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鼓风机在线故障智能监测诊断系统 摘要煤气鼓风机组结构复杂、故障种类多，且许多故障非常隐蔽，如轴向窜动、转子碰摩、滑动轴承油膜共振、齿轮故障、不平衡、不对中等。这些故障的发生，将严重影响煤气鼓风机组运行的经济性和安全性，导致生产系统瘫痪。因此，有必要尽快为煤气鼓风机机组设计在线故障智能监测故障诊断系统。该系统在在线监测的同时，计算机在后台在线实时自动地进行各种动态振动信号分析，判别机组运行状态，根据各种分析结果，经智能推理在线实时显示故障种类、原因、部位和严重程度。也可以离线人机交互式进行精密智能诊断。关键词 鼓风机 在线 监测 诊断 研究一、概述煤气鼓风机是煤化工厂的重点关键设备之一，其性能直接关系到焦炉生产的安全和经济运行。特别是机组结构复杂、故障种类多，且许多故障非常隐蔽，如轴向窜动、转子碰摩、滑动轴承油膜共振、齿轮故障、不平衡、不对中等。这些故障的存在，严重影响煤气鼓风机组运行的经济性和安全性，严重影响正常生产。一旦煤气鼓风机发生事故，将导致生产系统瘫痪，并产生重大污染和严重的经济损失。因此，有关领导、技术人员认为非常有必要尽快为煤气鼓风机机组安装在线监测故障诊断系统。由于现场操作人员和技术人员不具备专业的动态振动信号分析和故障精密诊断的理论知识和经验，针对不同的现象不善于选用不同的振动信号分析方法，不善于根据振动信号分析的各种图谱诊断故障种类、原因、部位和严重程度。因此，使鼓风机机组的在线监测故障诊断系统中具有在线智能诊断和现场动平衡功能也非常必要。煤气鼓风机在线监测诊断系统在在线监测的同时，计算机在后台在线实时自动地进行各种动态振动信号分析，判别机组运行状态，根据各种分析结果，经智能推理在线实时显示故障种类、原因、部位和严重程度。也可以离线人机交互式进行精密智能诊断。这样，当有故障报警后，就能够及时获得故障种类、原因、部位和严重程度等信息。当诊断结论是不平衡故障（不平衡故障占60%以上）时，通过现场动平衡步骤和软件分析可以获得不平衡量的大小、相位，从而消除不平衡。二、鼓风机组成及参数煤气鼓风机组由电动机、液力耦合器、增速器及鼓风机组成，相互之间由齿轮联轴器联结。除了液力耦合器为滚动轴承外，其它设备为滑动轴承。有关主要参数如下：名称型号其它参数电机YBKS500-2功率：1250KW转速：2980r/min调速型液力耦合器GST50B额定转速：3000r/min重量：685kg功率范围：560-1625KW增速器GYD-300-1250/1824传动功率：1250KW增速比：1.824主轴转速：2890r/min从动转速：5270r/min煤气鼓风机沈鼓D200022入口压力：0.007Mpa(G)最低点进口流量：1083.3Nm3/min排出压力：0.024Mpa (G)最大点进口温度：26临界转速：3708 r/min ，9607 r/min额定转速：5270r/min实际转速：48005000r/min三、系统研究的内容A、现场调研(1) 确定现场各机组测点的布置；(2) 确定各机组的具体参数与工作状况；(3) 了解原有测控系统软件和硬件的工作情况；B、在线智能故障诊断系统的研制在线智能故障诊断系统嵌入在“煤气鼓风机在线监测诊断系统”的在线监测软件中，在机组运行过程中能实时对轴系、齿轮箱等常见故障进行在线判别，并显示各故障当前发生的可能性大小。在线智能故障诊断系统主要包括：与“在线振动监测诊断系统接口”，智能化推理算法，数据处理器，图形化模糊神经网络专家知识库，综合的动态联接库数据通讯模块等。C、离线专家诊断系统软件开发专家系统是一个智能计算机程序系统，内部含有大量的专门知识与经验，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。