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基于多源信息融合技术的皮带机故障诊断研究

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商元吉

摘要：皮带机是带式输送机的简称，是以皮带兼做承载机构和牵引机构的一种连续运输设备，在烧结工艺中扮演着物料运输的重要角色。但是由于皮带机线路长，工作环境恶劣，不便于人工监测和检修，时有安全事故发生，因此对皮带机的故障诊断显得尤为重要。该文基于多源信息融合技术，采用D-S证据合成算法，将多传感器采集到的故障信号有效的融合起来，相比传统的故障诊断方法，在精度上有了很大提升。

关键词：故障诊断；多源信息融合；D-S证据融合算法

：TP3：A：1009-3044（2018）20-0219-03

1概述

皮带机是烧结工艺中物料运输最常用的方式，它的传送能力大，功耗小，对运输物品的适应力极强，但是由于皮带机长期工作在高负荷的状态下，其不可避免地会发生各种故障，比如跑偏、过载、撕裂等。当皮带机发生故障时，如果不能及时地对故障做出诊断采取相应的保护措施，将造成严重的后果，不仅会影响生产造成经济损失，甚至危机员工生命。

2皮带机常见故障分析

在皮带机运行的过程中有以下几种常见的故障：（1）打滑故障；（2）皮带纵向撕裂故障；（3）皮带跑偏故障；（4）皮带机断带故障等[1]。下面来简单介绍一下这几种故障。

2.1打滑故障

皮带机正常运行时，动力传递主要来源于驱动滚筒与皮带之间的摩擦力。因此，打滑是皮带机失效的主要形式之一。皮帶打滑是驱动滚筒转动时，皮带不能与驱动滚筒同步运动或皮带不动。当打滑发生后，若不能及时排除故障，将会造成对皮带的损伤，甚至发生断带、滚筒温度升高等严重后果。

2.2皮带纵向撕裂

皮带纵向撕裂主要发生在机尾装载点处，主要原因是落料口落下有着锋利突起或棱角的料物容易扎破皮带，此外当这些料物在运输的过程中卡在机架或者托辊上时，就会形成对皮带表层的顶压和持续划擦，最终造成皮带的撕裂。

2.3皮带跑偏

皮带跑偏是皮带机运行过程中较为常见的故障，其故障主要表现为在皮带机工作过程中，皮带偏离原先的轨道，导致料物输送的中断，影响生产的正常进行，严重的还可能导致安全事故。该故障发生的主要原因：1）在皮带机制造过程中滚筒的平行度误差超出其允许范围，导致在皮带机工作过程中两边受力不均跑偏。2）料物装载不均匀导致皮带机工作过程中两边受力不均造成跑偏。

2.4皮带机断带故障

由于烧结生产的任务繁重[2]，为提高效率，皮带机长时间运转，导致皮带橡胶表面磨损严重，内部钢丝细绳的腐蚀和断丝，减小了胶带的韧性，运行当中如果突然受到大的物体卡阻，增大胶带所受的压力，则会造成皮带的断带。还有可能是胶带接头的质量不过关，硬度太小，胶带接头发生损毁或者是变形，胶带超长使用，老化严重，在胶带跑偏的情况下还容易造成胶带所受压力过大，在大块物料直接砸落到皮带上时，发生断带。

3基于多源信息融合的故障诊断

由上述介绍可知，皮带机故障种类繁多，引起故障的原因也错综复杂，在故障诊断的过程中对其中一种或者是几种故障信息进行分析和观测，从中提取有关的故障行为的特征，会给故障的诊断带来局限性，虽然有时利用一种信息就可以判断其故障，但在许多情况下是不可靠的。例如：在皮带机工作过程中，仅依靠皮带机的速度信号，来判别皮带机的故障状况是不可靠的。当皮带机出现过载故障时，胶带表面的速度与驱动滚筒的转速都会低于正常值；但是，当减速机发生故障时，也有可能造成同样的状况，此时如果单凭速度信号就无法准确地判断出故障的类型。因此，需要对这些信息做出综合判断，才能得出准确的诊断结果[3]。

多源信息融合技术是一种自动化综合处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算和智能来提高信息处理的质量。针对皮带机的故障诊断信息融合的实质就是对皮带机的多传感器信息和数据采集（例如：速度信号、电流信号、张力信号、跑偏信号等）、检测、关联与相关估计综合等多级别、多方面的处理，最终达到对故障做出精确诊断的目的。

本文采用D-S证据融合算法对皮带机的常见故障做出诊断，该算法最早由Dempster在1976年提出，后由学生Shafer继续补充完善，形成了一套基于证据和组合处理不确定性推理问题的数学方法，并且将理论向大范围推广，最终得出适用性广、理论更系统的D-S证据理论。目前该算法以广泛应用于工业，医疗，航空等各个领域当中。

3.1D-S证据理论算法

（1）构建识别框架

利用传感器收集对应的故障征兆信息，建立故障征兆的识别框架[Θ]，由一完备且互不相同的命题集合组成幂集[2Θ]，在此幂集的基础上设定基本信任函数：[2Θ→0，1]，A表示识别框架中的任意一个子集，[M（A）]表示证据支持命题的[A]发生的程度，[M（A）]满足以下条件：（1）[M（φ）=0]，[φ]为空集。（2）[A?ΘM（A）=1]。

（2）构建信任函数

由（1）