专利名称：一种湿法球磨机涨肚故障预测装置及方法
技术领域：
本发明涉及一种故障预测装置及方法，特别是关于一种湿法球磨机涨肚故障预测装置及方法。
背景技术：
球磨机是矿产资源生产中重要的粉磨设备，其主要功能是将矿石磨碎到后续生产工艺所需要的粒度。球磨机分为干法球磨机和湿法球磨机两种，主要区别在于，磨矿时是否需要添加水作为中间磨合介质，以及球磨机中矿石的排出方式。干法球磨机工作时不需添加水，通过鼓风将磨碎的矿石及时排出球磨机；湿法球磨机工作时需要添加水，利用磨碎矿石和水混合成的矿浆的流动性和球磨机内的倾斜角度将磨碎的矿石通过筛孔排出球磨机。
正常工作状态下，球磨机内的物料总量应该保持在较为合理的范围之内，而且进入球磨机的物料量应该与球磨机排出的物料量相等。如果球磨机内物料总量太多，超过了球磨机本身允许的最大通过能力，而使得物料无法排出，充满球磨机时，会使球磨机失去磨矿能力，发生“涨肚”故障。涨肚故障不仅影响磨矿和后续作业的正常生产，而且会损坏球磨机，甚至中断整个矿产生产工序，因此，防止球磨机发生涨肚故障至关重要。
对于干法球磨机，球磨机内物料的增加将直接影响球磨机入口和出口的风压差，因此通过检测入口和出口风压差可以及时发现球磨机内是否发生堵塞，从而预测球磨机是否发生涨肚。湿法球磨机内的物料为矿石、钢球与水的混合物，其中水作为中间磨合介质，容易与被磨碎的矿石混合排出球磨机，而未磨碎矿石将累积在球磨机中。因此，相比于干法球磨机，湿法球磨机难于通过检测较为直观的物理量来预测是否发生涨肚故障。
导致湿法球磨机发生涨肚故障的因素较多，包括球磨机内的钢球量、原矿给矿量、球磨机入口给水量、分级设备的返砂量和矿石硬度等。在实际操作过程中，磨矿工人需要经常观察湿法球磨机给矿口是否吐料，磨矿噪音是否发生变化，球磨机驱动电流是否突然减小等现象，综合判断是否有发生涨肚故障的迹象，这极大增加了磨矿工人的劳动强度，而且也会因磨矿工人的工作经验和责任心的不同，难以完全避免涨肚故障的发生。
根据湿法球磨机操作工人的经验，目前也有一些装置被用于球磨机涨肚故障的检测和预报，例如磨矿噪音检测和球磨机驱动电流检测。由于磨矿现场其它设备的工作噪音很大，噪音检测装置易受干扰，所以，应用效果较差。而湿法球磨机只有在已经涨肚时，球磨机内物料才随着筒壁做离心运动，从而造成驱动电机做功骤减，因此驱动电流检测不能起到涨肚故障的预报作用。因此，对于湿法球磨机，目前还缺少实际应用的有效的涨肚故障预测方法和装置。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种湿法球磨机涨肚故障预测装置及方法，该方法及装置能在球磨机运行的同时，实时、快速准确地预测球磨机是否将会发生涨肚故障。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案一种湿法球磨机涨肚故障预测装置，其特征在于它包括一设置在球磨机筒壁表面的具有无线通讯功能的振动信号检测装置，一设置在球磨机附近的具有无线通讯功能的监控计算机；所述振动信号检测装置内预置有加速度传感器、模拟数字转换单元、中央处理器、数据存储单元和无线数据发送单元；所述监控计算机内预置有无线数据接收单元、球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元；所述中央处理器控制所述模拟数字转换单元将所述加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换采样，并存储至所述数据存储单元，同时所述中央处理器对经过数模转换后的振动加速度采样值进行计算，得到振动信号的平均强度值，然后通过所述无线数据发送单元将平均强度值发送给所述监控计算机内预置的所述无线数据接收单元；所述无线数据接收单元将收到的平均强度值传送给球磨机涨肚故障模型训练单元，得到训练模型
并将得到的模型预置在所述球磨机涨肚故障预测单元中，所述无线数据接收单元将后续收到的平均强度值直接传送给所述球磨机涨肚故障预测单元，进行球磨机涨肚故障的评估预测。
所述加速度传感器的最低频率响应小于球磨机的转速，所述加速度传感器的最高频率响应高于球磨机内钢球碰撞筒壁产生振动加速度信号的最高频率。
所述加速度传感器的敏感轴与其安装位置所在的球磨机筒壁垂直。
