振动监测在选矿设备中的应用研究

李风娟

（莱芜钢铁集团莱芜矿业有限公司，山东 济南 271100）

矿石作为现代工业生产的重要原材料，选矿的环节可以有效地提高矿石的质量，因为选矿厂的设备价格昂贵并且种类固定，一旦发生了故障后难以确定其问题所在，给正常的生产活动造成了影响。而使用振动监测对设备的频率变化进行检测，可以判断出设备的故障位置，制定出科学的维修方案，避免事故的发生。

1 振动监测系统的构成

1.1 系统硬件配置

使用无线监测器来对数据进行采集，其中包含内嵌振动加速度传感器、温度传感器、信号采集处理电路。然后将采集的数据通过2.4GHz频段无线传输到无线监测站。无线监测站负责收集指定管辖区域内所有无线检测器采集的数据，并通过局域网上传至系统中心服务器。中心服务器接收到数据后，对其进行一定的处理，系统服务器采用IBMx3650硬件平台。该服务器对处理器性能进行了优化，能够提供双核或四核计算能力，高级电源管理及矢量校准冷却技术可以帮助降低数据中心的电力和冷却成本。

1.2 系统软件配置

振动监测的系统软件是基于.NET与B/S结构开发的web应用软件。软件配置：操作系统WindowsServer2003；数据库MYSQL；设备状态监测管理DX1000。核心为设备监测管理软件，该软件主要功能为设备组态、设备诊断、采集参数设置、采集数据处理、数据处理及对外web发布等。

2 振动监测关键步骤

对选矿设备进行振动监测的时候，首先要对设备正常运转的振动数据进行记录，保证发现了问题以后有振动对比数据，并且要对振动进行实时的观测，将振动数据记录带数据库中，满足对数据的长线观察，最后通过各种数据的对比来判断设备的运转情况，并且分析设备在现在的运转趋势下会不会出现问题，是否需要及时地进行调整。让设备能够长时间地保持正常工作，对已经出现的故障和预测的故障部件进行及时的维修，对其进行针对性的处理。

2.1 确定振动参数

为了保证监测震荡数据的准确性，需要通过多点采集的方式来进行数据整合，其中包含对位移、速度、质点加速度等数据的记录，通过记录装置将这些数据采集下来，保证振动参数的可靠性。一般来说，当振动频率在10～1000Hz，低于此范围时，速度控制更方便，通常用于视觉位移测量，更精确的加速度测量高于这个范围。此外，还应注意齿轮、滚动轴承等关节部位，这些地方的加速度变化更加得明显，在运作的过程中更容易受到磨损，所以要进行重点的检测。

2.2 确定监测点

在监测的时候，要选择一个有效的检测点才能够保证数据的准确性，一般在采集的过程中，会选择距离振动点或者器械脆弱点跟进的位置，并且监测点距离振动源越近采集的数据就越准确，一般来说，最好的采集点都是在轴承的附近，监测数据不会受到其他零部件振动的影响，采集的数据也更加稳定，以大型球磨机为离子，在采集数据的时候，一般选择圆周和轮廓作为数据采集点。

2.3 确定监测周期

刚刚获得的数据有着更高的利用价值，但是长时间的监测效率低下，会浪费大量的资源，另一方面，磨损过程往往比较缓慢，短时间内不会出现过大的磨损，因此我们需要确定最合适的监测周期。通常，当设备运行平稳时，测试周期可设置为两周或更长时间，但在运行状态不稳定的情况下，监测的周期需要适当的缩短。一般在刚刚维修后，或者数据已经出现了一定异常后，都需要缩短监测的周期。

2.4 收集和处理振动数据

在完成了收集数据的各种准备后，就可以开始对各种数据的采集，员工在采集的过程中需要对多种采集数据进行预处理，通过简单的分析先大概判断设备的运行情况是否稳定，之后再通过更加细致的振动分析来确认机械的工作情况，其中包括时域分析、频谱分析等。因为不同的分析方法都有着相应的侧重点，所以在分析的时候，要结合多种分析方法得出的结论来判断机械的运行情况，常见的故障有连接脱落、对中不稳、松动、轴承失效、碰撞等问题，在振动数据上都会有所体现，通过对不同分析方法的结合，更好地方便后期的维修处理。

