張 賀，于雅泉，于德芳，鄒忠罡，周廣瑞，隋 波

(兗礦集團(tuán) 濟(jì)東物業(yè)管理中心，山東 濟(jì)寧 272100)

煤炭洗選是提高選煤廠經(jīng)濟(jì)效益的一種有效途徑[1-2]，洗選設(shè)備是生產(chǎn)系統(tǒng)的重要組成部分，其健康狀況好壞是煤炭洗選能否正常進(jìn)行的關(guān)鍵。為了保證洗選設(shè)備的完好性，通常選煤廠通過(guò)點(diǎn)檢制度對(duì)其進(jìn)行檢查。傳統(tǒng)的設(shè)備點(diǎn)檢[3]是借助于人體五感(如視、聽、嗅、味、觸)或簡(jiǎn)單的工具、儀器(如測(cè)溫儀、測(cè)振筆等)，按照預(yù)先設(shè)定的周期和方法，對(duì)設(shè)備的規(guī)定部位進(jìn)行預(yù)防性檢查。但這種方法需要大量人力，且受人為因素影響較大；通常發(fā)現(xiàn)問題時(shí)設(shè)備已處于故障晚期，難以形成統(tǒng)一的對(duì)比數(shù)據(jù)，不能對(duì)設(shè)備檢修形成指導(dǎo)性意見[4-5]。

濟(jì)三選煤廠是一座礦井型選煤廠，經(jīng)過(guò)多次升級(jí)改造后洗選能力達(dá)到7.50 Mt/a，設(shè)計(jì)采用全重介分選工藝。重介選煤廠的機(jī)械設(shè)備眾多，原來(lái)通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)、溫度檢測(cè)等方法判斷設(shè)備是否存在故障；但其只能診斷已經(jīng)出現(xiàn)的故障，無(wú)法進(jìn)行預(yù)先分析與判斷。為了保障選煤生產(chǎn)的高效、有序進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)先分析與判斷，并及時(shí)排除潛在故障，2017年10月選煤廠引入了智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)其對(duì)設(shè)備的潛在故障進(jìn)行分析，并將相關(guān)信息發(fā)送給技術(shù)人員，方便技術(shù)人員及時(shí)、準(zhǔn)確掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)防和提前更換、維修等，進(jìn)而保證設(shè)備的安全、正常運(yùn)行，為選煤贏得生產(chǎn)時(shí)間。

1 系統(tǒng)組成

智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(圖1)是為關(guān)鍵設(shè)備或部件(電機(jī)、減速機(jī)、激振器等設(shè)備)，安裝加速度、速度、位移、溫度等傳感器，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)；并通過(guò)采集、積累的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，為每臺(tái)設(shè)備制定個(gè)性化的狀態(tài)檢測(cè)和數(shù)據(jù)分析方法。設(shè)備智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分為兩部分，即硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 設(shè)備智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.1 硬件系統(tǒng)組成

硬件系統(tǒng)是現(xiàn)場(chǎng)級(jí)系統(tǒng)，主要設(shè)備包括無(wú)線傳感器、采集站、現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器等，用于采集設(shè)備的振動(dòng)、溫度等數(shù)據(jù)。傳感器為通用加速度傳感器，靈敏度為100 mV/g，且集成有溫度傳感器，通過(guò)無(wú)線傳輸方式將數(shù)據(jù)發(fā)送給采集站。采集站用于連接傳感器，最多可連接40個(gè)傳感器；在無(wú)隔擋的情況下，傳感器與采集站的有效傳輸距離為200 m；信號(hào)傳輸方式包括4G、WIFI、以太網(wǎng)三種，采集站將收到的數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸給現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器?，F(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器用于收集采集站傳輸過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，并有數(shù)據(jù)備份功能；將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)庫(kù)，并提供與WRAS遠(yuǎn)程診斷中心相同的數(shù)據(jù)分析功能。

由于傳感器采用無(wú)線傳輸方式，省去了鋪設(shè)線路的環(huán)節(jié)，安裝更加方便；以強(qiáng)磁座和膠水對(duì)傳感器進(jìn)行固定，在一定程度上能夠減少工作量。該系統(tǒng)不僅僅是硬件的安裝與使用，還有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員對(duì)數(shù)據(jù)分析、對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)總結(jié)等軟服務(wù)。

