1引言

　　隨著傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，在線監(jiān)測(cè)與故障診斷這一以傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)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(jìn)一步提高煤炭企業(yè)自動(dòng)化、智能化水平，某公司成功地將在線監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)應(yīng)用在對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)上，為煤炭企業(yè)全面實(shí)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(cè)與故障診斷工程為例，介紹了礦井對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)(以下簡(jiǎn)稱主通風(fēng)機(jī))在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程的設(shè)計(jì)要求、工程組成、工作過程及運(yùn)行情況。


　　2設(shè)計(jì)要求


　　2.1功能要求


　　煤礦主通風(fēng)機(jī)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(yùn)轉(zhuǎn)，是整個(gè)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(jī)運(yùn)行，將會(huì)給整個(gè)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(cè)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(shí)也不會(huì)影響主通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行。


　　對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)由兩個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，所以要求對(duì)兩個(gè)電機(jī)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(jī)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(duì)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程的資金投入，要求一套工程可以在兩臺(tái)主通風(fēng)機(jī)間切換，哪臺(tái)主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行就對(duì)哪臺(tái)主通風(fēng)機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。


　　另外還要求該工程具有在線幫助、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、機(jī)器平衡及資料查尋五大功能。工程能按時(shí)自動(dòng)或手動(dòng)對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。能自動(dòng)記錄主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的風(fēng)量、風(fēng)壓、效率、轉(zhuǎn)速、振動(dòng)、電機(jī)功率、繞組溫度、軸承溫度及進(jìn)出氣體溫度等參數(shù)值，并自動(dòng)生成表格。有關(guān)信號(hào)的圖譜、風(fēng)壓-風(fēng)量曲線圖以及數(shù)據(jù)顯示直觀簡(jiǎn)明。工程能在主通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障前(如軸承損壞、葉片變形等)自動(dòng)報(bào)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(yùn)行。
　　2.2要求達(dá)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(jī)屏幕允許誤顯率：1/10000；


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


　　(5)定期全特性測(cè)定，正確打印軸承溫度、繞組溫度、風(fēng)壓、風(fēng)量、效率、振動(dòng)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(shí)域波形、軸心軌跡、軸心位置、軸心進(jìn)動(dòng)(一、二和三階正，反進(jìn)動(dòng)量)、全息進(jìn)行、一維頻譜和低頻細(xì)化等；


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


　　(10)趨勢(shì)分析：振動(dòng)總量趨勢(shì)、軸心進(jìn)動(dòng)趨勢(shì)和諧波振動(dòng)趨勢(shì)等分段，在風(fēng)機(jī)額定工作狀態(tài)下，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)如下的特征量：


　　①動(dòng)總量；


　�、趧�(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形；


　�、垡�、二和三階諧波振動(dòng)分量與參考值的幅值之差；


　　④軸心軌跡；


　�、葺S心進(jìn)動(dòng)(一、二和三階正，反進(jìn)動(dòng)量)；


　　⑥全息進(jìn)動(dòng)；


　�、咭�、二和三階正、反進(jìn)動(dòng)量與參考值之差；


　　⑧一、二和三階諧波振動(dòng)分量的分、時(shí)、日、月趨勢(shì)；


　�、嵋�、二和三階正、反進(jìn)動(dòng)量的分、時(shí)、日、月趨勢(shì)；


　　⑩正、反進(jìn)動(dòng)量的瞬態(tài)突變；


　　諧波振動(dòng)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(jī)器的狀態(tài)，幫助工程師診斷機(jī)器中可能出現(xiàn)的下列主要故障：


　　①轉(zhuǎn)子不平衡；


　�、谵D(zhuǎn)軸裂紋；


　　③轉(zhuǎn)靜碰摩；


　　④轉(zhuǎn)子熱彎曲；


　　⑤葉片掉塊；


　　⑥支承不對(duì)中；


　　⑦轉(zhuǎn)子失穩(wěn)；


　�、啻�振等。


　　3主通風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程的組成


　　FJC型在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程由工控機(jī)(包括軟件)、標(biāo)準(zhǔn)控制柜、引壓裝置、測(cè)振裝置、變送裝置、計(jì)算機(jī)桌及其它輔件組成。根據(jù)其功能，整個(gè)工程可分解為多個(gè)子工程，主要包括數(shù)據(jù)采集子工程、狀態(tài)監(jiān)測(cè)子工程、故障診斷子工程，每個(gè)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(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能故障診斷。


