CN113218639B - 一种回转窑故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种回转窑故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。采用本方法能够提高回转窑故障检测效率。
Description
技术领域
本申请涉及回转窑故障模型技术领域，特别是涉及一种回转窑故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
回转窑是指旋转煅烧窑(俗称旋窑)，属于建材设备类。回转窑按处理物料不同可分为水泥窑、冶金化工窑和石灰窑等。生料粉从窑尾筒体高端的下，料管喂入窑筒体内，由于窑筒体的倾斜和缓缓地回转，使物料产生一个即沿着圆周方向翻滚，又沿着轴向从高温向低端移动的复合运动，生料在窑内通过分解，烧成等工艺过程，烧成熟料后从窑筒体的底端卸出，进入冷却机。燃料从窑头喷入，在窑内进行燃烧，发出的热量加热生料，使生料煅烧成为熟料，在与物料交换过程中形成的热空气，有窑进料端进入窑系统，最后由烟囱排入大气。
回转窑筒体需要有足够的强度和刚度，筒体刚度主要是筒体截面的巨大横向切力作用下抵抗变形的能力。筒体强度问题表现为筒体在载荷作用下产生裂纹，尤其是滚圈附近的筒体，引起筒体强度变形和刚度变形的因素就是载荷。回转窑运行中由于轴线偏移，支承载荷分配不均，受载较大的托轮超出其设计载荷，会导致托轮轴过早疲劳断裂。因此检测和合理调整回转窑轴线来预测各托轮轴的疲劳寿命，预防其在运行过程中突然断裂，这对保证回转窑安全、高效地运行，提高企业经济效益有重要意义。
回转窑结圈，是回转窑内高温带内壁发生的炉料环状粘附现象。轻微的粘附现象称为窑皮，如果发生粘附，影响炉子正常操作时，即谓结圈。粘附成长的主要原因是窑内的氧化气氛，其次是窑内温度过高、料层内还原剂不足或低还原的浮氏体(FeO)进入高温带。窑内发生粘附的机理：球团在窑内受摩擦与应力产生的矿粉和煤灰的混合物自A点向B点转动时受到炉气的氧化作用，使部分还原的矿粉氧化成浮士体(FeO)，并与煤灰中的SiO2形成低熔点的硅酸铁，在1050～1100℃温度下就会软化粘附在炉壁上。当形成的FeO不多时，粘附的粉料会靠自重剥落下来。而当氧化气氛强或温度过高时，形成较多的低熔物料，黏性增大，直至C点也不剥落，这就形成窑皮，如果粘附不断长厚，就成结圈。
窑结圈一经形成，对燃料燃烧所产生的热气流势必起阻碍作用，热气流被部分阻挡，影响了球团的焙烧效果，同时，由于链篦机上生球的干燥、预热过程是利用窑尾废气进行的，故此，窑结圈也对生球的干燥、预热产生不良影响，具体地说，就是透气性差，火焰不进，后部温度低，干燥时水分不易脱除，生球爆裂、粉化严重，成品率低，从而降低了劳动生产率。另外，窑结圈形成后，如不及时处理，就会使圈的纵向长度、厚度增加，当窑结圈掉下时，必然增加工人的劳动强度，有时甚至需停机处理，也影响了球团矿的产量。另外，窑结圈会增加设备负荷和导致能源浪费。因此，在发现窑结圈后，需要及时的进行维护和检修，减少设备的损耗，提高生产的效益。
现有，筒体扫描仪，又称红外扫描测温系统，利用非接触、红外线测温。它通过高速旋转的直流无刷电机带动红外扫描仪内部扫描探头旋转，扫描探头旋转一圈，对窑表皮形成一条测温扫描线。窑旋转一周，为一个扫描周期。所采集的红外线通过红外探测器进行光电转换，传输至计算机，通过安装在计算机上的专用软件，对数据进行运算、分析，然后在显示器上以热像仪图像形式显示出来。
然而，现有通过窑体外部温度场扫描来分析是否有窑结圈，此方法检测速度慢，其原理是窑结圈后导致窑体传热不均匀，但传热不均匀导致窑体表面温度场改变需要较长时间(数小时甚至更长)，因此检测滞后、效率低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够回转窑故障检测效率的回转窑故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种回转窑故障检测方法，所述方法包括：
根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；
根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
在其中一个实施例中，所述根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率，包括：根据回转窑的结构参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和回转窑运转时的工艺参数，构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，获得所述回转窑内部压强场随时间的脉冲变化；根据所述内部压强场随时间的脉冲变化，计算所述回转窑内部压强场的特征频率。
在其中一个实施例中，所述获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率，包括：获取所述回转窑多个上游位置的测量频率和下游位置的测量频率；在所述下游位置的测量频率中滤除所述回转窑内部压强场的特征频率、所述上游位置测量频率，得到下游位置特征频率。
在其中一个实施例中，所述下游位置为两个，分别为第一下游位置和第二下游位置；对应的所述下游位置特征频率为两个，分别为第一下游位置特征频率和第二下游位置特征频率；对应的所述无量纲时域指标峭度值为两个，分别为第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值；所述第一下游位置、所述第一下游位置特征频率与所述第一无量纲时域指标峭度值对应，所述第二下游位置、所述第二下游位置频率与所述第二无量纲时域指标峭度值对应；
