多繩摩擦式提升機天輪智能監測系統研究應用

＊趙艷鵬

（陽泉煤業集團泊里煤礦有限公司 山西 032700）

隨著我國煤炭工業的發展，多繩摩擦式提升機作為重要的井下運輸設備，其安全穩定運行對于保障煤礦生產具有重要意義。但是目前多數企業仍然采用定期檢查和事后維修的方式，無法有效監測設備實時狀態和預測潛在故障，導致設備突發停工事故時有發生，影響生產效率。盡管個別企業開始嘗試使用振動、溫度等傳感器進行狀態檢測，但由于信號單一，分析方法基本依賴經驗，無法實現自動化識別與預警，技術水平與國外先進水平還有一定差距[1]。因此，本研究擬針對多繩摩擦式提升機關鍵部件天輪的工作狀態，設計一套集成多類智能分析與故障診斷的監測系統。通過選擇合適的狀態檢測傳感器，采用模式識別、神經網絡等方法，實現對設備健康狀態的自動評價與潛在故障的智能預測。

1.多繩摩擦式提升機天輪的結構和工作原理

多繩摩擦式提升機天輪屬于提升機傳動系統的一部分，其主要作用在于改變鋼絲繩與驅動鼓之間的位置關系，使鋼絲繩得以不斷循環使用。從結構上看，天輪由輪轂、輪輞和弧形槽組成，通常采用整體鑄造工藝或焊接工藝制成。工作時，多根平行設置的鋼絲繩圍繞輪轂纏繞2～3 周，并按照一定角度置入輪輞上的弧形槽內[2]。

圖1 多繩摩擦式提升機天輪的結構示意圖

當提升機電機帶動主動頭驅動鼓高速旋轉時，鋼絲繩被拉動滑動，依靠與槽壁之間的摩擦力帶動天輪一起轉動，從而帶動提升載荷向上運動。根據測試，在額定載荷下天輪轉速約為每分鐘28～32 轉。為提高驅動效率，弧形槽的截面采用特殊工藝處理，保證其表面粗糙度Ra 約在6.3～8.0μm 之間。槽內還預留有潤滑油槽，并采用自動或手動方式進行加油，以降低鋼絲繩與槽壁之間的摩擦系數，該摩擦系數測試值為0.085～0.108。此外，天輪轉動過程中承受的應力較大，最大應力分布區主要集中在輪輞與輪轂過渡位置，經檢測該區域最大應力峰值可達205 MPa，因此,天輪的關鍵部位經過了相應加固處理。

2.多繩摩擦式提升機天輪智能監測系統設計

（1）傳感器選擇與安裝。多繩摩擦式提升機天輪智能監測系統的核心是選用合理的傳感器并正確安裝，以實現對天輪的實時狀態監測。本設計選擇采用應變式變送器、振動傳感器及溫度傳感器（因為這三類傳感器可以很好地檢測天輪的力學變形、機械振動和熱異常情況，綜合反映設備的運行狀態與潛在故障），并優化其在天輪體上的布置位置[3]。具體來說，應變式變送器安裝于輪輞與輪轂過渡位置的內側，以監測該高應力區的變形量，傳感器測量范圍為±2000με，精度等級為0.5，輸入輸出采用24 位AD 轉換方式。振動傳感器采用ICP 型式，安裝在輪轂中心附近45°位置，測量范圍為±50 g，頻率范圍10 Hz～10 kHz，精度等級2%。溫度傳感器安裝在輪輞表面最大溫升處，測量范圍-20～+120 ℃，精度±0.1 ℃。所有傳感器線路接入系統數據采集箱內，并配置1 個16 位A/D 轉換模塊、1 個24 位A/D 轉換模塊和1 個PT100信號放大、過濾和線性化電路模塊。為保證傳感器穩定接觸測點表面，本系統采用特制的安裝支架進行加載固定。此外，全部傳感器線路經過質量增益放大和濾波處理后再送入系統數據處理終端，以提高信號檢測靈敏度和抗干擾性，確保所采集數據的準確反映天輪實時工作狀態。

