刍议矿用皮带机头免维护智能健康系统的研制

李贝

（兖矿东华重工有限公司煤机装备制造输送机事业部，山东 邹城 273500）

目前，带式输送机润滑保养方法主要有人工单独分散的润滑或机械式集中润滑。前者由人工定期或不定期巡检加注；后者采用加脂泵集中给油。润滑方式较单一，注油点较少，抗干扰性和自动化水平较差，容易出现润滑油更换不及时、更换不到位的现象，影响滚筒的运转稳定性和使用寿命。带式输送机机头部检测润滑是输送设备保养中的关键事项，带式输送机的润滑效果和检测直接影响着输送机设备的输送效率和生产企业的经济效益，因此研制智能化水平高、无人值守、节能高效和降低劳动力成本及维护成本的智能检测润滑系统势在必行。

1 设计目标

通过对带式输送机机头智能检测润滑系统的研发，提高带式输送机智能化水平，利用智能传感器、工业互联网、云计算、大数据、人工智能等技术对工业设备进行运行周期状态检测管控，实现设备故障预测、故障诊断与分析、设备健康状态评估、运行状态检测、智能点巡检等功能。使该系统能应用于大中小型带式输送机，大幅降低因检修不及时、润滑不到位所引起的设备故障率，保障带式输送机的正常运行。填补集团公司带式输送机机头智能检测润滑系统研发和应用的空白。

2 系统组成

带式输送机机头智能检测润滑系统以智能设备安全与可靠性管理系统为核心，多方位、多维度检测，综合运用物联网、井下WIFI、云平台、大数据等先进技术。系统主要由传感检测层、数据采集层、数据传输层、数据分析服务层、终端服务层组成。

（1）传感检测层：带式输送机机头部使用智能传感器，传感器能够方便的安装、使用、维护、更换，具备采集数据精度高、可靠性高等特点。

（2）数据采集与传输层：包含无线网络协调器、远程智能传输单元等模块，数据传输层可提供多种方式（4G、WIFI、有线网络等）完成检测数据的上报和传输，以满足实际安装环境的要求，同时传送数据以满足分析和预警的需要。

（3）数据分析服务层：包含数据分析平台、应用服务层。通过数据分析对采集到的检测数据进行存储、分析，实现关键设备检测数据的历史分析、多维度分析、频谱分析、故障预报、故障预警等；

（4）终端服务层：针对用户提供多种服务接入方式，可以满足用户检测关键设备运行状态的需求，提高维护工作的便捷性及效率。

图1 润滑点在输送机机头的分布示意图

图2 检测点安装位置示意图

3 系统功能与特点

（1）系统配置电控系统、泵站及管路等设备，可由人工操作控制系统启动泵站电机，通过电磁阀等阀门，经管路向传动、改向或卸载滚筒两端的轴承座位置加注润滑脂。也可以设置控制系统程序，预设维护时间，满足预设条件时，系统会自动向润滑位置加注定量的润滑脂，实现无人职守。系统可通过测温元件实时检测设备温度，温度过高时系统可单独自动向指定设备定点定量加脂，无需所有设备同时加脂。加注润滑脂后，通过特殊设计的密封结构，新加注的润滑脂会将变质、稀释的旧润滑脂从密封圈处挤出，改善轴承润滑条件，运转平稳后，自然减震降温。

（2）测温元件可以采用对滚筒轴承座钻孔或吸附式等方式安装在输送机机头各关键位置上，对设备的温度状态实时进行检测，对动态温度数据进行分析，得到温度数据图谱，通过大数据进行精确的比对分析与诊断。系统可根据历史数据预设一级报警温度和二级报警温度，当检测温度超过二级报警温度时，系统将会超温报警并自动向指定设备定点定量加脂降温，当检测温度超过一级报警温度时，系统向带式输送机控制系统发送故障信号，停止带式输送机的运行。

（3）在输送机机头特定设备处（主要是卸载滚筒、传动滚筒和驱动装置）安装智能振动传感器，检测并记录振动频率、位移等相关参数，对动态振动数据进行分析，得到频率、位移等数据图谱，通过大数据进行精确的比对分析与诊断。系统可预设一级报警振动阈值和二级报警振动阈值，当系统检测到振动数据超过二级报警振动阈值时，系统自动维护并发出振动异常报警，当检测到振动数据超过一级报警振动阈值时，系统向带式输送机控制系统发送故障信号，停止带式输送机的运行。

图3 振动频谱分析图

（4）带式输送机烟雾、速度、煤位、纵撕等保护元件及电机功率、电压、电流等参数可通过模块接入带式输送机机头智能检测润滑系统，实时显示相关传感器状态，检测到故障时进行报警。

（5）采用智能维护系统，利用物联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能等技术对设备进行全运行周期的状态检测，并进行数据管理和分析，提供设备运行状态的检测、设备故障的预测、故障诊断与分析、设备劣化趋势、设备健康状态评估、智能点巡检和设备管理，并能对各种检测数据、维护次数、加脂量、报警故障等进行记录。

4 结语

矿用皮带机头免维护智能健康系统已在济三煤矿投入使用，填补集团公司带式输送机机头智能检测润滑系统研发和应用的空白，有效缓解了设备维护维修工作中的压力，对检测点的振动参数和温度参数实现了在线检测，报警位置准确率100%，通过提前预警、智能维护，每周可减少非正常停机3～5次，每年可减少约200次，提高运行连续性。降低设备故障率30%，延长设备使用寿命10%，延长设备的更换周期，大幅减少因更换设备所带来的费用支出。