所述在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障，包括：当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均小于预设值时，则判断所述回转窑不存在故障；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值中其中一个大于或等于预设值时，进入预报警模式；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于预设值时，进行所述回转窑故障报警。
在其中一个实施例中，所述进入预报警模式包括：
判断预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值是否均大于或等于所述预设值；
如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于所述预设值，进行所述回转窑故障报警；
如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均不大于或等于所述预设值，解除预报警模式。
在其中一个实施例中，在根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率之后，包括：根据回转窑内部压强场的特征频率，构建预设数目的位置分别发生窑结圈的频率和位置参数；根据所述频率和位置参数，通过插值的方式，构建故障特征频率和位置的函数关系；获得所述回转窑的某一位置测量频率，并根据所述回转窑内部压强场的特征频率和所述某一位置测量频率，获得某一位置特征频率；在所述某一位置特征频率和某一位置的位置参数满足所述函数关系时，则判断所述某一位置为窑结圈故障位置。
在其中一个实施例中，在获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率之后，包括：对所述下游位置特征频率的频谱图，应用集合经验模态分解算法分解，获得所述下游位置增强特征频率；
所述根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值，包括：
根据所述下游位置增强特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
一种回转窑故障检测装置，所述装置包括：
模型构建模块，用于根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
下游位置特征频率计算模块，用于获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；
峭度值计算模块，用于根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
故障判断模块，用于在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
一种回转窑故障检测系统，所述系统包括：设置于回转窑的托轮轴承座的第一传感器、设置于所述回转窑的驱动小齿轮轴承座的第二传感器和设置于所述回转窑的驱动减速箱的第三传感器；其中，所述第一传感器测量回转窑的托轮轴承座的测量频率，所述第二传感器测量回转窑的驱动小齿轮轴承座的测量频率，所述第三传感器测量回转窑的驱动减速箱的测量频率，回转窑的托轮轴承座的测量频率和驱动小齿轮轴承座的测量频率为上述的回转窑下游位置的测量频率，驱动减速箱的测量频率为上述的回转窑其它位置的测量频率。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；
根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；
根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
上述回转窑故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过回转窑运转时工艺参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和实施例功率，构建回转窑内部工作区域的有限元模型，并且计算出回转窑本身的特征频率，获得上游位置、下游位置的测量频率，下游位置的测量频率滤除上游位置的测量频率和回转窑本身的特征频率，能够去除回转窑本身运转时的振动影响和上游位置对下游位置的振动影响，最后根据所述下游位置特征频率计算无量纲时域指标峭度值，通过无量纲时域指标峭度值的大小判断回转窑是否振动异常，从而判断是否发生了故障，能够判断结圈故障和托轮移位等故障，检测过程速度快效率高。
附图说明
图1为一个实施例中回转窑故障检测方法的应用环境图；
图2为一个实施例中回转窑正常运行的振动信号；
图3为一个实施例中出现减速箱、轴承等设备损伤的回转窑振动信号；
图4为一个实施例中由窑结圈等故障等因素引起异常的回转窑振动信号；
图5为一个实施例中回转窑故障检测方法的流程示意图；
图6为一个实施例中回转窑故障检测装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的回转窑故障检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，回转窑包括筒体100、轮带200、拖轮300和驱动小齿轮400，拖轮300包括拖轮轴承座310，驱动小齿轮400包括驱动小齿轮轴承座410和驱动减速箱510，在拖轮轴承座310、驱动小齿轮轴承座410和驱动减速箱510安装振动传感器，振动传感器用于测量振动信号，振动传感器将测得的振动信号发送至上位机进行分析。上位机根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。在驱动减速箱510处传感器获得的信号A1，该信号A1用于判断驱动减速箱本身的运行状况，当窑体运行正常时，振动/应变信号为平稳信号，如图2所示；当驱动减速箱510出现齿轮损伤、轴承损伤、轴不对中等问题时，在各传感器上测到随回转窑窑体转动周期变化的振动信号，如图3所示，且波动的范围和幅值同故障严重程度直接相关；当传感器上测到的信号，较齿轮、轴承等基本部件诱发的信号明显复杂时，如图4所示。
