论文部分内容阅读
【摘 要】煤矿生产较于一般企业的生产活动对设备要求更加稳定的性能。机电设备是煤矿机械化生产的主体，通过远程监控与故障诊断系统对设备实施动态的安全诊断，及时回馈设备故障，对煤矿机电设备管理、煤矿安全生产起到良好的作用。
【关键词】煤矿机电；远程监控；故障诊断；设备管理
由于煤矿机电处于相对恶劣的工作环境中，煤矿机电设备多承受变载荷，煤矿机电的监控与故障诊断要求实时性较高，机械的故障原因复杂。对于煤矿机电设备的管理，只有可靠的及时的监控技术和故障诊断系统，才可以提高系统的稳定安全性能，降低管理运行成本。煤矿机电设备监控与诊断系统采取了数据的采集与集中监测显示的方式实现设备的动态诊断，这种方式在设备运行状态监测中起到重要作用，及时准确地诊断分析出机电设备可能出现的故障。
１．机电设备管理信息系统的目标
机电设备管理水平的高低、设备运行的好坏、设备有效作业率的高低直接关系到煤矿生产计划的制定、实施、产品、质量、原材料的消耗以及工艺指标的控制等方面，因此，开发和建立煤矿机电设备管理信息系统有着重要意义。机电设备管理信息系统的目标如下：(1)对企业内的设备档案、运行状态、维修计划等进行维护、查询，为各级管理部门提供所需的设备统计、查询数据。建立符合煤矿生产的设备管理系统，以保障设备信息的动态完整性、可靠及时性。(2)机电设备管理子系统应将全部的设备管理部门、设备使用部门、财务等相关部门联系起来，达到数据共享，形成一个完整的设备管理体系。(3)设备维修管理，支持辅助编制设备维修计划功能；提供记录历次设备维修情况的输入、存储功能；提供反映维修计划、执行情况的相关数据；提供维修分析功能。(4)设备改造管理，支持辅助编制设备改造计划功能；提供记录历次设备维改造情况的输入、存储功能；提供反映改造计划、执行情况的相关数据。(5)设备运行管理，提供设备完好率等统计数据，以反映设备技术状态和管理水平。煤矿检测与诊断系统可以直观地反映设备的运行状态、运行效率及设备的安全状况，对设备进行及时的跟踪反馈，动态的展示机电设备的运行状态，以方便制定出合理的维修、保养计划，使设备因故障造成的停工时间降到最短，延长设备的使用寿命，降低库存量，增加经济效益。
2.煤矿机电监控与故障诊断系统的原理
2.1现场总线技术
现场总线技术是近年来迅速发展起来的一种工业数据总线，它主要解决工业现场的智能化仪器仪表、控制器、执行机构等现场设备间的数字通信以及这些现场控制设备和高级控制系统之间的信息传递问题。由于现场总线简单、可靠、经济实用等一系列突出的优点，因而受到了许多标准团体和计算机厂商的高度重视。现场总线技术沟通了煤矿生产过程现场及控制设备之间及其与更高控制管理层次之间的联系。它不仅是一个基层网络，而且还是一种开放式、新型全分布控制系统。现场总线技术是以智能传感、控制、计算机、数字通讯等技术为主要内容的综合技术，对于煤矿机电设备的管理起着重要的作用。
2.2小波神经网络
小波分析 (wavelet Analysis) 是 20 世纪 80 年代中期发展起来的一门数学理论和方法 ,由法国科学家Grossman和Morlet 在进行地震信号分析时提出的,随后迅速发展。小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展 ,在逼近论、微分方程、模识识别、计算机视觉、图像处理、非线性科学等方面使用小波分析取得于许多突破性进展。
