许永强，姜志宏，蔡改贫，郭进山，熊 洋

（江西理工大学 机电工程学院，江西 赣州 341000）

基于AR模型的磨机振动信号特征提取方法

许永强，姜志宏，蔡改贫，郭进山，熊 洋

（江西理工大学 机电工程学院，江西 赣州 341000）

磨矿过程中的球磨机筒体内部负荷（填充率、料球比）研究是选矿设备节能降耗的重要内容。以试验球磨机为对象，通过采集轴承座振动信号，采用AR模型对振动信号进行特征提取和进行功率谱估计，研究了5种充填率条件下的磨机负荷参数与信号时域特征的相关性，得出随着磨矿过程中筒体中钢球、物料的变化，低频段、高频段的频谱能量值曲线的相应变化规律。研究表明，有量纲时域特征参数可以很好地表征特征信号与负荷状态参数的相关性；无量纲时域特征参数可以很好地解释振动时域信号的波形分布以及振动冲击特征，根据频谱能量分布变化规律，可提取能够表征其对应磨机负荷状态的振动特征，为磨机负荷预测提供依据。

振动信号；磨机负荷；AR模型；频域特征

磨矿是选矿生产流程中一个很重要工序，也是选矿的耗能大户[1]。科学、准确地预测球磨机内部负荷并开发磨矿优化控制技术是实现选矿厂节能降耗、提质提产的根本任务之一[2]。目前，常采用的间接检测方式是振动法，振动法是通过检测磨机筒体、轴承等部位的振动信号，采用合适的振动信号处理方法，建立磨机内部负荷与振动信号的相关性，来预测磨机负荷，此方法具有灵敏度高、干扰信号小等优点[3]。……