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1、堑塑兰亟箜三三堂箜三塑一 1 2 3 - 【4 3 】 空调除尘设备的故障诊断和防治 林子务 ( 武汉科技学院，武汉，4 3 0 0 7 3 ) 摘要：用现代设备的状态维修理论，对纺织厂空调除尘的主要设备肛l 机、电机等进行r 故障诊断和防治的探讨使故障大为 降低。 美t 词：空气调节除尘设备故障检修值 中圈法分赛号：T s1 0 8 6 1 l 某棉纺厂共有1 4 套空调和8 套x L z E 1 型复 合式除尘器。虽进行了多年的周期计划维修，但是 设备的状态始终不佳，时有故障发生，造成部分区域 空调和除尘效果达不到工艺要求，使产质量发生波 动，消耗指标也难以控制。 设备故障产生的主要原因是
2、巡回人员为重新劳 动组合后的青工，缺乏故障判断的专业经验。仅靠人 的“听、摸、看、闻”和简易的常规检测仪器难免会造成 一定的判断失误，一方面造成除尘设备、电机等有潜 在故障未能及时停机检修；另一方面又可能对状态较 好的设备或组件进行停车检修。这不仅不能保证装 置的平稳运行，同时还造成了人力物力的浪费。在这 种情况下，1 9 9 9 年1 月厂部决定对空调设备除尘设备 管理率先采取现代的状态维修。 1 用状态维修的理论建立简易故障诊断模型 1 1 状态维修的基本观点 现代的状态维修一反周期维修的常规而采取定 期巡检，对设备运转情况的变化密切跟踪监测。仅 在必要时才进行修理，规范化的巡测可以早期发
3、现 初期故障及其演变趋势，从而科学地确定“什么时候 达到允许的恶化程度? 什么时候必须修理? ”此所谓 设备技术状态趋势监测，它可使维修人员主动提前 做好修理准备，获得设备维修的投入最少，利用率和 生产率最高的经济效益。 现代的故障诊断学认为，设备故障从时间上看， 由不影响设备正常功能的潜伏期到功能丧失期所组 成。在潜伏期，通过物理的( 如噪声、振动频率、电流 等) 和化学的( 如气味等) 信息表象，率先表现和传播 出来。对这些“表象”进行及时和科学地识别和判 断，就能准确地预知故障变化、发展的踪迹和趋势。 1 2 故障诊断模型的建立 鉴于前几年空调除尘故障的共同点主要是风机 和电动机前后轴承
4、部位，且事发前都有明显的振动 频率变化，所以将设备的“振动速度有效值”监测作 为建立故障诊断模型的基础。为此进行了模型的数 据收集，振动标准的确立和数据分析判断等工作。 1 2 1 数据收集和确立振动标准建立故障诊断 模型，首先要摸清风机电机相关部位振动速度的有 效值在正常运行、非常运行和故障发生瞬间等三种 状态下的l 临界大小，为日常点检和监测提供科学参 考标准，以决定继续运行和停机排障与否。为此，购 置了简易的振动传感器、电子听诊器、频谱仪等，还 参考E N T E K 公司预测维修软件P M 系统中的幅值 趋势图、平均趋势图以及计算报警值的峰值法、统计 法和国际标准化组织颁布的“I s
5、o l 0 8 1 6 3 ”标准。 为了收集正常、非正常和故障发生瞬间三种状态 的风机、电机相关部位振动速度有效值，可以采取以 下方式处置：1 ) 正常运行一在1 4 套空调8 套除尘正 常运行的风机和电机上，振动传感仪磁性座测点选取 在轴承盖或轴承座的水平和垂直位置上，并且测点一 旦选定后即做了定位标记，以后的每次测量必须在此 点上进行，使测得的振动数据可比性一致。然后记录 所有振动速度有效值。2 ) 非正常运行仍然在现场 选择有代表性的大中小型风机和电动机，且人为地使 用有损坏或缺油或底脚的螺帽故意松动等手段仿真， 但仍在运行，未停机，并记下相关数据。3 ) 故障发生 瞬间仍用人为仿真手
6、段，将一台机座已有深裂纹的 离心风机带病运行，4 个多小时，直至全裂开，停机。 另又选择一台前轴承几乎无油且保持架不完整，8 个 滚珠有坑凹的电机来带动空调风机，也类似地进行了 一场仿真模拟，记下两起模拟数据。 以上三种状态的真实或仿真模拟数据，与 I s 0 1 0 8 1 6 3 比较，有不少相吻合。最后结合该厂实 际情况，确定了以下振动标准：振动速度有效值3 5 n l r l l S 为正常运行上限值( 代号M ) ；3 9 m m S 为 报警值( 代号M 1 ) ；35 m m S 39 s 之间，设备 应加强巡检观测；4 3 n l n l S 则应立即停机检修( 代 号M 2
7、) ；4 5 m m s 及以上足以导致机器损坏。根据 这一标准，设计了日、月( 累计) 设备振动速度点检 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 【“】1 2 42 0 0 2 年4 月 卡，以记录各机台的振动动态值，尤其是记录临近故 障参变数，依照传统巡回的经验，我们合理的安排了 监测周期。对状态一直很好的电机3 天5 天进行 1 次点检监测，对状态一般的1 天监测1 次，而对报 警机台做到l 天监测3 次，同时当电机振动值有增 大趋势时，即随时增加监
