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        大型機械加工設(shè)備軸承故障診斷方法研究

        2019-02-28 01:40:50嵇博文
        科學(xué)與財富 2019年2期
        關(guān)鍵詞:診斷方法

        嵇博文

        摘 要:大型機械加工設(shè)備軸承故障診斷方法的有效落實,一方面能夠借助診斷方法及時判斷設(shè)備體系內(nèi)可能潛在的風(fēng)險,由此指派檢修部門將故障隱患排除,避免了設(shè)備故障帶來的損失;另一方面,憑借檢測方法更便于掌控機械運行狀態(tài),以便為操作人員的生命財產(chǎn)安全提供保障。本文基于大型機械加工設(shè)備軸承診斷的必要性展開分析,期望借助診斷方法的列舉為后續(xù)機械企業(yè)的工作提供良好參照。

        關(guān)鍵詞:大型機械加工設(shè)備;軸承故障;診斷方法

        1 設(shè)備軸承故障診斷工作的必要性

        大型機械加工設(shè)備與常規(guī)零件加工設(shè)備有本質(zhì)上的區(qū)別,此類加工設(shè)備通常是承接各種類型設(shè)備重要零件的加工工作,因此零件生產(chǎn)質(zhì)量如何直接影響了其他加工設(shè)備的運行水準。同時,因為重要零件加工對精細度與質(zhì)量有嚴格要求,所以大型機械加工設(shè)備運行周期較長,若在運行期間出現(xiàn)故障,不但會對機械設(shè)備本身造成極大的傷害,同時重要零件的加工也勢必受到損傷,使機械加工企業(yè)蒙受巨大的經(jīng)濟損失。因此,大型機械加工設(shè)備在使用過程中,必須定期對設(shè)備運行狀況進行診斷,以便確保零件生產(chǎn)流程與精度滿足企業(yè)基本要求,才能保障設(shè)備零件加工質(zhì)量。

        軸承是大型機械加工設(shè)備運行的核心,更是加工期間零件作用力的承接部位。在軸承運作期間落實故障診斷方法,更有利于監(jiān)測軸承運轉(zhuǎn)狀態(tài)與可靠性,使設(shè)備零件加工質(zhì)量得到進一步保障,同時軸承借助故障診斷平臺的不斷調(diào)整,更便于原料利用率得到提高,使企業(yè)生產(chǎn)效率與經(jīng)濟性得到極大提升;從可持續(xù)角度來看,診斷工作的有效落實無異于為企業(yè)提供了更穩(wěn)定的發(fā)展平臺,并進一步促進了機械加工產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。

        由此可見,大型機械加工設(shè)備軸承故障診斷工作落實很有必要性,不但能夠進一步確保大型機械運作的穩(wěn)定性與安全性,避免機械企業(yè)蒙受經(jīng)濟損害,并且也延伸到了機械企業(yè)競爭的層次,直接決定了企業(yè)在經(jīng)濟市場環(huán)境中的可持續(xù)競爭力。

        2 設(shè)備軸承故障診斷方法分析

        大型機械加工設(shè)備軸承是設(shè)備操作與運行的基礎(chǔ)元件,若存在故障風(fēng)險,則極易導(dǎo)致大型機械停止運轉(zhuǎn),使相關(guān)企業(yè)蒙受大量的經(jīng)濟損失,更極易對員工的生命財產(chǎn)安全帶來損害。故而,在大型機械加工設(shè)備運作期間,管理人員必須根據(jù)設(shè)備運行狀態(tài)判定可能潛在的風(fēng)險因素,并確定故障部位提供相應(yīng)檢修措施,才能確保機械系統(tǒng)運行穩(wěn)定且可靠,避免對企業(yè)經(jīng)濟體系造成損害。而根據(jù)以往故障診斷資料可知,常用方法可從以下四個方面深入分析。

        2.1 溫度診斷法

        溫度檢測方法就是在軸承的生產(chǎn)過程當(dāng)中,通過對生產(chǎn)溫度的檢測,來實現(xiàn)對軸承生產(chǎn)正?;目刂?。但這種方法的局限性很大,一般僅僅適用于大型的軸承生產(chǎn)工作中,小型機器軸承的生產(chǎn)中溫度的變化不是很明顯,溫差波動不是太大,因此機器一般監(jiān)測不到。但是從技術(shù)診斷方法實用性角度來看,溫度診斷法仍是現(xiàn)階段大型機械加工設(shè)備軸承故障檢測最常用的方法之一,主要是因為溫度診斷法的檢測操作較為便捷且簡單,所需要的工具不似其他檢測方法那么繁瑣,因此此類檢測方法覆蓋面非常廣,對檢測人員素質(zhì)要求也不高。但是,此類檢測技術(shù)在小軸承生產(chǎn)環(huán)境中難以檢測出溫度偏差,并且技術(shù)落實也較為困難,所以溫度診斷法并無法為技術(shù)的深入研究提供有效參考。

