振動診斷技術在選礦設備上的應用

夏 霜

（湖北新冶鋼有限公司,湖北 黃石 435000）

礦石是現代工業生產的原料，選礦是整個生產過程中比較關鍵的環節，具有設備繁多、操作性連貫等特點。選礦廠多數設備價格昂貴且種類固定，發生故障后難以準確診斷，會給生產帶來嚴重影響。目前關于選礦設備故障診斷困難的問題，很多學者進行了相應研究，如李超（2019）等人則從神經網絡技術方面對選礦應用做出了研究[1]，茍筱林（2019）從大數據挖掘技術出發對輸變電設備診斷方法進行探討[2]。這些研究無法準確發現選礦設備故障部位。針對此問題，本研究從振動頻率方面出發，通過故障設備振動頻率的變化，準確辨別設備的故障部位，幫助科學制定出故障部位的維修方法，避免事故的發生[1]。球磨機是選礦工藝中較為重要且應用較為廣泛的一種設備。為研究振動診斷技術在選礦設備上的應用，本文以球磨機為例，通過采集球磨機設備振動監測數據來判斷球磨機故障部位及故障情況。

1 振動診斷系統硬件及軟件配置

1.1 系統硬件配置

無線監測器DX501：內嵌振動加速度傳感器、溫度傳感器、信號采集處理電路。將采集的數據通過2.4 GHz頻段無線傳輸到無線監測站。

無線監測站DX550：收集指定轄區域內所有無線檢測器采集的數據，并通過局域網上傳至系統中心服務器。

系統中心服務器：負責接收和處理數據，系統服務器采用IBM x3650硬件平臺。該服務器對處理器性能進行了優化，能夠提供雙核或四核計算能力，高級電源管理及矢量校準冷卻技術可幫助降低數據中心的電力和冷卻成本[3]。

企業局域網：負責各硬件單元采集數據及分析結果的輸送。

web客戶端：該系統整體結構采用B/S結構，統一了客戶端，實現了數據集中的同時與指定數據庫進行數據交互，客戶登陸web客戶端即可遠程訪問系統信息。

1.2 系統軟件配置

該系統軟件是基于.NET平臺和B/S結構開發的web應用軟件。軟件配置：操作系統Windows Server 2003；數據庫PgSQL；設備狀態監測管理DX1000。核心為設備監測管理軟件，該軟件主要功能為設備組態、設備診斷、采集參數設置、采集數據處理、數據處理及對外web發布等。

2 振動信號分析

通過振動技術得到原始信號一般都是時域波形，無故障時波形振動幅度較小，發生故障時，振動信號出現明顯波動[4]。且發生故障的原因不同，信號變動頻率也不同，通過觀察信號變化規律，能初步判斷故障出現的原因。

2.1 信號頻域分析

不用類型機器產生的故障不同，振動信號頻率的改變也不同，故可用振動信號頻率分析機器產生振動的原因，幫助判斷不同種類的機器故障。頻譜分析是較為重要的一種振動信號分析方法，也是本研究采用的信號分析方法。根據每個故障部件對應的特征頻率判斷該部件出現故障的原因及嚴重程度[2]。但在實際應用中，振動頻率并非只受某一種部件故障的影響，與該部件相連的部件出現故障也會導致振動頻率出現波動，故想得到正確的診斷結果，需對該機械所有的參量進行分析[5]。

2.2 信號階次分析

為了得到更為準確的振動信號，需對振動信號進行采樣，然后對數據進行一定處理。由于本研究的設備多數都在高速運轉中，故使用階次分析工具，對振動信號進行采樣。周期采樣的方法：在周期內選取固定的幾個點為采樣點，用階次分析工具采樣，若采到的數據有該點，則直接使用該點為數據；若采到的數據沒有該點，則根據所需時刻，對該時刻的前后亮點進行線性插值，得到的數據為此刻的數據[6]。

因很多設備在工作時轉速會發生一定變化，為適應此類設備頻率分析的特殊要求，可選用跟蹤周期采樣技術，繪制出以轉速的階次為橫坐標的頻譜圖，該方法的好處在于以轉速階次表示的頻率軸上，階次頻率的位置始終保持不變。

2.3 趨勢分析

振動分析故障診斷法是根據振動狀態劣化曲線來預測該設備的失效時間及設備壽命。為探究振動診斷對設備預測準確度，以選礦廠若干重大型設備作為振動趨勢分析對象，根據各個設備的特性對振動頻譜狀態進行抽樣，將抽樣數據建立《設備振動檢測報告》。該報告中包含設備編號、檢測探頭位置、不同擋位和不同轉速的振動頻譜特征及頻譜分析[7]。在設備出現問題時，通過振動頻率對比設備振動檢測報告中正常振動狀態數據，判斷該設備哪個部位出現故障，且及時予以維修。

3 振動診斷技術應用

球磨機是選礦工藝中比較關鍵的設備，為驗證振動診斷系統在實際中的應用，本文以2130球磨機的小齒輪沖擊信號作為實驗對象，分析其產生原因及檢修方法[8]。該球磨機電機參數如表1所示。

表1 2130球磨機電機參數

球磨機機組圖及測點布置圖如圖1所示。

圖1 2130球磨機測點布置圖

球磨機測點定義如表2所示。

表2 2130再磨機測點位置標示

利用振動診斷系統對球磨機進行振動診斷，診斷結果顯示7#測點，軸向出現二級報警，用軸向波形頻譜圖測量，7#測量結果如圖2所示。

圖2 7#測點軸向加速度波形頻譜圖

通過觀察波形頻譜圖的區別可以發現，齒輪齒面隨著球磨機工作時間增加，出現點蝕、剝落、裂痕等局部損傷時，在波形圖中可看到有沖擊信號產生。當齒輪磨損較為嚴重，齒輪之間的縫隙增大時，沖擊信號較為明顯[9]。該球磨機的特征頻率是以旋轉頻率為間隔嚙合頻率及其倍頻的調制而成，在球磨機運行過程中，隨著故障的嚴重嚙合頻率的高倍頻或分數諧波的增加，該沖擊信號也越來越明顯。2130球磨機小齒輪參數如表3所示。

表3 2130再磨機小齒輪參數

在圖2的軸向加速度波形頻譜圖中看到大量的沖擊信號，通過觀察可以發現，在頻譜上較為突出的頻率是140 Hz，對應的是2倍嚙合頻率。經過上文敘述，特征頻率是以旋轉頻率為間隔嚙合頻率及其倍頻的調制而成，也就是說主導的故障特征頻率為嚙合頻率的高倍頻。當該頻率波動較大，說明該球磨機的小齒輪磨損較為嚴重，大小齒輪間縫隙較大且齒面具有損傷。停機對小齒輪進行換面、磨修等工作后，振動沖擊信號明顯降低。

4 結語

本文從振動數據收集、頻譜分析及球磨機實驗對振動診斷技術進行探討。實驗結果表明，振動診斷技術是一種直接、高效、實時、故障范圍覆蓋廣的一種故障診斷方法，在選礦廠中有很多成功的案例。該技術特點在于，即便設備處于運行狀態，也能準確判斷設備出現故障的部位以及故障的程度，能夠減少設備停機檢修時間，且在故障達到不可維修之前，對設備故障進行判斷，降低了維修的費用，避免了事故的發生，對提高企業的生產效率有積極的作用。同時，振動診斷方式還改變了傳統的維修思維，為今后改變設備狀態檢修和故障診斷方式提供了新的方向[10]。目前，振動診斷技術還在初步發展階段，還需要進一步探索、完善故障診斷和設備維修系統，為企業生產提供幫助。