离线专家诊断系统软件主要包括：振动监测与故障诊断培训系统，机械故障模拟试验台，信号分析测试系统，机器建摸和故障仿真，振动诊断案例实践与应用，故障诊断参考中心，智能频谱分析系统等D、现场动平衡系统研究为降低旋转机械的振动，保证机器安全运转，延长使用寿命，机器上的旋转部件在制造和使用过程中均要进行不同程度的动平衡。随着现代机械向高速、高效、高精度方向的不断发展，转子的平衡问题就显得越来越重要。为了实时监测大型风机的振动状况，除了了解风机系统个部位的振动大小以外，还必须监测风机动不平衡量的大小和位置。这些功能的实现都是通过现场动平衡系统来实现。现场动平衡系统主要包括：动平衡故障判别模块，接口模块，一倍频振动幅值、相位计算模块，影响系数法，动平衡配重及效果评价。四、系统设计方案4.1技术路线以振动数据采集准确、完整，网络畅通为基本要求。确保系统的稳定性、可靠性。选择和贯彻国家和企业有关的标准、规范，确保系统的开放性、可扩充性。充分利用现有资源，包括计算机资源、设备资源、技术人才、资料等。在系统异常时有及时处理措施。通过在局域网中安装客户端进行实时查看1系和2系鼓风机的在线监测信息。重点突出，全面兼顾、突出实用性，确保煤气鼓风机在线监测诊断系统为一高效实用的在线智能诊断和离线智能诊断相结合的专家系统。具体技术路线如图4.1图4.1 技术路线4.2系统实施方案S13增速箱S5S7S6S8S1S2S3S4耦合器风 机S12S9S10电机S11S144.3.1振动测点布置图4.2 系统测点布置图图4.2中S1S4为振动速度传感器；S5S8为安装在轴承座上的组合式加速度传感器，对检测的加速度信号进行积分变换，可转换为振动速度和振动位移信号，从而便于和有关标准对比。检测的信号频率范围是110000Hz，比常规检测仪器或系统的检测范围（20100Hz）宽、精度高、性能稳定。S9S12为安装在煤气鼓风机轴承座上直接测量煤气鼓风机转轴的振动信号，S13为推力轴承轴向位移传感器，检测煤气鼓风机转子轴向窜动信号。 其他测点还包括各机组的电流（每台电机三相）、温度（每台机组15个测点）、压力（每台机组2个测点）等，以实现机组多征兆参数的获取。4.3.2系统总体框架构成 系统的实施基本路线是：传感器固定安装，在线采集信号，在线状态监测，离线信号分析，离线故障诊断。各机组采集站分别安装在3台机组旁边，采集站之间通过网线连接，各采集站和系统主机机构成了监控局域网。其中1#机组采集站和2#机组采集站通过网线接入3#机组采集站的交换机。各传感器的信号进入采集站后，通过以太网传入值班室的系统主机中。工控机位移传感器12#机组构成同1#机组3#机组构成同1#机组位移传感器2位移传感器3位移传感器4位移传感器5转速传感器6速度传感器1速度传感器2速度传感器3速度传感器4加速度传感器1加速度传感器2加速度传感器3加速度传感器41# 机组信号调理采集站5个位移信号前置器网络信号采集站2# 机组信号调理采集站5个位移信号前置器网络信号采集站3# 机组信号调理采集站5个位移信号前置器网络信号采集站工业交换机网线交换机管控一体化系统电机电流互感器1电机电流互感器2电机电流互感器315个温度信号2个油压信号图4.3 系统结构图采集站直接输出各传感器的振动数字波形信号，对3台机组进行故障诊断，例如：利用频谱分析方法，可在频域中将动态信号分为低频、中频和高频，在低频内主要包含了转子不平衡、不对中、窜动、主轴弯曲、机座松动、油膜涡动、水泵叶片等故障；在中频内主要包含了齿轮故障、转子碰磨，共振频带等故障；在高频内主要包含了流体噪声、冲击脉冲、流体空穴、结构共振、流体振荡等故障。以上各种故障具有不同的频率和不同的频谱结构，故障的严重程度由其对应的频率幅值高低来表示。此外，利用波形分析、轴心轨迹分析、数字滤波分析、解调分析、通频全息谱分析等方法也能得到许多有用的分析结果。