1.2 軟件系統(tǒng)組成

軟件系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫(kù)、云服務(wù)器、WRAS遠(yuǎn)程診斷中心、移動(dòng)客戶端(APP)等，用于分析數(shù)據(jù)、出具分析報(bào)告等。數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，云服務(wù)器用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和APP讀??；WRAS遠(yuǎn)程診斷中心是數(shù)據(jù)分析軟件，可為專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員提供數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。WRAS遠(yuǎn)程診斷中心集成了20多種數(shù)據(jù)分析方法(圖2)，能夠?qū)?shù)據(jù)充分、準(zhǔn)確的進(jìn)行分析，確保技術(shù)人員及時(shí)、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障；其也能通過(guò)獨(dú)有的算法對(duì)損壞部件的殘余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而指導(dǎo)設(shè)備的維修工作。

圖2 故障診斷算法

該系統(tǒng)每5 min采集一次設(shè)備的振動(dòng)特征值和溫度數(shù)據(jù)，相當(dāng)于人工點(diǎn)檢一次，能夠保證檢測(cè)的及時(shí)性；每小時(shí)采集一次設(shè)備的振動(dòng)數(shù)據(jù)波形，用于分析設(shè)備的振動(dòng)狀態(tài)，相當(dāng)于對(duì)振動(dòng)進(jìn)行一次離線精密監(jiān)測(cè)[6]；此外，振動(dòng)時(shí)域數(shù)據(jù)采樣值還可作為設(shè)備振動(dòng)趨勢(shì)分析的依據(jù)。

2 傳感器的選擇與安裝

該系統(tǒng)通過(guò)安裝在振動(dòng)軸承座的傳感器，采集旋轉(zhuǎn)部件的振動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行分析，用于判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。因此，傳感器的選擇、安裝非常重要，需要滿足以下要求：

(1)根據(jù)檢測(cè)設(shè)備類型，確定振動(dòng)數(shù)據(jù)類型，進(jìn)而選擇合適的傳感器。常用的振動(dòng)數(shù)據(jù)類型分為振動(dòng)加速度、振動(dòng)速度、振動(dòng)位移三種[7]，對(duì)于設(shè)備的滾動(dòng)軸承，一般采集振動(dòng)加速度和速度信號(hào)，應(yīng)該選用壓電陶瓷式振動(dòng)加速度傳感器；對(duì)于設(shè)備的滑動(dòng)軸承，應(yīng)該選用位移傳感器。

(2)由于不同故障在不同方向上的振動(dòng)敏感性差異很大，對(duì)于同一臺(tái)機(jī)組，在安裝傳感器時(shí)需要選擇合適的方向。水平方向?qū)收系木C合效應(yīng)響應(yīng)最好，軸向在軸向受力分析和故障劣化預(yù)測(cè)中必不可少，垂直方向在基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)類、共振類、工藝類等故障監(jiān)測(cè)中有其獨(dú)特的敏感性。

(3)設(shè)備的轉(zhuǎn)速和類型不同，振動(dòng)信號(hào)頻段存在差異，且其特征頻率與轉(zhuǎn)速成正比。對(duì)于齒輪嚙合故障，主要通過(guò)嚙合頻率[8]及其2～3倍的諧頻分析，因此采集信號(hào)的最大頻率是嚙合頻率的3倍以上[9-10]；對(duì)于軸承故障頻率，由于其材料質(zhì)量的原因，故障頻率通常在2～20 kHz之間，軸承損傷晚期的故障頻率在2 kHz以內(nèi)。因此，需要根據(jù)不同的檢測(cè)需求，設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集頻段。

3 應(yīng)用效果

振動(dòng)篩是選煤廠的重要設(shè)備之一，其配備有兩臺(tái)激振器，兩者通過(guò)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)軸連接在一起。激振器為一級(jí)傳動(dòng)齒輪箱，主動(dòng)軸和從動(dòng)軸的齒輪規(guī)格相同。激振器是振動(dòng)篩的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，也是設(shè)備利用機(jī)械振動(dòng)的重要部件，因此實(shí)際生產(chǎn)中必須保證其完好。

