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一种火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量检测方法

xiaoxiao2020-06-24  4

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专利名称:一种火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量检测方法
技术领域
本发明涉及一种检测方法,特别涉及一种火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量检测,该方法采取噪声信号特征频段提取、能量计算等技术手段,能够适时检测火电厂球磨机内的存煤量。
背景技术
制粉系统是火力发电厂的主要辅助系统之一,制粉系统所用的磨煤机一般分为以下三类筒式钢球磨煤机、中速磨煤机和风扇磨煤机。其中筒式钢球磨煤机对煤种的适应性最强,是国内应用最广的一种磨煤机。磨煤机是制粉系统的关键设备,它能否正常运行以及是否运行在最佳工况,直接关系到制粉系统的工作效率。对磨机内存煤量进行有效监控,可大幅度降低电耗、钢耗,增加磨机出力,降低噪声,减少粉尘污染,提高运行效率。因此如何准确监测磨机内存煤量成为关键和难点。
由于磨机工作环境差,粉尘污染大,内部环境恶劣,因此无法直接测量其内存煤量,只能通过间接法检测。目前,应用较多的磨机内存煤量检测的方法有磨音法、振动法以及功率法。现有磨音法是通过单个声音传感器简单检测磨机噪声声强来判断其内存煤量,缺点是检测精度不高,未能有效去除背景噪声干扰,特别是当多台磨机同时在一个车间内运行时,临近磨机运行时所发出的噪声会严重影响内存煤量检测的准确性。振动法是利用磨机运转时,研磨体和物料偏于磨机的一侧,磨机的转动部分处于严重的不平衡状态,造成不平衡的离心力,并使磨机系统振动,磨机在转速不变时其振动强度与被磨物料量的多少有关这一特性检测的;振动法的不足在于线性度差,准确度不高。功率法的思路是通过测量磨机运行时电机所消耗的功率来判断磨机内的负荷。在实际应用中,是测量磨机的工作电流。此种方法的不足之处在于磨机的工作电流在整个工作过程中,变化不是很大,测量灵敏度低。
磨机噪声包括筒体噪声、电动机产生的噪声、齿轮传动部分产生的噪声、排粉风机产生的噪声、环境噪声以及同一车间临近磨机产生的噪声等。与内存煤量有关的噪声只有筒体噪声,磨机筒体噪声是筒体转动时钢球与钢球、钢球与衬板、钢球与筒内物质之间撞击而产生的机械噪声。筒体噪声有时高达115~120dB,为磨机的主要噪声源。钢球撞击衬板产生的噪声,与筒体转速、钢球装载量等有关,因磨机转速慢,工作转速一般为15r/min~25r/min,并且钢球和衬板材料为高锰钢或低、高铬耐磨合金,或者衬板为耐磨橡胶,其噪声以中低频为主。钢球与钢球之间的自撞噪声,因钢球数量多、质量小,钢球自撞机会多,其自撞噪声的频率要比钢球与衬板及钢球与物料之间撞击的噪声频率高,以中高频为主。
钢球与钢球之间以及钢球、物料与衬板之间的相互撞击引起的噪声,按发生机理可以分为加速度噪声和自鸣噪声。加速度噪声是由于物体的速度迅速变化,在空气媒质中产生压力扰动而形成的,自鸣噪声是冲击引起衬板与筒体的振动辐射及筒内反射所引起的。加速度噪声仅决定整个噪声样本中的第一个峰值,在整个噪声能量中所占的比重较小;而自鸣噪声是由冲击能量转化为衬板与筒体振动产生的声辐射,以及因磨机筒体是一个封闭圆柱体,其筒体是一个强反射面,入射的声波吸收的少而反射的多。各撞击噪声声波在筒体内连续反射,建立起一个混合响声场,激起较强的振动,所以自鸣噪声一般要比加速度噪声功率高出10dB~20dB。
磨机长期的运行实践表明,磨机内的内存煤量与磨机噪声信号之间存在一定的对应关系。当磨机内存煤量较少时,磨机噪声主要来自研磨介质与研磨介质之间以及研磨介质与衬板之间的摩擦和碰撞,噪声较大且频率较高;当磨机内的存煤量逐渐增大时,随着磨内空间和研磨介质之间的空隙逐渐被煤所充填,磨机噪声主要来自物料和研磨介质以及物料和衬板之间摩擦和碰撞,磨音较小且频率较低。如附图1~3所示,其中图1为偏空磨磨机噪声功率谱图,图2为常磨磨机噪声功率谱图,图3为饱磨磨机噪声功率谱图。

