高线精轧机循环润滑油智能化在线监测应用实践

李建宏

（山西通才工贸有限公司，山西曲沃 043409）

摘　要：高线精轧机作为高线生产的核心设备，辊箱油膜轴承的润滑状态直接决定设备运行的稳定性与生产的连续性。润滑油的水活性、含水量、清洁度、粘度、回油金属磨损颗粒等关键指标是体现润滑系统健康状态的核心要素，传统离线监测存在检测滞后、数据不连续、无法实时预警等弊端。本文以某高线精轧机稀油润滑系统为研究对象，结合监测实际数据，分析润滑油清洁度、粘度、金属磨损颗粒、含水量等指标的在线监测技术原理与应用效果，阐述在线监测在实时掌握油品状态、及时发现故障隐患、降低设备故障率、提升生产效率等方面的显著优越性，为轧钢高线精轧机润滑系统的智能化运维提供参考。

关键词：精轧机；润滑油；在线监测；清洁度；磨损颗粒

1　引言

高线精轧机在轧制过程中处于高速、重载、高温潮湿的工作环境，油膜轴承是其核心传动部件，润滑油通过形成稳定油膜实现轴承的润滑、冷却与密封，是设备安全运行的“血液”。润滑油的粘度直接影响油膜形成能力，清洁度反映油品污染程度，金属磨损颗粒则直接表征设备内部的磨损状态，含水量主要反映双唇密封使用状态，四项指标的异常变化会直接导致油膜失效、辊箱轴承磨损加剧，甚至引发设备停机事故。

传统的润滑油监测采用离线取样化验模式，需定期从润滑系统中抽取油样，送至实验室进行指标检测，存在检测周期长、数据具有离散性、故障预警滞后等问题，难以适应高线生产连续化、高速化、高效化的运维需求。随着工业智能化技术的发展，润滑油关键指标在线监测技术应运而生，可实现对粘度、清洁度、金属磨粒、含水量等关键指标的实时、连续、精准检测，为润滑系统的状态监测与故障诊断提供实时数据支撑。本文结合某高线精轧稀油润滑系统安装在线监测应用与实践，深入探讨该技术的存在的优越性，为轧钢行业润滑系统的智能化升级提供参考。

2　高线精轧机润滑油关键指标的表征意义

在线监测的核心是对润滑油中与设备运行状态密切相关的指标进行实时检测，明确各指标的表征意义是实现状态诊断的基础。以该高线精轧机稀油润滑系统在线检测为例，在润滑系统出油管道、回油管道适当位置设置多维度监测点进行实时监测。核心监测指标及表征意义如表1所示。

其中，粘度是润滑油的核心理化指标，40℃时的运动粘度直接决定其在轴承间隙内的油膜形成厚度及承载能力，粘度异常升高或降低会导致油膜承载能力下降，引发轴承发生干摩擦；清洁度以NAS 1638为评定标准，数值越高表示油品中固体污染物越多，污染物会加速轴承组件的磨损；机械杂质以金属磨损颗粒为核心，不同粒径、种类的金属颗粒可直接反映设备内部的磨损部位与磨损程度，如铁磁颗粒（Fe）主要来自轴承、齿轮的磨损，非铁颗粒则与密封、衬套等部件相关，是设备早期故障的重要预警信号；水活性与水含量值表示当前状况下水分游离水析出的风险程度、出油含水反映水分污染程度；回油常量水含量体现对润滑系统密封件维护水平。

3　高线精轧机润滑油在线监测系统的应用情况

本次分析以高线精轧润滑系统为对象，选取2025年5月的在线监测数据为分析样本，该系统在出油管、回油管分别配置粘度传感器、清洁度传感器、微量水传感器、金属磨粒与非金属颗粒传感器等检测设备，实现对粘度、清洁度、水含量、金属颗粒等指标的实时采集、传输与分析，监测频率达到秒级，可自动生成指标趋势图并实现异常阈值报警。

3.1 核心指标在线监测数据特征

2025年5月间，该高线精轧稀油润滑系统核心指标的在线监测数据统计如表2所示，各项指标均呈现连续的动态变化特征，可完整反映润滑系统全月的运行状态。

从指标变化趋势来看，清洁度与水活性在本月出现两次明显的异常升高，在线监测系统实时捕捉到该变化并发出预警，现场运维人员及时采取处理措施后，指标迅速恢复至正常范围；金属磨损颗粒的各项指标虽存在波动，但整体处于可控范围，未出现超出阈值的异常变化，设备磨损状态稳定。

