芻議礦用皮帶機頭免維護智能健康系統的研制

李貝

（兗礦東華重工有限公司煤機裝備制造輸送機事業部，山東 鄒城 273500）

目前，帶式輸送機潤滑保養方法主要有人工單獨分散的潤滑或機械式集中潤滑。前者由人工定期或不定期巡檢加注；后者采用加脂泵集中給油。潤滑方式較單一，注油點較少，抗干擾性和自動化水平較差，容易出現潤滑油更換不及時、更換不到位的現象，影響滾筒的運轉穩定性和使用壽命。帶式輸送機機頭部檢測潤滑是輸送設備保養中的關鍵事項，帶式輸送機的潤滑效果和檢測直接影響著輸送機設備的輸送效率和生產企業的經濟效益，因此研制智能化水平高、無人值守、節能高效和降低勞動力成本及維護成本的智能檢測潤滑系統勢在必行。

1 設計目標

通過對帶式輸送機機頭智能檢測潤滑系統的研發，提高帶式輸送機智能化水平，利用智能傳感器、工業互聯網、云計算、大數據、人工智能等技術對工業設備進行運行周期狀態檢測管控，實現設備故障預測、故障診斷與分析、設備健康狀態評估、運行狀態檢測、智能點巡檢等功能。使該系統能應用于大中小型帶式輸送機，大幅降低因檢修不及時、潤滑不到位所引起的設備故障率，保障帶式輸送機的正常運行。填補集團公司帶式輸送機機頭智能檢測潤滑系統研發和應用的空白。

2 系統組成

帶式輸送機機頭智能檢測潤滑系統以智能設備安全與可靠性管理系統為核心，多方位、多維度檢測，綜合運用物聯網、井下WIFI、云平臺、大數據等先進技術。系統主要由傳感檢測層、數據采集層、數據傳輸層、數據分析服務層、終端服務層組成。

（1）傳感檢測層：帶式輸送機機頭部使用智能傳感器，傳感器能夠方便的安裝、使用、維護、更換，具備采集數據精度高、可靠性高等特點。

（2）數據采集與傳輸層：包含無線網絡協調器、遠程智能傳輸單元等模塊，數據傳輸層可提供多種方式（4G、WIFI、有線網絡等）完成檢測數據的上報和傳輸，以滿足實際安裝環境的要求，同時傳送數據以滿足分析和預警的需要。

（3）數據分析服務層：包含數據分析平臺、應用服務層。通過數據分析對采集到的檢測數據進行存儲、分析，實現關鍵設備檢測數據的歷史分析、多維度分析、頻譜分析、故障預報、故障預警等；

（4）終端服務層：針對用戶提供多種服務接入方式，可以滿足用戶檢測關鍵設備運行狀態的需求，提高維護工作的便捷性及效率。

圖1 潤滑點在輸送機機頭的分布示意圖

圖2 檢測點安裝位置示意圖

3 系統功能與特點

（1）系統配置電控系統、泵站及管路等設備，可由人工操作控制系統啟動泵站電機，通過電磁閥等閥門，經管路向傳動、改向或卸載滾筒兩端的軸承座位置加注潤滑脂。也可以設置控制系統程序，預設維護時間，滿足預設條件時，系統會自動向潤滑位置加注定量的潤滑脂，實現無人職守。系統可通過測溫元件實時檢測設備溫度，溫度過高時系統可單獨自動向指定設備定點定量加脂，無需所有設備同時加脂。加注潤滑脂后，通過特殊設計的密封結構，新加注的潤滑脂會將變質、稀釋的舊潤滑脂從密封圈處擠出，改善軸承潤滑條件，運轉平穩后，自然減震降溫。

（2）測溫元件可以采用對滾筒軸承座鉆孔或吸附式等方式安裝在輸送機機頭各關鍵位置上，對設備的溫度狀態實時進行檢測，對動態溫度數據進行分析，得到溫度數據圖譜，通過大數據進行精確的比對分析與診斷。系統可根據歷史數據預設一級報警溫度和二級報警溫度，當檢測溫度超過二級報警溫度時，系統將會超溫報警并自動向指定設備定點定量加脂降溫，當檢測溫度超過一級報警溫度時，系統向帶式輸送機控制系統發送故障信號，停止帶式輸送機的運行。

（3）在輸送機機頭特定設備處（主要是卸載滾筒、傳動滾筒和驅動裝置）安裝智能振動傳感器，檢測并記錄振動頻率、位移等相關參數，對動態振動數據進行分析，得到頻率、位移等數據圖譜，通過大數據進行精確的比對分析與診斷。系統可預設一級報警振動閾值和二級報警振動閾值，當系統檢測到振動數據超過二級報警振動閾值時，系統自動維護并發出振動異常報警，當檢測到振動數據超過一級報警振動閾值時，系統向帶式輸送機控制系統發送故障信號，停止帶式輸送機的運行。

圖3 振動頻譜分析圖

（4）帶式輸送機煙霧、速度、煤位、縱撕等保護元件及電機功率、電壓、電流等參數可通過模塊接入帶式輸送機機頭智能檢測潤滑系統，實時顯示相關傳感器狀態，檢測到故障時進行報警。

（5）采用智能維護系統，利用物聯網、工業互聯網、云計算、大數據、人工智能等技術對設備進行全運行周期的狀態檢測，并進行數據管理和分析，提供設備運行狀態的檢測、設備故障的預測、故障診斷與分析、設備劣化趨勢、設備健康狀態評估、智能點巡檢和設備管理，并能對各種檢測數據、維護次數、加脂量、報警故障等進行記錄。

4 結語

礦用皮帶機頭免維護智能健康系統已在濟三煤礦投入使用，填補集團公司帶式輸送機機頭智能檢測潤滑系統研發和應用的空白，有效緩解了設備維護維修工作中的壓力，對檢測點的振動參數和溫度參數實現了在線檢測，報警位置準確率100%，通過提前預警、智能維護，每周可減少非正常停機3～5次，每年可減少約200次，提高運行連續性。降低設備故障率30%，延長設備使用壽命10%，延長設備的更換周期，大幅減少因更換設備所帶來的費用支出。