加熱爐鼓風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李遠(yuǎn)慧， 傅連東， 陳新元

（武漢科技大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院，武漢430081）

1 引言

加熱爐鼓風(fēng)機(jī)是鋼材生產(chǎn)線的關(guān)鍵設(shè)備之一，作用是給加熱爐供燃燒所需的空氣，設(shè)備工作狀態(tài)是24h連續(xù)工作，用于設(shè)備停轉(zhuǎn)進(jìn)行檢修的時(shí)間短。如果鼓風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障，會(huì)影響整個(gè)生產(chǎn)線的正常工作。加熱爐鼓風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)使用表現(xiàn)的故障點(diǎn)有：鼓風(fēng)機(jī)整體振動(dòng)，工作噪音大，葉輪出現(xiàn)掉片、疲勞裂紋、磨損，工作中轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)不平衡、轉(zhuǎn)子發(fā)生彎曲、出現(xiàn)裂紋，支撐結(jié)構(gòu)件松動(dòng)，等。利用在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，依據(jù)監(jiān)測(cè)信號(hào)判斷設(shè)備的工作狀態(tài)，對(duì)非正常工作狀態(tài)進(jìn)行警示，使設(shè)備維檢人員能及時(shí)了解并及時(shí)處理設(shè)備問題，才能避免設(shè)備出現(xiàn)大的故障，保障整個(gè)生產(chǎn)線的工作。

圖1 在線檢測(cè)診斷系統(tǒng)工作框圖

2 在線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

要實(shí)現(xiàn)有效故障診斷，監(jiān)測(cè)參數(shù)選擇、測(cè)量點(diǎn)位置、數(shù)量、方向的確定都非常重要。測(cè)點(diǎn)數(shù)量及方向的設(shè)定應(yīng)能近全面地對(duì)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行描述；測(cè)量點(diǎn)位置的確定應(yīng)方便傳感器安裝、拆卸、引入干擾最小。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行的有效監(jiān)控，我們?cè)诠娘L(fēng)機(jī)上設(shè)置相應(yīng)的傳感器，用于獲取鼓風(fēng)機(jī)的工作參數(shù)。傳感器的采樣信號(hào)包括振動(dòng)信號(hào)、溫度、電流、電壓等參數(shù)信號(hào)。鼓風(fēng)機(jī)的每個(gè)軸承上布置3個(gè)振動(dòng)檢測(cè)傳感器：分別監(jiān)測(cè)軸向、水平徑向、垂直徑向的振動(dòng)；對(duì)鼓風(fēng)機(jī)的輸入軸、輸出軸，我們?cè)诿總€(gè)軸上各取一個(gè)斷面，在每個(gè)斷面的左右水平位置點(diǎn)、上下垂直位置點(diǎn)各布置一個(gè)檢測(cè)振動(dòng)參數(shù)的傳感器。此外，鼓風(fēng)機(jī)及其驅(qū)動(dòng)電機(jī)軸承所在位置各設(shè)置2個(gè)溫度傳感器，檢測(cè)軸承的溫度，鼓風(fēng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)上還安置檢測(cè)電流和電壓的傳感器。

在線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)框架分在線監(jiān)測(cè)和故障診斷兩部分，共包含有五個(gè)主模塊。這五個(gè)模塊分別進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、讀取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理、故障診斷工作。系統(tǒng)工作流程框架如圖1所示。

2.1 數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采樣模塊負(fù)責(zé)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)的采集工作，所有信號(hào)都通過光電隔離后由數(shù)據(jù)采集卡采樣，信號(hào)轉(zhuǎn)換后通過數(shù)據(jù)采集、軟件濾波等預(yù)處理保存于數(shù)據(jù)庫，每隔100ms向系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前表中更新一次數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的顯示。在用戶的顯示界面上，所獲取的鼓風(fēng)機(jī)的實(shí)時(shí)工作參數(shù)以曲線和數(shù)字的形式顯示出來。設(shè)備維護(hù)人員、操作人員通過所顯示的數(shù)據(jù)參數(shù)以及系統(tǒng)預(yù)設(shè)置的設(shè)備安全工作數(shù)據(jù)的對(duì)比，及時(shí)了解鼓風(fēng)機(jī)的實(shí)時(shí)工作狀況。在用戶界面，曲線圖上繪制有鼓風(fēng)機(jī)各運(yùn)行參數(shù)的安全極限曲線，當(dāng)實(shí)時(shí)測(cè)得的鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)超出該安全極限曲線，參數(shù)的實(shí)時(shí)變化曲線顏色發(fā)生改變，同時(shí)，監(jiān)測(cè)模塊控制系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

