一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，用以解决长期以来火电厂磨煤机负荷难以检测的问题。本发明专利技术通过对磨机轴承和筒体表面不同区域的振动信号进行自适应滤波和特征提取，获取能够表征磨机负荷的特征信息，基于最小二乘支持向量机建立约简加权的软测量模型，最后对各传感器的磨机负荷预测值进行数据融合，获得筒式钢球磨机负荷软测量值。本发明专利技术提出的磨煤机负荷软测量方法，克服了以往检测方法易受干扰、灵敏度差、线性度不好等缺点，能够对筒式钢球磨机负荷进行有效监控，为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供了保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及软测量
，具体涉及一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法。
技术介绍
筒式钢球磨机广泛用于发电、水泥、选矿、陶瓷、冶金等各个行业，作为这些行业的重要设备和耗电大户，对这些行业的安全生产至关重要，同时又是这些行业的重点挖潜节能之处。目前，上述这些传统行业中普遍存在能源消耗高、粉尘和噪声污染严重、产品质量不稳定、劳动生产率低等问题，运用筒式钢球磨机负荷控制可大幅度降低电耗、钢耗，增加筒式钢球磨机出力，降低噪音，减少粉尘污染，提高运行效率，将对这些传统行业的环境保护，节约煤、电等不可再生能源，提高劳动生产率带来显著的经济、生态和社会效益。筒式钢球磨机的主要作用是将原料研磨成粉，水泥厂中的筒式钢球磨机还具有充分混合原料的作用。筒式钢球磨机研磨的方法主要有撞击、挤压、研磨三种，在研磨介质产生的冲击力和研磨力的联合作用下，物料被粉碎成微细颗粒。它的研磨部件是一个直径2-4米，长3-10米的圆筒，筒内壁衬有锰钢制成的波浪护甲，护甲与筒壁之间有一层绝热石棉垫，筒体外包有一层隔音毛毡，毛毡被由薄钢板制成的外壳包裹。筒内装有许多直径30-60mm的钢球。圆筒两端有空心轴颈架在大轴承上，空心轴颈各接一个与垂直方向成45度的短管，其中一个为物料的进口，另一个是物料的出口。筒身经电动机、减速装置以低速旋转，在离心力和摩擦力的作用下，护甲将钢球与物料提升至一定高度，然后借重力作用自由下落。物料主要被下落的钢球撞击破碎，同时还受到钢球之间，钢球和护甲间的挤压研磨作用。筒式钢球磨机内物料与钢球混合体的流动和研磨过程如图1所示。由于筒式钢球磨机工作环境差，粉尘污染大，内部环境恶劣，因此无法直接测量其负荷，只能通过间接法检测。目前，应用较多的筒式钢球磨机负荷检测的方法有磨音法、振动法以及功率法，均为采用单一物理量单一传感器测量。振动法的不足在于线性度差，准确度不高；且振动法与传感器实际安装位置关系密切，目前大多安装于筒式钢球磨机入口或出口处轴承上；经过实际测试发现，当传感器安装于筒式钢球磨机入口轴承上，受筒式钢球磨机入口物料量的改变及物料的特性(硬度、粒度大小等)影响很大；当传感器安装于筒式钢球磨机出口轴承上，具有较长的滞后时间，不能及时准确反应筒式钢球磨机负荷实时状况；另外不管传感器安装于入口或出口轴承上，还受筒式钢球磨机大齿的振动影响。并且单个振动传感器无论选择哪个位置进行安装也无法充分代表整个磨机的状况，必须将这些问题克服才能反映磨机负荷的变化。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，以克服上述现有技术存在的缺陷，本专利技术克服了以往检测方法易受干扰、灵敏度差、线性度不好等缺点，能够对筒式钢球磨机负荷进行有效监控，为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供了保障。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，包括以下步骤：1)在筒式钢球磨机轴承和筒体表面安装若干振动传感器，采集筒式钢球磨机轴承和筒体表面不同区域的振动信号；2)基于一种改进的自适应变步长的最小均方滤波算法对获取的振动数据流进行自适应滤波，获得特征振动信号；3)对特征振动信号进行快速傅立叶变换，得到对应的频域信号，并基于能量谱对获取的频域振动信号进行特征频段选取，再对特征频段内的各频率点能量进行自适应加权算法，从而实现频域振动信号在特征频段的特征信息提取；4)对筒式钢球磨机各段的振动特征信息，首先基于误差项加权算法建立加权的最小二乘支持向量机鲁棒性算法，再基于密度加权的稀疏化算法建立约简加权的最小二乘支持向量机软测量模型，并得到各振动信号的磨机负荷预测值；5)对各段磨机负荷预测值基于加权因子动态调整的策略进行数据融合，获得筒式钢球磨机负荷软测量值。进一步地，所述的振动传感器分别为安装在磨机出入口的轴承套上的Vibz1和Vibz2，以及安装在距离磨机入口处1/4、1/2、3/4筒体表面上的Vibt1，Vibt2和Vibt3，且Vibt1、Vibt2和Vibt3在筒体截面上的夹角均为120度。