洗煤厂振动筛故障诊断系统的设计及应用

高景任

（汾西矿业集团有限责任公司洗煤厂，山西 介休 032000）

引言

振动筛就是洗煤厂完成原煤洗选的核心设备，当前我国洗煤厂常用的振动筛类型为直线振动筛，其基本工作原理是借助偏心块的不断旋转，对煤炭进行筛选。正是由于振动筛的偏心旋转，加之工作负荷往往较大，因而长时间承受十分复杂的承载力，除此之外，振动筛的工作环境整体比较差，高温、潮湿、过负荷、长时间工作等，容易发生壳体开裂、轴承损坏、横梁断裂、弹簧断裂等各类故障，同时，由高频振动引发的各类电气故障也极为常见，故障识别及处置难度较大[1-4]。因此，针对洗煤厂大型直线振动筛的常见故障，设计一套设备在线监测系统及故障诊断系统。

1 矿用振动筛的工作原理

振动筛的整体结构设计及工作原理并不复杂，主要包括设备机身、驱动系统、激振系统、隔振系统四部分，直线型振动筛三维模型示意图如图1 所示。直线型振动筛的工作原理就是采用双激振器驱动，当两台激振器做同步、反向旋转时，其偏心块所产生的激振力在平行于电机轴线的方向相互抵消，在垂直于电机轴的方向叠为一合力，因此筛机的运动轨迹为一直线，在激振力和物料自重力的合力作用下，物料在筛面上被抛起跳跃式向前作直线运动，从而达到对物料进行筛选和分级的目的。

图1 直线型振动筛三维模型示意图

2 振动筛常见故障

1）设备的异常振动。振动筛的工作原理导致设备的异常振动故障非常常见，表现为设备出现横摆、振动紊乱、物料跑偏、壳体异常振动等，故障原因包括偏心块质量缺陷、激振器发生力矩偏差、弹簧老化等。

2）弹簧一致性故障。设备出厂时弹簧的自由刚度和刚度是一致的，但随着使用期限的延长，弹簧会逐渐老化，表现为无工作负荷时弹簧的静变形不一致，有工作负荷时弹簧工作回复力度不一致，导致局部裂纹产生。

3）激振器轴承故障。轴承长时间承受较大负荷，工作频率高，故障率较高。如果再缺乏养护，导致轴承缺少润滑油、油质污染，还会使轴承摩擦与磨损加剧，如果热量无法及时散出，还可能引发轴承卡死等故障。

4）设备机身的疲劳裂纹等故障。设备机身及壳体的损伤大多是由于疲劳裂纹所致，常发生在振动扰动处及应力集中处，裂纹发生后持续扩展，会导致部件损坏，寿命降低，需要及时处理，消除相关隐患。

3 振动筛故障诊断系统的设计方案

振动筛故障诊断系统总体需要实现数据管理、监测诊断、离线分析等三项主要功能。整体的故障诊断系统方案设计如下页图2 所示，包括数据管理模块、离线分析模块和故障诊断模块三部分。数据管理模块主要包括数据存储、数据采集、数据输出等功能；离线分析模块主要包括历史趋势分析和单个样本分析等功能；故障诊断模块主要包括对电机异常、振动异常、弹簧异常、温度异常等进行监测和故障诊断，主要基于故障特征提取和故障库维护等基础功能。通过以上流程，对设备运行状态进行实时监测，实现报警和处置功能。

图2 振动筛故障诊断系统整体方案示意图

4 故障诊断系统的应用

4.1 故障信号的采集与分析

故障监测与诊断的基础工作是对故障信号进行大量采集，渠道是通过在激振器主梁、弹簧支座、壳体等区域安装传感器，进行信号采集并转换为模拟数字信号，然后进行数据的分析。其中，数据采集后的A/D 转换较为关键，数据质量指标包括采样率、采样通道数、采样频率、信号处理效率、精确度等。采集信号后经过转换、降噪、去除直流分量等措施，得出某故障信号图谱如图3 所示。

图3 某故障信号示意图

4.2 在线监测与故障诊断的实现

在线监测功能的实现是将采集处理后的实时数据与数据库的阈值进行比对，判定是否存在故障。例如，对于振动异常故障，系统会自动分析监测点的受力信号、振动频率信号、测点的运动轨迹信号等，判断振动是否异常；对于弹簧性能，系统会通过弹簧支座上的4 个监测点的受力、位移等数据，判断弹簧的一致性是否存在问题。系统会自动在学习模式和诊断模式之间进行切换，学习模式能够对数据进行存储、分析、设置警戒值等，诊断模式则会对系统进行实时监测与保护。

4.3 故障预测系统软件的创建

系统必须具备一个良好的人机交互窗口，即必须将系统的所有功能融入一个具备良好操作功能的软件中。基于MATLAB 开发出振动筛故障诊断系统软件。软件界面包含开始采集、监测诊断、自学习、历史数据、离线分析、报表输出等模块，可实现常规的操作功能。

5 结语

基于研究成果开发出振动筛故障诊断软硬件系统，并成功用于矿井直线振动筛的在线监测与故障诊断，能够实现采集振动信号、温度信号、电量信号以及数据的转换、分析与存储功能，可进行故障的自动预警及故障处置方法提醒，并基于自学习功能对系统数据库进行更新和扩充，对故障预警阈值进行调整，提高预警的精度。通过研究虽然实现了系统的监测与预警，但对于日常工作中如何降低故障率、延长设备使用寿命、提高生产效率，还需要进一步的研究及实践。