　　為了克服狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷過程中多任務(wù)與實(shí)時(shí)性的矛盾以及提高工程的可靠性和擴(kuò)展性，采用了層次化的工程結(jié)構(gòu)。工程分為三個(gè)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(hào)切換、調(diào)理電路組成；第二層次由遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集儀組成；第三層次由信號(hào)分析、診斷服務(wù)計(jì)算機(jī)組成，實(shí)現(xiàn)機(jī)組狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能故障診斷。





　　4工作過程


　　4.1在線監(jiān)測(cè)





　　(1)在線監(jiān)測(cè)分兩種模式。一種為自動(dòng)監(jiān)測(cè)模式，在該模式下，本工程定時(shí)對(duì)礦井主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，用于通常情況下的測(cè)試；另一種為單次監(jiān)測(cè)模式，每次調(diào)動(dòng)該模式，本工程對(duì)礦井主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)僅實(shí)現(xiàn)一次監(jiān)測(cè)，用于調(diào)整或維修過程中的測(cè)試。


　　(2)數(shù)據(jù)采集卡對(duì)4路振動(dòng)信號(hào)和2路軸位脈沖信號(hào)同步進(jìn)行采集，并按時(shí)間序號(hào)保存所采集的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，以便進(jìn)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(duì)4路軸承溫度信號(hào)進(jìn)行采集；數(shù)據(jù)采集卡對(duì)流量和壓力信號(hào)同步進(jìn)行采集。


　　(3)對(duì)每路振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得出振動(dòng)烈度值；對(duì)每路軸位脈沖信號(hào)進(jìn)行計(jì)數(shù)，計(jì)算出主通風(fēng)機(jī)每分鐘的轉(zhuǎn)速；對(duì)每路軸承溫度信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得出溫度值；對(duì)流量和壓力信號(hào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得出風(fēng)量、風(fēng)壓、效率值。在顯示屏上顯示振動(dòng)烈度、主通風(fēng)機(jī)每分鐘的轉(zhuǎn)速、溫度、風(fēng)量、風(fēng)壓、效率值的當(dāng)前計(jì)算結(jié)果。同時(shí)，按時(shí)間順序以表格形式記錄每次計(jì)算結(jié)果；以時(shí)序圖的形式畫出振動(dòng)烈度、溫度、風(fēng)量和風(fēng)壓的時(shí)序圖，并可進(jìn)行查閱和分析。


　　(4)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子工程根據(jù)計(jì)算出的振動(dòng)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(jī)器運(yùn)行狀態(tài)“正�！�、“警告”、“異�！钡慕Y(jié)論�！熬�告”時(shí)提醒，“異常”時(shí)報(bào)警。
　　故障診斷根據(jù)礦井主通風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行特點(diǎn)，故障診斷子工程是以機(jī)組的在線監(jiān)測(cè)為基礎(chǔ)，根據(jù)在線監(jiān)測(cè)所獲得的振動(dòng)信號(hào)、過程參數(shù)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)信號(hào)分析模塊的分析結(jié)果，提取反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的特征數(shù)據(jù)，對(duì)發(fā)生故障的機(jī)組進(jìn)行診斷。當(dāng)需要進(jìn)行故障分析時(shí)，能按時(shí)間序號(hào)調(diào)出所保存的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，畫出頻譜圖和時(shí)域圖。能在所分析的整個(gè)頻率范圍內(nèi)或指定的故障頻率范圍內(nèi)自動(dòng)搜索某些峰值進(jìn)行運(yùn)算，得出相應(yīng)故障頻率下的特征參數(shù)值，并自動(dòng)與所設(shè)定的該故障頻率下的特征參數(shù)閾值進(jìn)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(jìn)一步對(duì)故障進(jìn)行分析，必要時(shí)輔之以人們的經(jīng)驗(yàn)。因而，頻譜圖和時(shí)域圖還具有手動(dòng)搜索峰值的功能。


