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    礦山機電設備自動在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)技術分析與探索

    2023-10-27 08:12:56王朝峰
    當代化工研究 2023年19期
    關鍵詞:故障診斷振動故障

    *王朝峰

    (沁和能源集團有限公司 山西 048200)

    引言

    當前,礦山產業(yè)不斷發(fā)展,機電設備類型逐漸增加,內部結構日益復雜,且礦山生產對機電設備安全性、可靠性要求有所提升,單純依靠人工監(jiān)管和維護已經難以滿足要求。在此背景下,國內外開始注重故障診斷技術研究,現(xiàn)有研究以機電設備運行能力提升為主,很少結合礦山情況詳細分析設備故障類型與成因。本研究為了彌補學術上的缺陷,采用理論實際相結合的方法,創(chuàng)造性的研究提升機電運行狀態(tài),并研發(fā)在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng),對其開展在線監(jiān)測。通過數據采集、故障分析、報警顯示等多種功能應用,測試結果顯示,將其應用到礦山開采中,可使機電設備穩(wěn)定運行,有效地預防各類安全事件發(fā)生。

    1.礦山機電設備故障的主要成因

    (1)長期高負荷運作

    當前,現(xiàn)代化事業(yè)飛速發(fā)展,各個行業(yè)的快速建設對礦產品的需求量逐漸增加,礦山企業(yè)必須要加大采集力度,提高采礦工作量,勢必要加大礦山機電設備的運行負荷,但設備運行時的功率、工作負載有限,長期高負荷工作必然會增加設備損耗、提高故障發(fā)生率、縮短使用壽命,嚴重時還會引發(fā)各類安全故障。此外,如果相關人員疏于日常管理,未能及時發(fā)現(xiàn)電氣設備的異常,由此增加故障率,甚至使小故障逐漸擴大,引發(fā)大型安全事故,為礦山企業(yè)帶來不必要的損失[1]。

    (2)工作環(huán)境復雜

    我國領土廣闊,礦產資源豐富,但資源分布環(huán)境較為復雜,電氣設備運行中面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。在礦產資源采集期間,諸多機電設備必須面對復雜的環(huán)境與天氣變化,磨損問題經常發(fā)生,隨著服役時間的延長,運行能力逐漸下降,安全事故風險不斷提升;設備長時間高負荷運行,導致相關構件過熱,受工作環(huán)境影響,設備散熱效果不佳,如未能得到及時有效處理,將會降低設備工作效率,甚至引發(fā)一連串大型設備故障問題。

    2.機電設備自動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)設計

    (1)框架結構

    在GPRS感知的IOT結構基礎上,采用Internet與無線通信技術創(chuàng)建設備數據采集、處理、應用功能,分層創(chuàng)建功能與結構,可便于與IOT相互關聯(lián)。IOT結構由應用、網絡與感知三個層次構成,利用物聯(lián)網數據處理件進行多源異構信息處理,如圖1所示。

    圖1 機電設備監(jiān)測系統(tǒng)結構圖

    ①感知層。該層由提升機、各類傳感器、本地數據庫等構成,具有數據采集、顯示等功能。將傳感器與設備室內的工業(yè)計算機相連,依靠配置軟件采集特征參數,借助局域網保存到服務器中,可在網絡層將觀察到的物理量展現(xiàn)出來。

    ②網絡層。采用GPRS局域網可使監(jiān)控、調度中心與相關網站數據同步更新,一旦數值超過設定標準,系統(tǒng)便會發(fā)起警報,并將報警信息傳送到信息庫,由值班人員以短信形式查看,并立即做出反饋。

    ③應用層。通過King View軟件可對顯示屏實時觀察,可用于監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)。該系統(tǒng)將Zigbee通訊協(xié)議作為傳感器、中心數據庫間的紐帶,可使工業(yè)自動控制系統(tǒng)功能得到靈活應用[2]。

    (2)硬件設計

    該系統(tǒng)以井下各設備為監(jiān)測對象,對重要部件振幅、溫度、點位等指標進行檢測,將采集的指標與標準值對比,判斷設備工作狀態(tài),再根據定位傳感器確定故障位置,自動提出解決方案,為故障排除提供參考依據。該系統(tǒng)所用硬件設備較多,如溫度傳感器、振動監(jiān)測分析儀等,型號與相關信息如表1所示。

    表1 自動監(jiān)測系統(tǒng)的主要硬件選型

    ①在線自動監(jiān)測模塊。根據系統(tǒng)的實際需求,以礦山機電設備為對象,利用上述硬件進行速度、溫度等指標監(jiān)測。礦用振動檢測儀可借助DSP高速處理器進行高效數據運算,并根據設備的參數設定,輸出精準可靠的檢測結果。在嵌入式LINUX環(huán)境下,利用ARM7處理器進行結果顯示與存儲,可使外擴設備進一步擴大,再用SPI方式,加速ARM與DSP間的數據傳遞,使在線監(jiān)測效果得到顯著提升。

    ②故障診斷模塊。該系統(tǒng)數據來源在于零部件狀態(tài)信息采集,借助振動監(jiān)測儀可對振動峰值、頻率等指標進行采集,再利用傳感器傳遞到振動分析儀內,開展內置規(guī)范算法計算,對機電軸承連接損耗性較為顯著的位置進行重點診斷。該儀器的硬件指標包括供電電源、電流輸入接口型號、頻率范圍、外殼防護等信息[3]。

