智能化在線監測系統在振動篩激振器上的應用

辛學銘，胡 煒，李玉璞

(1.內蒙古伊泰煤炭股份有限公司，內蒙古 鄂爾多斯 017000；2.沃德智能(天津)有限公司，天津 300409)

煤炭洗選是提高煤炭企業經濟效益的一種有效途徑[1-2]，分級作業是煤炭洗選中的重要作業環節，而振動篩是選煤廠應用最廣泛的分級、脫水、脫介、脫泥設備，屬于關鍵設備之一[3]。在振動篩運行過程中，激振器產生的激振力使篩面物料按一定規律運動，進而實現按需分級。由于激振器安裝在振動篩的正上方，導致技術人員無法直接對其進行常規檢查，只能通過停機后的技術參數依據經驗判斷其運行狀態。但激振器在長時間、高強度下運行時，非常容易發生突發故障，進而影響選煤作業的連續進行。因此，實現激振器運行狀態的在線監測顯得非常重要。

在國家提出“中國制造2025”的大環境下，設備點檢智能化成為未來發展趨勢。設備運行狀態分析方法有多種[4-5]，如通過對溫度、振動、油液、聲音等的監測實現設備運行狀態的在線監測。其中，基于振動的機械故障診斷方法是一種無損檢測方法，可對齒輪嚙合故障、軸承故障、葉片故障、轉子故障等傳動系統常見故障進行有效監測，及時發現設備的潛在故障，并指導設備保養與維修方案的設計。

為了進一步提高設備管理水平和智能化程度，酸刺溝選煤廠在多個激振器上安裝智能化在線監測系統(基于振動的機械故障診斷系統)，用于在線監測激振器的運行狀態。自2017年1月運行以來，其在現場應用效果良好，對降低運行與維修成本有著重要作用。

1 系統組成

智能化在線監測系統是為企業關鍵設備(如電機、齒輪箱等)，安裝加速度、速度、位移、溫度、油液、電流功率等傳感器，進而對其運行狀況進行長期監測的系統。通過采集、積累的設備運行狀態數據，可為每臺設備制定個性化的狀態檢測和數據分析方法。酸刺溝選煤廠設備數據轉換模擬圖如圖1所示。

圖1 設備智能化在線監測系統數據轉換模擬圖

根據激振器的技術特點，在激振器上安裝以振動為主的智能化在線監控系統，分為硬件系統和軟件系統兩部分。設備智能化在線監測系統結構框圖如圖2所示。

(1)硬件系統是現場級系統，用于采集激振器的振動和溫度數據。硬件系統主要設備包括無線傳感器、采集站、現場服務器等，傳感器是通用加速度傳感器，靈敏度為100 mV/g，且集有溫度傳感器，通過無線傳輸方式將采集到的數據發送到采集站；采集站與傳感器相連，最多可連接40個傳感器，在無格擋情況下傳感器與采集站的信號傳輸距離最遠為200 m，采集站通過4G、WIFI、以太網等方式將收集到的數據傳輸給現場服務器；現場服務器用于收集采集站傳輸的數據，具有數據備份功能，并可將數據發送給數據庫，同時服務器提供與WRAS遠程診斷中心(軟件)相同的數據分析功能。

圖2 設備智能化在線監測系統結構框圖

(2)軟件系統建立在硬件系統之上，具有分析激振器的振動和溫度數據、出具分析報告等功能。軟件系統包括數據庫、云服務器、WRAS遠程診斷中心、專業數據分析人員、移動客戶端(APP)等，數據庫用于存儲現場服務器數據；云服務器等用于數據存儲和APP讀取數據；WRAS遠程診斷中心屬于數據分析軟件，為專業數據分析人員提供數據分析平臺，專業數據分析人員定期出具診斷報告，用于指導設備維修。

由于振動篩長期處于振動狀態，且振動較為劇烈，如果采用普通有線傳感器，傳感器線路容易老化，輕則導致數據傳輸衰減、消失，重則引發安全生產事故。因此，激振器的傳感器采用無線傳輸方式，這樣就能避免鋪設線路，且安裝方便，可在一定程度上減少施工量。

此外，為了使設備管理人員能夠實時了解設備運行狀態，系統設計有設備智能化健康管理云平臺移動終端(手機APP等)，可隨時查看設備運行狀態。該系統不僅僅是硬件的安裝與使用，還包括專業數據分析人員對傳感器采集數據的分析、對設備運行狀況的總結等軟服務。智能化健康管理云平臺架構如圖3所示。

圖3 智能化健康管理云平臺架構

2 振動數據的采集與分析

2.1 傳感器的選型與安裝

該系統通過安裝在激振器軸承位置的傳感器采集設備旋轉部件(軸承、齒輪、旋轉軸等)的振動數據，并對振動數據進行分析。傳感器的正確選型與安裝，采集數據類型的合理確定是設備故障有效診斷的基礎，也是數據分析人員確定設備振動狀態的基礎。因此，傳感器的合理選型與安裝，需要滿足以下要求：

