钢铁行业设备振动状态在线监测与故障振动系统

一、系统概述

钢铁行业设备振动状态在线监测与故障振动系统，主要是为钢铁生产流程中重型、关键、连续运行的设备量身打造的状态监测与智能诊断平台。

该系统通过在设备关键部位部署坚固耐用的传感器，实时采集振动、温度等核心数据，并利用先进的信号处理和人工智能算法进行深度分析，实现健康保障。其核心目标是：

（1）保障产品质量：尤其是在轧制工序，抑制有害振动是保证钢材表面精度和力学性能的关键。

（2）预防灾难性事故：避免因大型设备（如主轧机、天车、转炉）的突然失效导致的安全事故和产线停摆。

（3）赋能预测性维护：变被动的抢修和固定的检修为基于设备实际状态的精准、预见性维护，实现降本增效。

二、系统组成

（1）现场传感层：传感器

特点：强调坚固耐用、抗冲击、耐高温。

传感器选型：

       • 低频加速度传感器：专门用于监测连铸机、烧结机、转炉等低速重载设备的振动。

       • 重载加速度传感器：用于监测轧机、齿轮箱等具有强冲击的设备。

       • 耐高温传感器及防护附件：用于靠近热源的测点。

       • 电涡流位移传感器：监测轧机主电机、大型风机等关键机组的轴系动态。

（2）数据采集与传输层：数据采集仪

特点：强调高抗干扰能力和高同步性。

组成：

       • 坚固型数据采集器：具备高防护等级（IP65以上），能适应现场的粉尘和潮湿环境。

       • 高同步性采集：对于轧机等复杂设备，需要同步采集多个测点的数据，以进行振型分析(ODS)，判断结构性问题。

 （3）应用服务与决策支持层: 监测软件平台

特点：与生产工艺紧密结合，服务于质量、设备、生产等多个部门。

可视化平台：除常规图谱外，还可能包含轧制力-振动关联曲线、产品质量-振动追溯图等特色功能。

系统联动：与钢厂的MES（制造执行系统）、QMS（质量管理系统）深度集成，实现设备状态与钢卷号、生产批次的关联，便于进行质量问题追溯。

（4）数据处理与智能分析层:故障诊断系统

特点：诊断模型需充分考虑钢铁设备的特有故障模式。

分析引擎：

       • 冲击事件捕捉：具备捕捉和分析钢坯咬入等冲击事件波形的能力。

       • 阶次分析(Order Analysis):对于变速运行的设备（如卷取机），能有效排除转速变化干扰，精准诊断故障。

       • 钢铁行业专家知识库：内置针对轧辊轴承疲劳、齿轮箱断齿/磨损、万向节故障、牌坊松动、电机电气故障等典型问题的诊断模型。

三、典型应用对象

钢铁行业的关键设备，如：

       • 炼铁/烧结工序：烧结主抽风机、环冷机、高炉鼓风机、原料系统的堆取料机。

       • 炼钢工序：转炉倾动装置、大型天车（铸坯、钢包、加料）、LF精炼炉。

       • 连铸工序：连铸机扇形段、拉矫机、切割机、输送辊道。

       • 轧钢工序（核心应用区）：

热轧/冷轧主轧线：主驱动电机、主减速齿轮箱、万向接轴、轧辊轴承座（工作辊/支撑辊）、牌坊。

       • 精整线：开卷机、卷取机、拉矫机、飞剪。

       • 公辅设施：主循环水泵、除尘风机、制氧机组