矿用带式输送机托辊异常检测技术研究

韩中杰

（晋能控股煤业集团同家梁矿机运三区， 山西 大同 037025）

引言

在煤矿生产系统中，带式输送机是煤矿最理想的高效物料输送设备，当前带式输送机承担着煤矿井下80%以上的输送任务，主要是广泛应用在开采区、倾斜井、平巷、选煤厂等场合[1]。近年来，随着煤矿开采量的逐年增加，带式输送机工作强度较大，托辊是支撑带式输送机的关键结构，也是带式输送机的核心部件，数量较多，尤其是在长距离带式输送机中托辊的数量相当庞大。托辊是带式输送机的承载力学部件，承受物料对托辊的斜侧作用力，受力比较复杂，本身属于易坏件，在实际进行生产过程中托辊非常容易发生故障，最终导致设备运行故障，影响煤矿的生产，甚至有可能引发安全事故[2-3]。

在煤矿开采过程中，带式输送机托辊运行异常将有可能引起重大安全事故。对于带式输送机托辊异常运转，若不能及时发现托辊故障并进行更换，将会导致带式输送机运行不平稳，局部高温，降低物料运输工作效率，增加后期的维护费用。为此，托辊是目前煤矿维护人员重点巡检的对象，但是由于受到工人自身经验和对工作态度因素的影响，在实际进行巡检过程中往往伴随着漏检和误判等情况，最终导致托辊异常不能得到及时的解决。

为此，对带式输送机托辊进行异常检测对于避免事故、保证煤矿运输系统的正常运行具有重要的意义。本文通过对带式输送机托辊常见故障和异常产生机理进行研究，提出了一种带式输送机托辊异常检测方法，通过采集带式输送机托辊的多种参数信息获取到异常信号，从而准确识别判断异常原因，及时进行报警，为维修更换提供指导。

1 带式输送机托辊常见异常类型分析

托辊是带式输送机最重要的承载构件，由于煤矿井下环境较为恶劣，托辊在频繁的转动过程中非常容易受到环境的影响，自身旋转性能会发生异常，从而发生自身结构故障和转动异常。当托辊转动停止后，重载输送带将会直接摩擦托辊表面，从而造成局部高温和过热，对托辊内部和重载皮带造成热传递，当温度过高时容易造成托辊支撑座发生变形，甚至会引燃煤粉造成火灾。为此，需要从托辊自身角度出发，研究托辊产生异常的主要原因，从而提出诊断异常的方法。如图1 所示为矿用带式输送机托辊局部示意图。

图1 带式输送机托辊结构组成图

如图1 所示，带式输送机托辊主要由轴盖、弹性挡圈、密封圈、轴承、隔离环、轴承座、中心轴等部分组成，托辊受到重载胶带和胶带上物料的双重作用，会导致托辊的中心轴和外部弹性挡圈承受较重的载荷，在长时间运行过程中非常容易发生疲劳损坏。此外，托辊处于皮带下方，受到粉尘、煤粉以及水分等杂质的影响，有可能导致托辊运转异常，引发轴承失效。

对于带式输送机托辊而言，托辊常见的异常情况主要有托辊外筒严重磨损、托辊外筒表面裂缝、轴承失效、托辊弯曲变形这几类，其中轴承的失效将会导致托辊的停转。当托辊发生异常时，表现出不同的物理性质，比如托辊局部高温发热、托辊振动声音异常、托辊抖动异常、与托辊接触的皮带摩擦严重等，托辊局部高温将会导致胶带与托辊之间的摩擦产生不同的音色信号，同时也会导致局部的高温发热。为此，可以通过托辊异常声响判断托辊的故障，同时辅助使用温度传感器检测温度信号，便于实现准确的故障检测和定位，由于长距离带式输送机托辊数量较多，在实际进行物料输送的过程中某个托辊发生故障比较难判断，为此需要保证在带式输送机运行的全过程进行监控，也可以通过采集托辊的声音音频信号进行分析得出托辊不同的故障类型。

2 基于声响信号的托辊异常检测系统总体方案

由于带式输送机布置较长，达到几十公里甚至几百公里，托辊数量较多，加上长时间不进行维护将会导致托辊润滑不及时最终引起轴承失效，轴承失效后将会产生不一样的音频信号，如图2 所示为本次设计的用于采集托辊声音信号同时进行分析处理过程的全系统原理图。