（2）數據采集與傳輸。多繩摩擦式提升機天輪狀態監測系統的數據采集與傳輸部分主要基于工業以太網技術實現。系統在天輪本地設置1 個數據采集箱，內置1 塊工業主板，集成了A/D 轉換接口電路、PT100信號調理電路、數字濾波電路等，用以實現傳感器拾取信號的數字化處理。主板連接1 塊4 核ARM 處理器，1 塊4 G 存儲卡進行數據存儲，同時通過2 個RJ45 口實現了系統的網絡連接功能[4]。整個數據采集系統采用了冗余設計，關鍵模塊設置主備二系統，一旦主系統故障自動切換到備用系統，以保證不間斷工作。天輪狀態數據的采集頻率設定為100 Hz，按照輪轂轉速的變化實時調整，以保證數據的時域序列完整性。采集到的編碼數據會首先存儲在本地4G 存儲卡上，形成FIFO 環形緩存區；同時通過千兆網絡交換機與遠端工控機連接，并基于TCP/IP 協議以每200 ms 的包發送頻率將存儲數據傳送至遠端。為降低數據丟包率，本系統采用了數據重傳機制，當遠端反饋確認應答消息丟失時，本地會自動重新發送上數據包；此外，本地還會周期性發送心跳數據包到遠端，一旦遠端超過2 s 未響應，則判斷為網絡故障并報警。遠端工控機基于LabVIEW 環境開發了狀態監測的人機界面，并調用MATLAB 程序開展信號分析與處理工作。

（3）數據處理與分析。天輪狀態監測系統的數據處理與分析主要利用LabVIEW 和MATLAB 兩種軟件平臺開展。LabVIEW 實現數據的實時顯示、存儲、查詢與預處理；MATLAB 調用智能算法進行特征提取與狀態識別。具體來說，溫度和振動數據在LabVIEW 中進行FFT 變換，分析其頻域特征；應變數據進行小波變換以提取狀態特征。變換所用的小波基為db6，分解層數為3，并輔以合適的軟、硬閾值濾波處理。處理后的三路狀態特征會反饋到LabVIEW 界面顯示，并進行數據融合，即將溫度、振動和應變三個狀態參數按照一定權重線性疊加，得到綜合狀態指標，以便全面反映天輪健康性。另外，MATLAB 模塊會調用SVM、神經網絡等多種智能識別方法，基于狀態特征建立健康度評價與故障分類模型。其中SVM 算法采用徑向基核函數，參數優化由粒子群算法輔助；神經網絡為三層BP網絡，節點數為輸入層3 個、隱層5 個、輸出層2 個。兩種智能方法分別訓練多個運行狀況指示器和故障類型分類器，并集成一起使用。在線監測時，當前狀態特征不斷輸入模型評估健康度與潛在故障模式，預測剩余壽命，當預警閾值超限時自動報警。

3.系統測試與應用

（1）監測系統實驗臺架設。為驗證所設計的天輪智能監測系統的性能，本研究搭建了天輪實驗測試臺架。測試臺架主要包括一個1.5m 直徑的模擬天輪，傳動通過兩臺15 千瓦異步電機實現，額定速度30 r/min。為模擬不同工況，可通過變頻調速系統調整天輪轉速，測試范圍為10～40 r/min。電機傳動端連接萬向聯軸器，以補償軸線偏差。天輪主體結構與型號QC1230 全套卷揚機使用的天輪基本相同，材質為20 MnMo 合金鋼，通過有限元分析確定其最大應力區出現在輪輞與輪轂過渡處。為模擬疲勞破壞，該區域進行了0.8 mm深度的電火花切割以生成微小缺陷。此外，通過安裝額外的殼體襯套生成0.2 mm 的軸向間隙，用于模擬軸向位移故障。溫度、應變、振動傳感器的安裝位置與上文監測系統設計部分的描述一致，通過LabVIEW 創建了數據采集和處理界面，所有測試數據均可存儲下來分析故障演化規律。

