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秸稈粉碎機新聞動態

 

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煤粉碎機振動故障特征識別及診斷

發布時間:2013-10-23 09:39    來源:未知

    振動分析是設備故障診斷重要且常用的方法,在復雜工況下運行的大型機組的頻譜圖較復雜,這些頻譜圖的頻譜特征與某種激勵相對應,相應的任一種激勵在頻譜圖上都有特定的響應。但是,同一種故障形式在不同機組不同工況下的頻譜圖上表現為不同的頻譜特征,因此,監測人員必須認真分析,根據故障所表現的故障特征及機械運行的實際情況,結合工藝操作,做出比較準確的判斷,從而采取相應的處理手段,減少維修時間,保證生產的正常運行。
l、設備概況
    我廠一焦系統有MFD - 100粉碎機一臺,用以粉碎配煤,以達到煉焦用煤所要求的細度。2001年7月和10月、2000年4月三次出現振動增大現象,在離機組幾十米外的地方都有明顯振感。
    粉碎機主要性能參數:轉速980 r/min(565 m/s).轉子尺寸:∮1100 x 850,功率:130 kW。機組測點分布如圖l。
2、實例1
    2001年7月粉碎機的振動加劇,雖然每次更換板錘時,對板錘配對安裝找靜平衡,但振動依然有增大趨勢,實測粉碎機振動值如表1(D:um,V:mm/s,A:mm2/s)根據ISO - 2372推薦的各類機器振動評定標準,粉碎機的振動烈度(V值)在允許和不允許的邊界上,并且從近兩個月的數據來看,振動變化趨勢是振動烈度增強,所以必須查找原因,采取措施。
   根據測振儀位移頻域分析所得數據畫出的譜圖如圖2、圖3所示,振動主頻率為15.5 Hz,與粉碎機基頻(工作頻率)基本一致,即表現為同頻振動。(所謂同頻振動是指在旋轉機械的振動頻譜圖上,旋轉機械工作頻率的能量占通頻幅值的主導地位,具有這種特征的振動稱為同頻振動)。
    從所測數據及頻譜圖上可以看出:
    (1)徑向振動大。振動在基頻處有穩定的高峰,其他倍頻振幅小。在啟動即轉速提高時,振動幅值隨著增大(這是不平衡的重要特征)。
    (2)軸向振動小。造成徑向振動基頻幅值大的故障原因有:軸不對中,機械松動、機械基礎共振等。我們在監測中發現,振動主要發生在粉碎機機體上,即聯軸節單側振值較大。
    (3)并且軸向振動小,而不對中故障嚴重時,呈現在軸承徑向譜圖特征為精確二倍基頻。因此初步排除不對中的可能;檢查了各處基礎聯接,一切正常,因此也排除了機械松動;單獨開粉碎機與聯動開車振動值變化不大,所以排除機械基礎共振。
    從上面分析可得結論:振動增大主要原因是不平衡量的增加,但振動變化還未超出允許值,暫不會引起突發事故,但必須加強監測,在超過允許值以前,不必停車,建議盡快安排做動平衡調試。
    根據診斷結論,粉碎機繼續運轉了一個月,9月20日組織檢修,發現轉子內部雜物多,造成結垢及磨損,進行清理后并到陜西鼓風機廠做動平衡調試,重新安裝后,振動明顯減少,振值
3、實例2
    2001年10月下旬,粉碎機振動又突然增大,實測加速度值為31.4mm2/s,速度值為7.8mm/s,,位移峰值為0.173um,在測振中,有時出現加速度值高出測量范圍(0~200mm2/S),說明振動極不穩定。我們分析數據,發現加速度、烈度值都增大,位移值反而相對穩定。在負載變化時,振幅有波動,我們進行位移頻域分析時,發現是徑向同頻振動。
    由于轉子做動平衡剛一個月,不平衡引起的振動可能性不大。轉子不對中及振動基礎作了檢查,無明顯缺陷。根據:(1)振動為同頻振動;(2)振動不穩定,振動隨負荷變化;(3)加速度、速度值增大,位移相對穩定,判斷可能是軸承缺油或是油進雜質或是軸承損壞。馬上打開軸承,發現是軸承缺油,由于發現及時,滾道及滾柱磨損不大,補油后重新運轉,粉碎機運轉逐漸正常,由于發現及時,避免了較大檢修。
4、實例3
    2000年4月,在一次檢修后,振動較大,我們測振后發現有以下幾個特征:(1)聯軸節兩端的軸承振動最大。(2)負荷增大時,振動增大。(3)徑向、軸向振動都比正常大,并且垂直方向比水平方向振值大。(4)振動頻率分析時,基頻、兩倍頻率、多頻成份都存在。停機后,我們先對聯軸節測量(因為檢修時更換了一件聯軸節),對中超差甚大,垂直方向兩軸中心偏移達1.2 mm,我們從這個原因分析振動特征:①由于聯軸節不對中改變了軸承中的油膜壓力,聯軸節兩側軸承的支承負荷將有較大變化,負荷減少的軸承在某些情況下可引起油膜失穩;②聯軸節不對中時,由于低位置軸承被高位置軸承架空,油膜穩定性下降,引起位置低的軸承振幅比位置高的軸承大;③振幅大的方向就是原始不對中方向。對聯軸節找正后,振動明顯減少,位移最大值由原來的0.31um降為0.19 um,速度峰值由8.6mm/s降為4.9 mm/s,頻域分析時,兩倍頻率、多倍頻率分量消失。
5、結語
    根據振動分析儀所測數據診斷出設備的故障類型、部位及嚴重程度,需不斷地學習總結、實踐,并且需在定期檢測中,做好數據記錄,注意振動的發展趨勢,將有利于故障診斷,逐步實現設備預知維修。

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