其中，振动传感器可为加速度传感器、速度传感器或者位移传感器，上位机可为各种具有运算功能的计算机。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种回转窑故障检测方法，包括以下步骤：
S110，根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率。
其中，所述物理场参数包括入料的种类、量、回转窑运转时的实际功率和实际压差等。具体的，步骤S110包括：
回转窑内部工作区域包含了鼓风机吹入的气流和被气流卷起的矿物粉末，需要通过多像流混合模型进行数值分析，其控制方程为：
其中，j为气-固混合物的速度场，ρ为混合物的密度，ρd为固相工质的密度，ρc为气相工质的密度，jslip为固-气两相交界面的滑移速度，p为压强场，K为气-固混合物的等效粘度，由方程(2)定义，g为重力加速度，其中，气-固混合物的等效粘度的计算公式为：
其中，
为
的转置，
k是湍流动能，是单位质量流体湍流特性的物理量。
对于速度场的分析要求满足质量守恒条件，即满足如下方程：
其中，ρc为连续相，即气体的密度，ρd为离散相，即固体粉末的密度，mdc为两者混合物在给定体积内的质量。
由于回转窑在工作中始终保持转动状态，其内部空气会被持续扰乱，引发湍流，在本实施例中使用雷诺平均方法中的二方程模型(湍流动能k方程和湍流耗散率∈方程)进行湍流效应的求解：
其中，Cμ、C∈1、C∈2均为模型常数，默认为0.09、1.44、1.92，并可以根据每个设备的独特情况进行微调。Pk为湍流的生成率，由如下方程计算得到：
回转窑中的气-固混合物工质的物性，由其组分的比例决定，其中，离散相(固态粉层)的比例系数为φd，连续相(气体)的比例系数为1-φd，求解的方程为：
其中，σT为湍流模型的相似系数，一般取1-1.3之间；气-固混合物工质的有效密度由如下方程计算得到：
ρ＝ρdφd+ρc(1-φd) (8)
上述方程(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)中各变量相互影响，高度耦合，使用数值方法，进行联立迭代求解，获得整个回转窑内部物理场的压强、速度和组分随时间的脉冲变化，可以根据回转窑内部物理场随时间的脉冲变化，计算出所述回转窑内部压强场的特征频率。或者，根据各组分的脉冲变化为随时间变化的数据，对其进行傅立叶变化到频谱，其中幅值超过一定阈值的频率，即为特征频率。
S120，获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率。
其中，在回转窑多个位置设置传感器用于测量振动频率，回转窑多个位置包括上游位置和下游位置，上游位置、下游位置根据入料的运动方向确定，这两个位置放置传感器以获得测量频率，这两个位置可以是回转窑的任一位置，只是这两个位置存在相对关系，一个在上游位置一个在下游位置。回转窑上游位置的振动特征会根据传动比传递至下游位置，并且影响比较明显，但是下游位置的振动特征回传至上游位置的程度比较小，几乎可以忽略不计。此处，下游位置特征频率等于下游位置测量频率滤除所述回转窑内部压强场的特征频率和所述上游位置测量频率。
S130，根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
具体的，下游位置特征频率x包括n个取值xi，对其进行无量纲时域指标峭度分析，计算无量纲时域指标峭度值κ：
其中，当无量纲时域指标峭度值κ值大于预设值，则判断下游位置特征频率是稳定的，当无量纲时域指标峭度值κ值小于或等于预设值，则说明下游位置特征频率是不稳定，说明该位置存在故障。
S140，在所述无量纲时域指标峭度值小于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
其中，预设值根据实验确定，预设值可为5。
上述回转窑故障检测方法中，通过回转窑运转时工艺参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和实施例功率，构建回转窑内部工作区域的有限元模型，并且计算出回转窑本身的特征频率，获得上游位置、下游位置的测量频率，下游位置的测量频率滤除上游位置的测量频率和回转窑本身的特征频率，能够去除回转窑本身运转时的振动影响和上游位置对下游位置的振动影响，最后根据所述下游位置特征频率计算无量纲时域指标峭度值，通过无量纲时域指标峭度值的大小判断回转窑是否振动异常，从而判断是否发生了故障，能够判断结圈故障和托轮移位等故障，检测过程速度快效率高。
在其中一个实施例中，所述根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率，包括：根据回转窑的结构参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和回转窑运转时的工艺参数，构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，获得所述回转窑内部压强场随时间的脉冲变化；根据所述内部压强场随时间的脉冲变化，计算所述回转窑内部压强场的特征频率。
在其中一个实施例中，所述获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率，包括：获取所述回转窑多个上游位置的测量频率和下游位置的测量频率；在所述下游位置的测量频率中滤除所述回转窑内部压强场的特征频率、所述上游位置测量频率，得到下游位置特征频率。
例如，所述回转窑上游位置的测量频率L1、下游位置的测量频率L2，所述回转窑内部压强场的特征频率L3，则驱动链下游位置特征频率
其中，
表示滤波操作。
在其中一个实施例中，所述下游位置为两个，分别为第一下游位置和第二下游位置；对应的所述下游位置特征频率为两个，分别为第一下游位置特征频率和第二下游位置特征频率；对应的所述无量纲时域指标峭度值为两个，分别为第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值；所述第一下游位置、所述第一下游位置特征频率与所述第一无量纲时域指标峭度值对应，所述第二下游位置、所述第二下游位置频率与所述第二无量纲时域指标峭度值对应。所述在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障，包括：当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均小于预设值时，则判断所述回转窑不存在故障；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值中其中一个大于或等于预设值时，进入预报警模式；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于预设值时，进行所述回转窑故障报警。
在其中一个实施例中，所述进入预报警模式包括：判断预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值是否均大于或等于所述预设值；如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于所述预设值，进行所述回转窑故障报警；如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均不大于或等于所述预设值，解除预报警模式。
其中，预设时间段可根据需要设置，预设时间段可为10分钟。
在其中一个实施例中，在根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率之后，包括：根据所述回转窑内部压强场的特征频率，构建预设数目的位置分别发生窑结圈的频率和位置参数；根据所述频率和位置参数，通过插值的方式，构建故障特征频率和位置的函数关系；获得所述回转窑的某一位置测量频率，并根据所述回转窑内部压强场的特征频率和所述某一位置测量频率，获得某一位置特征频率；在所述某一位置特征频率和某一位置的位置参数满足所述函数关系时，则判断所述某一位置为窑结圈故障位置。
具体的，在回转窑上取5个代表性的位置(也可以取更多)，获取回转窑的工作参数(入口风速和进料比)，在步骤S110中可以根据当前的工作参数，算得若在这5个位置分别发生窑结圈，会引起的振动的特征频率f1，f2，f3，f4，f5，结合这5个位置的位置参数s1，s2，s3，s4，s5，可以通过插值的方式，构建处特征频率和位置的函数关系(线性插值，或者二次B样条曲线插值等，均为公开技术)，获得特征频率合位置的函数关系后，即可根据测量得到的特征频率信号fm，推算出发生窑结圈的位置。
本实施例中，通过故障特征频率和位置的函数关系，根据回转窑的任一位置的特征频率，判断该位置是否存在故障，即能够实现对回转窑故障位置的确定。
在其中一个实施例中，在获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率之后，包括：对所述下游位置特征频率的频谱图，应用集合经验模态分解算法分解，获得所述下游位置增强特征频率。所述根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值，包括：根据所述下游位置增强特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
具体的，根据下游位置特征频率的频谱图，分别应用集合经验模态分解算法(EEMD)进行分解：首先，将正态分布的白噪声加到原始振动信号；其次，将加入白噪声的信号作为一个整体，然后进行EMD分解，得到各IMF分量，重复上述步骤，每次加入新的正态分布白噪声序列，将每次得到的IMF做集成平均处理后作为下游位置增强特征频率。
另外，除了本实施例中集合经验模态分解算法对下游位置特征频率的故障特征进行增强外，还可以通过歪度、裕度的计算方式对下游位置特征频率的故障特征进行增强。
应该理解的是，虽然图5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种回转窑故障检测装置，包括：模型构建模块210、下游位置特征频率计算模块220、峭度值计算模块230和故障判断模块240，其中：
模型构建模块210，用于根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率。
下游位置特征频率计算模块220，用于获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率。
峭度值计算模块230，用于根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
故障判断模块240，用于在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
在其中一个实施例中，所述模型构建模块210包括：脉冲变化获取单元，用于根据回转窑的结构参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和回转窑运转时的工艺参数，构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，获得所述回转窑内部压强场随时间的脉冲变化；特征频率计算单元，用于根据所述内部压强场随时间的脉冲变化，计算所述回转窑内部压强场的特征频率。
在其中一个实施例中，所述下游位置特征频率计算模块220包括：测量频率获得单元，用于获取所述回转窑多个上游位置的测量频率和下游位置的测量频率；计算单元，用于在所述下游位置的测量频率中滤除所述回转窑内部压强场的特征频率、所述上游位置测量频率，得到下游位置特征频率。