小波神经网络技术通过现场调研收集1000 组传感器收集的常见检测记录，依据不同的故障诊断方法、疑似故障的内部检查、专家讨论分析等方法确定出相应的故障类型。温度监测技术也己广泛应用于煤矿设备状态监测，但设备在即将出现事故温度才会急剧上升，因此温度检测难以完成设备安全监测和早期预警的重任和及时报警的现场要求。铁谱技术是现阶段煤矿行业设备状态监测与故障诊断常用技术，美国煤矿开展 屑监测工作较早，然而，在应用铁谱分析技术属于离线监测，大多还是从设备现场采集油样，再在实验室制作谱片进行油液成分分析，分析周期相对较长，速度慢，降低了设备监测的实时性。振动监测技术利用振动信号对设备进行诊断，是设备故障诊断最常用、最有效的方法之一。设备振动信号中包含了系统、零部件由于磨损、疲劳、老化等因素引起的劣化和失效等重要信息，通过对振动信号进行采集、分析和处理，可以监测设备的运行状态，识别机械设备的故障类型、故障来源，从而为设备的维修提供依据，以达到保障设备安全运行的目的。
3.机电监控与故障诊断系统的实际应用
以下是通过振动分析仪对煤矿通风机设备进行的故障诊断数据及处理过程：(1)振动加速度信号波形：振动峰峰值大小为81.6m/ss(8.16g) 峭度指标:1.8103；(2)振动烈度信号波形：振动烈度为29.7mm/s（最大值*0.707）；(3)振动加速度信号包络谱分析。
分析结果：一是风机轴承型号为NU324，轴承故障频率为内圈损伤故障频率97.5Hz，外圈损伤故障频率为65Hz，滚动体损伤故障频率为60Hz。分析图谱中未发现与轴承各故障频率相对应的成分；二是从振动加速度时域波形可以看出风机振动剧烈，峰峰值达到80m/ss，此外，时域波形上存在杂乱毛刺，说明风机零部件存在摩擦现象；三是振动加速度信号频谱图中没有出现明显的轴承故障频率成分，在700Hz附近存在明显的边频带现象，对振动信号进行包络解调分析，得出的调制频率为12.5Hz，与风机旋转频率750rpm相对应；四是由于振动加速度信号振动峭度指标为1.8，小于3，所以风机振动剧烈原因不是由轴承故障引起的冲击性故障；五是由振动波形中摩擦现象，以及故障调制频率12.5Hz，可以判断风机振动剧烈原因与叶片有关，且叶片存在摩擦现象。
结论：检修发现刚安装风机的叶片与机壳出现严重摩擦，检修后运行正常。
总之，煤矿机电设备管理涉及内容广泛，信息复杂，数据量大。在传统手工管理方式下，信息的采集和反馈速度慢，数据失真、丢失严重，导致了设备管理的各个环节相互脱节，各种指标的分析不准确，计划与实际脱离，影响了设备管理水平的提高。因此，企业开发设备管理信息系统的基本任务，就是要通过将信息技术和管理技术结合，利用计算机辅助设备管理人员的工作，提高工作效率，达到促进设备管理现代化，为提高企业生产技术水平和产品质量、降低消耗、确保安全生产、增加经济效益等服务的目的。
煤矿机电监测与故障诊断系统及时准确识别核心零部件故障的微弱特征信号，必将为潜在故障预示和演化、寿命预测和制定维修策略提供技术支持，从而提高煤矿关键装备整体运行安全性和可靠性，实现由“事后维修”到“预知维修”的转变，避免意外停机及恶性事故发生，具有巨大的经济效益和社会效益。
【参考文献】
［１］李国华,张忠忠.机械故障诊断[M].北京:化学工业出版社.
［２］陈志强,李青松,张端．基于多种诊断知识的回热系统故障诊断[J].电站辅机,2004,(1):16-22．
［３］侯国莲,孙晓刚,张建华,等.基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究[J].中国电机工程学报,2005,25(18):104-108．
［４］潘浩.Internet 上实时视频流传输框架的研究[J].北京工大学报,2003，(6).
