冶炼制酸鼓风机故障如何预警与诊断？

冶炼烟气制酸车间的鼓风机常年在高负荷与强腐蚀环境下运行，轴承故障隐蔽且恶化迅速，如何监测？

CET中电技术推出的工业设备预测性维护系统，通过在电机驱动端、非驱动端及螺杆端部署高精度温振一体传感器，实现24小时连续数据采集。系统结合时域与频域分析、物理机理模型与AI算法，提取高频调制特征以预判轴承损伤。

实际案例显示，该系统将电机驱动端振动加速度异常（从 16 m/s² 升至 70 m/s²）精准诊断为轴承内圈磨损与保持架变形，并在维修后将其降至 2 m/s² 以内，完成了从“被动抢修”到“主动预防”的闭环管理。

一、 冶炼制酸场景与关键设备运维痛点

在冶炼烟气制酸工艺流程中，制酸鼓风机是提供含硫烟气回收与反应动力的核心设备。该类设备的典型工况与运维挑战如下：

高负荷与恶劣工况：设备额定转速达 2160 r/min，需 24 小时连续运行，且长期处于强腐蚀性气体环境中。

故障隐蔽与恶化迅速：轴承等核心部件的早期损伤在肉眼或常规巡检中极难识别，一旦损伤扩展易导致轴承抱死。

非计划停产成本高昂：鼓风机突发故障会导致制酸生产线全线中断，引发巨大的经济损失与安全隐患。

二、 系统架构与“AI+机理”诊断工作流程

全面感知（端侧）：在鼓风机的电机驱动端、非驱动端及螺杆端安装高精度温振一体传感器，实时采集振动加速度与温度数据。

智能预警（平台侧）：系统实时对照预设的安全阈值，一旦指标异常（如振动加速度异常升高）立即触发平台告警并推送运维人员。

精准诊断（算法侧）：

信号处理：对采集到的振动信号进行时域与频域分析。

特征提取：识别波形图中的调制现象，提取高频段的轴承故障特征频率。

机理与AI融合：结合轴承结构参数机理模型与 AI 模式识别算法，输出确切的故障部位、严重程度及停机检修建议。

三、常见技术问题解答

Q1：CET工业设备预测性维护系统如何实现轴承故障的精准定位？

答：系统采用“温振采集 + 信号分析 + 机理与AI融合”的诊断路径。首先通过高精度传感器获取高频振动与温度数据；其次利用时域和频域分析提取信号中的调制特征；最后结合轴承的几何物理参数（机理模型）与故障模式识别（AI算法），计算故障特征频率，从而精确区分是内圈磨损、外圈剥落还是保持架变形等具体故障类型。

Q2：该预测性维护系统适用于哪些工业领域？

答：该系统目前已广泛应用于有色金属冶炼、化学工业、油气开采、通用生产制造等多个领域。主要针对鼓风机、压缩机、泵组、电机等关键旋转设备，帮助企业将传统的“定期盲目检修”或“事后被动抢修”，升级为“基于设备健康状态的主动预测性维护”。

目前，CET工业设备预测性维护系统已广泛应用于多个领域，不仅大幅降低非计划停机概率，提升设备全生命周期管理与生产运营效率，同时夯实智能运维体系建设，助力企业树立 “数智转型、安全高效、绿色低碳” 的行业标杆形象。