进一步地，所述的振动传感器的触发方式为接近开关触发，并同时采集数据，然后经MSP单片机处理后通过nRF401无线通讯模块传入PC端。进一步地，所述的改进的自适应变步长的最小均方滤波算法对获取的振动数据流进行自适应滤波，其规则如下：Xi(n)代表第i个传感器的自适应滤波器n时刻的输入信号，Wi(n)代表第i个传感器的自适应滤波器n时刻的抽头权向量，yi(n)代表第i个传感器的自适应滤波器n时刻的输出信号，di(n)代表第i个传感器的自适应滤波器n时刻的期望信号，通过期望信号与输出信号之差ei′(n)来调节自适应滤波器的抽头向量Wi(n)，使下一时刻的输出yi(n+1)更接近期望信号：Xi(n)＝[xi(n),xi(n-1),…,xi(n-P+1)]T(i＝1,2,…,5)Wi(n)＝[wi(n),wi(n-1),...,wi(n-P+1)]T(i＝1,2,…,5)其中，延迟单元个数P表示滤波器的阶数；yi(n)＝WiT(n)×Xi(n)ei′(n)＝di(n)-yi(n)＝di(n)-WiT(n)Xi(n)Wi(n+1)＝Wi(n)+2μi(n)e′i(n)Xi(n)其中，μi(n)为第i个传感器的自适应滤波器的步长因子：其中，自适应步长参数βi(n)＝(1-λ)βi(n-1)+λ[ei′(n)-ei′(n-1)]，0＜λ＜1。进一步地，所述的特征频段选取是基于能量谱在磨机工况转换时的灵敏度进行的，所述的特征信息提取是基于特征频段内的各频率点能量自适应加权获得，具体步骤如下：1)能量谱计算，首先采集磨机负荷ML从空磨状态逐渐到满磨状态下的振动信号序列{xML(i)(n)；n＝1,2,…,N；i＝1,2,…,I本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在筒式钢球磨机轴承和筒体表面安装若干振动传感器，采集筒式钢球磨机轴承和筒体表面不同区域的振动信号；2)基于一种改进的自适应变步长的最小均方滤波算法对获取的振动数据流进行自适应滤波，获得特征振动信号；3)对特征振动信号进行快速傅立叶变换，得到对应的频域信号，并基于能量谱对获取的频域振动信号进行特征频段选取，再对特征频段内的各频率点能量进行自适应加权算法，从而实现频域振动信号在特征频段的特征信息提取；4)对筒式钢球磨机各段的振动特征信息，首先基于误差项加权算法建立加权的最小二乘支持向量机鲁棒性算法，再基于密度加权的稀疏化算法建立约简加权的最小二乘支持向量机软测量模型，并得到各振动信号的磨机负荷预测值；5)对各段磨机负荷预测值基于加权因子动态调整的策略进行数据融合，获得筒式钢球磨机负荷软测量值。

【技术特征摘要】
1.一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在筒式钢球磨机轴承和筒体表面安装若干振动传感器，采集筒式钢球磨机轴承和筒体表面不同区域的振动信号；2)基于一种改进的自适应变步长的最小均方滤波算法对获取的振动数据流进行自适应滤波，获得特征振动信号；3)对特征振动信号进行快速傅立叶变换，得到对应的频域信号，并基于能量谱对获取的频域振动信号进行特征频段选取，再对特征频段内的各频率点能量进行自适应加权算法，从而实现频域振动信号在特征频段的特征信息提取；4)对筒式钢球磨机各段的振动特征信息，首先基于误差项加权算法建立加权的最小二乘支持向量机鲁棒性算法，再基于密度加权的稀疏化算法建立约简加权的最小二乘支持向量机软测量模型，并得到各振动信号的磨机负荷预测值；5)对各段磨机负荷预测值基于加权因子动态调整的策略进行数据融合，获得筒式钢球磨机负荷软测量值。2.根据权利要求1所述的一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述的振动传感器分别为安装在磨机出入口的轴承套上的Vibz1和Vibz2，以及安装在距离磨机入口处1/4、1/2、3/4筒体表面上的Vibt1，Vibt2和Vibt3，且Vibt1、Vibt2和Vibt3在筒体截面上的夹角均为120度。3.根据权利要求1所述的一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述的振动传感器的触发方式为接近开关触发，并同时采集数据，然后经MSP单片机处理后通过nRF401无线通讯模块传入PC端。4.根据权利要求1所述的一种基于筒体表面多点振动信号的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述的改进的自适应变步长的最小均方滤波算法对获取的...

【专利技术属性】
技术研发人员：司刚全，石建全，李水旺，郑凯，贾立新，张彦斌，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61