(1)根據檢測設備類型，確定采集數據類型，選用合適的傳感器。常用的振動數據分為三種，即振動加速度、振動速度、振動位移[6]。對于滾動軸承，一般采集振動加速度和速度兩種信號，需要選用壓電陶瓷式振動加速度傳感器；對于滑動軸承，需要選用位移傳感器對軸承故障進行監測。

(2)不同方向的不同故障的振動敏感性差異很大，對于同一臺機組，傳感器應安裝在水平H、垂直V、軸向A三個方向。其中，H向對故障的綜合效應響應最好；A向適用于軸向受力分析，在物理損傷、故障劣化預測中必不可少；V向在基礎結構類、共振類、工藝類等故障監測中，有其獨特的敏感性。

(3)根據設備轉速和設備類型，確定采集振動信號的頻率段，一般設備特征頻率與轉速成正比。如齒輪嚙合故障，主要通過齒輪的嚙合頻率[7]及其2～3倍諧頻分析，故要求采集信號的最大頻率在齒輪嚙合頻率的3倍以上[8-9]；由于軸承材質原因，其故障頻率通常在2～20 kHz之間，而傷晚期的故障頻率在2 kHz以內。因此，需要根據不同的監測需求，設置不同的數據采集頻率段。

2.2 數據采集與分析

在保證采集數據準確、有效的基礎上，可采用WRAS遠程診斷中心的20多種數據分析方法對數據進行充分、準確的分析，確保及時、準確發現設備故障，并通過獨有算法對損壞部件殘余壽命進行預測，以指導設備的及時、有效維修。故障診斷算法框圖如圖4所示。

該系統5 min采集一次振動特征值和溫度數據，相當于人工點檢一次，能夠保證監測數據的及時性；1 h采集一次振動數據波形，用于分析設備振動狀態，相當于一次離線精密監測[10]；同時，振動時域數據采樣值可以作為設備振動趨勢分析的依據。

3 應用效果

振動篩激振器為一級傳動齒輪箱，激振器主動軸和從動軸的齒輪規格相同；其輸入轉速為1 100 r/min，齒輪齒數為68個，故齒輪嚙合頻率為1 246 Hz。根據監測需要，傳感器采集數據的頻率設置為：高頻振動加速度在2～20 kHz之間，低頻振動加速度在2～2 kHz之間，振動速度在2～2 000 Hz之間；每臺激振器安裝四個傳感器，安裝時兼顧H、V、A三個方向。酸刺溝選煤廠3202振動篩測點分布如圖5所示。

3.1 設備故障的初步判斷

通過非電機側激振器各測點的振動趨勢(圖6)可以看出：2017年10月19日后振動加速度迅速增加，上升趨勢非常明顯。根據各測點振動數據生成的振動數據見表1，按照振動值大小，分別采用綠色、黃色、紅色等顏色表明設備故障的嚴重程度。

圖4 故障診斷算法框圖

圖5 振動篩測點位置分布圖

圖6 非電機側激振器各測點振動趨勢

表1 各測點的振動加速度

注：表中數據取2～2 000 Hz范圍內振動加速度當日有效值的最大值。綠色表示正常；黃色表示預警，故障可接受；棕色表示故障明顯，只適合短期運行；紅色表示報警，故障嚴重，必須停機。

由表1可知：振動加速度主要在10月17—28日發生變化，位置在非電機激振器一側；通過7A和8H測點的數據可以初步判斷，非電機側輸出軸測點位置可能出現故障。

3.2 設備故障的確定

通過系統的頻譜分析功能可以看到各測點的振動頻譜，其中含有間距為164 Hz的周期性特征頻率(圖7)，該頻率是軸承內圈的損壞頻率。

圖7 振動加速度頻譜圖

根據監測數據和分析結果，現場技術人員在做好前期準備工作后，于2017年10月28日對其進行維護和更換。拆解后的軸承內圈如圖8所示。

圖8 軸承內圈剝落損傷

通過趨勢分析和振動信號分析，確定設備損壞位置和程度，并擇機停機維修，僅需更換軸承就能使設備正常運行，從而避免了非計劃停機，同時使設備維修成本降低。

4 結語

采用設備智能化在線檢測系統代替人工點檢，能夠及時、準確判斷設備損傷部位，并指導設備維修方案的設計，有助于降低維修成本，減少非計劃停機，從而保證生產的高效、有序進行。該系統幫助酸刺溝選煤廠實現了設備智能化點檢，有利于持續創造生產價值，同時提高企業經濟效益。