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車間降溫負(fù)壓風(fēng)機(jī)對(duì)旋軸流式主通風(fēng)機(jī)的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷工程運(yùn)

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(kāi)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(guò)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(lái)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(guò)2%;


  (3)微機(jī)屏幕允許誤顯率:1/10000;


  (4)管理軟件可靠性:在長(zhǎng)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(guò)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(guò)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:


 、賱(dòng)總量;


  ②動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形;


 、垡弧⒍腿A諧波振動(dòng)分量與參考值的幅值之差;


 、茌S心軌跡;


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


 、奕⑦M(jìn)動(dòng);


 、咭弧⒍腿A正、反進(jìn)動(dòng)量與參考值之差;


 、嘁、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);


 、庹、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:


 、俎D(zhuǎn)子不平衡;


 、谵D(zhuǎn)軸裂紋;


 、坜D(zhuǎn)靜碰摩;


 、苻D(zhuǎn)子熱彎曲;


 、萑~片掉塊;


 、拗С胁粚(duì)中;


 、咿D(zhuǎn)子失穩(wěn);


  ⑧喘振等。


  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(guò)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(guò)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(guò)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(huà)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!薄ⅰ熬妗、“異!钡慕Y(jié)論!熬妗睍r(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(guò)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(huà)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(guò)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(guó)“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(guó)內(nèi)選擇配套該工程的礦用主通風(fēng)機(jī)的用戶越來(lái)越多。


  6結(jié)束語(yǔ)


  (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(guò)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(kāi)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(jiàn)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(guò)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(shuō)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(wèn)題。(2)減聚法是一種行之有效的算法,用它來(lái)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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