數(shù)據(jù)管理模塊分為兩個(gè)子模塊：（1）子模塊一：對(duì)用戶進(jìn)行管理，不同等級(jí)的用戶授權(quán)不同，如：普通的檢查人員只能查閱現(xiàn)在設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，而責(zé)任工程師則可以利用數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，并可以修正報(bào)警極限值等；（2）子模塊二：負(fù)責(zé)管理設(shè)備的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，并包含對(duì)診斷模塊中的樣本數(shù)據(jù)庫的更新和豐富。

2.2 故障診斷系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)

故障診斷系統(tǒng)用于輔助現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備維檢人員對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行在線診斷，用戶可通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果和故障診斷數(shù)據(jù)庫進(jìn)行鼓風(fēng)機(jī)的故障診斷。其中，數(shù)據(jù)分析模塊主要功能是對(duì)設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，將讀到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的報(bào)警極限數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，并將讀取的數(shù)據(jù)以波形圖或模擬數(shù)字表的形式顯示用戶對(duì)話框中，便于用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；而故障診斷模塊則幫助用戶對(duì)鼓風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)做出診斷。

在故障診斷模塊中，樣本數(shù)據(jù)庫的建立非常重要。我們通過多條途徑建立數(shù)據(jù)庫：（1）將已有的各類故障數(shù)據(jù)整理到數(shù)據(jù)庫中；（2）利用仿真軟件建立鼓風(fēng)機(jī)工作的模型，通過計(jì)算機(jī)改變?cè)撃Ｐ偷南嚓P(guān)工作參數(shù)，模擬鼓風(fēng)機(jī)的工作狀態(tài)，獲取不同工況下的鼓風(fēng)機(jī)的工作數(shù)據(jù)，充實(shí)系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)庫；（3）在實(shí)驗(yàn)室搭建小型鼓風(fēng)機(jī)的實(shí)體模型，通過實(shí)體模型的工作，獲取鼓風(fēng)機(jī)的相應(yīng)工作參數(shù)，補(bǔ)充系統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)庫；（4）利用計(jì)算機(jī)搭建智能診斷模式，使系統(tǒng)具有在線自學(xué)功能，利用在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)充實(shí)系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)庫。

智能診斷模式主要是利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立。模糊理論主要依賴模糊規(guī)則和模糊變量的隸屬度函數(shù)，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，是解決具有不確定性系統(tǒng)控制的有效方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種不依賴模型的自適應(yīng)函數(shù)估計(jì)器，具有自適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力。首先根據(jù)鼓風(fēng)機(jī)的工作信息建立相應(yīng)的故障判斷征兆及原因集合，對(duì)所獲取的鼓風(fēng)機(jī)工作信息進(jìn)行模糊化，確定隸屬度函數(shù)，進(jìn)行故障模糊綜合評(píng)判；同時(shí)，以前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，建立一個(gè)含有輸入層、輸出層以及中間層的三級(jí)診斷網(wǎng)絡(luò)。首先將實(shí)驗(yàn)和仿真所獲得的樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練獲取合適的權(quán)值和閾值。在設(shè)備投入使用前，將訓(xùn)練所獲取的權(quán)值和閾值作為初始值加載到診斷系統(tǒng)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，使診斷系統(tǒng)可以通過監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成設(shè)備工作狀態(tài)的新樣本，自主進(jìn)行自我訓(xùn)練學(xué)習(xí)，豐富系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)庫，提高診斷系統(tǒng)進(jìn)行故障判斷的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論

針對(duì)加熱爐鼓風(fēng)機(jī)的實(shí)際工況和故障特點(diǎn)，研究設(shè)計(jì)了鼓風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)顯示鼓風(fēng)機(jī)的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，并輔助設(shè)備維檢人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行在線故障診斷。通過在實(shí)際設(shè)備上使用該系統(tǒng)，有效地幫助了現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員對(duì)設(shè)備工況的實(shí)時(shí)了解，并在設(shè)備故障的前期及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理，保證了設(shè)備的正常運(yùn)行。

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