皮带输送机作为工业生产中关键的物料输送设备，其稳定运行直接影响生产效率与安全。然而，受环境、负载、设备老化等因素影响，皮带输送机常出现跑偏、打滑、断裂、漏料等故障。本文系统梳理皮带输送机常见故障的诊断方法，结合技术原理与工程实践，为设备维护提供科学指导。

一、皮带跑偏故障诊断与调整
（一）跑偏现象与成因分析
皮带跑偏是输送机运行中最常见的故障，表现为皮带边缘与滚筒或托辊边缘的偏移量超出设计范围。其核心成因包括：

设备安装误差：机架水平度不足、滚筒轴线与输送机中心线不垂直、托辊组安装位置偏差。
皮带质量缺陷：皮带本身不直、硫化接头接偏、边缘磨损导致张力分布不均。
物料装载偏移：落料点未居中，导致皮带单侧受力过大。
运行环境干扰：托辊粘附物料、机架变形、滚筒轴承损坏引发振动。
（二）诊断方法与调整策略
接触式检测法：
跑偏开关：在皮带两侧安装机械式跑偏开关，当皮带边缘触碰开关触动杆时，触发电气信号报警并停机。该方法结构简单、成本低，但属于事后检测，无法预警早期偏移趋势。
压力托辊检测：通过测力托辊监测皮带横向力变化，当偏移量超过阈值时，传感器输出异常信号。该方法可量化偏移程度，但需定期校准传感器灵敏度。
非接触式检测法：
激光位移传感器：利用激光束测量皮带边缘与传感器的距离，通过数据比对判断跑偏量。该方法精度高、响应快，但易受粉尘、水汽干扰，需定期清洁光学镜头。
视觉识别系统：在皮带上方安装工业摄像头，结合图像处理算法分析皮带边缘位置。该方法可实时监测跑偏趋势，并生成偏移量曲线图，但需优化算法以适应低光照环境。
调整实施步骤：
尾部滚筒调整：若皮带尾部跑偏，可向前调整传动滚筒轴承座或反向调整从动滚筒轴承座，使滚筒轴线与皮带中心线重合。
中部托辊组调整：皮带向哪侧跑偏，则将该侧托辊组沿皮带运行方向前移，形成“前高后低”的倾斜角，利用托辊对皮带的侧向摩擦力纠正偏移。
落料点优化：通过调整导料槽位置或加装挡料板，确保物料装载居中，避免单侧过载。
二、皮带打滑故障诊断与处理
（一）打滑现象与成因分析
皮带打滑表现为驱动滚筒转动而皮带静止或速度滞后，其核心成因包括：

张力不足：拉紧装置行程不足、配重重量不够、皮带过长导致弹性松弛。
摩擦系数降低：滚筒表面粘附物料、包胶磨损、皮带淋水或沾油。
负载突变：启动时过载、物料卡阻导致运行阻力激增。
（二）诊断方法与处理措施
张力监测法：
张力传感器：在拉紧装置处安装张力传感器，实时监测皮带张力值。当张力低于设定阈值时，触发报警并自动调整拉紧装置。
行程开关检测：通过限位开关监测拉紧装置的行程余量，当行程接近极限时，提示检修或更换皮带。
摩擦系数优化：
滚筒表面处理：定期清理滚筒表面粘附物料，对磨损包胶进行修复或更换，采用菱形花纹包胶增强摩擦力。
防滑材料应用：在皮带表面喷涂防滑涂层，或撒布粉煤灰、木屑等增摩介质，但需控制用量以避免堵塞托辊。
负载控制策略：
软启动技术：采用变频调速或液力耦合器实现平滑启动，避免瞬时过载。
堵料检测：在落料口安装堵料传感器，当物料堆积触发报警时，自动停机并清理卡阻。
三、皮带断裂故障诊断与预防
（一）断裂现象与成因分析
皮带断裂是严重故障，其成因包括：

材料老化：长期运行导致橡胶层疲劳、钢丝绳芯腐蚀或断裂。
接头缺陷：硫化接头强度不足、机械接头松动或脱落。
外力冲击：大块物料卡阻、尖锐异物划伤、机架刮擦。
（二）诊断方法与预防措施
无损检测技术：
X射线检测：利用X射线穿透皮带，检测钢丝绳芯的变形、断裂及接头脱胶情况。该方法适用于高速、长距离输送机的定期检测。
超声波探伤：通过超声波在皮带内部的传播特性，识别内部缺陷及接头质量。该方法需专业设备与技术人员支持。
接头强度监测：
拉力试验：定期对皮带接头进行抽样拉力测试，确保其强度不低于皮带本体强度的80%。
红外热成像：检测接头部位的温度异常，早期发现局部过热或摩擦损伤。
运行环境管控：
异物清理：在落料口加装金属分离器，去除物料中的尖锐杂质。
托辊维护：定期检查托辊转动灵活性，及时更换卡滞或脱落的托辊，避免皮带边缘刮擦。
四、漏料故障诊断与控制
（一）漏料现象与成因分析
漏料表现为物料从皮带边缘或接缝处洒落，其成因包括：

皮带松弛：张力不足导致皮带与托辊间贴合不紧密。
托辊损坏：托辊轴承卡死、密封失效导致物料进入轴承腔。
导料槽设计缺陷：导料槽宽度不足、挡料板磨损或安装角度偏差。
（二）诊断方法与控制策略
视觉监测系统：
摄像头布局：在关键漏料点（如转载点、机尾）安装摄像头，结合图像识别算法检测漏料量及位置。
智能分析：通过深度学习模型区分正常洒料与异常漏料，减少误报率。
托辊状态监测：
振动传感器：在托辊轴承座安装振动传感器，监测轴承运行状态。当振动幅值超过阈值时，提示更换托辊。
温度传感器：检测托辊轴承温度，早期发现润滑不良或过热故障。
导料槽优化：
动态密封技术：采用可调节挡料板或充气密封条，适应不同物料特性。
流量控制：通过变频调速控制皮带运行速度，避免物料冲击导致漏料。
五、综合诊断与智能化趋势
随着工业互联网技术的发展，皮带输送机故障诊断正向智能化、集成化方向演进：

多传感器融合：集成张力、温度、振动、图像等多维度数据，构建设备健康状态模型。
预测性维护：基于大数据分析预测皮带寿命、接头强度衰减趋势，提前制定维护计划。
数字孪生技术：通过虚拟模型模拟皮带运行状态，优化设备参数并验证故障处理方案。
皮带输送机的故障诊断需结合设备特性、运行环境与维护资源，综合运用机械检测、电气控制与智能算法。通过建立系统化的诊断体系，可显著降低故障率、延长设备寿命，为工业生产提供可靠保障。