球磨机筒体振动信号监测方法研究

针对球磨机料位检测的现实需要,提出了一种球磨机筒体振动信号采集方法。结合筒内料位分布特点,确定了筒体振动传感器类型和测点位置;给出了筒体信号无线采集的总体结构;基于钢球冲击模型和理想化钢球分层模型,并结合采集的筒体实际振动数据确定了振动信号的采样频率、采样点数、采样区域等参数,某电厂现场采集球磨机筒体振动数据表明了该方法的有效性。     

球磨机出料口防止研磨体（钢球）流出的螺旋槽工艺设计

为了保证被磨的矿浆液体流出筒体,防止筒体内的研磨体(钢球)随着浆液滑出,根据导流螺纹的反向旋转产生反力原理,通过在球磨机出口设计出与筒体旋转方向相反的螺纹槽,借助螺旋槽转动和钢球自身重量和离心力产生的力和力矩,有效地阻止球磨机筒体内钢球滚出,保证球磨机正常工作。     

基于小波包分解的回转窑筒体故障提取研究

为了诊断回转窑工作故障和评估窑运行状况,有效提取窑筒体故障的特征信号极为重要。通过分析故障状态下窑筒体与托轮之间受力关系,建立托轮振动模型,得出窑故障与托轮位移振动的关联关系。针对现有窑筒体故障特征信息提取方法的不足,提出基于小波包分解的特征频率提取方法,对实际采集的数据进行小波包分解和提取特征频段进行重构。对重构后的数据进行Hilbert分析表明,采用小波包分解方法在托轮位移信号中提取2个窑故障特征频率,即筒体工作频率(KH)与托轮工作频率(RH),并以KH和RH的能量密度作为评估参数来分别反映筒体弯曲和各托轮超载受力的故障程度。通过对实测回转窑托轮信号进行处理,表明所提出方法有效,从而为后续研究回转窑运行故障的在线监测提供了新思路。     

基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取

磨矿过程中的球磨机运行实时工况复杂,球磨机内部负荷状态难以准确获取。提出以原始筒体振动信号与本征模态函数的能量差作为自适应变分模态分解(VMD)层数的评价参数,构建新型自相关函数,引入Rife-Vincent自卷积窗结合能量重心法对本征模态函数进行处理,据此提出一种基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取方法,并开发基于LabVIEW的球磨机负荷识别系统。该方法能自适应地确定本征模态函数分解层数,提高算法的抗模态混叠、虚假分量能力,从而提高球磨机负荷检测的准确性。实测结果表明,所提方法可有效提取磨矿过程中球磨机内部负荷特征,实现球磨机负荷状态的准确识别,为磨矿优化控制和效率提高提供准确、可靠的依据。     

球磨机负荷串级H∞鲁棒控制器的设计与仿真

针对目前球磨机负荷控制存在的不足,提出了一种基于H∞鲁棒控制的球磨机负荷串级控制算法.分析了压差单回路控制的不足,提出了用筒体振动信号结合球磨机压差来表征负荷,给出了球磨机负荷串级控制的结构,对于主回路,通过选择合适的加权函数,设计出了基于混合灵敏度理论的H∞控制器,副回路采用比例控制器;最后基于Matlab对控制算法进行了仿真研究.仿真结果表明,球磨机负荷串级控制系统具有较好的动态性和鲁棒性,有效克服了单回路控制的不足,具有一定的实用性.     

CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法研究

针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解成一系列IMF分量;其次采用连续均方误差准则确定含噪声较多的高频IMF分量;然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频IMF分量进行去噪处理;最后将去噪后的IMF分量和去噪的IMF分量进行重构,从而得到去噪后的信号。通过对实测球磨机筒体振动信号进行去噪分析,结果表明本研究提出的联合去噪方法去噪后信号的信噪比更高、均方根误差更低,证明该方法具有更高的去噪精度。     

基于振动信号小波分析的球磨机料位检测

球磨机料位的检测一直是制粉系统优化运行的难点.为了更准确地检测料位,对球磨机轴承座振动加速度信号进行采集,从振动信号中提取了反映料位信息的特征频段,利用小波分析技术对信号进行了能量分析,分离出反映滚筒内存煤量信息的信号,为实现球磨机料位的自动控制提供了理论依据.实际应用表明,该研究可以保证球磨机运行在最佳工况,实现电厂的节能降耗.     