一种上述装置的湿法球磨机涨肚故障预测方法，其包括以下步骤1)在球磨机筒壁表面设置一具有无线通讯功能的振动信号检测装置，在球磨机附近设置一具有无线通讯功能的监控计算机；2)设置振动信号检测装置中预置的模拟数字转换单元，对加速度传感器采集到的振动加速度信号进行模拟数字转换的采样频率，并将振动信号检测装置中预置的加速度传感器的敏感轴方向与重力方向相同的位置记为A点，将与重力方向相反的位置记为C点；3)设置球磨机内的矿石总量wo、钢球量和水量，球磨机工作，筒体内钢球不断碰撞筒壁产生振动加速度信号x，振动信号检测装置中预置的中央处理器控制模拟数字转换单元将加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换采样，并存储至数据存储单元，中央处理器根据数据存储单元中存储的经过数模转换的振动加速度信号采样值，计算出球磨机筒壁由C点至A点的振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元发送给监控计算机；4)监控计算机中的无线数据接收单元接收由振动信号检测装置中无线数据发送单元发送的球磨机筒壁振动加速度信号的平均强度值β，并传送给球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元，分别用于涨肚故障模型的建立和故障预测；5)不断增加球磨机内的矿石总量，重复步骤3)和步骤4)，并在球磨机涨肚故障模型训练单元中记录不同矿石总量下，对应的球磨机筒壁由C点至A点的振动信号平均强度值，构成样本数据组{β(i)，wo(i)}，其中i＝1，2，…，l为增加球磨机原矿给矿量的实验组别；在第k组实验(1＜k＜l)时，wo(k)为球磨机正常工作时矿石总量的上限，在第l组实验时，球磨机内的矿石总量为wo(l)，球磨机处于涨肚故障状态；在球磨机涨肚故障预测单元中分别记录下第k组实验和第l组实验时，球磨机内对应的矿石总量wo(k)，wo(l)；6)在球磨机涨肚故障模型训练单元中预置球磨机内矿石总量估计值
的二次多项式模型 其中，
为球磨机内矿石总量wo的估计值，由β计算得出；a0，a1，a2为待定参数，根据样本数据组{β(i)，wo(i)}，求得待定参数a0，a1，a2，确定式(1)，球磨机涨肚故障模型训练单元将确定的式(1)传送给球磨机涨肚故障预测单元，并进行存储，以用于球磨机涨肚故障的预测；7)球磨机工时，振动信号检测装置实时检测并计算出振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元发送给监控计算机，监控计算机中的球磨机涨肚故障预测单元将平均强度值β带入步骤6)中确定的式(1)内，计算得到球磨机内矿石总量的估计值
将该估计值
与球磨机正常工作时矿石总量的上限wo(k)进行比较，从而及时判断出球磨机内的矿石总量是否处于正常范围，如果
并且持续增加接近wo(l)，则预报球磨机内矿石总量超过正常范围，将出现涨肚故障。
所述步骤3)的具体计算方法为①在中央处理器中，置存储标志位SP＝0，并设置滑动均值滤波参数N；②由加速度传感器检测球磨机筒壁的振动加速度信号，并由模拟数字转换单元数模转换为振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，k为振动加速度信号的点数，并存储在数据存储单元中；③中央处理器根据数据存储单元中存储的振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，通过滑动均值滤波计算出加速度传感器因重力产生的加速度ag(k)，当k＜N时， 当k之N时， 并且分别求出ag(k)的最大值ag max和最小值ag min；④由中央处理器判断存储标志位是否为SP＝0，如果SP＝0，则判断ag(k)是否为最小值，如果ag(k)非最小值ag min，则直接返回步骤②；当ag(k)为最小值ag min时，说明加速度传感器处于C点，则设置存储标志位SP＝1，并返回步骤②；⑤如果存储标志位SP＝1，则判断ag(k)是否为最大值ag max如果ag(k)非最大值ag max，说明加速度传感器位于C点到A点之间，则计算
为振动加速度信号x(k)，k＝1，2，…减去加速度传感器因重力产生的加速度ag(k)后的值，即
并将