8、测次数，保证能及时发现机 台故障的早期征兆。 1 2 2 数据分析及故障诊断对于多个监测点的 数据分析和故障诊断中，主要采用了E N T E K 公司 P M 系统中的幅值趋势图( o v e r a l lT r e n dP 1 0 t ) 、测点 组及单测点统计法( 汀A T I S T l C A L ) 。下面以实例 来介绍具体做法。 1 ) 5 # 除尘离心风机电动机的诊断图l 是 电动机的前后轴承水平、垂直方向四点振动速度从 1 9 9 9 年4 月1 2 日至4 月2 3 日的幅值趋势图。利 用E N T E K 测点组统计法计算该电动机的公共上限 报警值，以便预测该台电机的发
9、展趋势。该测点组 ( 共4 2 个数据，因篇幅。明细数据未列出) 趋势值的 平均值和标准偏差是： 置 贾= 上L = 2 6 7 8 m m s n nBHU 怕盯m1 9 2 l 丑乃 日期 咐圈电动机振动幅值趋势图 根据 E N T E K 测 点组统计 法，达到报 警值时其振 速偏差是标 准偏差的 1 4 倍左 右，而达到 应停机检修时其振速偏差上升为1 8 倍左右。因此 此时的正常运行( M ) 、报警( M 1 ) 和停机检修( M 2 ) 的 振动速度有效值分别为： M = X + 口= 3 5 5 8 m m S 3 5 m m s M l = X + 1 4 口= 3 9 l
10、n l m S 3 9 H m l s M ，= 贾+ 1 8 d = 4 2 6 2 m m s 4 3 m m s 从附图中可看出4 月1 2 日到4 月2 3 日四个振 动值均在M 值以下，说明电机运行正常；4 月1 9 日 后轴承水平方向振动值超过乜值，但其余三个振 动值均未超过M 值，初步判断为后轴承缺油，停机 打开轴承端盖发现轴承架中的一个铆点有很轻微 地松动，因属正常范围，未更换，在加注二硫化钼锂 基脂( 3 # ) 润滑油后，振动值有所下降。4 月2 2 日 深夜至2 3 日凌晨1 点，后轴承水平、垂直振速均超 过N 乜，同时前轴承水平振动达到报警值M I ，在这种 情况下立即
11、停车进行了检修，拆卸中发现前轴承j F 常，后轴承的保持架已经严重磨损，取下轴承后滚柱 即全部脱落。由于及时的发现没有使电机的故障扩 大，避免了一次重大事故，说明利用这种方法判断电 机的运行趋势是可靠的。 事情并未结束，4 天前，轴承保持架仅为很小的 松动，且在正常范围之内，4 天后造成散架，这属少 见。4 月2 3 日更换后轴承恢复运转后，监测人员仔 细观察，发现后轴承垂直方向振动速度有效值又至 报警范围，经用振动传感器全面测量，发现原因是机 座后右底脚螺栓滑丝。在作基础处理后，这一潜在 的故障彻底排除了，而以前凭手摸触，即使有经验的 人员，也很难发现。 2 ) 细纱离心风机的诊断2 0 0
12、 0 年5 月1 3 日，细纱车间2 # 集体真空吸棉离心风机，巡回人员 从近3 天的振动点检记录中，已观察出靠近风叶的 主轴端振速加快，甚至不时达到报警值。对其监测 由原1 天3 次改为2 h 1 次。中午l 点2 3 分巡回人 员用传感器测振，看到有效值已达4 2 m m s 4 3 m m s ，立即停机，打开机壳，见叶轮轴孔向外滑逸 的新痕迹达3 n 左右。原来只有键在起作用，键已 开始松脱，而轴端叶轮的定位挡片和紧固螺栓已无 踪影。经叶轮重新定位和加挡片后，2 7 m i n 后便恢 复开车，避免了叶轮碰机壳的重大事故。 3 结语 自该厂空调除尘设备进行状态维修后的2 年多 来，维修
13、人员观念转变了，巡回责任心大为提高，每 个人能不同程度地用现代状态维修理论来指导工作 实践，熟练地用监测数据与标准值对比，有目标地查 找潜在故障，作出较准确的判断。开展维修新模式 后，没有烧毁一台电机，因设备故障检修年总停台时 间累计为3 4 5 h ，维修费用节约2 1 4 3 万元，维修人 员由1 9 人降为1 2 人，减幅3 6 8 4 ，而以前一年故 障总停台累计为2 2 9 h ，且造成大面积的产质量波 动。在空调除尘开展状态维修取得显著效果后，全 厂其他设备也相继全部实施了状态维修，且更大的 效果正在显现。 参考文献 1 邝朴生设备诊断工程北京：农_ k 科技出版杜1 9 9 78 匝一 ，V 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark