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基于频谱分析的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断

2024-11-04 64 上传者：管理员

摘要：洗煤过程一个多因素、多参数相互耦合的复杂过程，会对洗煤机的两轴产生干扰，使两轴出现不同心问题，使洗煤机联轴器出现故障，导致出现振动现象。为及时发现和解决设备故障、避免因设备故障导致的生产停滞和产品质量下降，提出基于频谱分析的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断方法。该方法利用最小熵解卷积、小波去噪及自回归线性预测对不同种类的煤矿螺旋滚筒洗煤机振动信号特征实施增强处理，加强洗煤机振动信号，使之更加清晰可辨，凸显其故障特征。在此基础上，对振动信号进行频谱分析，获得信号的时域波动，从而更直观地观察振动信号的频谱特征，克服振动信号非线性和非平稳行的特点，实现精准的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断。实验结果表明，该方法的异常振动信号频谱分析能力强，能够精准诊断不同故障。

关键词：
小波去噪
故障振动诊断
最小熵解卷积
螺旋滚筒洗煤机
频谱分析
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煤矿螺旋滚筒洗煤机这种大型机械设备的振动是具有规律性的，其振动频率可以直接反映出设备的运行状态，振动信号发生大幅度变化即可说明设备出现故障，因此如何根据设备的振动信号精确诊断出设备的具体故障是目前需要解决的问题。

为了解决以上问题，本文提出了基于频谱分析的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断方法。

1、煤矿螺旋滚筒洗煤机振动信号增强

(1）最小熵解卷积

洗煤机的初始故障信号为冲击信号，经过一定时间的信号传输，洗煤机的振动信号即初始的振动信号被冲击信号破坏导致熵值上升，因此可以利用最小熵生成滤波参数，还原出原始振动信号。假设原始振动信号为x(i），该信号经过线性时变处理后得到了发生破坏后的信号

式中L———滤波器参数；

h(l）———线性时变系统；

l———滤波器的长度；

i———整数。

通过式（1）可以生成一个近似原始信号的近似信号

式中g(l）———逆滤波器。

最小熵求解卷积实际上也是最优滤波器的问题，选用目标函数法对该问题进行求解，则将逆滤波器g(l）视为自变量，将式（2）中的近似信号作为输入，构建目标函数

式中N———倒数阶数量；

yk(i)———k阶滤波器；

A———滤波器系数。

上述目标函数的1阶导数为0时，信号的峭度为最高，此时对目标函数求导后生成最优滤波器系数

式中p———最小熵下的滤波长度自变量。

将式（4）转换成矩阵形式，则逆滤波器列向量矩阵

式中g———输入信号的自相关矩阵。

通过矩阵b计算出最优滤波系数

特征增强中的循环误差限

循环误差限对应系数

近似信号y(i）大致可以视为原始信号，但是在计算过程中可能出现循环误差，因此将求导所得最优滤波器系数对应的误差与收敛阈值进行比较：若阈值大于收敛误差时，则重新计算近似信号，y(i）将其代入式（3）中，重新生成滤波器系数；若阈值小于循环误差，则将该误差结果视为最终结果，输出当前的近似信号y(i）。由此完成信号特征增强处理，以有效克服振动信号的非线性。

(2）自回归线性预测

由于煤矿螺旋滚筒洗煤机在采集振动信号过程中带有确定性洗煤机啮合信号，啮合信号实际上就是洗煤机振动信号中的非平稳信号。通过以上方法大致生成关于洗煤机的残差信号，该信号中带有原始振动信号的非平稳信号及噪声信号，所以利用自回归线性预测方法的预白化处理方式可以排除掉故障振动信号中的啮合信号，使得最终的信号大部分为故障信号。

在自回归线性预测方法中，将上述输出的近似信号y(i）生成一个固定的随机序列x[n]，可以利用前p个结果的近似值进行代替，根据自回归线性预测模型估计参数a[r]，则

