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車間降溫負壓風(fēng)機對旋軸流式主通風(fēng)機的在線監(jiān)測與故障診斷工程運

1引言

  隨著傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,在線監(jiān)測與故障診斷這一以傳感技術(shù)和計算機技術(shù)為基礎(chǔ)的研究課題,取得了新的發(fā)展。為使這一技術(shù)成功地轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力,以進一步提高煤炭企業(yè)自動化、智能化水平,某公司成功地將在線監(jiān)測和故障診斷技術(shù)應(yīng)用在對旋軸流式主通風(fēng)機上,為煤炭企業(yè)全面實施信息化和提高企業(yè)管理水平創(chuàng)造了條件。


  本文以某公司開發(fā)的FJC型在線監(jiān)測與故障診斷工程為例,介紹了礦井對旋軸流式主通風(fēng)機(以下簡稱主通風(fēng)機)在線監(jiān)測與故障診斷工程的設(shè)計要求、工程組成、工作過程及運行情況。


  2設(shè)計要求


  2.1功能要求


  煤礦主通風(fēng)機是煤礦的四大主要設(shè)備之一,作為礦井主通風(fēng),它每天24h不停地運轉(zhuǎn),是整個礦井的“呼吸”工程。如此重要的安全生產(chǎn)關(guān)鍵設(shè)備,如果因某種故障而停機運行,將會給整個礦山的安全生產(chǎn)帶來巨大威脅,因此,要求與之配套的在線監(jiān)測與故障診斷工程可靠性要高,這樣,當(dāng)工程自身出現(xiàn)故障時也不會影響主通風(fēng)機的正常運行。


  對旋軸流式主通風(fēng)機由兩個電機驅(qū)動,所以要求對兩個電機的參數(shù)應(yīng)分別采樣。


  《煤礦安全規(guī)程》規(guī)定,礦井主通風(fēng)機必須安裝2套同等能力的主要通風(fēng)裝置,其中一套作為備用。為減少用戶對在線監(jiān)測與故障診斷工程的資金投入,要求一套工程可以在兩臺主通風(fēng)機間切換,哪臺主通風(fēng)機運行就對哪臺主通風(fēng)機進行監(jiān)測。


  另外還要求該工程具有在線幫助、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、機器平衡及資料查尋五大功能。工程能按時自動或手動對風(fēng)機進行在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。能自動記錄主通風(fēng)機運行時的風(fēng)量、風(fēng)壓、效率、轉(zhuǎn)速、振動、電機功率、繞組溫度、軸承溫度及進出氣體溫度等參數(shù)值,并自動生成表格。有關(guān)信號的圖譜、風(fēng)壓-風(fēng)量曲線圖以及數(shù)據(jù)顯示直觀簡明。工程能在主通風(fēng)機出現(xiàn)故障前(如軸承損壞、葉片變形等)自動報警、提示檢修,并能智能判斷出故障性質(zhì)及部位。


  為便于用戶使用和操作,要求軟件能在通用的Windows操作工程下運行。
  2.2要求達到的技術(shù)性能指標(biāo)和參數(shù)


  (1)輸入由傳感器確定,輸出4位有效數(shù)字;


  (2)各通道數(shù)顯誤差不超過2%;


  (3)微機屏幕允許誤顯率:1/10000;


  (4)管理軟件可靠性:在長期運行狀態(tài)下不死機,具有抗干擾措施和自恢復(fù)功能;


  (5)定期全特性測定,正確打印軸承溫度、繞組溫度、風(fēng)壓、風(fēng)量、效率、振動曲線,最大誤差不超過2%;


  (6)電源:AC220V±5%,43~67Hz;


  (7)適用溫度:-40~180℃;


  (8)穩(wěn)態(tài)分析:時域波形、軸心軌跡、軸心位置、軸心進動(一、二和三階正,反進動量)、全息進行、一維頻譜和低頻細化等;


  (9)暫態(tài)分析:增(減)速Bode圖、增(減)速軸心進動、增(減)速諧波分析和增(減)速過程圖等;


  (10)趨勢分析:振動總量趨勢、軸心進動趨勢和諧波振動趨勢等分段,在風(fēng)機額定工作狀態(tài)下,實時監(jiān)測如下的特征量:


 、賱涌偭浚


 、趧有盘柕臅r域波形;


  ③一、二和三階諧波振動分量與參考值的幅值之差;


 、茌S心軌跡;


 、葺S心進動(一、二和三階正,反進動量);


 、奕⑦M動;


  ⑦一、二和三階正、反進動量與參考值之差;


  ⑧一、二和三階諧波振動分量的分、時、日、月趨勢;


 、嵋、二和三階正、反進動量的分、時、日、月趨勢;


 、庹、反進動量的瞬態(tài)突變;


  諧波振動分量的瞬態(tài)突變。
  根據(jù)以上特征量,可以準(zhǔn)確地了解機器的狀態(tài),幫助工程師診斷機器中可能出現(xiàn)的下列主要故障:


  ①轉(zhuǎn)子不平衡;


  ②轉(zhuǎn)軸裂紋;