3 振动信号分析

通过振动监测技术对选矿设备进行信号监测，采集的原始信号一般都是呈现时域波形。如果是没有出现故障的情况下，波动的振幅比较小，波动整体较为稳定。当选矿设备出了故障后，收集的振动信号会呈现出很明显的波动，通过对波动形态的分析，可以初步地判断故障的原因，所以要对出现的故障振动进行记录，以便后续出现故障后可以根据对振动模式的对比分析快速找出选矿设备在运行中出现的问题，通过提前准备问题预案，短时间内处理发生的问题。

3.1 信号频域分析

因为机器的类型有着很大的区别，所以在出现了故障后，产生的振动频率会因为机器的类型与故障不同而产生较大的区别，所以可以通过对震动信号频率、振幅等信息进行分析，初步地推断出机器在运行中出现不良震动的原因，方便后续的修理维护。其中频谱分析是一种很关键的振动信号分析方法，通着这种信号分析方可以对不同的部件振动进行分析，将不同的振动模式对应在不同的故障部件上，通过对振动的各种数据进行分析，排查出具体是哪个部件在运行的过程中出了问题，推测出其故障的程度。但是，在实际的应用中，因为一旦出现了故障的情况，往往是多个故障并行，导致振动频率混杂，并且与故障零件相连的固件也会因为出现的问题一起振动，这样通过振动来判断零件的故障就有着很高的难度，为了让最后的判断能够得到正确的结果，需要将该机械在运行过程中所出现的所有故障振动模式进行比对，找出真正的故障原因。

3.2 信号阶次分析

为了保证能够更加准确地判断振动信号，得出正确的故障问题，需要对多种故障的振动信号进行采样，将这些数据统一收集到一起，根据模拟的故障问题与振动绑定，然后经过对振动信号的特点进行比对，找出不同故障信号的特点并进行记录，帮助后续的故障排查，因为选矿设备在运作的过程中大多有着很高的运转速度，所以使用阶次分析工具对进行振动信号的采样，得到更稳定准确的振动数据。

使用周期采样的方法来进行数据的采集，通过在运转的周期之内选择几个固定的时间点作为采样点，保证采集的数据准确度，然后使用阶次分析工具对其进行数据的采样，如果采集到的数据包含了该点，那么就可以直接将该点的数据保留下来。如果采集到的数据并没有包含采样点，那么要根据采集的时刻对其进行数据分析，弥补数据在采集上出现的缺陷。

因为许多的设备在一起工作的时候会互相产生影响，其运转的速度也会因为互相的影响产生一定的改变，为了让此类设备的频率能够符合分析的特殊要求，让最后的分析数据有着更高的真实性与准确性，那么可以选用周期采样技术，通过绘制的方法把转速的阶次以横坐标做成频谱图，这个方法的好处在于可以清晰地把转速的阶次表示在频率的轴上，阶次的频率位置始终保持不变，给对比分析带来了很大的便利，提高了对震动信号的分析准确性与科学性。

3.3 趋势分析

通过对振动的分析不仅可以排除掉设备出现的故障，还可以对设备的使用寿命进行一定的预测，对即将出现的一些问题进行提前的防范。振动分析故障的诊断是通过对振动状态的长期观测，发现其运作状态不断劣化的曲线来对其使用寿命进行预测。在预测的时候，首先要调查好各个设备的运转特性，经过长时间的使用后振动会产生怎样的变化，当振动曲线到达什么样的水平后设备将不能够继续使用。将矿场的若干重大设备作为振动趋势分析的独享，通过对各个设备不懂的特性与振动频谱的状态进行多次的抽样，将抽样结果进行整理分析之后，建立起设备振动检测数据档案。在档案中将设备的编号、检测位置、检测时间、运作状态、不同转速和不同档位下的振动频谱特征进行有效的记录，并对其进行频谱的分析。在设备出现问题后，可以直接利用设备振动检测数据档案中记录的数据对其进行比对分析，将正常的数据作为分析基础，找出设备的那个部位因为出现了故障而产生了异常的振动，并且在振动检测数据档案中记录下不同故障的处理办法，快速地采取方案对其进行有效的维修。

4 应用实例

转子不平衡、轴心位移大以及轴承严重磨损等故障问题发生时，均会引起运行中的选矿设备出现异常振动，随着故障问题严重程度，其振动变化愈加剧烈。通过对运行中的选矿设备进行振动监测，分析与对照振动变化情况，可帮助现场作业人员尽早发现选矿设备故障隐患，及时进行处理，确保选矿设备安全、稳定运行。