（2）狀態監測精度測試。為評價監測系統的檢測精度，我們在臺架上進行了多次狀態模擬試驗。主要測試指標包括溫度、振動、應變三類狀態參數的測量誤差。測試前首先使天輪系統在正常狀態下連續工作2 h，記錄正常工作狀態下各參數的平均基準值。然后模擬軸向位移、過載和疲勞故障三種工況，分別檢測系統對狀態變化的響應靈敏度。測試結果見表1。從表中可以看出，溫度、應變參數測量誤差均在設計精度范圍內，系統檢測靈敏度良好。振動參數的檢測相對誤差略高于設計指標，主要是由于疲勞故障期間，槽壁與鋼絲繩摩擦系數變化影響了測試結果。但整體來說，監測系統完全能夠準確反映不同工況下天輪的工作狀態和潛在故障。

表1 狀態監測精度測試結果

（3）現場應用效果評價。為驗證天輪狀態監測系統的實際效果，本研究在一家地下煤礦井下選取了一臺使用時間比較長的提升機進行了試驗應用。該臺提升機采用QC1230 全套卷揚機，運行已超過22000 h。我們在其天輪上安裝了監測系統，連接遠端監控中心，實現了對其工作狀態的在線監測。系統運行一年多時間里，檢測到該天輪曾兩次出現故障預警：第一次是潤滑油管堵塞導致的過熱報警，維護人員及時更換了管路，避免了嚴重事故的發生；第二次是檢測到輪齒波形增大，診斷為齒面磨損，在大修時得到驗證和處理。這兩次成功的狀態評價和早期預警證明了系統的實用價值。此外，我們匯總了應用前后一年內該臺機組的維護維修情況，結果見表2。從中可以明顯看出，應用監測系統后，設備的突發故障次數大大減少，維修次數降低了36%，維修費用降低28%，運行可靠性和安全性顯著提升，平均無故障運行時間增加了426 h，顯著的經濟效益和社會效益成果充分說明了該監測系統的進步性。

表2 現場應用效果評價

（4）系統應用前景與限制。本天輪狀態監測系統成功應用于提升機實際運行中，展示出準確可靠的監測性能，對提升設備安全運行具有重要意義。考慮到系統設計合理、成本適中、使用方便的優點，預計未來在國內外同類設備中將具有廣闊的推廣應用前景。本系統完全可以推廣應用到其他類型的提升運輸設備以及類似工作條件的大型旋轉機械中，具有很好的通用性。此外，隨著傳感技術和分析算法的進一步發展，系統的監測精度與智能分析功能還將持續提升，應用范圍更加擴大。但是系統也存在一些限制，首先是狀態信息的來源單一，主要依賴傳感器，無法利用設備本身控制或過程數據，存在被動監測的不足；其次是對數據集中學習的模型，面對少見故障的辨識能力較弱，這些問題有待進一步提高。

4.結語

本研究針對多繩摩擦式提升機關鍵部件天輪的工作狀態，設計了一套智能監測與故障診斷系統。與當前其他研究相比，本系統最大的創新與優勢在于傳感器數據采集與智能分析相結合，實現了對設備多種潛在故障模式的自動識別與評估。具體來說，本研究在傳感器布置與信號檢測方面，增加了應變和溫度參數，能夠更全面反映天輪機械、熱力健康狀態；在數據處理方面，同時結合LabVIEW 和MATLAB 兩種軟件平臺，實現了狀態特征的提取、融合與智能分析，輔之以SVM、神經網絡等多種模型，提高了故障檢測的準確率與可靠性。此外，本系統設計了故障演化趨勢預測與剩余壽命評估模塊，可以事先給出設備退化故障預警，自動規劃保養維修。上述創新設計使系統在實驗測試中表現出色，并在現場應用中顯著提升了設備的安全性與經濟性，驗證了技術先進性與進步性?？傮w而言，該智能監測系統技術水平達到國內領先、國際先進水平，工程應用價值突出，是傳感技術與智能算法有效融合的典范，對推動提升設備智能化升級具有重要參考意義。