 、坜D(zhuǎn)靜碰摩;


  ④轉(zhuǎn)子熱彎曲;


 、萑~片掉塊;


 、拗С胁粚χ;


 、咿D(zhuǎn)子失穩(wěn);


 、啻竦。


  3主通風(fēng)機在線監(jiān)測與故障診斷工程的組成


  FJC型在線監(jiān)測與故障診斷工程由工控機(包括軟件)、標(biāo)準(zhǔn)控制柜、引壓裝置、測振裝置、變送裝置、計算機桌及其它輔件組成。根據(jù)其功能,整個工程可分解為多個子工程,主要包括數(shù)據(jù)采集子工程、狀態(tài)監(jiān)測子工程、故障診斷子工程,每個子工程又由一系列任務(wù)模塊組成,它們協(xié)同工作,完成機組運行狀態(tài)的實時監(jiān)測與智能故障診斷。


  為了克服狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷過程中多任務(wù)與實時性的矛盾以及提高工程的可靠性和擴展性,采用了層次化的工程結(jié)構(gòu)。工程分為三個層次,如圖1所示。第一層次由傳感器(加速度傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等)、變送器(功率變送器、壓力變送器、壓差變送器等)和相應(yīng)的信號切換、調(diào)理電路組成;第二層次由遠程數(shù)據(jù)采集儀組成;第三層次由信號分析、診斷服務(wù)計算機組成,實現(xiàn)機組狀態(tài)實時監(jiān)測與智能故障診斷。





  4工作過程


  4.1在線監(jiān)測





  (1)在線監(jiān)測分兩種模式。一種為自動監(jiān)測模式,在該模式下,本工程定時對礦井主通風(fēng)機運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測,用于通常情況下的測試;另一種為單次監(jiān)測模式,每次調(diào)動該模式,本工程對礦井主通風(fēng)機運行狀態(tài)僅實現(xiàn)一次監(jiān)測,用于調(diào)整或維修過程中的測試。


  (2)數(shù)據(jù)采集卡對4路振動信號和2路軸位脈沖信號同步進行采集,并按時間序號保存所采集的振動信號數(shù)據(jù),以便進行故障分析,應(yīng)保存30次采集的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)采集卡對4路軸承溫度信號進行采集;數(shù)據(jù)采集卡對流量和壓力信號同步進行采集。


  (3)對每路振動信號的數(shù)據(jù)進行計算,得出振動烈度值;對每路軸位脈沖信號進行計數(shù),計算出主通風(fēng)機每分鐘的轉(zhuǎn)速;對每路軸承溫度信號進行轉(zhuǎn)換,得出溫度值;對流量和壓力信號的數(shù)據(jù)進行計算,得出風(fēng)量、風(fēng)壓、效率值。在顯示屏上顯示振動烈度、主通風(fēng)機每分鐘的轉(zhuǎn)速、溫度、風(fēng)量、風(fēng)壓、效率值的當(dāng)前計算結(jié)果。同時,按時間順序以表格形式記錄每次計算結(jié)果;以時序圖的形式畫出振動烈度、溫度、風(fēng)量和風(fēng)壓的時序圖,并可進行查閱和分析。


  (4)狀態(tài)實時監(jiān)測子工程根據(jù)計算出的振動烈度、溫度、風(fēng)量和風(fēng)壓值與所規(guī)定的閾值相比較,顯示機器運行狀態(tài)“正!薄ⅰ熬妗、“異常”的結(jié)論。“警告”時提醒,“異!睍r報警。
  故障診斷根據(jù)礦井主通風(fēng)機的結(jié)構(gòu)和運行特點,故障診斷子工程是以機組的在線監(jiān)測為基礎(chǔ),根據(jù)在線監(jiān)測所獲得的振動信號、過程參數(shù)等實時數(shù)據(jù),根據(jù)信號分析模塊的分析結(jié)果,提取反映機組運行狀態(tài)的特征數(shù)據(jù),對發(fā)生故障的機組進行診斷。當(dāng)需要進行故障分析時,能按時間序號調(diào)出所保存的振動信號數(shù)據(jù)進行分析,畫出頻譜圖和時域圖。能在所分析的整個頻率范圍內(nèi)或指定的故障頻率范圍內(nèi)自動搜索某些峰值進行運算,得出相應(yīng)故障頻率下的特征參數(shù)值,并自動與所設(shè)定的該故障頻率下的特征參數(shù)閾值進行比較,判斷故障可能發(fā)生的部位、原因、類型、性質(zhì),并提供維修的參考建議,在顯示屏上顯示。由于某些故障發(fā)生的復(fù)雜性,為了進一步對故障進行分析,必要時輔之以人們的經(jīng)驗。因而,頻譜圖和時域圖還具有手動搜索峰值的功能。


  4.2機器平衡


  當(dāng)需要進行機器平衡時,對一路軸位脈沖信號和兩路振動信號同時進行采集,對兩路振動信號進行數(shù)值濾波,提取出轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)動頻率振動信號,進行相位和幅值分析,并計算出應(yīng)加平衡質(zhì)量和位置。