存储到数据存储单元中，返回步骤②；⑥如果存储标志位SP＝1，且ag(k)为最大值，说明加速度传感器位于A点，将存储标志位SP＝1设为SP＝0，计算球磨机筒壁由C点至A点之间的振动信号平均强度值β， 其中，M为球磨机筒壁在C点至A点之间的振动信号采样值的点数；⑦由无线数据发送单元将振动信号平均强度值β发送给监控计算机，并清除数据存储单元中的数据，返回步骤②，无限循环，直至球磨机停止工作。
所述步骤①中，滑动均值滤波参数N的取值范围为500≤N≤1000。
所述步骤2)中，振动信号检测装置中预置的模拟数字转换单元对加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换的采样频率f，设置为f＞2fmax，fmax为球磨机内钢球碰撞筒壁产生振动加速度信号的最高频率。
所述式(1)中待定参数a0，a1，a2的求得，应使球磨机内矿石总量wo与球磨机内矿石总量估计值
的差值Q最小，即 本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点1、本发明由于在球磨机的筒壁外表面安装有振动信号检测装置，因此可以直接检测球磨机旋转运行时的筒壁振动加速度信号，所检测到的信号可更直接的反应球磨机内部的运行状态，检测灵敏度更高，且具有较强的抗干扰能力，工作不易受生产现场的环境影响，具有较强的实用性。2、本发明采用了频率范围较宽的加速度传感器，在检测球磨机筒壁振动加速度信号的同时，可以方便地确定球磨机内钢球碰撞筒壁的区域，从而减小了振动信号采集与处理的数据量，相应的降低了硬件成本，容易实现。3、本发明安装在球磨机筒壁外表面的振动信号检测装置具有无线通讯功能，可以与球磨机附近的监控计算机进行无线数据传输，可以实现对球磨机运行状态的实时监测，避免了为实现筒壁振动数据传输而对球磨机进行改造的必要，系统实现成本低，易于推广。4、本发明将振动信号检测装置采集到的振动加速度信号进行处理，并计算出振动加速度信号的平均强度值，平均强度值传送给监控计算机，由监控计算机内预置的球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元计算得到涨肚故障模型，因此，可根据涨肚故障模型，将实时采集到的振动加速度信号用于涨肚故障的预测分析。5、本发明只需在湿法球磨机上设置振动信号检测装置，在球磨机附件安装监控计算机，即可对球磨机工作时是否会发生涨肚故障进行预测，而此类球磨机除在有色金属选矿领域应用以外，在化工、冶金等领域也有广泛的应用，因此，本发明所提供的检测方法及装置具有一定的可推广性。本发明构思巧妙，精确实用，可大为提高所监控设备的运行效率并有效避免设备运行的事故，因此，可以广泛用于有色金属选矿领域、化工和冶金等领域的监测系统中。
图1是本发明球磨机工作时钢球碰撞筒壁位置与加速度传感器敏感轴方向示意图 图2是本发明加速度传感器因重力产生加速度的周期示意图 图3是本发明预测装置示意图 图4是本发明振动信号检测装置内预置模块示意图 图5是本发明监控计算机内预置模块示意图 图6是本发明检测并计算球磨机筒壁由C点至A点振动加速度信号平均强度β的流程示意图 图7是本发明实施例中球磨机内矿石总量为22kg时筒壁振动加速度信号x采样值与振动信号点数的关系示意图 图8是本发明实施例中球磨机内矿石总量为22kg时加速度传感器中因重力产生的加速度ag与振动信号点数的关系示意图 图9是本发明实施例中球磨机内矿石总量为22kg时振动加速度信号x剔除加速度传感器中因重力产生加速度ag后的值
与振动点数的关系示意图 图10是本发明实施例中球磨机内矿石总量从22kg增加到50kg时，筒壁振动信号平均强度β和球磨机内矿石总量wo的对应关系图
具体实施例方式 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
本发明是通过设置在湿法球磨机(以下简称球磨机)筒壁外表面上的加速度传感器来检测筒壁的振动加速度信号，根据振动加速度信号的平均强度来预测球磨机是否将发生涨肚故障。
本发明采用的加速度传感器满足以下要求加速度传感器的最低频率响应
(单位Hz)低于球磨机的转速ωr(将转速单位转换为“转/秒”，以便与频率单位Hz进行对比)，最高频率响应
(单位Hz)高于球磨机内钢球碰撞筒壁产生振动加速度信号的最高频率fmax(单位Hz)。
本发明基于以下原理如图1、图2所示，由于安装在球磨机筒壁外表面的加速度传感器的最低频率响应