    (3)軟件設計

    該平臺采用組態(tài)Kingview 6.55軟件,以計算機軟件平臺為前提,擁有較好的適應性,且空間較大、開發(fā)周期較短。按照設計需求進行組態(tài)設計,由組態(tài)王負責界面仿真,對數據監(jiān)測的最終結果進行直接描述。在礦山機電設備使用中,如若需要遠程求助,可在設計階段應用B/S結構,由設計人員提出數據訪問請求,借助Web服務器接收請求并發(fā)送驗證指令,經過驗證后便可進入數據庫查看。在軟件設計期間,由在線監(jiān)管子系統(tǒng)負責獨立設備監(jiān)測,待采集數據后,選用CAN總線網絡模式進行資源整合,并傳遞到集控中心,該部門負責數據整合,自動完成設備故障診斷和預警等相關工作。在信號時域分析期間,軸承受損程度與振動強度成正比關系,當軸承受損程度越高時,振動越強烈,時域指標也隨之提升,計算公式如下:

    式中,T代表信號樣本長度;t代表信號時間;p(x)代表狀態(tài)參數的概率函數。

    離散化表達式為:

    式中,ψ代表的是離散化值;N代表的是樣本點數;x(t)代表狀態(tài)參數。在信號振動強度檢測中,采用信號峰值來完成,通常情況下,振動越強烈,峰值便會越高,滾動軸承受磨損程度越明顯。在振動信號頻域分析期間,利用傅里葉變換進行頻域信息調整,獲得振動信號的頻域值,公式可表示為:

    式中,X(f)代表的是代表函數式,其中變量為頻率;f代表的是信號頻率;t代表的是信號時間;x(t)代表的是函數式,變量為時間[4]。

    3.機電設備自動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)

    (1)軟件功能實現(xiàn)

    采用組態(tài)王進行設備機組圖形化界面開發(fā),將監(jiān)控畫面生成HTML格式文件。利用Web應用設置,實現(xiàn)Web遠程監(jiān)測,再設定各個監(jiān)測單元的點位,根據實際需求顯示各個監(jiān)測對象的運行參數,如滾筒、電機、減速器等,明確報警閾值,分析信號特征,綜合故障專家知識庫,對故障診斷嚴重度、點位等綜合判斷,使故障診斷結果得以準確及時的展現(xiàn)、自動保存到指定位置。以豎井提升機為例,在2023年5月8日的監(jiān)測信息中顯示,通道為2號滾筒右側,完成一個通道16幀的原始數據采集,最后線程號為7000,數據結束。針對不同設備在故障診斷系統(tǒng)中的振動信號進行分析,支持報警查詢、圖示顯示、趨勢分析、診斷分析等功能,將各監(jiān)測點參數圖形直觀展現(xiàn),并對軸承、減速器、滾筒等溫度、振動參數等指標準確顯示。

    ①實時顯示。對各個機組設備的滾筒、軸承等部件的振動參數、溫度、峰值等指標實時顯示,如數值超過標準范圍,則會立即發(fā)出報警信號。

    ②報表查詢。針對滾筒、軸承、減速器等監(jiān)測點位的相關參數進行數據統(tǒng)計,匯總成統(tǒng)計表格,以日月年為單位,將各機組的統(tǒng)計信息展示出來,為趨勢分析提供數據參考。

    ③報警查詢。按照參數閥值,針對振動烈度、峰值等指標進行報警顯示,根據故障程度分成輕度、中度和重度3種,主要因內外圈故障、滾動體異常、配合松動等所致,還可定位故障點,便于維修人員縮短排查時間,并結合以往故障情況進行設備維護與替換。

    ④診斷分析。采用時域、頻域、包絡譜分析等方式,對振動信號進行研究,經過綜合分析后得出診斷報告[5]。

    (2)系統(tǒng)測試結果

    以提升機為例,在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)應用可直接在遠程中心接收信號,了解系統(tǒng)實時運行狀態(tài),提前設定參數,一旦監(jiān)測數據超過設定的標準值,便會發(fā)出報警,使機電設備始終處于穩(wěn)定運行狀態(tài)。該系統(tǒng)采用SVM創(chuàng)建故障診斷模型,為提高診斷準確度,還引入PSO尋優(yōu)SVM的c、g參數,模型建立流程如下。

    ①采集故障、非故障樣本,分別開展訓練與測試,前者用于SVM訓練,后者用于故障模型準確分類。

    ②由PSO讀取訓練數據,得到最優(yōu)SVM參數c和g,并代入SVM。

    ③采用訓練數據進行SVM訓練,得到最優(yōu)分類超平面,成功創(chuàng)建故障診斷模型。

    ④讀取并輸出測試結果,完整模型準確度檢驗。以副斜井提升機為例,創(chuàng)建故障診斷模型,采用多項式核函數獲得良好的測試結果,如表2所示。

    表2 故障診斷測試結果

    根據故障診斷結果可知,基于SVM訓練的故障診斷性能良好,擁有較高的故障診斷準確率。同時,數據發(fā)送軟件在啟動、無操作等情況下可自動連接、自動發(fā)送,當GPRSDTU模塊出現(xiàn)運行異常時,能夠自動重啟,將其應用到礦井開采現(xiàn)場,可使機電設備運行穩(wěn)定性、可行性得到極大保障。

    4.結束語

    綜上所述,本文基于GPRS網絡協(xié)議開發(fā)信號傳輸平臺,通過監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)設計與應用,充分發(fā)揮報表查詢、報警查詢、診斷分析等功能,更好地了解設備的運行狀況。將該系統(tǒng)應用到提升狀態(tài)監(jiān)測中,測試結果顯示,偏擺、徑向振動的最佳精確度達到95%以上,液壓站壓力、液壓站油溫等參數最佳精確度超過90%,測量誤差控制在0.5%以內,說明該系統(tǒng)在促進工作效率提升、礦井穩(wěn)定開采方面具有重要價值。

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