3.2 在线监测的故障预警与处置效果

在线监测系统通过对指标变化趋势的实时分析，实现了对润滑系统潜在故障的早期预警。本次监测中，水活性与清洁度的两次异常升高，经现场核查，分别为外 部氧化铁皮粉尘侵入润滑系统、双唇密封轻微漏水导致，由于在线监测系统实现了实时预警，运维人员在指标异常初期立即采取了滤芯更换、双唇密封检查、油品过滤、开脱水机分离净化等有效措施，并未导致各项指标进一步恶化，也未引发设备磨损加剧或油膜轴承故障停机事故。

对比传统离线监测模式，若按每月1-2次的取六频率，极有可能错过指标的异常变化时间节点，待离线检测发现问题时，污染物与水分已在润滑系统内循环，可能造成轴承的不可逆磨损，甚至引发辊箱油膜轴承烧损等严重故障。本次在线监测的实践应用，充分验证了其在故障早期预警、及时得到处置方面的良好效果。

4　高线精轧机润滑油关键指标在线监测的核心优越性

结合该高线精轧机润滑系统的应用实践，相较于传统离线监测模式，润滑油的清洁度、水活性及含量、机械杂质、粘度等指标的在线监测在轧钢高线生产中展现出显著的技术与应用优越性，核心体现在实时性、连续性、预警性、智能化等多个方面。

4.1 指标检测的实时性，实现故障早期预警

在线监测系统通过在润滑系统关键节点布置传感器，实现对粘度、清洁度、机械杂质等指标的秒级采集与实时传输，可即时捕捉指标的微小异常变化。而传统离线监测的取样、化验周期通常为7-30天，检测结果存在明显的滞后性，当发现指标异常时，设备可能已处于故障发展阶段，甚至已出现轻微磨损，设备隐患已初步形成。

在线监测的实时性可实现设备润滑系统“早期故障预警”，将故障发现节点从“故障发生后”提前至“故障萌芽阶段”。如本次监测中清洁度与水活性的异常变化，在出现初期即被实时捕捉，运维人员及时采取处置措施，有效避免了故障的进一步发展，实现了“防患于未然”的运维目标。

4.2 数据采集的连续性，完整表征系统状态

润滑油指标的变化是一个连续的动态过程，设备的磨损、油品的污染均具有渐进性特征，单一的离线取样检测只能反映某一时刻的油品状态，无法形成完整的指标变化趋势，难以准确判断设备的运行状态变化规律。

在线监测系统可实现全年无间断的连续数据采集，形成完整的指标趋势曲线，如该线精轧润滑系统的水活性、清洁度、金属磨损颗粒趋势图，可清晰反映指标的波动规律、异常节点及变化幅度，为运维人员分析润滑系统状态、判断故障原因提供完整的数据支撑。通过对连续数据的分析，还可总结设备运行与油品指标变化的相关性，为制定个性化的运维策略提供依据。

4.3 监测范围的全面性，实现多维度状态诊断

高线精轧机润滑系统的故障诱因具有多样性，油品老化、污染、设备磨损、密封破损等问题往往相互关联，单一指标的监测无法全面反映系统状态。在线监测系统可同时实现对粘度、清洁度、机械杂质、水含量等多指标的同步监测，各指标相互印证、协同分析，可实现对润滑系统状况的多维度全方位状态诊断。

例如，粘度异常升高结合清洁度超标，可判断为油品氧化伴生污染物增多；水含量异常升高结合常量水检测结果，可判断为冷却系统或双唇密封破损导致轧辊浊环冷却水侵入；金属磨损颗粒粒径增大、数量增多，并结合粘度下降，可判断为油膜失效引发设备磨损加剧。多指标的全面监测，可实现对故障原因的精准定位，避免单一指标监测导致的误判，提升故障诊断的准确性。

4.4 运维管理的智能化，降低运维成本与员工劳动强度

在线监测系统可实现数据的自动采集、传输、分析与异常报警，无需人工现场取样与送样以及检测化验，大幅降低了运维人员的劳动强度。同时，系统可自动生成监测报告、指标趋势图，替代了传统的人工数据整理与分析，提升了运维管理的智能化水平。