图2 托辊声响异常检测诊断系统原理图

主要由数据采集模块、故障诊断模块两部分组成，数据采集模块是由拾音器和音频信号采集仪组成，通过在靠近托辊位置处布置传感器，将托辊的异常声响及时转变为电信号对异常声响进行读取，随后通过利用滤波器对音频信号进行处理，并与正常运转声响区间进行比对，最终得出是否出现异常且确定异常托辊的位置。

3 托辊异常检测系统硬件与软件系统设计

3.1 硬件系统

当托辊的滚动轴承出现故障时，在转动过程中受到外部重载的作用会导致托辊轴承受载荷较大，将会导致在接触位置处产生周期性振动，其振动频率会因不同的故障类型有所不同，比如当轴承外部滚筒中间开裂时产生的振动主要来自于轴承外部振动噪声，同时会有严重的磨损。托辊异常检测系统首先采集托辊异常声响，随后对采集到的信号进行转换、分析和处理，辨识不同的频率对比分析，最后对托辊故障作出合理的判断和预警。如图3 所示为托辊异常检测系统硬件组成。

图3 托辊异常检测系统硬件系统原理图

托辊异常检测系统主要由噪声检测传感器、声电转换电路系统、控制器和上位机等部分组成。通过全方位采集托辊的声音信号利用中间处理电路将声音物理信号转变为电信号，对于复杂工况下采集到的检测信号中包含有环境噪声成分，这些噪声大多是由于周围的白噪声以及其他机械零部件噪声的干扰，通过控制器中嵌入的小波去噪模块对采集到的信号进行滤波，提取出有用信号与实际正常状态进行比对，根据设定值确定落在不同区间内的异常原因，并得出最终的异常诊断结果。

3.2 软件监控系统

对于软件监控系统，采用Labview2019 程序开发环境，利用算法开发出带式输送机托辊故障检测模型，并且设计了带式输送机托辊异常检测系统界面。Labview 由美国国家仪器（NI）公司研发，利用图形化编辑语言编写程序，相比于传统的C 语言而言，这款软件需要输入的代码量较少，整体结构更加简单，通过搭建各个模块的相互联系，对传感器采集到的信号进行分析，实现对托辊故障的异常检测和报警。如图4 所示为用Labview2019 设计的上位机监控系统VI界面。

图4 软件监控系统

通过对滤波后的信号进行多次判断，对所有常见的异常状况全部进行筛选，对于某些特殊运行工况，准确识别并输出托辊异常位置点，便于进行准确维修和排除故障。对异常托辊识别后会在上位机中清晰显示异常托辊的准确位置，托辊最有可能的故障类型，并对上位机监控人员发出警告，要求进行及时维修。通过对带式输送机不同区进行编号，对所有的托辊分段编号，当某个托辊出现运行异常时在上位机中会及时反馈，从而有效避免托辊出现问题后长时间得不到维修的问题。界面主要由四大模块组成，包括带式输送机的运行检测模块、1—6 号段的托辊运行状态检测模块、状态显示模块和异常历史记录模块，在托辊运行状态后方设定有一个布尔灯，可以显示托辊的运行状态，便于随时进行查看。在右下方是异常状况历史记录，主要是用于记录在实际生产过程中托辊出现的故障信息，比如故障托辊的位置，托辊异常发生的时间，托辊的处理时间，托辊在实际运行过程中发生故障的时间等，并且可以一键导出成Excel 表格，便于进行集中上报。

4 应用效果分析

将本次提出的托辊故障检测方案在某煤矿实验和应用，现场应用表明：本次提出的基于声音信号的带式输送机托辊异常检测系统可以对长距离带式输送机所有托辊组异常运行进行准确检测和识别，并能够准确在上位机中显示，相比于传统的托辊故障检测而言，采用本套检测系统能够实现快速检测和对故障托辊的定位，识别精度达到98.6%，误报率为1.4%，从而有效避免因托辊运行异常导致的局部高温、甚至由高温引起的煤矿事故等，有利于保证煤矿的高效安全生产和运输，对于节省企业生产成本，降低企业的生产风险具有重要的作用和意义。