以濟(jì)三選煤廠其中一臺(tái)振動(dòng)篩的故障診斷為例，說(shuō)明智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用效果。在振動(dòng)篩的轉(zhuǎn)速為750 r/min、齒輪齒數(shù)為46的條件下，齒輪的嚙合頻率為575 Hz；由于振動(dòng)篩的軸承較多，設(shè)置高頻振動(dòng)加速度為2～20 kHz，低頻振動(dòng)加速度為2～2 kHz，振動(dòng)速度為2～2 000 Hz。在每臺(tái)激振器上安裝四個(gè)傳感器，且兼顧水平方向、垂直方向、軸向三個(gè)方向，激振器的測(cè)點(diǎn)分布如圖3所示。

圖3 振動(dòng)篩測(cè)點(diǎn)位置分布圖

通過(guò)激振器A主動(dòng)軸1H測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)趨勢(shì)(圖4)可以看出：2018年1月26日該測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)加速度從17.429 m/s2開始上升，在2018年2月4日達(dá)到130.685 m/s2，10天內(nèi)振動(dòng)加速度上升了約6.50倍，說(shuō)明振動(dòng)篩性能在這段時(shí)間急劇下降。

圖4 激振器A主動(dòng)軸1H測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)趨勢(shì)Fig.4 Trend of vibration of measuring point 1H of exciter A′s drive shaft

通過(guò)激振器A主動(dòng)軸1H測(cè)點(diǎn)的時(shí)域波形(圖5)和頻譜(圖6)可以看出：該測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)幅值較大，且沒有發(fā)現(xiàn)明顯的沖擊特征；而頻譜中可以看到明顯的軸承缺陷頻率(124.063 Hz)和多倍諧波，且有邊頻帶，說(shuō)明軸承存在損傷。

通過(guò)振動(dòng)趨勢(shì)和振動(dòng)信號(hào)分析，判斷出了設(shè)備的損壞部位和損壞程度，可以擇機(jī)停機(jī)維修。在損傷較小的情況下，更換軸承即可使設(shè)備正常運(yùn)行，避免了非計(jì)劃停機(jī)，同時(shí)節(jié)約了維修費(fèi)用。

圖5 激振器A主動(dòng)軸1H測(cè)點(diǎn)的時(shí)域波形

圖6 激振器A主動(dòng)軸1H測(cè)點(diǎn)的頻譜

4 結(jié)語(yǔ)

濟(jì)三選煤廠采用智能化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工點(diǎn)檢，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)，故障診斷效率大幅提高，并能實(shí)現(xiàn)設(shè)備潛在故障的預(yù)先分析。通過(guò)對(duì)設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集和分析，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確的判斷出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；在其出現(xiàn)故障時(shí)，能夠指明損壞部位和損壞程度，有助于減少甚至避免非計(jì)劃停機(jī)，并降低維修成本。這對(duì)于保證生產(chǎn)的高效、有序進(jìn)行有著重要作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳學(xué)軍.對(duì)如何提高洗選及深加工過(guò)程中煤炭質(zhì)量問題的研究[J].華東科技(學(xué)術(shù)版)，2013(1)：371.

[2] 高 玉.煤炭產(chǎn)品的洗選加工是提高質(zhì)量增加經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì)，1989(3)：12-9.

[3] 李衛(wèi)東. 淺談如何提高設(shè)備點(diǎn)檢效果[J]. 科技資訊, 2009(31)：180-180.

[4] 陳艷娜. 基于EEMD的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱理工大學(xué)，2013.

[5] 劉尚坤. 基于振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D]. 北京：華北電力大學(xué)(北京)，2017.

[6] 劉成俊，楊澤林. 離線振動(dòng)監(jiān)測(cè)與精密診斷[J]. 冶金設(shè)備管理與維修, 1996(3):41-42.

[7] 顧名坤，呂振華. 基于振動(dòng)加速度測(cè)量的振動(dòng)速度和位移信號(hào)識(shí)別方法探討[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2011，30(4)：522-526.

[8] 楊建鳴，鄭龍魁，高立新. 基于齒輪嚙合頻率的軋機(jī)聯(lián)軸器磨損監(jiān)測(cè)診斷[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2016(8):43-45.

[9] 汪 超，吳吉瑞，張 鍵. 基于邊頻帶分析的齒輪故障診斷研究[J]. 湖北工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015(3)：107-109.

[10] 溫繼圓，邵汝椿，林 穎. 倒頻譜分析及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 機(jī)械開發(fā), 1987(2)：40-44.