发明内容
本发明的目的在于,提供一种火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量检测方法,用以解决长期以来困扰火电厂球磨机内存煤量难以检测的问题。该方法采用两个声音传感器同时检测磨机筒体噪声和背景噪声,提取特征频段,并按照拟合多项式进行数据拟合获取内存煤量结果。
为了实现上述任务,本发明采取如下的技术解决方案一种火电厂筒式钢球磨煤机内存煤量的检测方法,包括以下步骤1)在磨机入口和磨机入口附近走廊处安装两个声音传感器,同时测量磨机噪声和背景噪声,获取噪声数据流;2)对噪声数据流的噪声频谱进行分析识别,并提取符合该磨机的特征频段的中心频率和带宽两个参数;3)对特征频段内的噪声计算能量值;4)将两个传感器获得的噪声能量值进行拟合计算,获得磨机内存煤量信息;5)通过采用改进的滑动平均滤波算法对结果进行处理,将实时获得的拟合计算结果先进行平均值滤波,将结果存放到一个FIFO队列,然后进行滑动平均滤波,获得最终内存煤量信息。
所述的两个声音传感器,其中一个声音传感器为单向型的麦克风,用于检测磨机筒体噪声,安装位置位于磨机入口1/3处,且该麦克风指向钢球下落撞击点。另一个声音传感器为全向型麦克风,用于检测背景噪声,主要有磨机齿轮传动噪声、电机噪声、排粉机噪声以及邻磨产生的噪声,安装位置位于磨机入口附近走廊处,距离磨机进口端不小于3m。
所述的提取符合该磨机的特征频段的中心频率和带宽两个参数的具体步骤是1)在磨机空磨状态下,等待开始标定命令;2)开始标定启动后,按固定的采样频率采集噪声数据;3)连续采集1024点数据后,对采集的噪声数据进行FFT变换,将频谱信息全部存储;4)转到步骤2),直到磨机运行接近满磨状态,给出结束标定命令;5)将带宽值固定,带宽值取2000Hz;然后搜索中心频率,搜索从起始中心频率1500Hz开始,步长为50Hz,终止于中心频率为3500Hz;搜索带宽时,起始带宽为1500Hz,步长为100Hz,终止带宽为5000Hz,中心频率由低到高变化,对应于每一个中心频率,得出一条噪声能量的变化曲线,将所有中心频率点搜索完毕,得到一组曲线,查询其中变化最为灵敏的一条,该曲线对应的中心频率即为该磨机的特征频段中心频率;6)将特征频段中心频率固定,带宽在经验值附近进行调整,采用与查找特征频段中心频率相同的搜索方法,即可得到最佳带宽值;7)经过步骤5)和步骤6)确定出对应于该磨机的特征频段的中心频率和带宽值,在正常工作模式下,实时的将特征频段以外的信号滤除,得到与磨机内存煤量关系最密切的那部分噪声信息,从而准确测量磨机内存煤量信息。
所述的计算特征频段内的噪声能量值的实现方法是对每采集到1024点数据进行频谱分析,将特征频段内的频域幅值模取平方后累加。
所述对噪声能量进行拟合计算,获得内存煤量信息的具体方法是将磨机噪声信息中的背景噪声部分滤除,获得代表内存煤量的噪声信息,然后利用最小二乘法拟合噪声与内存煤量曲线,获取拟合多项式;在正常工作模式下,通过拟合多项式计算内存煤量。
本发明给出的火电厂筒式钢球球磨机内存煤量的检测方法,克服了以往检测方法易受干扰、灵敏度差、线性度不好等缺点。采取同时测量磨机筒体噪声和背景噪声的方法,消除各种干扰噪声源的影响;采取提取特征频段内能量的方法,将与内存煤量信息无关的噪声滤除,提高检测准确性;采取数据拟合方法,从软件上提高测量灵敏度和准确度。


图1偏空磨磨机噪声功率谱图;图2常磨磨机噪声功率谱图;图3饱磨磨机噪声功率谱图;图4本检测方法流程图;图5本方法的特征频段提取流程图。
下面结合附图和具体实施方法对本发明作进一步的详细描述。
具体实施例方式