小于球磨机的转速ωr，而加速度传感器随着球磨机筒壁旋转，其敏感轴方向与重力方向的夹角将周期性变化，当敏感轴方向与重力方向相反时，如C点所示，加速度传感器中因重力产生的加速度ag达到最小；当敏感轴方向与重力方向相同时，如A点所示，加速度传感器中因重力产生的加速度ag达到最大；而球磨机在旋转过程中钢球碰撞筒壁的位置，如C点至A点所示，当球磨机内物料持续增加有涨肚故障的趋势时，C点至A点振动加速度信号的平均强度将会持续减小，因此，在球磨机工作时，检测并计算C点至A点振动加速度信号的平均强度值β，可以直接反映球磨机内部的物料总量是否处在正常状态，从而预测球磨机是否将发生涨肚故障。
本发明的具体预测步骤如下 1)如图3所示，在球磨机1的筒壁外表面安装一具有无线通讯功能的振动信号检测装置2，在球磨机1附近安装一具有无线通讯功能的监控计算机3，监控计算机3用于接收振动信号检测装置2传送的数据。如图4所示，振动信号检测装置2内预置有符合上述要求的加速度传感器21、模拟数字转换单元22、中央处理器23、数据存储单元24和无线数据发送单元25，其中，加速度传感器21的敏感轴与其安装位置所在的球磨机1筒壁垂直。如图5所示，监控计算机3内预置有无线数据接收单元31、球磨机涨肚故障模型训练单元32和球磨机涨肚故障预测单元33。
2)在振动信号检测装置2中，设置模拟数字转换单元22对加速度传感器21采集到的振动加速度信号进行数模转换的采样频率f，为f＞2fmax。
3)设置球磨机1内的矿石总量wo、钢球量和水量。球磨机1正常工作，筒体内钢球不断碰撞筒壁产生振动加速度信号x，振动信号检测装置2中的加速度传感器21采集振动加速度信号，中央处理器23控制模拟数字转换单元22将采集到的振动加速度信号进行数模转换采样，并存储至数据存储单元24中，中央处理器23根据数据存储单元24中存储的经数模转换后的振动加速度信号采样值，计算出球磨机1筒壁由C点至A点的振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元25发送给监控计算机3。
4)监控计算机3中的无线数据接收单元31接收振动信号检测装置2中无线数据发送单元25发送的球磨机筒壁振动加速度信号的平均强度值β，并传送给球磨机涨肚故障模型训练单元32和球磨机涨肚故障预测单元33，以分别用于涨肚故障模型的建立和故障预测。
5)不断增加球磨机1内的矿石总量，重复步骤3)和步骤4)，并在球磨机涨肚故障模型训练单元32中记录不同矿石总量下，对应的筒壁由C点至A点的振动信号平均强度值，构成样本数据组{β(i)，wo(i)}，其中i＝1，2，…，l为增加球磨机原矿给矿量的实验组别。其中，在第k组实验(1＜k＜l)时，球磨机内矿石总量为wo(k)，wo(k)为球磨机正常工作时矿石总量的上限；在第l组实验时，球磨机内的矿石总量为wo(l)，此时球磨机处于涨肚故障状态。在球磨机涨肚故障预测单元33中分别记录下第k组实验和第l组实验时球磨机内对应的矿石总量wo(k)，wo(l)。
6)在球磨机涨肚故障模型训练单元32中，预置球磨机内矿石总量wo的估计值
的二次多项式模型 其中，
为球磨机内矿石总量wo的估计值，由β计算得出；a0，a1，a2为待定参数，a0，a1，a2的求得应使球磨机内矿石总量wo与球磨机内矿石总量估计值
的差值Q最小，即 根据样本数据组{β(i)，wo(i)}及式(2)求得待定参数a0，a1，a2，确定式(1)，球磨机涨肚故障模型训练单元32将确定的式(1)传送给球磨机涨肚故障预测单元33，并进行存储，以用于球磨机涨肚故障的预测。
7)球磨机1工作，振动信号检测装置2实时检测并计算出振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元25发送给监控计算机3，监控计算机3中的球磨机涨肚故障预测单元33将平均强度β值带入步骤6)中确定的式(1)内，计算得到球磨机内矿石总量的估计值
将该估计值
与球磨机正常工作时矿石总量的上限wo(k)进行比较，从而及时判断出球磨机1内的矿石总量是否处于正常范围。如果
并且持续增加接近wo(l)，则预报球磨机1内矿石总量超过正常范围，将出现涨肚故障。
如图6所示，上述步骤3)的具体计算方法为 ①在中央处理器23中，置存储标志位SP＝0，并设置滑动均值滤波参数N，为了获得较好的滤波效果，通常可以选择500≤N≤1000。
