如何进行振动温度双参量融合的故障树分析

一、设备故障特征库的智能化构建

1. 32种典型故障的振动-温度指纹图谱

构建覆盖矿山设备全生命周期的故障特征矩阵，包含：

早期故障特征：轴承内圈微裂纹的12-18kHz高频振动分量（能量占比＞15%）伴随温度变化率0.2-0.4/min缓升曲线

中期劣化标识：齿轮断齿故障的1/3倍频谐波突增（峭度指标＞4.0）与局部温度场梯度＞5/cm的热成像特征

失效临界阈值：滚动轴承保持架断裂时三轴振动矢量合成值＞8.5mm/s且温度突变速率＞1.2/min

二、多源异构数据融合策略

1. 滚动轴承故障参数权重动态分配

基于设备运行状态调整监测参数灵敏度：

润滑失效阶段：温度变化率权重提升至65%，侧重监测0.5-2kHz振动分量

疲劳剥落阶段：振动峭度指标权重占70%，同步监测4-8kHz高频振动

保持架断裂阶段：三轴振动矢量合成值权重达85%，结合温度梯度突变检测

三、铁矿球磨机齿轮断齿事故预警回溯

1. 故障演化时间轴重建

T-72h：大齿轮啮合区温度异常升高（ΔT=9.3），2.4倍频振动能量占比突破18%阈值

T-48h：振动峭度指标达到4.7（预警值4.0），温度变化率0.6/min触发二级预警

T-24h：特征频率边带能量激增至37%，局部温度梯度达8.3/cm（正常值＜2/cm）

T-0h：振动总有效值突破11.2mm/s，温度骤升1.8/min触发紧急停机

2. 故障树定量分析

计算最小割集重要度：

振动特征路径：P=0.032（导致系统失效概率贡献度62%）

温度特征路径：P=0.019（贡献度38%）

共因失效概率：振动-温度协方差＞0.87时系统风险提升3.2倍