        2.2 噪聲診斷法

        機器生產(chǎn)不同于食品行業(yè)的生產(chǎn),在機器的制造過程當(dāng)中,相應(yīng)的加工手段會給整個生產(chǎn)車間造成聲音的刺激。因此現(xiàn)代企業(yè)就根據(jù)這一特性,發(fā)明了噪聲分析法,來監(jiān)測軸承在生產(chǎn)以及運行過程中是否發(fā)生故障。如果軸承在生產(chǎn)過程中的某一個環(huán)節(jié)上出現(xiàn)了噪音,這就說明此刻軸承很有可能已經(jīng)受損。這種方法具有很明顯的優(yōu)點和缺點,優(yōu)點是可以在不接觸軸承的前提下對軸承的生產(chǎn)故障做出相應(yīng)的監(jiān)測,實現(xiàn)了對軸承的無損檢測方法。但缺點就是這種監(jiān)測方法容易受到環(huán)境的影響,而且受環(huán)境影響的波動很大,在不同的環(huán)境下監(jiān)測出來的結(jié)果也具有多樣性。因此,在噪聲診斷法使用期間,檢測人員必須認真核查周邊環(huán)境可能造成的影響,并判定噪聲音源可能出現(xiàn)病患的概率,擬定更完善的監(jiān)督管理方案,才能有效縮減噪聲診斷法識別誤差,以便為后續(xù)檢修工作的開展提供更便利且嚴謹?shù)膮⒄铡?/p>

        2.3 振動診斷法

        振動診斷法是目前為止應(yīng)用范圍最廣的一種檢測方法,它適用于所有型號的軸承檢測過程。振動診斷法,通俗意義上就是通過在使用過程中軸承與機器外部相連的加速度傳感器之間的感應(yīng)獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)。就現(xiàn)在的技術(shù)水平而言,針對振動進行分析方法是最常用的一種技術(shù)手段,這種操作手段獲得的信息比較全面,它的優(yōu)點就是信號測量簡單、診斷結(jié)果可靠等特點,這是目前國內(nèi)外普遍應(yīng)用的方法。它的缺點就是應(yīng)用范圍還不夠廣泛,有很多小企業(yè)還沒有掌握這種振動分析的方法來檢測軸承故障。

        因此,振動診斷法需要得到機械管理者的注意,并根據(jù)現(xiàn)階段大型機械加工設(shè)備運行狀況判斷此類技術(shù)的適用性,在引入同時借鑒其他先進企業(yè)的資料并提供完善的培訓(xùn)平臺,將振動診斷法的內(nèi)容詳細的列舉在制度條款中,才能確保此類診斷方法能夠有效落實,并能夠為后續(xù)加工設(shè)備的檢測提供更詳細的技術(shù)資料。

        2.4 油樣分析法

        油樣分析法就是通過軸承在磨損過程中產(chǎn)生的微粒在潤滑油中的多寡來檢測軸承的使用情況,因此這種方法對軸承的磨損故障敏感度最高。一般來說,只要使用時間比較長的軸承,都會存在或多或少的磨損。油樣分析法針對這種情況進行專業(yè)化的分析,可以在軸承的故障分析方面提供專門的數(shù)據(jù)支持,對整個軸承的故障分析有一個大致的了解。同時,還能夠通過潤滑油中的金屬顆粒物來檢測金屬的損害情況,這種方法比較直觀化。但也將這種方法局限在只能利用潤滑液潤滑的軸承上,而且同樣也具有很強的環(huán)境影響因素的干擾,對不同環(huán)境下的結(jié)果產(chǎn)生極大的不可抗力。這種方法雖然能夠在直觀性上體現(xiàn)出優(yōu)勢,但是它的應(yīng)用具有局限性,并且由于環(huán)境因素的影響也使這種方法不能得到廣泛傳播。

        3 結(jié)束語

        軸承故障診斷方法在大型機械加工設(shè)備管理中的有效落實,不但能夠根據(jù)設(shè)備運行狀況判斷可能對設(shè)備使用造成的影響,避免機械設(shè)備使用故障對企業(yè)經(jīng)濟財產(chǎn)造成損害,同時借助診斷方案,更便于后續(xù)軸承檢修與完善措施的落實,使軸承運行質(zhì)量與效率得到提升,增強企業(yè)在經(jīng)濟市場環(huán)境中的競爭力。故而,在論述大型機械加工設(shè)備軸承故障診斷方法期間,必須明確軸承故障檢測方法的類型與重要性,并在此基礎(chǔ)上確定各類方法的優(yōu)勢與劣勢,才能為后續(xù)大型機械加工設(shè)備軸承故障檢測工作的開展提供更全面的技術(shù)保障。

        參考文獻

        [1]蔡道勇.大型機械加工設(shè)備軸承故障診斷方法研究[D].2016.

        [2]曹瑩.油氣初加工裝置旋轉(zhuǎn)設(shè)備中軸承故障特征提取方法研究[D].2016.

        [3]馬洪斌.基于變分模態(tài)分解的滾動軸承故障檢測方法研究[D].2018.

        [4]孫強.滾動軸承故障診斷實驗平臺調(diào)試及故障診斷方法研究[D].

        2016.

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