本发明的一种火电厂筒式钢球磨煤机内存煤量的检测方法的流程图如图4所示,具体包括以下步骤1)通过设置在磨机入口和磨机入口附近走廊处安装的两个声音传感器,同时测量磨机筒体噪声和背景噪声,获取噪声数据流;其中一个声音传感器为单向型的麦克风,用于检测磨机筒体噪声,安装位置位于磨机入口1/3处,且该麦克风指向钢球下落撞击点。另一个声音传感器为全向型麦克风,用于检测背景噪声,主要包括磨机齿轮传动噪声、电机噪声、排粉机噪声以及邻磨产生的噪声,安装位置位于磨机入口附近走廊处,距离磨机进口端不小于3m。
2)对噪声数据进行频谱分析;3)对特征频段内的噪声计算能量值;
4)将两个传感器获得的噪声能量值进行拟合计算,获得磨机内存煤量信息;5)通过滤波算法对结果进行处理,进行输出及显示。
上述噪声采集过程中的参数选择是根据实际需要,选定频率分辨率Δf,并由此确定FFT的点数NN=fs/Δf初步选择频率分辨率为Δf为50Hz,信号中最高频率为10kHz,选择采样频率fs为50kHz,则FFT的点数N为N=fs/Δf=1000由于FFT点数须为2的整数次幂,故选择N为1024,调整采样频率为51.2kHz。对每采集到1024点数据进行频谱分析,将特征频段内的频域幅值模取平方后累加。
如图5所示,特征频段的识别和提取是在标定模式下完成的,提取特征频段,也就是要确定特征频段的中心频率和带宽两个参数;经过前期多年研究和现场试验发现,不同的磨机,其带宽基本确定,而中心频率有较大的变化。
确定特征频段的中心频率和带宽两个参数,按照以下步骤进行1)在磨机空磨状态下,等待开始标定命令;2)开始标定启动后,按固定的采样频率采集噪声数据;3)连续采集1024点数据后,对采集的噪声数据进行FFT变换,将频谱信息全部存储;1)转到步骤2),直到磨机运行接近满磨状态,给出结束标定命令;2)将带宽固定为经验值,取带宽经验值为2000Hz,中心频率由低到高变化,对应于每一个中心频率,都会得出一条从空磨到满磨过程噪声能量的变化曲线,将所有中心频率点搜索完毕,得到一组曲线。查询其中变化最为灵敏的一条,该曲线对应的中心频率即为该磨机的特征频段中心频率;6)将特征频段中心频率固定为步骤5)中搜索出的最佳中心频率,带宽从小到大进行调整,采用与查找特征频段中心频率相同的搜索方法,即可得到最佳带宽值;7)经过步骤5)和6)确定了特征频段的中心频率和带宽,即找出了对应于该磨机的特征频段。
在特征频段识别和提取过程中,带宽经验值为2000Hz;搜索中心频率时,起始中心频率为1500Hz,步长为50Hz,终止中心频率为3500Hz;搜索带宽时,起始带宽为1500Hz,步长为100Hz,终止带宽为5000Hz。
所述的对噪声能量进行拟合计算,获得内存煤量信息的具体方法是1)将磨机噪声信息中的背景噪声部分滤除,获得代表内存煤量的噪声信息E=aE1-bE2;其中E1为测得的磨机筒体噪声能量,E2为测得的背景噪声能量,E为滤除背景噪声后代表存煤量的噪声能量,a、b为加权系数。
2)然后利用最小二乘法拟合噪声与内存煤量曲线,获取拟合多项式;在正常工作模式下,通过拟合多项式计算内存煤量。
根据标定过程中选取能够表达完整过程的10组噪声能量数据E(i),并设定对应的内存煤量信息Y(i),选择函数为Y=a1+a2E+a3E2,通过最小二乘获得系数a1~a3。正常运行过程中,即可通过该函数计算获得内存煤量。
所述的对结果采用改进的滑动平均滤波算法进行处理的具体方法是1)将实时获得的拟合计算结果先进行平均值滤波;2)将结果存放到一个FIFO队列,然后进行滑动平均滤波,获得最终内存煤量信息。
该方法采用先平均滤波后滑动平均滤波的方式,既大大减少了仪器需要的缓存空间,又兼顾了结果的更新速度。
采用本发明提出的检测方法,解决了火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量难以检测的问题。能够对内存煤量的进行有效监控,为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供了保障。
权利要求
