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變頻技術在風機上的應用

變頻技術；風機；調速；節(jié)能；經(jīng)濟效益 
　　引言 
　　變頻調速技術以改變交流電動機的電源頻率來改變電動機的速度，是一項較成熟的高科技成果。所采用的變頻器是一種較為理想的高效調速裝置，具有體積小、重量輕、安裝操作簡便、調整范圍平滑、節(jié)電效果好等優(yōu)點，正逐步取代原有的機械調速、串級調速、直流調速等裝置，具有廣闊的應用前景。 
　　1.變頻器簡介 
　　變頻器：是把工頻電源變換成各種頻率的交流電源，以實現(xiàn)電機的變速運行的設備。 
　　我們在使用的變頻器主要采用交-直-交方式，為了產(chǎn)生可變的電壓和頻率，該設備首先要把交流電源通過整流器轉換成直流電源，再把直流電源變換為頻率、電壓均可控制的交流電源以供給電動機。 
　　變頻器作用：節(jié)能和調速，實現(xiàn)自動控制程序高精度控制。 
　　2.變頻器節(jié)能技術原理分析及應用 
　　2.1風機改造的必要性 
　　在工業(yè)生產(chǎn)和產(chǎn)品加工制造業(yè)中，風機等設備應用范圍廣泛；其電能消耗和諸如閥門、擋板相關設備的節(jié)流損失以及維護、維修費用占到生產(chǎn)成本的7%-25%，是一筆不小的生產(chǎn)費用開支。隨著經(jīng)濟改革的不斷深入，市場競爭的不斷加��；節(jié)能降耗業(yè)已成為降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品競爭力的重要手段之一。 
　　變頻調速技術，正是順應了工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代發(fā)展的要求，在我國多種行業(yè)的電機傳動設備中得到實際應用。卓越的調速性能、顯著的節(jié)電效果，提高設備利用率，從而降低電機功耗達到系統(tǒng)高效運行的節(jié)能降耗目的。 
　　2.2風機改造節(jié)能原理 
　　變頻狀態(tài)下，應用變頻器改變風機電機輸入電壓頻率，從而控制電機的轉速。電機的轉速可以用公式表示：n=60f（1-s）/p 
　　n為轉速、f為頻率、p為電機級數(shù)、s電機轉差率 
　　風機的變速運動是利用改變風機轉速來改變風機曲線這種變化關系可以用一組公式來表達： 
　　Q1/Q2=n1/n2 H1/H2=（n1/n2）2 P1/P2=（n1/n2）3 
　　式中：Q1、H1、P1—風機在n1轉速時的風量、風壓、功率； 
　　Q2、H2、P2—風機在n2轉速時相似工況下的風量、風壓、功率。 
　　由上面的公式可知，假如轉速降低一半，即：n2/n1=1/2，則P2/P1=1/8，可見降低轉速能大大降低軸功率達到節(jié)能的目的。當轉速由n1降為n2時，風機的額定工作參數(shù)Q、H、P都降低了。也就是說當轉速降低時，額定工作參數(shù)相應降低，但效率不會降低。因此在滿足操作要求的前提下，風機仍能在同樣甚至更高的效率下工作。降低了轉速，風量就不再用關小風門來控制，風門始終處于全開狀態(tài)，避免了由于關小風門引起的風力損失增加，也就避免了總效率的下降，確保了能源的充分利用。根據(jù)風機系統(tǒng)特性曲線如下圖加以分析。 
　　由圖可以說明其節(jié)電原理：（H表示壓力，Q表示流量） 
　　上圖中，曲線（1）為風機在恒定轉速n1下的風壓—風量（H-Q）特性，曲線（2）為管網(wǎng)風阻特性（風門全開）。 
　　假設風機工作在A點效率最高，此時風壓為H2，風量為Q1，軸功率N1與Q1、H2的乘積成正比，在圖中可用面積AH2OQ1表示。如果生產(chǎn)工藝要求，風量需要從Q1減至Q2，這時用調節(jié)風門的方法相當于增加管網(wǎng)阻力，使管網(wǎng)阻力特性變到曲線（3），系統(tǒng)由原來的工況點A變到新的工況點B運行。從圖中看出，風壓反而增加，軸功率與面積BH10Q2成正比。顯然，軸功率下降不大。如果采用變頻器調速控制方式，風機轉速由n1降到n2，根據(jù)風機參數(shù)的比例定律，畫出在轉速n2風壓-風量（H-Q）特性，如曲線（4）所示�？梢娫跐M足同樣風量Q2的情況下，風壓H3大幅度降低，功率N3隨著顯著減少,工廠通風設備，用面積CH30Q2表示。節(jié)省的功率△N=（H1-H3）×Q2，用面積BH1H3C表示。顯然，節(jié)能的經(jīng)濟效果是十分明顯的。 
　　3.節(jié)能實例分析 
　　某大型煤礦對其引風機進行了改造試驗。改造前經(jīng)過多組測試，以進行比較。表1為75kW風機的具體參數(shù)：頻率50HZ、電壓380V、電流150A、功率75kW。該風機在頻率為42HZ時就能滿足井下抽風要求。 
　　。 
　　鋒速達 專業(yè)提供工廠?車間降溫設備通風工程風機：屋頂風機、順向式屋頂風機、屋頂排風機、屋頂排熱設備、屋頂負壓風機、大型屋頂風機。 