式中p———自回归线性预测的阶数；

e[n]———啮合信号。

利用估计的参数a[r]进行信号序列预测，得到信号序列

通过将预测得到的信号序列x′[n]从原始信号序列x[n]中减去，得到残差信号

残差信号r[n]即为经过预白化处理后的信号序列，将其转为处理后的信号y′（i）。通过预白化处理使得信号中的啮合信号成分被抑制，使得信号更加集中于故障特征，为后续故障诊断提供更准确和可靠的数据支持。

(3）小波去噪

因机械自身振动及外界噪声影响，在采集振动信号过程中不可避免采集到机械噪声及外界噪声，所以在对上述预白化处理后得到的洗煤机振动信号y′（i）进行特征识别等处理前必须进行信号去噪以降低噪声对信号的影响。小波阈值去噪通过对噪声及振动信号进行分解获取不同小波系数，同时设定去噪的固定阈值，将比较小的系数排除掉，并对余下的的小波系数进行信号重构以完成信号去噪。

小波去噪的第一步需要对振动信号y′（i）进行分解，其次选取最合理的小波基函数及小波分解层数，在已经设定的阈值下对小波分解后的每层系数进行计算，生成最终的去噪振动信号

式中m———序列数量；

T———小波去噪阈值；

σm———振动信号的噪声标准方差；

M′———小波分解系数的长度；

M———小波分解层数；

λmy(i）———小波分解后的每层振动信号y′（i）所对应的系数。

将特征增强进行总结，其流程如图1所示。

图1 特征增强流程图

2、基于频谱分析的洗煤机故障振动诊断

为实现精准的洗煤机故障振动诊断，在信号增强的基础上，对振动信号实施频谱分析，获得信号在傅里叶变换下的时域波动，从而更直观地观察振动信号的频谱特征。对完成信号特征增强处理后的振动信号Zy(m）进行频谱分析，以此高效地诊断出洗煤机的故障，其中带有故障的振动信号频谱

式中{Zy(m）}———离散傅里叶变换中的时域序列；

N′———时域序列长度。

在对振动信号进行频谱分析过程中，时域数据的长度及序列十分关键，而数据的选取也会受许多因素干扰，为了提高故障诊断精度，必须加强信号频率分辨率，因此只能加大采样长度。频率分辨率

式中Fs———振动信号采样率；

Ns———振动信号采样长度；

Nw———窗长度。

但是采样长度一旦增大就会降低整体运算的动态特性，因此需要对窗长度进行设定，即

式中Tt———离散傅里叶变换时间。

根据以上分析可知，洗煤机一旦出现故障，发生故障的振动信号频谱会出现特定的峰值在谱图中，而此峰值的特点是作用时间短且形状陡峭，由此可完成故障诊断。

根据不同部位和不同振动信号可将其轴承故障分为以下几种。

洗煤机轴承外圈故障频率

式中d———洗煤机轴承滚动体直径；

α———轴承的压力；

D———轴承节圆直径；

z′———轴承滚动体个数。

洗煤机轴承内圈故障频率

洗煤机轴承滚动体故障

综上所述，利用最小熵解卷积、小波去噪及自回归线性预测对不同种类的煤矿螺旋滚筒洗煤机振动信号特征实施增强处理，可凸显其故障特征。最终通过频谱分析，获得信号在傅里叶变换下的时域波动，可以直观地观察振动信号的频谱特征，实现精准的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断。

3、实验验证

(1）实验准备

实验主要从异常振动信号频谱分析及故障识别率两方面入手，在2种指标下对比使用所提方法前后的真实情况，根据实验结果验证所提方法的诊断能力。

实验所用的洗煤机固定参数：电机型号为1LE0001-2BB22，额定电压660 V，频率50 Hz，额定功率45 kW，额定电流48.5 A，转速1 475 r/min，三角带型号C120；振动电机采用美孚齿轮油600XP1504355。

