。
四、采集故障特征数据
对于轧钢的振动诊断来说，采集获得的数据越多越好。使用傅里叶变换算法，会占用很大的数据空间，影响轧钢设备的运行转速。技术人员必须做好原始数据资料的长度控制，长度维持在2040点比较好，实现了覆盖特征频率的有效控制。在采集数据的时候，最重要的事情是触发信号，键相包括手动与自动两种情况。键相主轴的安装，需要选择自动化键相部件，确定采样方式和采样周期。该过程中，技术人员应维持好数据的长度，通常情况下1040点比较合适，能够保障数据足够真实与准确，提高了轴频准确度。诊断轧钢机械设备的振动故障中，有些设备不能进行键相的安装，此时需要技术人员用手动键相的方式，获得设备运行速度的采样频率。将保障数据准确性作为重点，用先进技术获得故障的情况与频率。频率的分析包括上限与下限两个部分的内容，在人工设置中，频率容易受到影响。
五、准确识别轧钢机械设备的运行工作状态
轧钢机械设备工作状况和生产流程、生产目标相一致。轧钢机械设备的运行，包括下述一些种类：空载、冲击、稳态。通常情况下，很多小型的轧钢设备只存在其中的两种状态。设备运行期间，如果轧钢设备保持的是空载运行，则不会产生非常大的振动。但如果此时的轧钢设备为甩钢或者咬刚状态，那么此时的轧钢机械设备就会受到很强烈的冲击，带给系统整体运行效率非常大的影响。工作数据的搜集与处理，需要对比与分析的步骤，准确判断轧钢机械设备有没有运行问题，了解了工作情况与状态，得知当时工作情况。在轧钢机械冲击数据的采集中，系统能够自动放置在波形中央，减少冲击带给数据的完整影响，确保轧钢机械设备的稳定运行，可以及时消除轧钢机械设备运行中的故障数据。行业中使用轧钢机械设备，要考虑轧钢机械设备运行中诊断故障的办法，使用合适手段采集数据，应用现代设备与信息技术，提高轧钢机械设备的稳定性和运行效率。
结语
对于轧钢机械设备的振动故障判断来说，工作人员的技术水平与能力影响很大。诊断分析轧钢机械设备的故障，需要管理人员与技术人员做好本职工作。数据采集中，技术人员与管理者应当做及时分析故障产生原因和情况，判断与分析故障。企业有必要周期性培训技术人员，提升其知识储备，了解故障的诊断分析情况，合理进行故障诊断，保障轧钢机械设备能够发挥应有作用。
参考文献
[1]刘虎跃.轧钢机械设备管护探析[J].中国金属通报，2019，{4}（01）：106+108.
[2]王军洁.轧钢机械进行振动检测的必要性分析与研究[J].湖北农机化，2019，{4}（02）：41.
[3]安贺顺，唐文健.轧钢机械设备故障诊断与安全运转的关系分析[J].科技创新导报，2018，15（03）：61+63.
关键词：轧钢;机械振动;故障
前言
振动诊断对了解轧钢机械设备有无问题而言意义重大，能够提高轧钢设备的故障诊断效率，获得及时、准确、快速的诊断效果。所以充分了解轧钢设备的振动原因，对确保轧钢机械设备安全、稳定运行，发挥应有功能具有积极意义。
一、判断轧钢设备振动故障的参考标准
检测轧钢设备的振动故障时，需要使用先进的设备与科学技术，从目前轧钢机械设备的振动故障诊断表现来看，最常用的判断标准包括三种形式。首先是故障的类比评判，其次是故障的定量评判，最后是故障的相对评判[1]。以上三种评判在个故障评判中的使用，能够保障轧钢设备的可靠性与稳定性。
轧钢设备运行中，生产条件、经济以及环境等因素，都有可能会导致轧钢设备出现振动故障。由于需要考虑的因素比较多，所以判断难度比较大。轧钢机械设备的振动类型、监测器安装位置、运转速度、轴承种类、工作状态都会影响到检测人员对故障的判断。为了制定科学、合理的诊断标准，就需要考虑各种故障发生时候的情况以及影响。构建故障诊断标准的时候，需要运用定量评判标准，参考相对判断指标，围绕特定时间轴，使用相同测试办法、工况、位置进行测量，获得数据，在对比中确定测试数据和正常数值区别，了解故障情况。按照故障的诊断情况，合理使用在线诊断检测技术，流程为：首先检测，之后确定检测标准，随后合理选择检测的项目、任务，在现场检测中获得数据，对比和查找有用数据，制作报告。对数据进行检查，假设数据有异常，需要分析数据可靠性，制定合适的故障解决办法。假设没有异常，则收录数据存入档案。最后继续后面的目标检测。
二、轧钢机械设备的振动故障特点