　　風機采用變頻器調速實現(xiàn)風量控制，穩(wěn)定性和可靠性高，調節(jié)特性好；變頻調速使電機運行明顯改善，維護量明顯減少，使系統(tǒng)更加方便操作，設備工作效率明顯提高。更為重要是它的節(jié)能效果取得了可觀的經(jīng)濟效益。變頻調速技術作為高新技術、基礎技術和節(jié)能技術，已經(jīng)滲透到經(jīng)濟領域所有技術部門中。我國以后在變頻調速技術方面應積極做的工作是： 
　�。�1）應用變頻調速技術來改造傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)，節(jié)約能源及提高產(chǎn)品質量，獲得較好的經(jīng)濟效益和社會效益； 
　�。�2）大力發(fā)展變頻調速技術，必須把我國變頻調速技術提高到一個新水平，縮小與世界先進水平的差距，提高自主開發(fā)能力，滿足國民經(jīng)濟重點工程建設和市場的需求； 
　�。�3）規(guī)范我國變頻調速技術方面的標準，提高產(chǎn)品可靠性工藝水平，實現(xiàn)規(guī)�；�、標準化生產(chǎn)。

 

風機振動故障診斷及處理

關鍵詞：風機；故障診斷；振動 
　　1 風機故障機理研究 
　　風機的故障常從振動狀況方面體現(xiàn)出來，根據(jù)振動信號進行監(jiān)測與診斷是 目前風機設備維護管理的主要手段，經(jīng)過多年的發(fā)展與完善，風機振動故障診斷已經(jīng)形成了比較完備的理論與技術體系,地溝送風。近年來，隨著非線性理論的發(fā)展，尤其是信號處理、知識工程和計算智能等理論技術與故障診斷的融合滲透，使風機故障診斷的內容得到了進一步的豐富與充實。 
　　發(fā)生故障的風機設備在運行中一般處于非線性振動狀態(tài) ，應用非線性動力學理論，針對電機組軸系存在的關鍵振動問題，建立了轉子非線性動力學模型，從理論、試驗和數(shù)值計算等方面，對各種故障因素影響下的動力學行為進行了綜合分析，提出了對軸系振動故障進行綜合治理的方案。闡述了風機等旋轉機械常見故障，如不平衡、不對中、彎曲、裂紋、松動、碰摩、喘振、油膜渦動、油膜振蕩、旋轉失速等故障的產(chǎn)生機理，以表格的形式總結出了各種故障與振動特征、敏感參數(shù)和故障原因之間的對應關系，給出了相應的治理措施。 
　　總體來說，風機振動故障產(chǎn)生于4個方面：電機、風機本身、基礎和風管。其因果分析如圖 1所示，其中由風機本身原因引起的故障占主導地位。 
　　2 風機故障的診 斷推理 
　　目前，故障診斷推理過程中采用的方法較多，按照它們隸屬的學科體系，可以將其分為 3類：基于控制模型故障診斷、基于模式識別故障診斷和基于人工智能故障診斷。 
　�。�1）基于控制模型的故障診斷 
　　對于動態(tài)系統(tǒng)，若通過理論或實驗方法能夠建立模型，則系統(tǒng)參數(shù)或狀態(tài)的變化可以直接反映設備物理系統(tǒng)或物理過程變化，為故障診斷提供依據(jù)。此方法涉及模型建立、參數(shù)估計、狀態(tài)估計和觀測器應用等技術，其中，參數(shù)與狀態(tài)估計技術是關鍵，需要系統(tǒng)的精確模型，在實際生產(chǎn)環(huán)境中，對于復雜的設備而言，該方法不是經(jīng)濟可行的。 
　　（2）基于模式識別的故障診斷 
　　模式識別是對一系列過程或事件進行分類或描述，主要分為統(tǒng)計法和語言結構法兩大類。設備的故障診斷可以視為模式識別過程：測量并記錄設備的運行狀態(tài)參數(shù)，從中提取故障征兆參數(shù)，對于不同的故障狀態(tài)，相應的征兆參數(shù)形成不同的模式 ，將系統(tǒng)的狀態(tài)模式與故障字典中的故障樣本模式進行匹配，從而識別出設備的故障。當系統(tǒng)的模型未知或者非常復雜時，該方法為解決故障診斷問題提供了一種簡便有效的手段。 
　�。�3）基于人工智能的故障診斷 
　　基于人工智能故障診斷的研究主要分為兩類：基于知識（符號推理）的故障診斷和基于神經(jīng)網(wǎng)絡（數(shù)值計算）的故障診斷。 
　�、倩�于知識的故障診斷 
　　大致經(jīng)歷了兩個發(fā)展階段 ：基于淺知識（規(guī)則）的專家系統(tǒng)和基于深知識（模型知識）的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一種人工智能軟件系統(tǒng)，利用領域專家的經(jīng)驗知識，根據(jù)用戶給出的關于問題的信息數(shù)據(jù)，按照一定的推理機制，從知識庫中選擇對于問題的最合理的解釋�；�于知識的故障診斷專家系統(tǒng)有很多優(yōu)點，例如：適合于模擬人的邏輯思維過程 ，解決需要進行邏輯推理的復雜診斷問題；知識可以用符號表示 ，在已知基本規(guī)則的情況下，無需大量的細節(jié)知識；便于與傳統(tǒng)的符號數(shù)據(jù)庫接口等。雖然已經(jīng)出現(xiàn)了許多成熟的商業(yè)軟件，并且在工程實踐中得到了應用，但仍存在一些問題 ：知識獲取中的“瓶頸”問題難于解決；“知識窄臺階”問題；易產(chǎn)生“組合爆炸”、“無窮遞歸”問題 ；實時在線診斷 能差等。 
