回转窑主要故障检测中的信号处理研究

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回转窑是水泥企业最关键的大型生产设备,它主要由筒体、托轮、轮带构成。由于窑长期运转在重载、高温且温度多变的恶劣工况中,筒体热弯曲变形、托轮轴瓦过热等隐蔽故障一直影响着窑的安全运行,是造成窑停机的重要原因。目前国内水泥企业缺乏回转窑早期故障检测的理论与技术,因此,本文对回转窑主要故障的检测理论与技术进行了研究,提出了一套故障检测方法,主要研究内容有:(1)在不同故障模式下对托轮受力进行分析,并建立托轮的动力学模型,对模型进行仿真分析发现:从托轮位移信号中可以提取KS(Kiln Shell)、KR(Kiln Roller)谐波;支承处筒体弯曲变形程度加大时,此处托轮位移信号中的KS谐波幅值会增大;支承处筒体中心水平偏离(理论中心线)时,此处左右托轮位移信号中的KR谐波幅值会呈现相反变化;支承处筒体中心发生垂直偏离(理论中心线)时,同档位托轮位移信号中的KR谐波幅值会呈现相同变化。通过分析实际测量的托轮位移信号,发现其中确实存在KS、KR谐波信号,因此分析6个托轮位移信号中的KS、KR谐波可以分析窑的故障类型和程度。为后续故障检测提供理论依据。(2)根据上述测量原理,对托轮位移信号的处理方法进行研究。首先通过仿真分析发现,短时傅里叶、谱图、Wigner-Ville分布及其加窗形式等方法对托轮位移仿真信号的分析效果不及小波分析和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的分析效果;然后通过分析实际托轮位移信号发现,EMD方法优于小波分析;最后针对EMD方法处理实际托轮位移信号的不足,提出先进行小波去噪处理,再使用互补总体经验模态方法(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)对信号进行分解处理的思路,并对小波函数的选择以及CEEMD方法中关键参数的选择进行了研究,为故障检测提供了方法。(3)考虑到实际托轮位移信号中故障特征的微弱性,使用对故障信息较敏感的谐波能量作为故障严重程度的衡量指标,提出特征谐波能量法来计算各档托轮位移信号中KS、KR谐波的能量KSE(Kiln Shell Energy)、KRE(Kiln Roller Energy)。KSE值增大说明该档筒体弯曲变形程度在加大;同档位左右托轮的KRE值相差越大,说明该档筒体中心水平偏离(理论中心线)越多;各档位托轮的KRE相差变大,说明各档之间筒体中心垂直偏差变大。其他测量方法的测量结果与该故障检测方法的结果基本一致,证明了提出的方法的正确性。最后在LabVIEW平台上,结合MATLAB软件,完成了回转窑主要故障测量系统的设计。
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