②由加速度传感器21检测球磨机筒壁的振动加速度信号，并由模拟数字转换单元22数模转换为振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，k为振动加速度信号的点数，并存储在数据存储单元24中。
③中央处理器23根据数据存储单元24中存储的振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，通过滑动均值滤波计算出加速度传感器21因重力产生的加速度ag(k)，当k＜N时， 当k≥N时， 并且分别求出ag(k)的最大值ag max和最小值ag min。
④由中央处理器23判断存储标志位是否为SP＝0，如果SP＝0，则判断ag(k)是否为最小值，如果ag(k)非最小值ag min，则直接返回步骤②；当ag(k)为最小值ag min时，说明加速度传感器21处于图1中所示的C点，则设置存储标志位SP＝1，并返回步骤②。
⑤如果存储标志位SP＝1，则判断ag(k)是否为最大值ag max如果ag(k)非最大值ag max，说明加速度传感器21位于图1中所示的C点到A点之间，则计算
为振动加速度信号x(k)，k＝1，2，…减去加速度传感器21因重力产生的加速度ag(k)后的值，即
并将
存储到数据存储单元24，返回步骤②。
⑥如果存储标志位SP＝1，且ag(k)为最大值，说明加速度传感器21位于图1中的A点，将存储标志位SP＝1设为SP＝0，计算球磨机筒壁由C点至A点之间的振动信号平均强度值β， 其中，M为球磨机筒壁在C点至A点之间的振动信号采样值的点数。
⑦由无线数据发送单元25将振动信号平均强度值β发送给监控计算机3，并清除数据存储单元24中的数据，返回步骤②，无限循环，直至球磨机停止工作。
下面列举一具体的实施例 该实施例中选择XMQL-Φ420×450湿法球磨机，该球磨机正常工作时，磨机内矿石总量为20kg～30kg，钢球为40kg，水为10kg，球磨机转速为ωr＝57rpm，即为ωr＝0.95转/秒，转换为频率单位对应为0.95Hz，钢球碰撞筒壁振动信号最高频率fmax≈10000Hz。
1)将具有无线通讯功能的振动信号检测装置2安装在球磨机1的筒壁外表面，在球磨机附近安装具有无线通讯功能的监控计算机3。
2)筒壁振动信号检测装置2中选择频率响应范围为0.2Hz～12000Hz，量程为±2500m/s2的加速度传感器，以便使得
并且设置模拟数字转换单元进行数模转换的采样频率f＝51200Hz＞2fmax。
3)设置球磨机1内的矿石总量为22kg，钢球为40kg，水为10kg，滑动均值滤波参数N＝1000，由振动信号检测装置2检测并计算球磨机筒壁的振动信号平均强度值β，β＝5.98m/s2。此时，筒壁振动加速度信号的采样值x、加速度传感器中因重力产生的加速度ag、振动加速度信号采样值x剔除加速度传感器中因重力产生加速度ag后的值
分别与振动加速度信号点数k的关系图，如图7、图8和图9所示。
4)保持球磨机1内的钢球和水量不变，增加原矿给矿量，使球磨机内矿石总量由22kg逐渐增加至50kg，此时球磨机内已经充满矿石，处于涨肚故障状态，分别记录球磨机内矿石总量wo和对应的筒壁振动信号平均强度β，构成样本数据组{β(i)，wo(i)}，其中i＝1，2，…，9，共计9组实验，而且，wo(5)＝30kg，为球磨机正常工作时矿石总量的上限，wo(9)＝50kg，为球磨机处在涨肚故障状态时球磨机内的矿石总量。
5)根据样本数据组{β(i)，wo(i)}，确定球磨机涨肚故障预测模型为
筒壁振动信号平均强度值β与对应的球磨机内矿石总量wo的关系，如图10所示。
6)球磨机1工作时，筒壁振动信号检测装置2检测计算振动信号平均强度值β，并发送给监控计算机3，监控计算机3根据步骤5)确定的涨肚故障模型
即可以计算出磨机内矿石总量的估计值
如果
且持续增加，接近wo(9)＝50kg，则预报球磨机1将出现涨肚故障。
上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
权利要求
1.一种湿法球磨机涨肚故障预测装置，其特征在于它包括一设置在球磨机筒壁表面的具有无线通讯功能的振动信号检测装置，一设置在球磨机附近的具有无线通讯功能的监控计算机；
所述振动信号检测装置内预置有加速度传感器、模拟数字转换单元、中央处理器、数据存储单元和无线数据发送单元；
