水力旋流器运行状态监测及故障诊断方法研究

发布时间：2020-06-01 19:19

【摘要】：近年来“中国智造2025”的提出对全行业智能化的进程提出了严格的要求,选煤厂设备智能化势在必行,对选煤厂重要设备的实时故障检测和诊断是推动选煤厂智能化进程的重要一步。如何对水力旋流器运行状态进行监测以及如何进行水力旋流器的故障监测和诊断成为选煤厂的一个重要课题。传统的水力旋流器故障监测完全依靠人工巡查,无法及时预报并处理故障问题,造成较大的经济损失。本文利用振动信号为研究对象,探究水力旋流器故障状态对振动信号特征值的影响关系,并搭建水力旋流器故障监测和诊断系统。通过振动加速度传感器采集水力旋流器故障状态振动信号的方式探究水力旋流器故障状态与振动信号特征值的关系。振动信号数据直接决定对水力旋流器故障特征值分析的准确度,采集现场水力旋流器振动信号并分析试验确定了积分时间、加速度传感器信号最佳采集点、传感器量程以及灵敏度等性能参变量。为了获得最佳的试验条件,减小系统误差,搭建了水力旋流器实验平台,采集水力旋流故障振动信号数据,确定最佳降噪函数。通过振动加速度传感器采集水力旋流器正常、堵塞以及堵溢状态下的振动信号并进行时频域分析,确定水力旋流器堵塞故障对应频率特征值。实验结果表明,水力旋流器故障对应频率特征值为16~17Hz。为了探究入料性质对水力旋流器振动信号的影响,设计单因素试验探究入料流量和入料浓度对水力旋流器振动加速度有量纲指标和无量纲指标的影响规律,实验结果发现,入料流量对水力旋流器振动信号特征值的影响大于入料浓度的影响,且入料流量越大,水力旋流器振动加速度标准差越大。水力旋流器底流口的磨损故障也是较大频率发生的故障之一。磨损故障的模拟需要考虑的影响因素有材料、厚度以及磨损表面状态。探究振动信号特征与磨损程度的关系时,基于控制变量原则,选择ABS材料的五种不同厚度底流口,另外在采集磨损故障信号前,每个底流口在实验平台预处理1小时。为了探究磨损故障对水力旋流器振动信号的影响,设计单因素试验分别采集每个厚度底流口的振动加速度信号,并进行时频域分析以及特征值的统计计算和分析,实验结果表明,磨损故障可通过均方根值进行预警。设计了单因素试验探究堵塞故障对磨损状态下的水力旋流器振动加速度的影响,试验发现堵塞发生后,各个磨损程度下的加速度均方根值会略微降低,因此需要利用堵塞的频率特征值图和均方根值图同时对水力旋流器故障进行监测和预警。利用LabVIEW编程环境,结合Matlab混合编程和滤波处理技术,搭建了针对堵塞及磨损故障的水流旋流器故障监测诊断系统,实现了对实验过程水力旋流器时频域以及各个故障特征值实时监测分析、故障数据离线分析、以及故障预警的功能。
【图文】：

图 2-1 频率混淆示意图Figure 2-1 Frequency confusion diagram2）数据采集重要指标[55]据采集卡重要的性能指标主要分成八个性能指标：模拟输入通道方式、信号输入范围、采样速率、分辨率与位数、输入输出阻抗储容量。模拟输入通道数：反映了模拟输入通道数数据采集卡所能采集的信号的输入方式：信号的输入方式一般可以分为单端输入（信号地）；差分输入（信号两端均浮地）；单极性（信号幅值范围为的最大幅值）；双极性（信号幅值范围为[-A,A]）。信号输入范围：信号输入范围一般根据信号的输入极性而定，它卡所能采集的最大信号幅值，如 0~10V，±5V，±10V。采样速率：采样速率是指单位时间内数据采集卡对模拟信号的采采集卡的重要性能指标，其值越大则数据采集卡的性能越好。为满

器故障监测试验平台搭建hment of fault monitoring test pones器故障监测试验平台结构（Structure ofring Test Platform）的故障监测主要通过各种传感器实时记录采集塞和磨损之类的故障时的各种信号数据，而在故试验平台的设计至关重要。实验过程中采集到的影响到后续故障信号的处理，是实验结果精度低实验系统误差，，采集到精确的信号数据，获得旋流器故障监测的试验平台进行了整体性的设计搅拌桶、泵、电动机、变频器以及各种传感器组旋流器系统图。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TD45

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