  5運行情況


  (1)主通風(fēng)機的在線監(jiān)測與故障診斷工程目前已有多套與我公司生產(chǎn)的彎掠組合正交隔爆對旋軸流式主通風(fēng)機配套運行,經(jīng)過1~2年的使用證明,該工程性能穩(wěn)定、操作簡便。


  (2)該工程能使有關(guān)人員及時掌握主通風(fēng)機的運行狀態(tài),必要時適當(dāng)調(diào)整主通風(fēng)機的運行參數(shù),使主通風(fēng)機盡可能地運行在高效區(qū),具有顯著的節(jié)能效果,降低了主通風(fēng)機運行成本,提高了煤炭企業(yè)的經(jīng)濟效益。


  (3)企業(yè)信息化,是企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。煤炭企業(yè)為實現(xiàn)企業(yè)信息化,就必須在主通風(fēng)機上配套在線監(jiān)測和故障診斷工程。隨著我國“以信息化帶動工業(yè)化,以工業(yè)化促進信息化”工作的不斷深入,目前在國內(nèi)選擇配套該工程的礦用主通風(fēng)機的用戶越來越多。


  6結(jié)束語


  (1)FJC型在線監(jiān)測與故障診斷工程可以滿足煤礦對旋軸流式主通風(fēng)機的在線監(jiān)測與故障診斷的要求,可以提高煤礦主通風(fēng)機的自動化、智能化水平,推進煤炭企業(yè)信息化的工作進程,也有利于提高煤炭企業(yè)的管理水平。


  (2)因該工程的預(yù)警功能,主通風(fēng)機能及時得到必要的維護與修理,提高了主通風(fēng)機運行的可靠性,為實現(xiàn)煤礦的通風(fēng)安全提供了有力的保障。

  送風(fēng)風(fēng)機故障診斷以某紡織企業(yè)空調(diào)送風(fēng)風(fēng)機進行為故障診斷試驗。風(fēng)機的型號為KV310-12,16片葉片,電機型號Y225M-2B3,功率45kw,轉(zhuǎn)速2970r/min,軸承型號SKF1316KC3,彈性銷柱聯(lián)軸器。風(fēng)機的主要故障為聯(lián)軸器彈性元件磨損造成的不對中,葉片磨損引起的不平衡,軸承油膜振蕩等故障。而其振動信號是進行故障診斷最為有效的特征參數(shù)。根據(jù)研究,風(fēng)機的不平衡故障振動頻率表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動頻率的基頻,不對中故障的頻率表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動頻率的倍頻,而軸承的油膜振蕩則表現(xiàn)為較高頻率的振動。因此,通過對風(fēng)機振動信號特點的分析,可以識別風(fēng)機的故障狀態(tài)及類型。然而,風(fēng)機振動工程存在非線性,各種振動激勵與傳輸之間互相影響重疊,要把這些不同的振動信號分開是非常困難的。一般的波譜分析很難湊效。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有的非線性映射能力、學(xué)習(xí)記憶能力、自適應(yīng)能力是很好的解決方法。
  測量風(fēng)機內(nèi)側(cè)軸承處垂直方向上的振動加速度信號,以振動信號頻譜中的(0-1.0)f,(1.1-3.0)f,(3.1-)f頻率段上的譜峰能量值作為故障特征向量(分別記為x1,x2,x3,f為風(fēng)機的轉(zhuǎn)動頻率),診斷風(fēng)機常見的不平衡、不對中、軸承故障(分別記為y1、y2、y3)。建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點為3,分別對應(yīng)3個故障特征參數(shù),輸出層節(jié)點為3,分別對應(yīng)3種故障類型,隱含層節(jié)點數(shù)由訓(xùn)練樣本,根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法確定。為了提高處理的速度和精確性,需對所有樣本數(shù)據(jù)資料進行歸一化處理,即:xij=xij-xjminxjmax-xjminxij為第i個樣本的第j個特征分量,ximin、xjmax分別為第j個特征分量的最小和最大值。
  共選取20組樣本數(shù)據(jù),以12組作為訓(xùn)練樣本(如,數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化),其中正常狀態(tài)、不平衡、不對中、軸承油膜振蕩各3組,其余8組為測試樣本,其中正常狀態(tài)、不平衡、不對中、軸承油膜振蕩各2組。在PⅢ866、256MRAM計算機上,利用Matlab6.5編程,根據(jù)上述方法對訓(xùn)練樣本進行訓(xùn)練,將測試樣本輸入檢驗,結(jié)果如,診斷結(jié)果與實際情況完全一致。說明本文方法對空調(diào)1送風(fēng)風(fēng)機幾種故障狀態(tài)全部正確識別。
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練比較結(jié)論(1)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有從非線性可分的模式空間映射性狀態(tài)空間可分的特性,調(diào)整參數(shù)少,收斂速度快,網(wǎng)絡(luò)的適用性強,具有較強的分類能力,并避免了局部極值問題。(2)減聚法是一種行之有效的算法,用它來確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),能使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到較為合適的參數(shù)值,使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化,提高學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度。

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