所述监控计算机内预置有无线数据接收单元、球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元；
所述中央处理器控制所述模拟数字转换单元将所述加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换采样，并存储至所述数据存储单元，同时所述中央处理器对经过数模转换后的振动加速度采样值进行计算，得到振动信号的平均强度值，然后通过所述无线数据发送单元将平均强度值发送给所述监控计算机内预置的所述无线数据接收单元；
所述无线数据接收单元将收到的平均强度值传送给球磨机涨肚故障模型训练单元，得到训练模型
并将得到的模型预置在所述球磨机涨肚故障预测单元中，所述无线数据接收单元将后续收到的平均强度值直接传送给所述球磨机涨肚故障预测单元，进行球磨机涨肚故障的评估预测。
2.如权利要求1所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测装置，其特征在于所述加速度传感器的最低频率响应小于球磨机的转速，所述加速度传感器的最高频率响应高于球磨机内钢球碰撞筒壁产生振动加速度信号的最高频率。
3.如权利要求1或2所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测装置，其特征在于所述加速度传感器的敏感轴与其安装位置所在的球磨机筒壁垂直。
4.一种如权利要求1～3所述装置的湿法球磨机涨肚故障预测方法，其包括以下步骤
1)在球磨机筒壁表面设置一具有无线通讯功能的振动信号检测装置，在球磨机附近设置一具有无线通讯功能的监控计算机；
2)设置振动信号检测装置中预置的模拟数字转换单元，对加速度传感器采集到的振动加速度信号进行模拟数字转换的采样频率，并将振动信号检测装置中预置的加速度传感器的敏感轴方向与重力方向相同的位置记为A点，将与重力方向相反的位置记为C点；
3)设置球磨机内的矿石总量wo、钢球量和水量，球磨机工作，筒体内钢球不断碰撞筒壁产生振动加速度信号x，振动信号检测装置中预置的中央处理器控制模拟数字转换单元将加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换采样，并存储至数据存储单元，中央处理器根据数据存储单元中存储的经过数模转换的振动加速度信号采样值，计算出球磨机筒壁由C点至A点的振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元发送给监控计算机；
4)监控计算机中的无线数据接收单元接收由振动信号检测装置中无线数据发送单元发送的球磨机筒壁振动加速度信号的平均强度值β，并传送给球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元，分别用于涨肚故障模型的建立和故障预测；
5)不断增加球磨机内的矿石总量，重复步骤3)和步骤4)，并在球磨机涨肚故障模型训练单元中记录不同矿石总量下，对应的球磨机筒壁由C点至A点的振动信号平均强度值，构成样本数据组{β(i)，wo(i)}，其中i＝1，2，…，l为增加球磨机原矿给矿量的实验组别；在第k组实验(1＜k＜l)时，wo(k)为球磨机正常工作时矿石总量的上限，在第l组实验时，球磨机内的矿石总量为wo(l)，球磨机处于涨肚故障状态；在球磨机涨肚故障预测单元中分别记录下第k组实验和第l组实验时，球磨机内对应的矿石总量wo(k)，wo(l)；
6)在球磨机涨肚故障模型训练单元中预置球磨机内矿石总量估计值
的二次多项式模型
其中，
为球磨机内矿石总量wo的估计值，由β计算得出；a0，a1，a2为待定参数，根据样本数据组{β(i)，wo(i)}，求得待定参数a0，a1，a2，确定式(1)，球磨机涨肚故障模型训练单元将确定的式(1)传送给球磨机涨肚故障预测单元，并进行存储，以用于球磨机涨肚故障的预测；
7)球磨机工时，振动信号检测装置实时检测并计算出振动加速度信号的平均强度值β，并将平均强度值β通过无线数据发送单元发送给监控计算机，监控计算机中的球磨机涨肚故障预测单元将平均强度值β带入步骤6)中确定的式(1)内，计算得到球磨机内矿石总量的估计值
将该估计值
与球磨机正常工作时矿石总量的上限wo(k)进行比较，从而及时判断出球磨机内的矿石总量是否处于正常范围，如果