4.3.3系统控制室框架构成1#鼓风机组传感器2#鼓风机组传感器3#鼓风机组传感器信号预处理程控放大电路程控滤波电路抗混滤波电路积分隔直电路差动输入信号采集系统信号预处理程控放大电路程控滤波电路抗混滤波电路积分隔直电路差动输入信号预处理程控放大电路程控滤波电路抗混滤波电路积分隔直电路差动输入信号采集系统信号采集系统系统软件图4.4 系统构成图4.3.4系统网络构建1系煤气鼓风机在线监测系统建成后，其在线监测数据只能在值班室的系统主机中进行查看监测数据的信息，根据管理的需要，管理人员需通过网络进行鼓风机的在线监测，所以需要进行网络的改造，保证管理人员可实时查看在线监测的相关信息。通过在1系鼓风机和2炼焦交换机间通过光纤连接，及维检车间办公楼和2系鼓风机间通过光纤连接，保证1系鼓风机和2系鼓风机的系统接入煤化工的局域网，然后在相关管理岗位的计算机上安装对应的在线监测系统的客户端，方便管理人员检修在线监测数据的查看。4.4系统信号拾取“煤气鼓风机在线监测诊断系统”监测的信号有六类：振动位移信号、振动速度信号、振动加速度信号、轴向位移信号、转速信号以及电流、温度和油压信号。（1）振动位移信号采用电涡流传感器，分体式结构（8+1米），位移传感器上的1m电缆与8m电缆相连接通过高频接头相连。不同传感器的1m电缆探头、8m电缆和前置器可以互换，安装、使用和维护方便。位移传感器安装在风机两侧轴承座上，呈90度布置。由于机组上已有安装孔，因此，需要设计位移传感器的安装支架。（2）振动速度信号采用振动速度传感器，分别安装在电机和耦合器每个轴承座的垂直方向上，用以监测垂直方向上的振动情况。速度传感器采用通用型的磁电式速度传感器，既可以水平安装，也可以垂直安装，具有一定的适应性。（3）振动加速度信号采用压电式加速度传感器，垂直安装在增速器的四个轴承座上，用于检测齿轮的工作状态。（4）转速信号采用磁电式转速传感器，测量风机转速。（5）转速、温度和油压信号通过安装PT100温度传感器和压力传感器获取取机组温度和油压信号。（6）电机三相电流信号拾取采用互感器，分别测量电机的三相电流，用于判别电机的运行状态。4.5系统信号处理采集站内含前置放大器及电源、信号接线端子，如图4.5。图中虚线所示为3#机组信号处理采集站其智能数采系统直接接入交换机，其他2个采集站的智能数采系统也均要接入该交换机。对1#和2#机组信号调理采集站，不包括图中的虚线部分。为了尽量减少弱信号的传输长度，防止噪声干扰，信号处理采集站固定在机组基座旁边。箱内的直流稳压电源给前置放大器供给稳定隔离的直流电源。前置放大器将电涡流振动位移传感器输出的高频调制信号解调，变换成为实际物理量电平信号。信 号 调 理电源接线端子前置器前置器前置器屏蔽电缆24V电源电涡流传感器智能数采系统交换机速度传感器电源适配器加速度传感器图4.5 信号调理采集站4.6系统智能数据采集子系统智能数据采集子系统的主要工作是，将来自传感器的模拟信号转换成计算机处理所需要的数字信号，实现信号就地数字化，然后通过工业交换机发送到监测系统下位机。系统数据采集采用美国KITHELY公司生产A/D板，其型号为DAS1800ST。其主要功能是接收多路模拟输入信号、程控增益放大和完成A/D(analog-to-digitol)转换。DAS1800ST卡可安装在IBMPC/AT及其兼容机中,是12位、高增益智能卡。该卡的主要特性及功能如下: .在AT总线上实行16位数据传输。 .由软件设置模拟量输入为:16通道单端输入或8通道双端输入，由跳线开关设置。利用扩展附件可扩展到256通道单端输入。.各通道的增益可由软件独立控制。各通道的增益可相同或不同。.最高采样频率为400 KHZ，采样精度为16位。.A/D FIFO(First In and First Out)数据缓冲区大小为2K字节。.具有256个通道-增益效益表的储存器单元,能使采集过程中各通道按顺序或不按顺序增益相同或不相同的方式进行采集。.具有同步采集方式的数据采集功能。.具有程控方式、中断方式(Pulsed Interrupts)、DMA方式(Direct Memory Access)进行数据采集、数据传输。.具有软件触发、硬件定时触发和外部触发等触发方式；.