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文檔簡介
1、煤炭洗選是煤炭生產的重要環(huán)節(jié),而振動篩是整個洗選工藝的核心設備,主要起著原煤分級、洗前脫泥、洗后分級脫水、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備進入維護期,百余臺振動篩紛紛出現故障,導致系統停車七十余起。這期間,均衡生產的主要矛盾集中在振動篩上,其突出問題是人工點檢等日常檢查技術無法在設備運行過程中實施,無法實現故障的早期發(fā)現和診斷,造成故障擴大及計劃檢修、超前檢修無法實施。為避免由振動篩故障引起的生產系統聯動停
2、車而造成重大損失,本課題對振動篩負載工況在線監(jiān)測智能診斷系統進行研究。
本課題首先分析振動篩的結構特點以及裂紋成因,建立振動篩工作仿真模型,并進行有限元分析;其次,開展試驗分析,在振動篩試驗臺上進行模態(tài)試驗;在此基礎上完成監(jiān)測篩箱的異常振動、彈簧一致性和激振器軸承狀態(tài)監(jiān)測,研究并實現振動篩異常狀態(tài)的自學習報警技術;基于金屬磁記憶檢測原理,離線查找可能導致事故的應力集中區(qū)域與潛在微裂紋;最后,搭建振動篩負載工況在線故障診斷系
3、統,對彈簧不一致情況、異常振動、軸承故障等進行實時報警;同時,在收集海量測試數據的基礎上,以系統監(jiān)測參數為輸入量、常見故障類型為輸出量,建立基于遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的故障預測系統。還增加了系統遠程訪問、故障庫維護等功能。
本課題的技術方法主要從以下幾個方面展開:
1)采用五個三向加速傳感器,監(jiān)測點為篩箱體與四個支撐彈簧的聯結點及激振大梁,同步采集五個位置X、Y和Z軸方向的振動加速度信號,監(jiān)測篩箱負載情況下
4、的振動異常,如橫擺、運動紊亂、振動方向角超差等,防止篩箱因受到長期復雜的交變應力(或附加動應力)而產生側板及橫梁裂紋等故障。
2)同步采集四組彈簧支座處的振動加速度信號,拾取產生的振動信號,通過監(jiān)測振動峰值、峭度指標、故障特征頻率幅值等參數,辨識彈簧的異常和故障;檢測振動篩在工作時的載荷分布情況,能夠對設備的超載、偏載以及過共振區(qū)時的平穩(wěn)性、偏離度等技術參數進行在線監(jiān)測。
3)采用三個溫度傳感器結合相應的溫度
5、變送器,將兩個溫度傳感器分別固定在激振器的油缸處,另外一個溫度傳感器監(jiān)測室溫。通過軸承油溫和室溫的溫升差值來檢測軸承溫度是否異常,防止軸承熱卡死等故障發(fā)生。
4)將檢測到的振動、電量以及溫度信號通過計算機分析和處理,綜合評估振動篩在有載情況下的運行狀態(tài),確定其健康狀態(tài),為制定振動篩維修管理計劃以及對振動篩剩余壽命進行預測提供參考,最終實現在線智能自診斷。
5)提供基于金屬磁記憶的篩箱裂紋無損檢測技術,實現應力
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