在其中一个实施例中，所述下游位置为两个，分别为第一下游位置和第二下游位置；对应的所述下游位置特征频率为两个，分别为第一下游位置特征频率和第二下游位置特征频率；对应的所述无量纲时域指标峭度值为两个，分别为第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值；所述第一下游位置、所述第一下游位置特征频率与所述第一无量纲时域指标峭度值对应，所述第二下游位置、所述第二下游位置频率与所述第二无量纲时域指标峭度值对应。所述故障判断模块240，还用于当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均小于预设值时，则判断所述回转窑不存在故障；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值中其中一个大于或等于预设值时，进入预报警模式；当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于预设值时，进行所述回转窑故障报警。
在其中一个实施例中，所述进入预报警模式包括：判断预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值是否均大于或等于所述预设值；如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于所述预设值，进行所述回转窑故障报警；如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均不大于或等于所述预设值，解除预报警模式。
在其中一个实施例中，所述回转窑故障检测装置还包括：频率和位置参数构建模块，用于根据回转窑内部压强场的特征频率，构建预设数目的位置分别发生窑结圈的频率和位置参数；插值模块，用于根据所述频率和位置参数，通过插值的方式，构建故障特征频率和位置的函数关系；特征频率计算模块，用于获得所述回转窑的某一位置测量频率，并根据所述回转窑内部压强场的特征频率和所述某一位置测量频率，获得某一位置特征频率；窑结圈故障位置确定模块，用于在所述某一位置特征频率和某一位置的位置参数满足所述函数关系时，则判断所述某一位置为窑结圈故障位置。
在其中一个实施例中，所述回转窑故障检测装置还包括：集合经验模态分解算法分解模块，用于对所述下游位置特征频率的频谱图，应用集合经验模态分解算法分解，获得所述下游位置增强特征频率；所述峭度值计算模块230，还用于根据所述下游位置增强特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
关于回转窑故障检测装置的具体限定可以参见上文中对于回转窑故障检测方法的限定，在此不再赘述。上述回转窑故障检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了回转窑故障检测系统，所述系统包括：设置于回转窑的托轮轴承座的第一传感器、设置于所述回转窑的驱动小齿轮轴承座的第二传感器和设置于所述回转窑的驱动减速箱的第三传感器；其中，所述第一传感器测量回转窑的托轮轴承座的测量频率，所述第二传感器测量回转窑的驱动小齿轮轴承座的测量频率，所述第三传感器测量回转窑的驱动减速箱的测量频率，回转窑的托轮轴承座的测量频率和驱动小齿轮轴承座的测量频率为上述实施例所述的回转窑下游位置的测量频率，驱动减速箱的测量频率为上述实施例所述的回转窑上游位置的测量频率。此处上游位置为除了下游位置的其它位置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储回转窑运转时的工艺参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和实施例功率数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种回转窑故障检测方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种回转窑故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；其中，回转窑多个不同位置包括上游位置和下游位置；
根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率，包括：
根据回转窑的结构参数、鼓风机运转的额定功率、设计压差和回转窑运转时的工艺参数，构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，获得所述回转窑内部压强场随时间的脉冲变化；
根据所述内部压强场随时间的脉冲变化，计算所述回转窑内部压强场的特征频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率，包括：
获取所述回转窑多个上游位置的测量频率和下游位置的测量频率；
在所述下游位置的测量频率中滤除所述回转窑内部压强场的特征频率、所述上游位置测量频率，得到下游位置特征频率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下游位置为两个，分别为第一下游位置和第二下游位置；对应的所述下游位置特征频率为两个，分别为第一下游位置特征频率和第二下游位置特征频率；对应的所述无量纲时域指标峭度值为两个，分别为第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值；所述第一下游位置、所述第一下游位置特征频率与所述第一无量纲时域指标峭度值对应，所述第二下游位置、所述第二下游位置频率与所述第二无量纲时域指标峭度值对应；
所述在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障，包括：
当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均小于预设值时，则判断所述回转窑不存在故障；
当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值中其中一个大于或等于预设值时，进入预报警模式；
当判断所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于预设值时，进行所述回转窑故障报警。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述进入预报警模式包括：