［５］孙才新，陈伟根，李俭，等.电气设备油中气体在线监测与故障诊断技术[M]．北京：科学出版社，2003．
［６］左洪福.发动机磨损状态监测与故障诊断技术[M].北京:航空工业出版社,1995：1－22．
【关键词】煤矿机电；远程监控；故障诊断；设备管理
由于煤矿机电处于相对恶劣的工作环境中，煤矿机电设备多承受变载荷，煤矿机电的监控与故障诊断要求实时性较高，机械的故障原因复杂。对于煤矿机电设备的管理，只有可靠的及时的监控技术和故障诊断系统，才可以提高系统的稳定安全性能，降低管理运行成本。煤矿机电设备监控与诊断系统采取了数据的采集与集中监测显示的方式实现设备的动态诊断，这种方式在设备运行状态监测中起到重要作用，及时准确地诊断分析出机电设备可能出现的故障。
１．机电设备管理信息系统的目标
机电设备管理水平的高低、设备运行的好坏、设备有效作业率的高低直接关系到煤矿生产计划的制定、实施、产品、质量、原材料的消耗以及工艺指标的控制等方面，因此，开发和建立煤矿机电设备管理信息系统有着重要意义。机电设备管理信息系统的目标如下：(1)对企业内的设备档案、运行状态、维修计划等进行维护、查询，为各级管理部门提供所需的设备统计、查询数据。建立符合煤矿生产的设备管理系统，以保障设备信息的动态完整性、可靠及时性。(2)机电设备管理子系统应将全部的设备管理部门、设备使用部门、财务等相关部门联系起来，达到数据共享，形成一个完整的设备管理体系。(3)设备维修管理，支持辅助编制设备维修计划功能；提供记录历次设备维修情况的输入、存储功能；提供反映维修计划、执行情况的相关数据；提供维修分析功能。(4)设备改造管理，支持辅助编制设备改造计划功能；提供记录历次设备维改造情况的输入、存储功能；提供反映改造计划、执行情况的相关数据。(5)设备运行管理，提供设备完好率等统计数据，以反映设备技术状态和管理水平。煤矿检测与诊断系统可以直观地反映设备的运行状态、运行效率及设备的安全状况，对设备进行及时的跟踪反馈，动态的展示机电设备的运行状态，以方便制定出合理的维修、保养计划，使设备因故障造成的停工时间降到最短，延长设备的使用寿命，降低库存量，增加经济效益。
2.煤矿机电监控与故障诊断系统的原理
2.1现场总线技术
现场总线技术是近年来迅速发展起来的一种工业数据总线，它主要解决工业现场的智能化仪器仪表、控制器、执行机构等现场设备间的数字通信以及这些现场控制设备和高级控制系统之间的信息传递问题。由于现场总线简单、可靠、经济实用等一系列突出的优点，因而受到了许多标准团体和计算机厂商的高度重视。现场总线技术沟通了煤矿生产过程现场及控制设备之间及其与更高控制管理层次之间的联系。它不仅是一个基层网络，而且还是一种开放式、新型全分布控制系统。现场总线技术是以智能传感、控制、计算机、数字通讯等技术为主要内容的综合技术，对于煤矿机电设备的管理起着重要的作用。
2.2小波神经网络
小波分析 (wavelet Analysis) 是 20 世纪 80 年代中期发展起来的一门数学理论和方法 ,由法国科学家Grossman和Morlet 在进行地震信号分析时提出的,随后迅速发展。小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展 ,在逼近论、微分方程、模识识别、计算机视觉、图像处理、非线性科学等方面使用小波分析取得于许多突破性进展。