滚筒洗衣机悬挂系统动力学建模与实验

考虑上配重对洗衣机悬挂系统振动的影响,基于拉格朗日方程,对该系统进行动力学建模。进行了多工况下的洗衣机筒体振动测量实验,以实验得到的筒体振幅随转速变化的关系曲线为目标,对数学模型进行了参数修正。通过数值仿真与实验结果的对比分析,验证了动力学模型的正确性。     

球磨机料位在线监测新方法

分析了球磨机滚筒振动特性，提出了采用球磨机振动信号在线监测滚筒料位的新方法。并进行了测量分析，找出了料位与振动特征量间的定量关系曲线。     

球磨机粒位在线监测新方法

分析了球磨机滚筒振动特性，提出了采用球磨机振动信号在线监测滚筒料位的新方法。并者了测量分析，找出了料位与振动特征量间的定量关系曲线。     

磨机负荷的磨音多频带检测研究与开发

对磨音的频谱分析,发现与磨机负荷相关的磨音频带范围比较大,从500Hz到4kHz左右.在此基础上文章设计多组带通滤波器将磨音信号的频域划分多个频带.对磨机的各个状态(空磨、正常、饱磨)在不同的频带内检测,经相关软件分析处理,确定磨机的工作状态以及磨机的负荷量.     

振动磨机离散磨介群动力学模型研究

对振动磨机离散磨介群进行高速摄影试验观察,在分析、简化和假设的基础上,借鉴流体力学和弹性力学方法建立了振动磨机离散磨介群动力学数学模型;讨论和导出了只考虑正向碰撞而忽略剪切作用,以及只考虑剪切作用而忽略正向碰撞这两种极端状况下的振动磨机离散磨介群动力学方程.     

基于神经网络的高线中轧电机故障诊断的研究

在对中轧电机故障诊断的特点和要求基础上,提出了一种基于神经网络的故障诊断方法。对所采集的高线中轧电机的各参数进行数据预处理与特征提取、归一化后,把这些特征参数作为神经网络的输入,经过学习训练,以判断系统状态,识别系统的故障。工程实践表明该故障诊断方法可行、有效。     

雷蒙磨的磨碎机理研究

从碰撞理论和运动学理论的角度出发分析推导了实际冲击破碎力的计算方法,发现冲击破碎力远大于离心碾压力,进一步揭示了雷蒙磨有效破碎机理.     

基于AdaBoost_SVM的轧机的状态评估

为了解决大型轧机设备的早期状态评估难的问题,针对样本数量较少和质量不佳时ANN表现出的过学习和欠学习的现象,及传统的SVM多用于二分类的问题,提出了一种基于AdaBoost_SVM算法的轧机状态评估方法。通过AdaBoost算法连接多个SVM弱分类器,从而得到分类准确率更高的强分类器AdaBoost SVM模型。该算法在轧机数据集上进行了测试,并且与传统的ANN算法、SVM算法进行了比较,实验结果表明AdaBoost_SVM算法具有更好的分类精度。     

排粉风机振动故障的诊断

针对某型排粉风机运行过程中振动异常,影响正常运行,进行了诊断和分析,确定了振动原因并进行了处理,取得了良好效果.     

500热带钢生产线中立轧机改造

主要介绍了武钢集团鄂钢公司500 mm热带钢生产线(以下简称鄂钢500 mm热带)工艺流程、产品规格以及中立轧机的使用及改造情况。     

轧机活套控制

主要介绍活套各控制要素的推导和活套的控制方式等。     

1800mm热带钢炉卷精轧机设计

从设计角度介绍热带钢炉卷精轧机的结构特点。     

弹性变形对大型球磨机轴承性能的影响

研究弹性变形对大型球磨机滑履轴承性能的影响。采用有限差分法求解简化形式的N-S方程,得出油膜压力分布和膜厚分布;借助有限元软件ANSYS分析中空轴和轴瓦的弹性变形。将变形作为油膜变化的条件,油膜压力分布作为变形的条件,进行耦合分析,得出润滑油膜厚度及压力分布。结果表明:考虑中弹性变形时计算得到的最小油膜厚度小于未考虑弹性变形时的厚度,且球磨机四块瓦的油膜厚度分布规律不同,表明中空轴和轴瓦的变形对膜厚分布规律、压力分布及最小膜厚有较大影响,设计时必须考虑弹性变形的影响,以防止出现油膜过薄导致轴承失效。