判断预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值是否均大于或等于所述预设值；
如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均大于或等于所述预设值，进行所述回转窑故障报警；
如果在预设时间段内，所述第一无量纲时域指标峭度值和第二无量纲时域指标峭度值均不大于或等于所述预设值，解除预报警模式。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率之后，包括：
根据回转窑内部压强场的特征频率，构建预设数目的位置分别发生窑结圈的频率和位置参数；
根据所述频率和位置参数，通过插值的方式，构建故障特征频率和位置的函数关系；
获得所述回转窑的某一位置测量频率，并根据所述回转窑内部压强场的特征频率和所述某一位置测量频率，获得某一位置特征频率；
在所述某一位置特征频率和某一位置的位置参数满足所述函数关系时，则判断所述某一位置为窑结圈故障位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率之后，包括：
对所述下游位置特征频率的频谱图，应用集合经验模态分解算法分解，获得所述下游位置增强特征频率；
所述根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值，包括：
根据所述下游位置增强特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值。
8.一种回转窑故障检测装置，其特征在于，所述装置包括：
模型构建模块，用于根据回转窑的物理场参数构建所述回转窑内部工作区域的有限元模型，并根据所述有限元模型计算回转窑内部压强场的特征频率；
下游位置特征频率计算模块，用于获取所述回转窑多个不同位置的测量频率，根据所述测量频率和所述回转窑内部压强场的特征频率，计算得到下游位置特征频率；其中，回转窑多个不同位置包括上游位置和下游位置；
峭度值计算模块，用于根据所述下游位置特征频率进行无量纲时域指标峭度分析，获得所述下游位置的无量纲时域指标峭度值；
故障判断模块，用于在所述无量纲时域指标峭度值大于或等于预设值时，则判断所述回转窑存在故障。
9.一种回转窑故障检测系统，其特征在于，所述系统包括：设置于回转窑的托轮轴承座的第一传感器、设置于所述回转窑的驱动小齿轮轴承座的第二传感器和设置于所述回转窑的驱动减速箱的第三传感器；
其中，所述第一传感器测量回转窑的托轮轴承座的测量频率，所述第二传感器测量回转窑的驱动小齿轮轴承座的测量频率，所述第三传感器测量回转窑的驱动减速箱的测量频率，回转窑的托轮轴承座的测量频率和驱动小齿轮轴承座的测量频率为权利要求1-7任一项所述检测方法中回转窑下游位置的测量频率，驱动减速箱的测量频率为权利要求1-7任一项所述检测方法中回转窑其它位置的测量频率。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103745037A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-04-23 | 华电重工股份有限公司 | 余热锅炉内部噪声源识别方法 |
| CN111158336A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-05-15 | 万洲电气股份有限公司 | 一种基于水泥窑故障诊断的工业智能优化节能系统 |
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Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2575985T3 (es) * | 2004-11-12 | 2016-07-04 | Flsmidth A/S | Método y aparato para monitorizar el empuje de cojinetes |
| US11703279B2 (en) * | 2019-09-11 | 2023-07-18 | Quantum IR Technologies, LLC | Rotary kiln thermal monitoring and cooling systems |
-
2021
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103745037A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-04-23 | 华电重工股份有限公司 | 余热锅炉内部噪声源识别方法 |
| CN111158336A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-05-15 | 万洲电气股份有限公司 | 一种基于水泥窑故障诊断的工业智能优化节能系统 |
| CN112270145A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-01-26 | 浙江中自庆安新能源技术有限公司 | 一种基于多相流模型的结圈分析方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于 PSO － SVM 的回转窑筒体故障诊断;吴张瑾 等;《数字制造科学》;20201231;第 18 卷(第 4 期);第294-299页 * |
| 基于托轮振动分析的回转窑状态监测与故障诊断技术研究;郑凯;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅰ辑》;20190515(第05期);全文 * |
Also Published As
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