　　4.2機(jī)器平衡


　　當(dāng)需要進(jìn)行機(jī)器平衡時(shí)，對(duì)一路軸位脈沖信號(hào)和兩路振動(dòng)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行采集，對(duì)兩路振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)值濾波，提取出轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行相位和幅值分析，并計(jì)算出應(yīng)加平衡質(zhì)量和位置。


　　5運(yùn)行情況


　　(1)主通風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)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(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)配套運(yùn)行，經(jīng)過1～2年的使用證明，該工程性能穩(wěn)定、操作簡(jiǎn)便。


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


　　(3)企業(yè)信息化，是企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。煤炭企業(yè)為實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息化，就必須在主通風(fēng)機(jī)上配套在線監(jiān)測(cè)和故障診斷工程。隨著我國“以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，以工業(yè)化促進(jìn)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(jī)的用戶越來越多。


　　6結(jié)束語


　　(1)FJC型在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程可以滿足煤礦對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷的要求，可以提高煤礦主通風(fēng)機(jī)的自動(dòng)化、智能化水平，推進(jìn)煤炭企業(yè)信息化的工作進(jìn)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(jī)能及時(shí)得到必要的維護(hù)與修理，提高了主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行的可靠性，為實(shí)現(xiàn)煤礦的通風(fēng)安全提供了有力的保障。

　 送風(fēng)風(fēng)機(jī)故障診斷以某紡織企業(yè)空調(diào)送風(fēng)風(fēng)機(jī)進(jìn)行為故障診斷試驗(yàn)。風(fēng)機(jī)的型號(hào)為KV310-12，16片葉片，電機(jī)型號(hào)Y225M-2B3，功率45kw，轉(zhuǎn)速2970r/min，軸承型號(hào)SKF1316KC3，彈性銷柱聯(lián)軸器。風(fēng)機(jī)的主要故障為聯(lián)軸器彈性元件磨損造成的不對(duì)中，葉片磨損引起的不平衡，軸承油膜振蕩等故障。而其振動(dòng)信號(hào)是進(jìn)行故障診斷最為有效的特征參數(shù)。根據(jù)研究，風(fēng)機(jī)的不平衡故障振動(dòng)頻率表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動(dòng)頻率的基頻，不對(duì)中故障的頻率表現(xiàn)為轉(zhuǎn)動(dòng)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(dòng)。因此，通過對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)的分析，可以識(shí)別風(fēng)機(jī)的故障狀態(tài)及類型。然而，風(fēng)機(jī)振動(dòng)工程存在非線性，各種振動(dòng)激勵(lì)與傳輸之間互相影響重疊，要把這些不同的振動(dòng)信號(hào)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(cè)量風(fēng)機(jī)內(nèi)側(cè)軸承處垂直方向上的振動(dòng)加速度信號(hào)，以振動(dòng)信號(hào)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(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率），診斷風(fēng)機(jī)常見的不平衡、不對(duì)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(diǎn)為3，分別對(duì)應(yīng)3個(gè)故障特征參數(shù)，輸出層節(jié)點(diǎn)為3，分別對(duì)應(yīng)3種故障類型，隱含層節(jié)點(diǎn)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(duì)所有樣本數(shù)據(jù)資料進(jìn)行歸一化處理，即：xij=xij-xjminxjmax-xjminxij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)特征分量，ximin、xjmax分別為第j個(gè)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(duì)中、軸承油膜振蕩各3組，其余8組為測(cè)試樣本，其中正常狀態(tài)、不平衡、不對(duì)中、軸承油膜振蕩各2組。在PⅢ866、256MRAM計(jì)算機(jī)上，利用Matlab6.5編程，根據(jù)上述方法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將測(cè)試樣本輸入檢驗(yàn)，結(jié)果如，診斷結(jié)果與實(shí)際情況完全一致。說明本文方法對(duì)空調(diào)1送風(fēng)風(fēng)機(jī)幾種故障狀態(tài)全部正確識(shí)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(qiáng)，具有較強(qiáng)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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