碟式分离机是一种多功能、高效率、多品种的薄层分离机械，普遍应用于化工、食品等行业，是这些行业的关键设备之一。它的转速一般在6000～10000r/min之间，属于高速旋转机械。它主要由机座、传动系统、机壳、转鼓组件和控制系统组成。同其他机械设备相比，碟式分离机具有以下结构特点：

（1）它的转鼓由一百多个零件组成，而且尺寸较大。

（2）横轴和立轴相互交错，它们之间采用螺旋齿轮传动。

（3）横轴系统有用单列向心球轴承支承。

（4）立轴上支承为六弹簧弹性支承。

（5）电动机通过离心摩擦离合器驱动横轴系统。

结构上的复杂性使碟式分离机故障征兆同故障之间产生了复杂的映射关系，采用通常的故障诊断方法常常难以奏效，因而对碟式分离进行状态监测和故障诊断的研究和系统的设计具有重大的实际意义。

1 碟式分离机的主要故障

1.1 缓冲弹簧的失效

立轴系统的弹性支承由轴向弹簧和径向弹簧组成。其中，轴向弹簧是用来缓冲安装转鼓时造成的冲击，一般不易失效；径向弹簧长期处于较大的交变应力作用下，当应力超过了弹簧材料的疲劳极限，就会出现疲劳裂纹，弹簧的刚度就会下降，进一步发展挥发发生断裂。

1.2 转鼓不平衡

根据不同的发生原因，转鼓不平衡故障可分为以下两类：转鼓在使用过程中产生的 变形；碟片组件的松动。

1.3 轴承失效

大多数碟式分离机采用滚动轴承来支承横轴和立轴系统，在正常的情况下，滚动轴承主要有一下失效形式：点蚀和 变形。

在使用维护和保养不当或润滑、密封不良时，滚动轴承也会出现磨损、胶合、内外圈和保持架的破裂等不正常的失效形式。

1.4 螺旋齿轮的失效

螺旋齿轮的主要失效形式有：胶合、磨损、塑性变形和点蚀。

1.5 离心摩擦离合器的失效

在启动阶段，横轴的转速低于电机的转速，离心摩擦离合器处于打滑状态，摩擦片会出现磨损，当磨损达到一定程度以后，碟式分离机就不能达到正常的工作转速，从而直接影响到分离质量。另外，如果摩擦片被工作环境中的油脂、水等污染，也会表现出类似于摩擦片磨损的失效现象。

2 设备状态监测与故障诊断原理

工作设备在运转时，产生振动和噪声信号，这些信号中包含有丰富的信息。状态监测和故障诊断就是要对这些信号加以处理、分析，得到能正确反映设备状态的信息，以便判断设备的工作状态，在设备出现故障时，进一步判断故障的部位以及故障的严重程度。

尽管人们对状态监测与故障诊断技术已经进行了大量的研究，但是到目前为止，尚未找到一种可以成功地应用于各种各样设备的方法。因此，对于不同的监测对象，要进行具体的分析，找出其特有的动态特性，对可能的方法进行仔细的比较，从中选取切实可行的方案。

3 碟式分离机状态监测与故障诊断系统的设计

3.1 传感器的选择

传感器的选择直接影响到测得信号的准确性，对状态监测与故障诊断的成功与否起着至关重要的作用。传感器选择的主要依据是被测对象的动态特性及测试分析的主要目的。碟式分离机的主要故障如本文前部分所述，由于各种故障具有不同的特征及分析方法，为了能够对各种故障正确地监测与诊断，就要分别选取不同的传感器。

在正常工作时，碟式分离机的转鼓高速旋转，过大的不平衡将引起强烈的振动，该振动的频率为转鼓的旋转频率，同其它振动相比，这个频率较低。测试该振动可以用位移、速度或加速度传感器。在振动的传播过程中存在有大量的影响因素，例如：齿轮的振动、轴承的振动等，这就使得用速度、加速度传感器测试的精度受到很大的限制。判断不平衡量是否超标以及在断定超标以后要进行的动平衡，都要求有非常 的测试结果。这样，较好的方法就是直接测量转鼓的振动位移。相比之下，电涡流式位移传感器是较佳的选择。另外，为了测量振动的相位以便进行动平衡碟片松动故障的诊断，同样需要电涡流式位移传感器。

齿轮在工作时会产生较高频率的振动，其中包含有丰富的频率成分，主要是齿轮的旋转频率、啮合频率、由调制引起的啮合频率的边频以及由于故障而引起的固有振动。另外，由于非线性因素的影响，还可能产生以上频率的谐频。滚动轴承在使用过程中产生的振动信号中主要包含的频率成分有：内圈、外圈、滚动体以及保持架的通过频率，由故障引起的相关元件的固有频率，由调制引起的边频以及由于非线性因素的影响而产生的各次谐频。为了较大限度地保证测量的可靠性，应该选用谐振频率较高的压电式加速度传感器来测量齿轮和滚动轴承的振动。

3.2 传感器的安装位置及安装方式

振动在结构中传播的过程中，会有反射、衍射等情况出现，这就使测到的振动信号变得十分复杂，而且阻尼在材料中普遍存在，随着传播距离的增加，振动能量的损失逐步增大，振动每经过一个界面能量就会衰减80%，对于高频信号的衰减程度更大。所以，传感器的位置距振源越近越好。

齿轮在工作时所产生的振动要由经过轴、轴承、机座构成的传播路径，所以，可以采用相同的安装于轴承座上的传感器来测量齿轮以及轴承的振动。尽管有多种安装方式，为了使高频信号不至于过多地衰减，采用了螺纹安装方式，在不易加工螺纹的位置，采用粘接法安装。