并且持续增加接近wo(l)，则预报球磨机内矿石总量超过正常范围，将出现涨肚故障。
5.如权利要求4所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测方法，其特征在于所述步骤3)的具体计算方法为
①在中央处理器中，置存储标志位SP＝0，并设置滑动均值滤波参数N；
②由加速度传感器检测球磨机筒壁的振动加速度信号，并由模拟数字转换单元数模转换为振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，k为振动加速度信号的点数，并存储在数据存储单元中；
③中央处理器根据数据存储单元中存储的振动加速度信号采样值x(k)，k＝1，2，…，通过滑动均值滤波计算出加速度传感器因重力产生的加速度ag(k)，当k＜N时，
当k≥N时，
并且分别求出ag(k)的最大值agmax和最小值agmin；
④由中央处理器判断存储标志位是否为SP＝0，如果SP＝0，则判断ag(k)是否为最小值，如果ag(k)非最小值agmin，则直接返回步骤②；当ag(k)为最小值agmin时，说明加速度传感器处于C点，则设置存储标志位SP＝1，并返回步骤②；
⑤如果存储标志位SP＝1，则判断ag(k)是否为最大值agmax如果ag(k)非最大值agmax，说明加速度传感器位于C点到A点之间，则计算
为振动加速度信号x(k)，k＝1，2，…减去加速度传感器因重力产生的加速度ag(k)后的值，即
并将
存储到数据存储单元中，返回步骤②；
⑥如果存储标志位SP＝1，且ag(k)为最大值，说明加速度传感器位于A点，将存储标志位SP＝1设为SP＝0，计算球磨机筒壁由C点至A点之间的振动信号平均强度值β，
其中，M为球磨机筒壁在C点至A点之间的振动信号采样值的点数；
⑦由无线数据发送单元将振动信号平均强度值β发送给监控计算机，并清除数据存储单元中的数据，返回步骤②，无限循环，直至球磨机停止工作。
6.如权利要求5所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测方法，其特征在于所述步骤①中，滑动均值滤波参数N的取值范围为500≤N≤1000。
7.如权利要求4或5或6所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测方法，其特征在于所述步骤2)中，振动信号检测装置中预置的模拟数字转换单元对加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换的采样频率f，设置为f＞2fmax，fmax为球磨机内钢球碰撞筒壁产生振动加速度信号的最高频率。
8.如权利要求4或5或6所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测方法，其特征在于所述式(1)中待定参数a0，a1，a2的求得，应使球磨机内矿石总量wo与球磨机内矿石总量估计值
的差值Q最小，即
9.如权利要求7所述的一种湿法球磨机涨肚故障预测方法，其特征在于所述式(1)中待定参数a0，a1，a2的求得，应使球磨机内矿石总量wo与球磨机内矿石总量估计值
的差值Q最小，即
全文摘要
本发明涉及一种湿法球磨机涨肚故障预测装置及方法，其特征在于它包括一设置在球磨机筒壁表面的具有无线通讯功能的振动信号检测装置，一设置在球磨机附近的具有无线通讯功能的监控计算机；振动信号检测装置内预置有加速度传感器、模拟数字转换单元、中央处理器、数据存储单元和无线数据发送单元；监控计算机内预置有无线数据接收单元、球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元；中央处理器控制模拟数字转换单元将加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换，并存储至数据存储单元，中央处理器将数据存储单元中存储的数据进行计算，通过无线数据发送单元发送给无线数据接收单元，无线数据接收单元将收到的数据传送给涨肚故障模型训练单元和故障预测单元。
文档编号G01M99/00GK101825523SQ201010161250
公开日2010年9月8日 申请日期2010年4月28日 优先权日2010年4月28日
发明者王焕钢, 徐文立, 冯天晶, 王赫, 项焰林, 周俊武 申请人:清华大学