有色冶金轧机状态监测特征挖掘和故障案例

在上海华阳检测仪器有限公司的支持下，云南省先进装备智能维护工程研究中心构建了一套面向连铸连轧生产线的多测点数据清洗与管控平台，并依托 RTMS在线监测系统 开展长期跟踪、特征提取和故障诊断，为轧机关键设备的智能运维提供数据支撑。

01　多测点协同，让监测数据更可用

轧机运行工况复杂，原始监测数据中往往混有停机段、异常点以及启停冲击。若缺少有效的数据治理，单个测点的数值波动很容易被误判为设备劣化。平台首先从数据质量入手，再开展多测点、多特征联合分析。

• 数据治理：完成多测点数据转换、停机数据剔除、异常值过滤、时间对齐和清洗数据存储，为后续分析建立统一、可靠的数据基础。
• 特征提取：从清洗后的信号中提取有效值、峭度等敏感指标，并结合波形、频谱与包络谱开展深入分析。
• 联合诊断：将不同测点和不同特征放在同一工况背景下比较，区分正常运行、停机、启停冲击与真实故障异常。

这一流程的核心，不是简单增加数据量，而是提高数据的可比性与可解释性：先排除无效工况，再利用测点之间的关联关系识别异常来源，最后通过专业信号分析完成故障确认。

02　从“数据混杂”到“工况可分”

长期跟踪，识别数据模式变化

设备状态变化不仅表现为某一个指标的瞬时升高，也会反映为数据分布和测点关系的逐步迁移。通过长期累计监测信号特征，可以观察数据簇的位置、密度和形态变化，为识别异常发展阶段提供依据。

故障齿轮更换前后，特征分布明显变化：在A、B轧辊齿轮特征分布中，停机数据集中于原点附近；B轧辊齿轮更换前，平稳加工数据处于相对较高的区域；齿轮更换后，主要数据簇向低区域迁移。与此同时，A轧辊齿轮存在冲击而B轧辊齿轮无冲击的工况也形成了独立分布。

从本案例可以看出，在多测点特征空间中设备故障形成的可观察、可比较的分布差异更为明显。

多测点对照，区分异常来源

A、D轧辊特征分布进一步展示了多测点分析的价值：当D轧辊出现异常冲击时，D区明显增大，而A区仍处于一定运行区间；当A轧辊出现启停冲击、D轧辊正常运行时，数据则沿另一方向展开。此案例展示了不同的异常来源所体现出数据分布形态的不同。

B、C轧辊的对照分析能够区分设备停机、C轧辊正常运行、C轧辊启停冲击，以及B轧辊齿轮故障前后的运行状态。多测点信息相互印证，有助于降低单一测点受工况干扰而产生的误判，也从同一台设备的不同测点位置上验证故障的发生。

数据清洗解决“数据是否可用”的问题，多测点联合分析解决“异常来自哪里”的问题，两者共同为后续故障诊断创造条件。

03　故障案例：轧机 B 电机端振动持续异常

在长期监测过程中，轧机 B 电机端的有效值与峭度趋势呈现出阶段性变化，成为重点关注对象。现场测点布置于电机输出端附近，用于持续跟踪该部位的振动状态。

• 2024年7月：完成传感器部署，设备进入稳定运行监测阶段。
• 2025年2月：有效值出现阶段性抬升，趋势图显示出早期劣化迹象。
• 2025年10月：有效值与峭度进一步加速上行，波动和峰值明显增多，故障风险持续升高。
• 2025年12月：设备停机检修，现场确认电机轴承损伤。

从趋势演变看，2025年2月更接近第一阶段异常抬升，2025年10月则进入加速恶化阶段。将两个阶段区分描述，既能反映早期征兆，也能突出故障风险升级的节点。

04　波形与频谱：捕捉异常冲击的高频响应

趋势异常回答了“设备是否正在变化”，要进一步判断“可能发生什么故障”，还需要回到原始信号。诊断工程师选取监测过程中的一组典型振动信号开展分析。

时域波形中可见反复出现的冲击成分；频谱中约 0.6~1.25kHz 和 3~5kHz 频带的能量较为集中。这种高频响与局部损伤冲击激发结构共振有关，但仅凭频带能量仍不能直接确定故障部位，需要进一步提取冲击的重复频率。