　�、� 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷 
　　神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)而建立起來的自適應非線性動力學系統(tǒng)，具有可學習性和并行計算能力,車間降溫水簾，可以實現(xiàn)分類、自組織、聯(lián)想記憶和非線性優(yōu)化等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡用于故障診斷領域 ，可以解決趨勢預測和診斷推理問題。目前，在故障診斷中應用較多的有多層感知器（MLP）網(wǎng)絡、自適應共振理論（ART）、自組織特征映射（FM）和雙向聯(lián)想記（BAM）等 。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡的工作性能，人們對網(wǎng)絡的結構類型、學習算法和樣本處理等問題進行了研究：應用模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡解決大規(guī)模復雜問題；應用剪枝法優(yōu)化網(wǎng)絡連接方式；將遺傳算法和混沌理論應用于網(wǎng)絡的學習訓練中，解決局部極小問題；為提高網(wǎng)絡的泛化能力、加快網(wǎng)絡學習速度，在訓練樣本中加入噪聲，或者對樣本數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理�；�于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能故障診斷具有很多優(yōu)點：知識表達形式統(tǒng)一，知識庫組織管理容易，通用性強，便于移植與擴展 ；知識獲取容易實現(xiàn)自動化（如自組織 自學習）；可以實現(xiàn)并行聯(lián)想和自適應推理，容錯性強 ；能夠表示事物之間的復雜關系（如模糊關系）；可以避免傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的“組合爆炸”和“無窮遞歸”問題；推理過程簡單，可以實現(xiàn)實時在線診斷。但是也存在著一些問題：訓練樣本獲取困難；忽視了領域專家的經(jīng)驗知識；連接權重形式的知識表達方式難于理解等。 
　　3風機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術的發(fā)展趨勢 
　　（1）整體系統(tǒng)，已從單純監(jiān)測分析診斷向主動控制的方向發(fā)展。整個系統(tǒng)向著可靠性、智能化、開放性以及與設備融合為一體的方向發(fā)展，例如，利用可控電磁阻尼器和參數(shù)可控擠壓油膜阻尼器來在線消除機組失穩(wěn)故障，采用在轉子上安裝平衡頭的方法來解決機組不平衡故障，使用高精度的中心標高測試儀以及可控支座調節(jié)器來處理不對中故障等。 
　�。�2）采集器，向著高精度、高速度、高集成以及多通道方向發(fā)展，精度從 8位到 12位甚至 16位；采集速度從幾赫發(fā)展到可達到幾萬赫；采集方式從等時采樣到等角度同步整周期采樣方向發(fā)展，這樣可以提供包括相位在內的多種信息：采集的數(shù)據(jù)從只有穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)展到包括瞬態(tài)數(shù)據(jù)在內的多種數(shù)據(jù)。 
　　（3）數(shù)據(jù)傳輸，從計算機的串行 口和并行口通訊向著網(wǎng)絡通訊（波特率可達 1O兆、100兆、甚至幾百兆）的方向發(fā)展。 
　�。�4）監(jiān)測系統(tǒng)，向對用戶更友好的方向發(fā)展，顯示直觀化，操作方便化，采用計算機技術的最新成果，使用多媒體技術，大屏幕立體動態(tài)圖像顯示。 
　�。�5）診斷系統(tǒng)，向智能化診斷多種故障的方向發(fā)展，由在線采集、離線診斷向在線采集、實時診斷方向發(fā)展，提高診斷準確率。 
　　（6）數(shù)據(jù)存儲，向大容量方向發(fā)展，存儲方式向通用大型數(shù)據(jù)庫方向發(fā)展。 
　　總的來說，在風機的在線檢測和故障診斷方面，盡管國內己經(jīng)取得 了一定的進步，但與國外先進水平相比還有很大的差距 ，系統(tǒng)所具備的功能不很完善，在形成專用的智能軟件方面也還有一段距離。