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皮带机托辊轴承劣化导致托辊产生异响,严重时存在燃烧的风险,为了及时维护皮带机托辊降低托辊故障率,研究皮带机托辊故障异响监测及故障点定位技术与应用效果.该技术通过巡检机器人获取托辊运行故障异响条件下的温度信号,通过傅里叶变换提取监测信号特征;利用频谱搜索算法搜索监测信号谱峰,根据谱峰结构选定谱峰数量与谱峰能量两个参数;基于PLC获取振荡与频率之间的关系,结合热传递公式红外技术根据输出图像电压信号,实现对托辊故障异响的监测与定位.测试结果表明:研究的监测与定位技术,能够准确获取托辊故障异响状态下的温度信号,并通过比较红外图像的明暗情况确定故障点位置,在6组测试对象中,准确监测与定位到其中的2组托辊存在故障,可见研究的技术可以应用到实际工作当中.