小波神经网络技术通过现场调研收集1000 组传感器收集的常见检测记录，依据不同的故障诊断方法、疑似故障的内部检查、专家讨论分析等方法确定出相应的故障类型。温度监测技术也己广泛应用于煤矿设备状态监测，但设备在即将出现事故温度才会急剧上升，因此温度检测难以完成设备安全监测和早期预警的重任和及时报警的现场要求。铁谱技术是现阶段煤矿行业设备状态监测与故障诊断常用技术，美国煤矿开展 屑监测工作较早，然而，在应用铁谱分析技术属于离线监测，大多还是从设备现场采集油样，再在实验室制作谱片进行油液成分分析，分析周期相对较长，速度慢，降低了设备监测的实时性。振动监测技术利用振动信号对设备进行诊断，是设备故障诊断最常用、最有效的方法之一。设备振动信号中包含了系统、零部件由于磨损、疲劳、老化等因素引起的劣化和失效等重要信息，通过对振动信号进行采集、分析和处理，可以监测设备的运行状态，识别机械设备的故障类型、故障来源，从而为设备的维修提供依据，以达到保障设备安全运行的目的。
3.机电监控与故障诊断系统的实际应用
以下是通过振动分析仪对煤矿通风机设备进行的故障诊断数据及处理过程：(1)振动加速度信号波形：振动峰峰值大小为81.6m/ss(8.16g) 峭度指标:1.8103；(2)振动烈度信号波形：振动烈度为29.7mm/s（最大值*0.707）；(3)振动加速度信号包络谱分析。
分析结果：一是风机轴承型号为NU324，轴承故障频率为内圈损伤故障频率97.5Hz，外圈损伤故障频率为65Hz，滚动体损伤故障频率为60Hz。分析图谱中未发现与轴承各故障频率相对应的成分；二是从振动加速度时域波形可以看出风机振动剧烈，峰峰值达到80m/ss，此外，时域波形上存在杂乱毛刺，说明风机零部件存在摩擦现象；三是振动加速度信号频谱图中没有出现明显的轴承故障频率成分，在700Hz附近存在明显的边频带现象，对振动信号进行包络解调分析，得出的调制频率为12.5Hz，与风机旋转频率750rpm相对应；四是由于振动加速度信号振动峭度指标为1.8，小于3，所以风机振动剧烈原因不是由轴承故障引起的冲击性故障；五是由振动波形中摩擦现象，以及故障调制频率12.5Hz，可以判断风机振动剧烈原因与叶片有关，且叶片存在摩擦现象。
结论：检修发现刚安装风机的叶片与机壳出现严重摩擦，检修后运行正常。
总之，煤矿机电设备管理涉及内容广泛，信息复杂，数据量大。在传统手工管理方式下，信息的采集和反馈速度慢，数据失真、丢失严重，导致了设备管理的各个环节相互脱节，各种指标的分析不准确，计划与实际脱离，影响了设备管理水平的提高。因此，企业开发设备管理信息系统的基本任务，就是要通过将信息技术和管理技术结合，利用计算机辅助设备管理人员的工作，提高工作效率，达到促进设备管理现代化，为提高企业生产技术水平和产品质量、降低消耗、确保安全生产、增加经济效益等服务的目的。
煤矿机电监测与故障诊断系统及时准确识别核心零部件故障的微弱特征信号，必将为潜在故障预示和演化、寿命预测和制定维修策略提供技术支持，从而提高煤矿关键装备整体运行安全性和可靠性，实现由“事后维修”到“预知维修”的转变，避免意外停机及恶性事故发生，具有巨大的经济效益和社会效益。
【参考文献】
［１］李国华,张忠忠.机械故障诊断[M].北京:化学工业出版社.
［２］陈志强,李青松,张端．基于多种诊断知识的回热系统故障诊断[J].电站辅机,2004,(1):16-22．
［３］侯国莲,孙晓刚,张建华,等.基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究[J].中国电机工程学报,2005,25(18):104-108．
［４］潘浩.Internet 上实时视频流传输框架的研究[J].北京工大学报,2003，(6).
［５］孙才新，陈伟根，李俭，等.电气设备油中气体在线监测与故障诊断技术[M]．北京：科学出版社，2003．
［６］左洪福.发动机磨损状态监测与故障诊断技术[M].北京:航空工业出版社,1995：1－22．