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1、煤炭洗選是煤炭生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié),而振動(dòng)篩是整個(gè)洗選工藝的核心設(shè)備,主要起著原煤分級(jí)、洗前脫泥、洗后分級(jí)脫水、脫介等重要作用。自2007年初以來,某洗煤廠洗選中心的篩分設(shè)備進(jìn)入維護(hù)期,百余臺(tái)振動(dòng)篩紛紛出現(xiàn)故障,導(dǎo)致系統(tǒng)停車七十余起。這期間,均衡生產(chǎn)的主要矛盾集中在振動(dòng)篩上,其突出問題是人工點(diǎn)檢等日常檢查技術(shù)無法在設(shè)備運(yùn)行過程中實(shí)施,無法實(shí)現(xiàn)故障的早期發(fā)現(xiàn)和診斷,造成故障擴(kuò)大及計(jì)劃?rùn)z修、超前檢修無法實(shí)施。為避免由振動(dòng)篩故障引起的生產(chǎn)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)停
2、車而造成重大損失,本課題對(duì)振動(dòng)篩負(fù)載工況在線監(jiān)測(cè)智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行研究。
本課題首先分析振動(dòng)篩的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及裂紋成因,建立振動(dòng)篩工作仿真模型,并進(jìn)行有限元分析;其次,開展試驗(yàn)分析,在振動(dòng)篩試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行模態(tài)試驗(yàn);在此基礎(chǔ)上完成監(jiān)測(cè)篩箱的異常振動(dòng)、彈簧一致性和激振器軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè),研究并實(shí)現(xiàn)振動(dòng)篩異常狀態(tài)的自學(xué)習(xí)報(bào)警技術(shù);基于金屬磁記憶檢測(cè)原理,離線查找可能導(dǎo)致事故的應(yīng)力集中區(qū)域與潛在微裂紋;最后,搭建振動(dòng)篩負(fù)載工況在線故障診斷系
3、統(tǒng),對(duì)彈簧不一致情況、異常振動(dòng)、軸承故障等進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警;同時(shí),在收集海量測(cè)試數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,以系統(tǒng)監(jiān)測(cè)參數(shù)為輸入量、常見故障類型為輸出量,建立基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)。還增加了系統(tǒng)遠(yuǎn)程訪問、故障庫(kù)維護(hù)等功能。
本課題的技術(shù)方法主要從以下幾個(gè)方面展開:
1)采用五個(gè)三向加速傳感器,監(jiān)測(cè)點(diǎn)為篩箱體與四個(gè)支撐彈簧的聯(lián)結(jié)點(diǎn)及激振大梁,同步采集五個(gè)位置X、Y和Z軸方向的振動(dòng)加速度信號(hào),監(jiān)測(cè)篩箱負(fù)載情況下
4、的振動(dòng)異常,如橫擺、運(yùn)動(dòng)紊亂、振動(dòng)方向角超差等,防止篩箱因受到長(zhǎng)期復(fù)雜的交變應(yīng)力(或附加動(dòng)應(yīng)力)而產(chǎn)生側(cè)板及橫梁裂紋等故障。
2)同步采集四組彈簧支座處的振動(dòng)加速度信號(hào),拾取產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào),通過監(jiān)測(cè)振動(dòng)峰值、峭度指標(biāo)、故障特征頻率幅值等參數(shù),辨識(shí)彈簧的異常和故障;檢測(cè)振動(dòng)篩在工作時(shí)的載荷分布情況,能夠?qū)υO(shè)備的超載、偏載以及過共振區(qū)時(shí)的平穩(wěn)性、偏離度等技術(shù)參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。
3)采用三個(gè)溫度傳感器結(jié)合相應(yīng)的溫度
5、變送器,將兩個(gè)溫度傳感器分別固定在激振器的油缸處,另外一個(gè)溫度傳感器監(jiān)測(cè)室溫。通過軸承油溫和室溫的溫升差值來檢測(cè)軸承溫度是否異常,防止軸承熱卡死等故障發(fā)生。
4)將檢測(cè)到的振動(dòng)、電量以及溫度信號(hào)通過計(jì)算機(jī)分析和處理,綜合評(píng)估振動(dòng)篩在有載情況下的運(yùn)行狀態(tài),確定其健康狀態(tài),為制定振動(dòng)篩維修管理計(jì)劃以及對(duì)振動(dòng)篩剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)提供參考,最終實(shí)現(xiàn)在線智能自診斷。
5)提供基于金屬磁記憶的篩箱裂紋無損檢測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)應(yīng)力
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