(2）指标设置

异常振动信号时域波动获取将会直接影响后续故障诊断的效果，为验证所提方法的有效性，采用该方法获取了洗煤机轴承的内圈、外圈、滚动体振动信号的时域波形。

在此基础上，给出各信号所对应的频谱，以验证所提方法的可靠性。针对故障识别率指标，分别对采用和未采用所提方法的诊断结果进行对比分析，故障识别率越高，说明诊断准确性越好，具有较好的诊断效果。

(3）异常振动信号时域波动获取及频谱分析

为了验证所提方法对洗煤机振动故障的诊断能力，在某煤矿中随机选取一台运行多年的洗煤机作为实验对象，在洗煤机上安装了振动传感器以捕捉轴承内圈、外圈和滚动体的振动信号，并通过数据采集系统实时记录这些关键数据。

正常与故障状态下的振动信号时域波形，如图2所示。

图2 振动信号的时域波形

由图2可知，该方法可有效实现对正常运行及发生轴承内圈、外圈、滚动体故障状态下信号时域波形的获取，可以直观地反映出该设备是否存在故障，可为后续诊断提供可靠的支撑。由此说明该方法具有有效性。

当洗煤机的任何位置出现故障，其信号的振动波形均带有一定程度的冲击载荷，利用时域信号进行洗煤机故障分析时通常使用均方值等，但是洗煤机的冲击载荷对这些评判指标的影响较大，因此时域信号仅仅能反映故障振动信号的幅度大小及变化情况，即当洗煤机发生故障时，时域信号可以直观地反映出该设备是否存在故障，但是不能精准地反映出其故障大小及具体位置等有效信息，还需对该振动信号进行频谱分析，根据该结果来验证所提方法的可靠性。将图2的信号进行频谱分析得出对应频谱，如图3所示。

图3 振动频谱图

在洗煤机出现异常振动信号的初期，振动信号的异常频率不明显，且其故障频率可能被噪声掩盖，因此使用该方法对信号进行频谱分析后可以看出洗煤机故障后的振动信号频率及频带均出现多个起伏的频谱，可以更加明显地诊断出洗煤机故障。由此说明，采用所提方法进行频谱分析，可有效生成故障振动信号所对应的明显特征频率，可为故障诊断提供可靠的依据，具有较强的可靠性。

(4）实验结果分析

为了进一步验证所提方法的诊断效果，在上述实验环境下随机选取10个不同时间段工作量完全不同的洗煤机振动信号样本，设置为样本1～10，将其作为实验对象，分别计算出使用该方法前后对振动信号的识别率

式中χ1———正确检测到的故障数量，是指系统正确识别并报告的故障事件数；

χ———实际发生的故障数量，是指在同一时间段内实际发生的故障事件总数。

对实验结果进行分析得出使用所提方法前后的诊断能力，如表1所示。

表1 使用所提方法前后的故障识别率

由表1可知，使用所提方法后故障诊断识别率有明显的提升，且每个实验样本的识别率均在95%以上，大大增强了故障的诊断识别能力，可精准完成对煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动的诊断，由此证明所提方法具有较好的诊断效果。

4、结语

在大型机械维护中，机械故障诊断尤为重要。结合实践工作经验，本文提出了基于频谱分析的煤矿螺旋滚筒洗煤机故障振动诊断方法。该方法通过不同方式对洗煤机振动信号特征进行增强，以此为基础对信号进行频谱分析得出故障信号，实现洗煤机故障诊断，解决了异常振动信号频谱分析能力差及故障识别率低的问题。

参考文献:

[1]吴景红.煤矿机械故障诊断研究现状及发展趋势[J].煤炭工程,2023,55(6):187-192.

[2]杨为,柯艳国,赵恒阳,等.基于轻量级卷积神经网络的GIS绝缘和机械故障诊断方法[J].高压电器,2023,59(9):201-210.