碟式分离机在工作时，机座上也有较大的振动，为了 地测到转鼓的振动，电涡流式位移传感器不可以直接固定在机座上，否则，测到的转鼓振动信号将被机座的振动所“污染”，可以将电涡流式位移传感器经过隔振处理措施以后装于机座，或将电涡流式位移传感器装在一个架子上，而架子固定于振动较轻之处。

3.3 采样频率的选择

采样频率要根据振动信号中的频率成分以及分析频率而定。如果采样频率低于极限频率的二倍，则会出现频率混叠，以这样的采样结果去诊断，就会导致误判。过高的采样频率会降低频率分辨率。对转鼓的振动信号采样时，用较低的采样频率，由于分析频率不同，对齿轮和轴承的振动信号采用不同的采样频率。当然，为了不引起频率混叠，应对测到的模拟信号进行滤波，滤波器的截止频率只要略高于分析频率即可。

3.4 特征提取

故障特征的提取是故障诊断中关键、核心的步骤。如果不能有效地提取故障特征，那么故障诊断就不能有一个正确的结果。针对碟式分离机的各主要故障，采用以下方法：

3.4.1 缓冲弹簧失效特征的提取

用两只电涡流式位移传感器，测得转鼓的轴心轨迹。在正常情况下，轴心轨迹是一个圆，缓冲弹簧失效以后，轴心轨迹会变成椭圆，因此用轴心轨迹同圆的近似程度作为缓冲弹簧失效的特征。

3.4.2 转鼓不平衡特征提取

用转鼓的振动位移作为是否存在不平衡的特征，一旦不平衡超标以后，为了进一步判断造成不平衡的原因，在升速过程中，测得相位曲线，如果相位曲线仅在临界转速附近变化，那么可以 不平衡是由除了碟片松动以外的其它原因引起，如果相位曲线在一个较大的速度变化范围内波动，那么不平衡是由碟片松动造成的。因此，用转鼓的振动位移和升速过程中的相位变化情况作为不平衡的故障特征。

3.4.3 滚动轴承故障特征的提取

即使在状态良好的情况下，滚动轴承在工作时也会产生一定的振动，该振动的产生根源在于滚动体出入承载区、承载区中滚动体数目的不断变化所引起的刚度变化。轴承元件出现故障以后，在故障点接触时会产生一定的冲击载荷，从而导致附加振动的产生。故障出现在不同的元件上所产生的冲击的间隔时间不同，引起振动的频率成分也不相同。从原则上讲，可以按振动信号中是否出现轴承元件的特征频率来判定故障是否存在以及故障的部位。然而，由于轴承的非故障性振动、机器中其零部件的振动和故障性振动相互叠加以及测试系统的噪声的存在，从而使测量信号的频谱组成非常复杂，故障的特征频率峰往往被其它谱峰所“淹没”，为了提高故障诊断的可靠性，采用多种方法提取故障特征，如：时域中的峰值因子、峭度、小波及小波包变换、沃尔什变换等。

3.4.4 螺旋齿轮故障特征的提取

通常，齿轮的啮合区可分为单齿啮合区和双齿啮合区，轮齿在单齿啮合区和双齿啮合区中承受不同的载荷，而齿轮系统在单齿和双齿啮合区中也具有不同的刚度。因此，正常情况下齿轮在工作时也会引起一定的振动。齿轮出现故障以后，轮齿在故障接触时会产生冲击载荷，从而诱发附加振动，附加振动的能量大小同齿轮的转速和故障的程度直接相关。由于齿轮故障诱发振动的机理同滚动轴承的类似，所以可以采用类似于滚动轴承的方法来提取故障特征，只是在频域中的分析区有所不同。

3.4.5 离心摩擦离合器故障特征的提取

在碟式分离机的启动阶段，用单位时间内转速的增加率作为离心摩擦离合器的故障特征。

3.5 故障的识别

在故障诊断中，可以采用专家系统、神经网络等方法对故障进行识别。故障诊断专家系统将故障诊断专家和计算机相结合，既具有专家的实践经验和理论知识，又具备计算机运算快速、准确的特点，将各个专家的经验知识融会到知识库之中，既具有了多数专家的智慧，又克服了单个专家在问题某一部分上的缺陷。但是，专家系统也存在专家和知识库之间的“知识瓶颈”、“推理不灵活”、“组合爆炸”和“无穷递推”等潜在的缺陷。人工神经网络是对人类大脑神经网络系统的一种物理结构上的模拟，它以神经元节点来模拟人类大脑神经细胞，以神经元节点间的联接强度来模拟人类大脑神经中树突与轴突的作用。具有并行、分布的特点和高的容错能力、快速的推理能力和强大的联想能力。将人工神经网络应用在故障的分类方面具有良好的应用前景。

在碟式分离机的常见故障中，转鼓的不平衡、立轴缓冲弹簧的失效以及离心摩擦离合器的失效等故障的征兆十分明确，而滚动轴承、螺旋齿轮的故障征兆不太明确，特别是在故障的早期，只能采用由一组故障特征组成的向量来描述故障状态。因此，在碟式分离机故障诊断系统中，采用专家系统对转鼓的不平衡、立轴缓冲弹簧的失效以及离心摩擦离合器的故障进行分类，用人工神经网络对螺旋齿轮、滚动轴承的故障进行分类。这样，既不会造成诸如“知识瓶颈”、“组合爆炸”、“无穷递推”等问题，又不至于导致人工神经网络的过于复杂，降低了训练的难度，而且分类准确。

4 结论

用本文所述的原理和方法，建立了碟式分离机状态监测与故障诊断系统，利用该系统在DRJ-460碟式分离机上进行了大量的试验，用试验数据对该系统训练以后，对DRJ-460碟式分离机的常见故障进行了分类和识别，结果和实际情况非常吻合。