1.一种火电厂筒式钢球磨煤机内存煤量的检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤1)在磨机入口和磨机入口附近走廊处安装两个声音传感器,同时测量磨机噪声和背景噪声,获取噪声数据流;2)对噪声数据流的噪声频谱进行分析识别,并提取符合该磨机的特征频段的中心频率和带宽两个参数;3)对特征频段内的噪声计算能量值;4)将两个传感器获得的噪声能量值进行拟合计算,获得磨机内存煤量信息;5)通过采用改进的滑动平均滤波算法对结果进行处理,将实时获得的拟合计算结果先进行平均值滤波,将结果存放到一个FIFO队列,然后进行滑动平均滤波,获得最终内存煤量信息。
2.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述的两个声音传感器,其中一个声音传感器为单向型的麦克风,用于检测磨机筒体噪声,安装位置位于磨机入口1/3处,且该麦克风指向钢球下落撞击点;另一个声音传感器为全向型麦克风,用于检测背景噪声,主要包括磨机齿轮传动噪声、电机噪声、排粉机噪声以及邻磨产生的噪声,其安装位置位于磨机入口附近走廊处,距离磨机进口端不小于3m。
3.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述的提取符合该磨机的特征频段的中心频率和带宽两个参数的具体步骤是1)在磨机空磨状态下,等待开始标定命令;2)开始标定启动后,按固定的采样频率采集噪声数据;3)连续采集1024点数据后,对采集的噪声数据进行FFT变换,将频谱信息全部存储;4)转到步骤2),直到磨机运行接近满磨状态,给出结束标定命令;5)将带宽值固定,带宽值取2000Hz;然后搜索中心频率,搜索从起始中心频率1500Hz开始,步长为50Hz,终止于中心频率为3500Hz;搜索带宽时,起始带宽为1500Hz,步长为100Hz,终止带宽为5000Hz,中心频率由低到高变化,对应于每一个中心频率,得出一条噪声能量的变化曲线,将所有中心频率点搜索完毕,得到一组曲线,查询其中变化最为灵敏的一条,该曲线对应的中心频率即为该磨机的特征频段中心频率;6)将特征频段中心频率固定,带宽在经验值附近进行调整,采用与查找特征频段中心频率相同的搜索方法,即可得到最佳带宽值;7)经过步骤5)和步骤6)确定出对应于该磨机的特征频段的中心频率和带宽值,在正常工作模式下,实时的将特征频段以外的信号滤除,得到与磨机内存煤量关系最密切的那部分噪声信息,从而准确测量磨机内存煤量信息。
4.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述的计算特征频段内的噪声能量值的实现方法是,对每采集到的1024点数据进行频谱分析,对特征频段内的频域幅值模取平方后累加。
5.如权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述的对噪声能量进行拟合计算,获得内存煤量信息的具体方法是,将磨机噪声信息中的背景噪声部分滤除,获得代表内存煤量的噪声信息,然后利用最小二乘法拟合噪声与内存煤量曲线,获取拟合多项式;在正常工作模式下,通过拟合多项式计算内存煤量。
全文摘要
本发明公开了一种火电厂筒式钢球磨煤机的内存煤量检测方法,用以解决长期以来困扰火电厂球磨机内存煤量难以检测的问题。本发明采用两个声音传感器同时测量磨机筒体噪声和背景噪声,以消除背景噪声带来的干扰;采取提取特征频段内能量的方法,将与内存煤量信息无关的噪声滤除,提高检测准确性;并按照拟合多项式进行数据拟合获取内存煤量结果,最后对拟合结果采取改进的滑动平均滤波进行平滑处理,提高测量灵敏度和准确度。克服了以往检测方法易受干扰、灵敏度差、线性度不好等缺点,能够对内存煤量的进行有效监控,为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供了保障。
文档编号B02C25/00GK1836784SQ20061004268
公开日2006年9月27日 申请日期2006年4月20日 优先权日2006年4月20日
发明者张彦斌, 贾立新, 司刚全, 曹晖, 赵德生 申请人:西安交通大学, 西安桑瑞自动化有限责任公司

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