4.1 鼓风机设备振动监测

鼓风机作为开展选矿作业的重要设备之一，其中运行条件、日常维护以及安装规范等因素均会导致运行过程中的鼓风机出现故障问题，且故障类型多样，若无法及时解决设备故障问题，不仅会引发严重设备事故，造成不必要的人员伤亡，也会阻碍选矿作业顺利开展。一般情况下，大部分选矿设备在运行过程中发生故障或者运行前已经存在故障，在运行时会有着明显的振动现象，技术人员可利用这一特性，对处于运行状态下的选矿设备进振动监测，详细记录振动监测数据，对比正常选矿设备运行状态，以此来判断选矿设备是否存在故障问题。基于此，以鼓风机设备振动监测为例，通过监测该设备实际振动情况，对其故障进行诊断，具体操作如下：

（1）鼓风机由电动机、风机等其他几个关键部件构成，其中电动机与风机是支撑鼓风机正常运行及效能发挥的重要构件，二者正常工作转速均为每分钟1000转。为了精准掌握鼓风机设备运行状态，并提升设备运行稳定性与安全性，在此基础上制定振动监测计划。

（2）基于振动监测计划，对鼓风机设备开展振动测试，通过分析振动监测数据，发现该设备在运行时，其电机会沿着水平方向振动和位移，且振动速度较快，而加速度振幅却相对较小。对照规定的振动速度标准，可基本确定鼓风机的电机存在故障隐患，该故障隐患已经存在较常的时间。

结合频谱上所显示的电机驱动端水平与垂直方向的振动速度信息，对电机回转频率进行计算，计算公式为：，监测点所对应频谱显示的其他方向振动速度为16.5625Hz，两组数据相对接近；其中电机轴承故障特征频率并未在频谱上表现出来。当设备存在故障隐患时，频谱上所显示的振动频率与正常设备运行时的振动频率有着明显差异，特别是电机发生不平衡故障问题。

（3）在明确电机振动位移方向的前提下，并结合频谱上显示的信息与电机驱动端轴心轨迹特点，判断电机有不平衡故障隐患存在。针对电机不平衡故障问题，技术人员可更改原有设备振动监测周期，实时监测设备振动频率变化，一旦发现振动异常，对其立即进行检修，以此来达到规避电机不平衡故障现象出现。另外，当电机设备长期在不平衡故障隐患的条件下运行，极易加剧设备劣化，并会引发其他故障发生，因此，应提升对设备振动监测重视程度，做好日常检修与维护工作，降低故障隐患发生概率，从根本上保障设备运行安全，为选矿作业高效率开展提供强力支撑。

4.2 球磨机设备振动监测

正常运行状态下的球磨机转速为200转/分钟，功率为6000kW，处于长期运行状态的球磨机，自身振动频率和速度均会产生一定变化。对球磨机开展振动监测，通过监测该设备实际振动情况，对其故障进行诊断，具体操作如下：

（1）选择齿轮振动速度值高的设备作为判断球磨机齿轮是否处于正常状态的辅助测试工具。球磨机的电机及齿轮轴的转速均为200转/分钟，计算转动频率，计算公式为：，齿轮间隔为69.93Hz。频谱中所显示的频率信息与球磨机齿轮的频率二者数据相近，其中小齿轮的转动频率存在异常情况，通过分析与对照球磨机齿轮时钟频率数据，发现存在微小谐波现象。因此，判断球磨机的小齿轮存在一定程度的磨损问题，磨损过于严重是导致球磨机齿轮振动剧烈的主要因素。

（2）针对球磨机的小齿轮磨损问题，除了日常振动监测，也要详细记录球磨机齿轮剧烈振动频率，小齿轮振动频率越高、速度值越大，说明内部磨损越严重。需要及时更换磨损严重的小齿轮，同时做好相应润滑处理，减少设备故障发生。

5 结语

综上所述，振动监测技术是一种高效的故障诊断方法，在选矿设备上使用可以有效地提高对故障的检测力度。并且还可以判断出设备的故障位置和故障程度，减少维修所使用的时间与资源。目前，振动诊断技术还在发展的过程中，还需要对各方面的技术进行进一步的研究，才能为企业的生产提供更多的帮助。