轧钢机械设备运作的时候，齿轮连接以及轴承部位，是最容易出现振动情况的。振动信号拥有多种多样的传播形式，没有稳定的工作状态[2]。传播信号的时候，遇到各种意外容易影响信号传递准确性。应分析轧钢设备的故障情况，使用常规频谱，以常规频谱为基础，有效分析并计算轧钢的机械振动故障问题，找到故障区别与联系，对不同故障进行分析，做好问题的有效处理。
在分析中，应当从时域角度切入，在分析的时候，主要判断的对象和点是峰值、歪度、平均值。此外应当站在频域角度出发，分析特定数据。轴频和咬合频率是齿轮中最容易出现数据变化的部位。频谱重心与方根频率是重要统计特征，分析数据的时候，可以使用数学计算方式。
三、采集轧钢机械设备的振动故障特点
如果轧钢机械设备运行的时候出现了故障，此时需要考虑的是轧钢机械转速。之后将所需要的每组数据和原数据进行对比，将原始数据长度确定为特定數值，从而更好的覆盖数据特征，全面采集故障数据。实践的时候，数据有可能会有失真情况出现。使用特定手段，对频率进行分析，获得准确的倍频与轴频数据[3]。与之对应的是，设备主轴没有键相与转速情况下，使用人工键相方法设置振动采样板采用频率，按照设备转速获取故障频率，对故障的上限、下限进行分析。在人工设置频率不断变化的同时一同改变。比如每个转的采集是285点，不断的转动8次，采用数据的长度是2048情况下，分析的频率范围是1至125倍的轴频。采集完所需要的特定数据，需要按照特定格式存储数据，比如每个小时、每天、每个月、对比、原始以及事故中的数据。将数据资料存放到数据库，在设备遇到故障以后，使用数据库的资料进行参考。尤其是经过处理的波形、频谱数据，必须在数据库中完整存放，能够有效提高系统故障诊断科学性与准确性。
四、采集故障特征数据
对于轧钢的振动诊断来说，采集获得的数据越多越好。使用傅里叶变换算法，会占用很大的数据空间，影响轧钢设备的运行转速。技术人员必须做好原始数据资料的长度控制，长度维持在2040点比较好，实现了覆盖特征频率的有效控制。在采集数据的时候，最重要的事情是触发信号，键相包括手动与自动两种情况。键相主轴的安装，需要选择自动化键相部件，确定采样方式和采样周期。该过程中，技术人员应维持好数据的长度，通常情况下1040点比较合适，能够保障数据足够真实与准确，提高了轴频准确度。诊断轧钢机械设备的振动故障中，有些设备不能进行键相的安装，此时需要技术人员用手动键相的方式，获得设备运行速度的采样频率。将保障数据准确性作为重点，用先进技术获得故障的情况与频率。频率的分析包括上限与下限两个部分的内容，在人工设置中，频率容易受到影响。
五、准确识别轧钢机械设备的运行工作状态
轧钢机械设备工作状况和生产流程、生产目标相一致。轧钢机械设备的运行，包括下述一些种类：空载、冲击、稳态。通常情况下，很多小型的轧钢设备只存在其中的两种状态。设备运行期间，如果轧钢设备保持的是空载运行，则不会产生非常大的振动。但如果此时的轧钢设备为甩钢或者咬刚状态，那么此时的轧钢机械设备就会受到很强烈的冲击，带给系统整体运行效率非常大的影响。工作数据的搜集与处理，需要对比与分析的步骤，准确判断轧钢机械设备有没有运行问题，了解了工作情况与状态，得知当时工作情况。在轧钢机械冲击数据的采集中，系统能够自动放置在波形中央，减少冲击带给数据的完整影响，确保轧钢机械设备的稳定运行，可以及时消除轧钢机械设备运行中的故障数据。行业中使用轧钢机械设备，要考虑轧钢机械设备运行中诊断故障的办法，使用合适手段采集数据，应用现代设备与信息技术，提高轧钢机械设备的稳定性和运行效率。
结语
对于轧钢机械设备的振动故障判断来说，工作人员的技术水平与能力影响很大。诊断分析轧钢机械设备的故障，需要管理人员与技术人员做好本职工作。数据采集中，技术人员与管理者应当做及时分析故障产生原因和情况，判断与分析故障。企业有必要周期性培训技术人员，提升其知识储备，了解故障的诊断分析情况，合理进行故障诊断，保障轧钢机械设备能够发挥应有作用。
参考文献
[1]刘虎跃.轧钢机械设备管护探析[J].中国金属通报，2019，{4}（01）：106+108.
[2]王军洁.轧钢机械进行振动检测的必要性分析与研究[J].湖北农机化，2019，{4}（02）：41.
[3]安贺顺，唐文健.轧钢机械设备故障诊断与安全运转的关系分析[J].科技创新导报，2018，15（03）：61+63.