橋式起重機故障類型與故障診斷方法探討

周純應

摘 要：橋式起重機是構成是十分復雜的，而且運行中需要很多的操作人員，因此，如果發生意外，則會造成很大的損失和影響。本文分析了橋式起重機的常見的故障，并對其進行了分類，總結了一些針對故障的診斷方法，希望能夠為相關工作人員提供參考，從而降低故障的發生率。

關鍵詞：橋式起重機；故障類型；診斷

當前，橋式起重機得到了廣泛的應用，在車間、倉庫和料場等等，起重臂在空中，可以節省地下空間，不受地面物體的影響。橋式起重機可以加快施下進度、節約成本等。橋式起重機有著復雜的結構，其中應用種類與數量繁多的部件，出現問題都會影響到橋式起重機的正常運行，一旦發生嚴重故障還可能威脅到人員的安全，因此研究橋式起重機的故障診斷與處理技術有著非常重要的現實意義。

一、常見的故障類型

（一）車輪及軌道故障

車輪與軌道間存在較大摩擦，啃軌故障最為常見。正常情況下，車輪在踏面中間運行，車輪邊緣與軌道之間保持一定間隙。但是由于某些原因出現車輪軸向移動或軸向歪斜，使車輪的運行軌跡偏離軌道的踏面軸線，造成輪緣與軌道側面強行接觸擠壓，造成啃軌。啃軌的原因有很多，可能為軌道、車輪、車體驅動和制動、操作等。對于軌道應檢查其水平直線性是否在允許偏差內，兩側軌道頂面標高是否在同一平面。對大車軌道處理，以不易調整的一根為基準，對另一根調整。對于車輪，制造或磨損導致兩側主動輪直徑大小偏差過大，會導致兩側車輪運行速度不一，運行軌跡向小輪側偏移，從而啃軌，需及時更換。

（二）制動器的故障

在應用橋式起重機過程中，制動器的功能是有效控制起重機的運動與停止。在應用橋式起重機過程中，制動器需要承擔的負荷與沖擊力較大，因此副聯接極易發生磨損現象，進而引發制動器故障，會出現相關的制動器突然失靈、制動力不足情況，以及相關的制動臂張不開、制動輪溫度過高與制動墊片冒煙等機械故障。制動器出現故障的主要原因有：制動的片張力過小、制動片磨損、主彈簧失效、鉸鏈部位出現卡死現象等。

（三）減速器的故障

減速器屬于橋式起重機的核心部件，可以保證電機自較高的轉速轉變為較低的轉速，同時轉變扭矩。橋式起重機的減速器發生的故障主要包括下面這些：出現漏油、齒輪失去作用、軸斷裂。齒輪在轉動過程中有可能出現斷齒、磨損、蝕點等問題。發生軸斷裂是因為減速器的軸受到彎曲應用力處于本身疲勞極限應力之上，進而導致出現軸斷裂，這也是橋式起重機在運行過程中經常發生的一種故障。漏油現象也較為多見。

（四）吊鉤故障

吊鉤是橋式起重機的重要部件，本身承擔著全部重物的重量，在橋式起重機運行過程中，一旦吊鉤發生斷裂則極易引發重大安全事故。吊鉤出現故障的主要原因是：重物重量過大、吊鉤與重物的摩擦力過大導致本身出現裂紋、變形、斷裂。

（五）起重機減速器漏油故障

減速器產生漏油現象的主要因素有三個：首先是在設計構件時考慮不夠充分，例如通氣孔設置過小或者缺乏相應的透氣孔，使得減速器受到的內外壓處于不平衡的狀態，從而產生了潤滑油溢出的問題；其次是起重機的制造標準不符合設計時的要求，將會使得其箱體接合面缺乏一定的精度，進而導致減速器各個零部件密封性不好，從而導致了滲漏問題；最后是因為在對減速器進行使用和維護的過程中，相關人員的操作方法不合適。因此，在起重機頻繁的下作之后，將會致使通氣罩上存在大量的塵土，妨礙通氣效果，導致相應的零部件內部存在很大的壓力，從而使得溢油現象產生。

二、對故障的診斷方法

（一）解析模型的診斷法

基于分析模型的方法將診斷對象的數學模型中的參數同實際運行過程中的參數進行比較，得到殘差，然后對計算結果進行統計分析來實現故障的診斷，其可分為狀態估計法、等價空間法以及參數估計法。

