夏 霜

（湖北新冶钢有限公司,湖北 黄石 435000）

矿石是现代工业生产的原料，选矿是整个生产过程中比较关键的环节，具有设备繁多、操作性连贯等特点。选矿厂多数设备价格昂贵且种类固定，发生故障后难以准确诊断，会给生产带来严重影响。目前关于选矿设备故障诊断困难的问题，很多学者进行了相应研究，如李超（2019）等人则从神经网络技术方面对选矿应用做出了研究[1]，苟筱林（2019）从大数据挖掘技术出发对输变电设备诊断方法进行探讨[2]。这些研究无法准确发现选矿设备故障部位。针对此问题，本研究从振动频率方面出发，通过故障设备振动频率的变化，准确辨别设备的故障部位，帮助科学制定出故障部位的维修方法，避免事故的发生[1]。球磨机是选矿工艺中较为重要且应用较为广泛的一种设备。为研究振动诊断技术在选矿设备上的应用，本文以球磨机为例，通过采集球磨机设备振动监测数据来判断球磨机故障部位及故障情况。

1 振动诊断系统硬件及软件配置

1.1 系统硬件配置

无线监测器DX501：内嵌振动加速度传感器、温度传感器、信号采集处理电路。将采集的数据通过2.4 GHz频段无线传输到无线监测站。

无线监测站DX550：收集指定辖区域内所有无线检测器采集的数据，并通过局域网上传至系统中心服务器。

系统中心服务器：负责接收和处理数据，系统服务器采用IBM x3650硬件平台。该服务器对处理器性能进行了优化，能够提供双核或四核计算能力，高级电源管理及矢量校准冷却技术可帮助降低数据中心的电力和冷却成本[3]。……