安徽制造的撕碎机在物料状态监测方面，普遍采用了的传感器技术，形成了一套实时、智能的监控体系，显著提升了设备的运行效率、安全性和可靠性。其的传感器应用方式如下：

1. 电机电流/功率传感器：

* 监测： 这是且关键的监测手段。传感器实时采集驱动主电机的工作电流或功率消耗。

* 状态反映：

* 负载大小： 电流/功率值与撕碎腔内的物料量和物料硬度直接相关。物料越多、越硬，电机负载越大，电流/功率读数越高。通过设定阈值，可以判断是否处于正常负载、过载（可能堵塞）或空载（可能断料）状态。

* 堵塞预警： 当电流值持续异常升高并超过安全阈值时，系统会发出预警或触发自动反转或停机保护，防止烧毁电机或损坏设备。

* 物料特性变化： 电流曲线的波动模式也能间接反映物料的均匀性或是否存在异物（如大块金属）。

2. 振动传感器：

* 监测： 安装在主轴承座、箱体等关键部位，监测设备运行时的振动幅度和频率。

* 状态反映：

* 刀片状态与平衡： 刀片磨损、断裂或动平衡失调会导致振动加剧。传感器能敏锐异常振动信号，提示刀具需要维护或更换。

* 轴承健康： 轴承损坏（如点蚀、磨损）会产生特征频率的振动，传感器可进行早期故障诊断。

* 物料堵塞/异物冲击： 严重的物料堵塞或坚硬异物进入撕碎腔，可能引起瞬时剧烈振动，触发紧急停机。

* 基础松动： 设备固定螺栓松动等机械问题也会导致振动异常。

3. 温度传感器：

* 监测： 安装在主轴承、减速机轴承、液压系统油箱、电机绕组等易发热部位。

* 状态反映：

* 润滑与摩擦状态： 轴承或齿轮部位温度异常升高，通常意味着润滑不良（缺油、油质劣化）或摩擦加剧（磨损、对中不良），是设备需要维护的重要信号。

* 电机过热： 监测电机温度，防止因过载或散热不良导致的过热损坏。

* 液压系统状态： 监测液压油温，过高可能影响系统性能和密封寿命。

4. 声学传感器（可选/应用）：

* 监测： 麦克风或声发射传感器撕碎机运行时产生的声音频谱。

* 状态反映：

* 异常噪音识别： 通过分析声音特征，可识别刀片碰撞、轴承异响、物料卡涩等异常状态，作为振动监测的补充。

* 物料粒度变化（间接）： 撕碎不同物料或达到不同粒度时，产生的噪音频谱可能有所不同。

5. 料位传感器（可选）：

* 监测： 安装在进料斗或出料口附近（如超声波、雷达、阻旋式传感器）。

* 状态反映：

* 进料状态： 监测进料斗物料高度，防止空转或控制自动供料系统的启停。

* 出料状态： 监测出料是否顺畅，是否存在堆积堵塞。

数据融合与智能控制：

安徽撕碎机的控制系统（通常是PLC）将来自上述多种传感器的数据进行实时采集、融合分析。通过预设的算法和逻辑判断，系统能够：

* 实时显示物料负载、设备运行状态（正常/警告/故障）。

* 自动调节进料速度（如有变频喂料器），以匹配当前撕碎能力和负载，优化效率。

* 发出预警，提示维护需求（如换刀、加油、检查轴承）。

* 执行保护动作，如过载自动反转、超温停机、严重振动紧急停机，防止设备损坏。

* 记录运行数据，为设备健康管理、故障分析和工艺优化提供依据。

总结：

安徽撕碎机通过部署电流/功率、振动、温度这三大传感器，辅以可选的声音和料位传感器，构建了一个感知物料状态（负载、粒度变化、堵塞）和设备自身健康状态（刀具磨损、轴承故障、润滑不良、温度异常）的监测网络。这些传感器数据被智能控制系统实时处理，实现了对撕碎过程的精细化监控、自动化调节和主动安全防护，极大地提升了设备的智能化水平和综合性能。