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大型齿轮减速机监测、故障智能诊断系统设计
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
。本章从设备特点
、设备监测和故障诊断原理及监测系统硬件和软件实施三方面介绍了对该在线监测和故障诊断系统的设计和研究
。
5.1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
。
5.2设备监测和故障诊断原理
机械设备如齿轮减速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
。
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 。 5.3监测
、诊断系统硬件设计
为完成对关键设备进行监测和诊断
，监测系统硬件的配置应包括以下六部分
：(l）传感器、放大器
；(2）信号处理仪
；(3)A/D数据采集卡
；(4）工业PC计算机
；(5）报警电路
；(6）电缆
、电源
。 在设计以上硬件系统时充分考虑到工厂设备结构复杂 、现场干扰因素多 、运转条件恶劣 、工艺状况频繁变动 ，如轧机不断地处于咬钢 、轧钢 、抛钢 、空转等状态 。为了保证硬件系统能长期可靠地在工厂工作 ，传感器 、信号处理仪 、数据采集卡 、计算机等重要关键硬件产品应尽量选购国际上一流水平产品或国内厂家生产经受使用考验的性能优良的产品 ，参考国内外减速机在线监测和故障诊断系统的硬件配置 ，并自行设计配制相应附件 ，实施各项功能 ，并达到各项技术指标。根据现场调查和专家论证 ，齿轮减速机的监测和故障诊断为某整个区域的核心和重点 。 |
