Deep Groove Kullager är en vanlig nyckelkomponent i mekaniska system, och dess hälsostatus påverkar direkt prestandan och tillförlitligheten hos hela det mekaniska systemet. Därför är feldiagnostik och prediktivt underhåll av spårkullager avgörande. Här är några viktiga steg och metoder:
1. Feldiagnos
Vibrationsanalys: Vibrationsanalys är en vanlig metod vid diagnos av djupa spårkullager. Genom att samla in vibrationssignaler när lagret går kan det analyseras om det finns en avvikelse i lagret. Vanliga vibrationsegenskaper inkluderar toppvärde, rotmedelvärde, toppfaktor, etc.
Ljudanalys: Lagerfel åtföljs ofta av specifika ljudförändringar. Ljudsignalen från lagret samlas in av ljudsensorn och egenskaperna extraheras med hjälp av signalbehandlingsteknik för att bestämma lagrets hälsostatus.
Temperaturövervakning: När ett lager går sönder kommer ökad friktion att få temperaturen att stiga. Därför är övervakning av temperaturförändringar i lager genom temperatursensorer också en effektiv metod för att diagnostisera lagerfel.
Oljeanalys: För lagersystem som använder smörjolja kan slitage och korrosion av lagret bedömas genom att analysera metallpartiklar, fukt och kemiska ämnen i smörjoljan.
2. Prediktivt underhåll
Etablera en felprediktionsmodell: Baserat på historiska data och feldiagnosresultat, använd metoder som maskininlärning eller djupinlärning för att upprätta en felprediktionsmodell. Modellen kan förutsäga lagrens framtida hälsa, vilket möjliggör underhållsplanering i förväg.
Realtidsövervakning och tidig varning: Genom realtidsövervakning av lagervibrationer, ljud, temperatur, olja och andra parametrar, kombinerat med felprediktionsmodeller, uppnås en realtidsbedömning av lagrets hälsostatus. När potentiella fel förutses utfärdas tidiga varningar i tid så att underhållsåtgärder kan vidtas i förväg.
Optimering av underhållsstrategi: Baserat på förutsägelseresultaten, optimera underhållsstrategier, såsom justering av underhållscykler, byte av delar etc. Detta säkerställer att lagrens livslängd maximeras utan att det påverkar systemets normala drift.
Dessutom, för att förbättra noggrannheten i feldiagnostik och förutsägande underhåll, måste följande punkter noteras:
Datainsamling och bearbetning: Se till att den insamlade informationen är korrekt och fullständig, och utför lämplig förbearbetning för att eliminera brus och störningar.
Modelluppdateringar och justeringar: När systemets driftsförhållanden och miljöer förändras, kan felprediktionsmodeller behöva uppdateras och justeras för att bibehålla sin prediktionsnoggrannhet.
Personalutbildning och kompetensförbättring: Ge regelbunden utbildning till personal som ansvarar för feldiagnostik och förutsägande underhåll för att förbättra deras yrkesskicklighet och operativa förmåga.
Sammanfattningsvis, genom feldiagnos och förutsägande underhåll av spårkullager kan potentiella problem upptäckas i tid och effektiva åtgärder kan vidtas för att undvika fel, och därigenom förbättra tillförlitligheten och driftseffektiviteten hos det mekaniska systemet.
Kontakta oss