粉煤转化工艺中磨煤机关键部件的故障智能诊断与研究2

　　

在粉煤热解、气化等工业生产过程中，磨煤系统长期处于高负荷、强磨损、多粉尘的复杂工况，磨辊、衬板等核心碾磨部件的早期故障识别与在线预警，一直是制约装置长周期稳定运行的技术难点。本文以工业现场实际运维痛点为导向，从磨辊与衬板失效机理、多维度状态监测、轻量化智能诊断模型及工程化预警系统四个层面开展系统性研究。在深入分析磨煤部件磨损、剥落、开裂等典型故障演化规律的基础上，构建融合振动、声纹、温度、电流等多源信号的一体化监测方案，提出一种结合声纹特征提取与图卷积神经网络的故障诊断方法，并开发适用于现场的全生命周期健康管理与分级预警系统。工业应用结果表明，该技术体系可有效识别磨煤机关键部件早期异常，大幅降低非计划停机频次与维修成本，为粉煤转化装置磨煤系统安全高效运行提供可靠技术支撑。

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