从运维成本来看，在线监测实现了“预测性维护”，替代了传统的“定期维护”，可根据油品实际状态制定滤芯更换、油品过滤、密封修复、设备检修等维修计划，避免了定期维护带来的过度维修问题。如本次监测中，根据清洁度的实际变化情况及时更换滤芯，而非按固定周期更换，有效节约了备品备件成本；同时，由于避免了设备故障引发的停机事故，大幅减少了停机造成的生产成本损失，提升了生产连续性与效率。以该高线生产为例，异常故障造成的单次精轧机停机事故的经济损失可达数十万元，在线监测的故障预警作用能够有效规避此类损失。

4.5 设备保护的针对性，延长核心部件使用寿命

精轧机油膜轴承是高线生产的核心易损件，其制造成本高、更换难度大，轴承的使用寿命直接决定设备的运维成本。润滑油的清洁度超标、机械杂质增多是导致轴承磨损加剧的主要原因，在线监测可实时监控油品中的污染物与金属磨损颗粒的多少，及时采取过滤、净化措施，保持油品清洁，有效减少污染物对轴承的磨粒磨损；同时，通过实时监测粘度，确保润滑油始终保持良好的油膜形成能力，避免干摩擦导致的轴承烧损。

本次监测中，由于及时处置了清洁度与水活性的异常，油膜轴承的磨损状态始终保持稳定，金属磨损颗粒浓度未出现异常升高，有效延长了轴承的使用寿命。实践证明，在线 监测可通过对润滑油指标的精准管控，为核心设备部件提供针对性的保护，大幅降低设备的故障率与设备维修更换成本。

5　结论与展望

5.1 结论

轧钢高线精轧机润滑油清洁度、机械杂质、粘度、水分含量等关键指标的在线监测技术，突破了传统离线监测的滞后性、离散性弊端，实现了润滑系统状态的实时、连续、全面监测。在线监测系统可实时捕捉指标的异常变化，实现故障早期预警与及时处置，有效避免了设备故障引发的停机事故；连续的指标数据为润滑系统状态诊断提供了完整依据，多指标协同监测提升了故障诊断的准确性；同时，在线监测推动了运维管理从“定期维护”向“预测性维护”转变，降低了运维劳动强度与成本，延长了油膜轴承等核心部件的使用寿命，展现出显著的技术与应用优越性。

在线监测技术是轧钢高线精轧机润滑系统智能化运维的核心支撑，其应用可有效提升设备运行稳定性、生产连续性，降低综合运维成本，对轧钢行业的高质量发展具有重要的实践意义。

5.2 展望

随着工业互联网、大数据、人工智能技术在轧钢行业的深度应用，润滑油在线监测技术将向“多指标融合分析 + 故障智能诊断 + 运维策略自动生成”的方向发展。未来可通过构建润滑系统大数据模型，整合润滑油指标、设备运行参数（如转速、载荷、振动、温度）、生产工艺参数等多源数据，实现对设备故障的精准预测与智能诊断；同时，可推动在线监测系统与设备控制系统的互联互通，实现故障处置的自动化，如当清洁度超标时，系统自动启动油品过滤装置，当粘度异常时，自动预警并提示油品更换等，进一步提升润滑系统运维的智能化水平。

此外，可将在线监测技术在轧钢高线全产线的润滑系统中推广应用，构建全产线润滑状态监测网络，实现设备润滑状态的集中管控与统一调度，为钢铁企业的智能化工厂建设提供重要支撑。

参考文献

[1] 中国金属学会。轧钢工艺与设备手册 [M]. 北京：冶金工业出版社，2020.

[2] 机械工业出版社。设备润滑管理与技术应用 [M]. 北京：机械工业出版社，2019.

[3] NAS 1638, 航空航天流体系统部件清洁度要求 [S].

[4] 王健。轧钢设备油膜轴承润滑状态监测技术研究 [J]. 冶金设备，2022 (03):45-50.

[5] 李刚。工业设备润滑油在线监测系统的设计与应用 [J]. 机械设计与制造，2021 (10):268-271.

作者简介：李建宏（1970年～），男，山西省临汾市，大学本科，机械工程师，山西通才工贸有限公司从事的轧钢技术工作。

来源：冶金之家

（版权归原作者或机构所有）