带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征。最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征。将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点。

根据设计滚筒的几何尺寸,利用Pro/E软件,建立了带式输送机传动滚筒模型,然后将其导入ANSYS,进行仿真分析,将滚筒与其他组件分离,得到更加精确的数据,保证滚筒满足设计的强度要求。

介绍了带式输送机传动滚筒的结构,运用有限元分析软件ANSYS对传动滚筒进行实体建模,并进行静力分析,得出滚筒在载荷作用下的应力和变形分布规律。分析结果显示了传动滚筒在结构设计方面的缺陷,为滚筒的进一步优化设计提供了理论依据。