【成功案例】振动监测系统在钢铁厂的成功应用

9月15日，来自国家统计局的统计显示，2020年8月，我国粗钢日均产量305.97万吨，再创新高，生铁日均产量253.39万吨，钢材日均产量384.29万吨。整个8月，我国钢材产量11913万吨，同比增长11.3%

随着国内疫情的基本控制，各地产业复工复产脚步加快，钢铁行业逐渐走上正常基调，出货量也与日俱增；而厂房内的机器设备作为生产力的原动力，其健康状态的保证直接与产能效能挂钩。

为了避免出现设备运行状态出现异常状况而停止运作，从而影响生产效益，发生不必要的损失，甚至引起重大安全事故的发生，企业有必要在最佳时机介入维护，使整个厂房的设施设备处于最佳的工作状态。

设备的预测性维护：

维修是出了问题再去弥补；维护是预防问题的发生；预测性维护是在设备发生问题时提前警示并明确指出问题所在，是对于设备的早期发现、早期维护、早期诊断，永久保障设备健康及产线稳定。

诺佤独家研发出品的智慧型线上监测系统Phoenix GM：系统软体每15分钟就会主动量测设备1次，一天96次，一个月会有近3000多笔的量测数据，对客户的现场设备做持续及密集的健康检查，在设备出现重大故障前，依据所收集设备的真实运转数据，计算出各设备的专属警戒值，以便于在最合适的时间安排设备维修或汰换的时程。

下面我们引用一则实操案例，谈谈Phoenix GM对厂房中大型设备的维护作用，一次部署，用最少的花费，保障厂房的最佳经济效益与安全指数。

案例导入：

近日，北京某钢铁厂因其厂房内散热风机出现异常的大浮动振动并伴随响声，即客户委托诺佤进行设备的振动量测及诊断分析，以作为维修处理的判断参考；

在振动监测分析量测方面，诺佤具有30余年的行业应用经验，为钢铁厂提供了一套包括数据采集、传感器（Sensor）、振动监控软体（Phoenix GM）和数据分析在内的设备振动状态监控方案。

△ Phoenix GM 系统框架

量测点位设置：

诺佤此次将振动监测系统设置于散热风机的马达两端与轴承两端，4个量测点位安装传感器，再通过数据采集模块收集数据，上传至监测系统完成智能数据筛选及分析。

△ 监测点位示意图

其中数据采集模块硬件采用诺佤的战略合作伙伴“凌华科技”的MCM-100，内建IEPE 2m激励电流源，无需额外的信号调理，即可一次性完成数据采集、分析和上传；

与诺佤的Phoenix GM软体整合搭配，对设备进行数据采集，可以实现长期的健康状态监测。

△ MCM-100

量测讯号数据分析：

点位安装完毕后，通过Phoenix GM对设备持续且密集的振动监测数据中，我们发现，设备的整体振动值都在可接受的范围之内，以此基本可以推断，就设备本身而言，是不存在问题的；

△ 真实监测数据

△ 真实监测数据

结论及改善意见：

再以全机台OA Value数据来看，FanI的三个方向震动值都>4.5mm/sec。

△ 全机台-震动速度频谱分布

再从速度频谱中可以观察到发现存在1X、2X、3X，且轴向震动明显增加；

△ FanI-T 震动速度频谱

这种情况通常是承轴偏翘所造成，诺佤提出建议：检查风机的承轴配置情况是否有误。

△ 模拟状况

最后经过与客户讨论并到现场检查后发现，振动异常的原因为散热风机装配厂商安装不规范所导致承轴装配出现差错导致，经过拆机重组，设备运作时再无异常振动。

案例总结：

通过这个案例我们可以知道，当设备出现了异常，其原因不一定是设备内部所产生的问题，其问题也可能来自周遭环境，如设备基座不稳、螺丝松动、安装不规范...等等外在因素导致设备出现“报警”状况；

此时若我们如果没有足够的经验以及合理的分析，盲目的将设备送回原厂拆机检查，会花费掉大量的时间成本与维护成本！

而预测性维护的重要性也由此可见，除了预测和报警，拥有丰富的经验能够正确分析出设备问题的真正来源，才是预测性维护的价值所在。

通过Phoenix GM振动监测系统我们可以从振动监测数据中提前发现设备的异常情况，通过频谱分析精准定位到异常部位，进行及时且准确检修维护，保障厂区的生产效能与安全系数。

诺佤的振动监控系统可以监测很多不同种类的设备，运用在各行各业中，例如：

◇ 工具机：刀具寿命监测

◇  汽车业：铸压机、自动化设备

◇  半导体：晶圆厂、Dram厂

◇  石化业：EVA厂、氯气厂、塑料厂、制膜厂

◇  钢铁业：轧钢厂、炼钢厂、直棒厂

◇  纸业：造纸厂

◇  纺织业：水煤炉厂，CP厂

◇  面板业：面板厂

◇  索道业：猫空缆车

◇  水泥业：港区，搅拌厂

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只要您有预测性维护需求，诺佤一定可以为您提供最专业且周到的服务。想要了解更多关于诺佤的产品与服务信息，您可以通过以下方式联系我们：

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