高频能量集中是发现异常的重要线索；要识别具体故障类型，还需通过包络解调找出隐藏在共振响应中的低频故障特征。

05　包络谱：故障特征频率相互印证

针对 0.6~1.25 kHz 频带进行包络谱分析后，可以识别出 53.125 Hz、68.75 Hz 等明显谱线，并观察到相关谐波成分。将实测频率与该型号轴承在相应转速下的理论故障特征频率进行对照，结果如下。

注：理论频率取自原案例该型号轴承故障特征频率表，对应转速为 1010 r/min。

53.125 Hz 与外圈理论故障频率 52.001 Hz 相近，68.75 Hz 与滚动体理论故障频率 70.116 Hz 相近，两组频率的相对偏差均在约 2% 左右。结合相关谐波与冲击特征，频谱诊断提示信号中同时存在与外圈和滚动体故障相符的特征。

需要强调的是，包络谱给出的是基于振动信号的故障类型判断，具体损伤部位和程度仍应以停机拆检结果为准。

06　停机检修：监测结论得到现场验证

2025年12月17日，设备停机检修，现场确认电机轴承损伤。至此，本案例形成了较为完整的诊断闭环：

这一过程既发挥了在线监测长期跟踪的优势，也体现了专业诊断在故障定位中的作用。趋势指标用于发现变化，频谱与包络谱用于解释变化，现场检修用于最终验证，三者缺一不可。

07　更多现场实践：让监测结果服务生产与检修

同类监测方法还应用于粗轧机、精轧机的其他关键部位。它的价值不仅在于某一次诊断是否准确，更在于持续记录设备变化，并把分析结果转化为现场能够执行的检查与检修建议。

• 2024年8月 | 粗轧机B组减速器故障：8月22日，减速器端数据出现明显异常，分析将问题指向小齿圈侧。随后现场反馈证实小齿轮锥齿断裂，与分析结果一致。
• 2025年3月 | 粗轧机A组轧辊脱出故障：机架端测点自3月20日起出现异常波动，3月27日发生轧辊脱出故障。事先记录下的异常，为故障复盘和类似问题识别提供了依据。
• 2025年5月至11月 | 粗轧机D组减速器持续跟踪：多份月度报告持续记录该减速器的启停冲击，并关注到异常频次上升及其与产品质量下滑的关联，为安排计划检修提供参考。

区分设备问题、生产波动与监测异常

如果粗轧机B、C、D组及精轧机电机端在同一时期出现相似波动，分析人员会结合生产节奏、材料变化和加工情况综合判断，而不是把每一次波动都视为设备故障。精轧机组在特定时段出现的周期性波动，也可以作为检查相应时段生产安排的线索。

对传感器掉线、脱落和采集链路异常，同样需要单独识别。先确认数据是否可信，再判断设备是否异常，可以减少误报警和无效排查。

让分析报告对接检修行动

项目执行过程中，每月形成数据分析报告，年度汇总典型案例。报告不仅给出“正常”、“关注”、“异常”等状态，还结合现场情况提出“持续关注”“检查减速箱”“视情拆机维修”等建议。对于暂不影响运行的已知问题，可持续观察；对于异常加剧的设备，则及时安排检查。

08　案例价值：让设备故障更早被看见

• 减少工况干扰：通过停机数据剔除、异常值过滤和时间对齐，提高趋势与特征分析的可信度。
• 提升异常辨识度：利用多测点联合分布区分正常加工、启停冲击与设备故障，降低单点判断的不确定性。
• 跟踪劣化过程：结合有效值、峭度等指标的长期变化，识别从早期抬升到加速恶化的发展阶段。
• 形成诊断闭环：将趋势预警、专业信号分析和现场检修验证衔接起来，为检维修决策提供依据。

设备监测与维护的价值，不只是“采到数据”，更在于把数据转化为现场看得懂、能执行、可验证的信息。持续监测与定期报告相结合，可以帮助管理人员更早发现异常、合理安排检修，并为技术改造和大修计划积累依据。

本案例相关工作由昆明理工大学与上海华阳检测仪器有限公司联合开展。通过现场应用与持续总结，监测结果正在逐步融入设备维护和检修安排。

以数据识别征兆，以诊断指导维护，让设备管理从“事后处置”走向“主动预防”。

关于上海华阳

上海华阳检测仪器有限公司自1981年创立以来，始终专注于工业装备智能运维软件平台、数据分析算法及设备检测诊断仪器的研发与制造。

公司先后荣获上海市高新技术企业、上海市专精特新企业、上海市专家工作站等资质，是中国工业设备管理领域的重要力量。