高压辊磨机是一种新型粉碎设备,具有产量高、节能显著、破碎比大等特点,主要用于中碎细碎作业。高压辊磨机出现故障会严重影响整个选矿生产的效率。论文阐述了高压辊磨机工作原理及常见故障类型,围绕高压辊磨机振动特征,从振动特征提取、设备振动状况、振动特征采集传感器布置及振动特征测试实验等方面开展工作,具体工作内容与创新点如下：1.分析了高压辊磨机振动特征,提出利用原子分解法提取分解其振动信号特征,并采用时频分布特性好的Gabor原子构造字典原子库,以兼顾振动信号中周期成分与微弱冲击成分。2.针对匹配追踪算法计算量大的缺点,论文提出采用DEPSO算法完成匹配追踪算法中原子搜索与计算。标准函数测试结果表明,DEPSO算法继承了粒子群算法收敛速度快的特点,并且在引入差分进化算法的交叉、变异操作后,算法避免陷入局部最优困境。高压辊磨机振动仿真信号的提取与分解进一步证明了DEPSO算法收敛速度快、搜索精度高。3.利用有限元软件对高压辊磨机主体部分进行了数值模拟,获得了不同振阶下的振动状况及应力应变,为制定振动测试的传感器布置方案提供了依据。关键零部件的优化大幅度改善了设备的振动及应力集中状况。4.开展高压辊磨机的振动特征测试实验,验证了有限元分析结果的可靠性及混合算法DEPSO收敛速度快、精度高的特点。高压辊磨机振动特征提取与有限元分析可以为其运行状态监测及故障诊断提供参考,也为其结构优化设计及振动特征提取理论依据。