等價空間方法是以輸入或輸出（或部分輸出）系統中的實際值的手段來檢測被診斷對象一致性的數學關系的方法，來達到檢測故障的目的）該法適合應用于離散系統模型中。

參數估計法是通過對模型參數和物理參數進行統計分析來實現故障的診斷，主要包括基于系統參數以及基于故障參數的方法，前者是以系統參數和響應的過程系數變化為依據來檢測和診斷故障；后者是對故障信號進行在線建模，用一定的參數表現形式來將動態系統中的故障表達出來，是未知增益形式的乘性參數或者是附加未知時變函數項的加性參數）以上方法都要求有精確的數學模型進行檢測，并計算量較大，對復雜系統的故障診斷有一定的難度，因此在實際中的應用范圍很小。

（二）定性模型診斷方法

基于定性模型/知識的方法主要是依據過去的經驗、工藝知識等進行故障的檢測；在基于定性知識的方法體系中，主要包括以下幾種診斷方法：

專家系統故障診斷方法，指通過模擬專家實際診斷的思路，隨時調用相應的應用程序，將采集到的被診斷對象的信息進行處理，能夠將最終故障或是可能性最高的故障快速的找到，最后由用戶來證實。

故障樹分析法在引導系統最優化設計、分析薄弱環節以及運行維修方而是有力的工具。它的適用范圍是分析復雜的系統，最終目標是診斷對象中最不想發生的故障，逐層將造成故障的全部因素找到，直至找出最開始、故障形式已知、不需要再進行下一步分解的因素為止。故障樹分析法是一種演繹推理法，將發生的故障同其原因表達成樹形圖。將最嚴重的事件或者綜合性的事件作為頂事件，最原始的事件作為底事件，其他事件作為中間事件，事件用字母符號來表示，邏輯門是各個事件間的邏輯關系，并將此與事件連接成樹形，稱為故障樹。

基于數據融合的故障診斷方法是將應用多個傳感器的系統作為對象發展而來的對信息處理的新研究方向。它歸納分析并處理從各種途徑、各個空間和時間上獲得的有效信息，為決策者提供決策支持及控制依據，獲得比單一信息源、單一處理機制更加可靠的診斷。

（三）數據驅動診斷法

基于數據驅動的方法是通過挖掘歷史數據，歸納出系統正常工作與非正常工作的屬性特點，從而實現故障診斷。主要有基于統計分析、基于信號分析以及基于定量知識數據分析的方法。

基于統計分析的方法主要根據分析過程中的數據統計量，從其中的變化來提取特征。統計理論進行故障診斷是以系統中必須出現故障為前提，否則過程數據的特征計量只能在一定的、可以接受的范圍內波動。即使不能可靠的預測到每次某個變量具體的觀測數值，但它的平均值及方差等特征統計量是會保持穩定的，這被稱之為特征統計量的可重復性。通過該重復性對指定的變量進行設定特定的門限值，進而對故障進行診斷。

基于信號分析的方法，利用信號處理技術來分解信號，得到時域和頻域的相關特征，對故障進行分類診斷，信號處理方法一般有譜分析、小波變換、s 變換和希爾伯特-黃變換（HHT）。

基于定量知識數據分析的方法不需要定量的數學模型，它是利用人工智能的技術來對故障進行診斷。最重要的信息是從過程數據中提取，主要方法有基于人工神經網絡的方法、基于 SVM 的方法以及基于模糊邏輯的方法。

三、結束語

橋式起重機作為一種重要的物料起運機械，在我國的建筑等行業及港口、車間、倉庫中得到了廣泛的應用。但與此同時，受結構復雜和保養不善的影響，其在運行過程中容易發生各種故障，從而給生產活動的順利進行帶來障礙，甚至威脅人員和財產安全。因此，一方面需明確橋式起重機發生故障的原因，做到及早預防；另一方面還應結合實際情況進行有效的故障處理，以提高橋式起重機的可靠性。

參考文獻：

[1]張楠.淺析橋式起重機故障診斷及維修維護[J].中國設備工程，2017（18）：84-85.

[2]章倬.橋式起重機故障診斷及處理[J].機電信息，2016（24）：65-66.

[3]顧誠.橋式起重機故障分析及智能化診斷策略[J].機電信息，2016（03）：50-51.