Hvordan utføre prediktivt vedlikehold av valseverks girkasser

Maksimering av utstyrsytelsen og sikring av stabil produksjon er fortsatt de mest presserende behovene til jern- og stålbedrifter. Svikt i hovedlinjeutstyret til valseverket vil alvorlig påvirke driftseffektiviteten og produksjonssikkerheten til valseverket, og bli et smertepunkt i prosessen med "intelligent transformasjon" av stålbedrifter.

Komplekse arbeidsforhold

Forutsigelse av lagerbur er enda vanskeligere:

I følge SKFs statistikk:

Siden 2021,92 prosentav valseverkets girkasselagerfeil som er diagnostisert i stålindustrien er lagerburbrudd (både med og uten forvarsel).

I løpet av de siste 10 årene ble 57 typiske tilfeller av girkassefeil diagnostisert og analysert, og lagerburproblemet stod for så høyt som58 prosent.

Hovedfunksjonen til lagerburet er å skille rulleelementene, jevnt belaste og lede rulleelementene til å fungere normalt. Som en ikke-hovedspenningsbærende del er hardheten og styrken mye lavere enn andre deler av lageret.

(I stålvalseapplikasjoner,komplekse arbeidsforhold som vekslende belastninger,unormale støt og variabel hastighet gjør lagerholderen ekstremt sårbar.）

Ved å analysere de operasjonelle egenskapene til valseproduksjon fant vi at implementering av prediktivt vedlikehold av valseverk girkasser byr på mange utfordringer:

1. Kilden til feilsignalet er vanskelig å skille

Berørt av komplekse arbeidsforhold,støtsignalet har mye interferens;og styrken til det skadede signalet blir dempet under overføringsprosessen,og det mottatte effektive signalet er veldig svakt;

2.Image De fleste overvåkingsmetoder har lav prediksjonsnøyaktighet

De fleste prøvetakingsteknikker kan ikke sikre effektiv innhenting av merdfeilsignaler, og kan ikkevurdere skade og alvorlighetsgraden av skaden;

3. Bilde Gjenværende levetid kan ikke estimeres

Varslingstiden for de fleste analysemetoder ervanligvis veldig kort,og det er umulig å tolke forverringstrenden og justere reservedeler og vedlikeholdsstrategi i tide.

Valseverkets girkasse er kjerneutstyret til stålvalseproduksjonslinjen. Lagersvikt vil forårsake alvorlige konsekvenser som langvarig nedetid, stort produksjonstap og høye vedlikeholds- og reparasjonskostnader.

Vellykket praksis

Å bryte den prediktive vedlikeholdsutfordringen:

I 2021 overvåket SKF med suksess flere feil i girkasselagerburet på 2050-girkassene for varmvalsing av etterbehandlingsverk hos to store innenlandske stålverkskunder, og hjalp kundene med å redusere uplanlagt nedetid og unngå feilutvidelse.

Når det gjelder et stålverk, ga SKFs nettbaserte overvåkingssystem et unormalt tidlig varsel om vibrasjon ved inngangsakselens driftsside av F4-bearbeidingsfabrikken, og rapporterte den unormale vibrasjonen indusert av feilkarakteristiske frekvensen til lagerburet til girkassen. .

(Hoveddrivutstyret til valseverket er utstyrt med SKF online overvåkingssystem)

Etter at ekspertdiagnosen bekreftet skaden på lagerburet, ogga forslag om å maksimere gjenværende levetid for utstyret, kan utstyret fortsette å fungere stabilt i ca. 4 uker med sykdommen. Sikre kundene god tid til å klargjøre reservedeler før planlagt nedetid for lagerbytte.

Ta forhåndsregler

Det er en oppskrift for å forutsi på forhånd:

1.Observer detaljer og fange opp gyldige signaler

Kvaliteten på data er en forutsetning for nøyaktig overvåking.

Basert på en omfattende vurdering avprosessegenskaper, utstyrsstruktur, utstyrsbelastning og kraft, og typiske utstyrsfeilmoduser for stålvalseproduksjon, SKF valseverk girkasse for prediktiv vedlikeholdsløsning har følgendetre applikasjonsegenskaper:

✓ Frontsensoren er nærmere lagerets lastbærende område

✓ Datasamplingstiden til maskinvareinnsamlingsenheten er svært synkronisert med den rullende produksjonen

✓ Isolering av sjokksignaler under rullende produksjon

Sørg for at signalinnsamlingsprosessen til valseverkets girkasse er effektiv og signalnøyaktigheten er høy, og effektivt håndtere virkningen av lavhastighetsendring og lastendring av girkassen og støtsignalforstyrrelser.

                           （SKF datainnsamlingsenhet IMx-8）

2.Dybdeanalyse for å forbedre prediksjonsnøyaktigheten

SKFs proprietære akselerasjonsomhyllingsteknologi (gE), ved å effektivt filtrere lavfrekvente og høyamplitude vibrasjonskomponenter, bruker en komplett lagerdatabase og kraftige skadefrekvensberegningsevner, kombinert med profesjonelle overvåkingsløsninger basert på rullende produksjon, for å effektivt fange opp hendelser Transient shock signal i et tidlig stadium av lagersvikt, og kan identifisere lagerburskade tidligere og gi nøyaktige spådommer.

（SKF akselerasjonskonvoluttlageradvarsel går foran vibrasjonshastighet）

3. Profesjonell diagnose, estimert restlevetid

I tillegg til nøyaktige spådommer, er det også avgjørende for stålfabrikker å estimere utstyrets gjenværende levetid. Ved å stole på den rike erfaringen til diagnostiske analyseeksperter kan SKF effektivt spore forringelsestrenden av lagerburskader ved å bruke Protean-diagnostikkreglene i systemanalyseprogramvaren. Kombinert med støy på stedet og produksjonsbelastning kan SKF bekrefte alvorlighetsgraden av merdbrudd og evaluere gjenværende levetid for utstyr. Og utvikle reservedeler og vedlikeholdsstrategi.

                                          （SKF Protean Diagnostic Trend Alert） 

SKFs intelligente overvåkingssystem gjør at den potensielle risikoen ved utstyr ikke kan skjules, bruker data for å veilede produksjonen, hjelper stålverk med bedre prediktivt vedlikehold og beskytter sikker og stabil drift av produksjonen til enhver tid.

I fremtiden vil SKF fortsette å styrke metallurgiske virksomheter til å akselerere transformasjonen og transformasjonen av "intelligent produksjon" gjennom smartere og renere metoder, og bevege seg mot målet om utvikling av høy kvalitet.

SKF populære kulelager