具有16通道的数字量输入,数字量输出动能，TTL兼容型。.耗电量一般180 mA(输入模拟信号+5V)，温度工作0-50 ，.电压输入范围：10V，.时钟数：3个.转换时间为1.6us。4.7系统报警子系统煤气鼓风机在线监测诊断系统要求具有报警输出功能，即当计算机判定振动信号超标时，将输出报警数字量信号，驱动发光二极管和蜂鸣器实现声光报警。从这个意义上讲，该系统是一个工业控制系统。报警系统原理见图4.6。模拟信号蜂鸣器red yellow blue green数字信号图4.6 报警系统原理图PCL-818HG卡报警驱动电路光电隔离继电器信号放大图中PCL-818 HG卡在实现采样数据模数转换的同时，还可以实现报警数字量信号的输出（D/O）；红色、黄色和绿色发光二级管实现机组运行的危险、警告和正常三种状态指示。由于输出的数字量高电平（数字量1）的电压大约5V，而发光二级管的驱动电压是4.7V左右，所以可用输出的数字信号直接驱动发光二级管工作；当机组运行处于警告或危险状态时，蜂鸣器会鸣叫，这一功能是通过报警驱动电路来实现的（见图4.7）10K J+5V+15V+24V470TLP512-49013地地地光隔图4.7 报警驱动电路图在报警系统设计中，还必须考虑软硬件设计的相容问题，即软件设计应以硬件实现方式为前提。除了上面的报警方式外，系统软件还采用颜色区分报警的级别，即绿色表示正常，黄色表示警告，红色表示危险。最后两类分别对应二级报警和一级报警。作为可选的方案，还可以采用音箱，实现多媒体报警。4.8系统信号处理技术及特色系统主要技术包括：智能化推理算法、数据处理器、图形化模糊神经网络专家知识库、综合的动态联接库数据通讯模块。系统巧妙地将专家系统推理机、神经网络推理机、模糊逻辑推理机有机结合、并行运行，充分发挥各个推理算法的优势，克服其中的不足，使智能推理达更加适用于多变量、多参数、多目标及多过程的复杂系统。同时采用了MARY理论对推理结果进行优化，并且通过历史数据分析和在线强化学习来调整专家知识、调整推理结构，能充分保证推理结果的准确性。通用化设计是该系统的重要特色，装载不同领域的专家知识便能对不同领域的问题进行智能化推理决策。为更好地解决数据的抗噪能力，在系统中，用模糊阈值对测量数据进行模糊化，保证系统数据的抗扰能力。系统采用图形化模糊神经网络专家知识表达方式，可突破共性知识和专家知识的学习、获取、表达与利用的瓶颈问题，为智能化系统知识问题的解决提供了一条崭新的解决途径。用户图形界面在系统的专家知识的获取、推理及显示部分具有极其重要的作用。采用图形化专家知识输入方法使代码的编写、调试和系统集成于一体，大大地节约了时间，而且也减少了人为出错的可能性。系统采用一个独特的结构用来方便地、递增地收集和存储专家知识而不需要任何模型，这对于没有数学模型存在的地方特别有用，它使用户易于理解利用专家知识解决实际问题的思路与方法。图形化模糊神经网络专家知识库具有分散式、容错性、重点性、模糊性及原则上容错、结构拓扑、鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行处理复杂模式等特点和功能五、系统完成的效果5.1完成的基本内容及技术要求实时监测机组振动、转速、温度、油压及电流大小，实时对各个测点的振动信号进行后台频谱分析及报警。实时进行故障趋势分析和预报，记录故障发生时间、次数，以便查询历史故障记录，以及为智能故障诊断模型提供学习样本，进行知识更新。实现煤气鼓风机轴承诊断数据库，轴系故障诊断，齿轮箱故障诊断，电机电气故障诊断，诊断知识库可编辑，自动生成完整的诊断报告。实现波形回收，可选自动或手动、批量或单一波形回收、自动命名或人工命名，Windows资源管理器风格，操作方便。采用Microsoft SQL Sever2000数据库，实现煤气鼓风机分级数据管理。自动生成测试报告，波形浏览器和多种频谱分析。通过模糊判别、人工神经网络实现在线智能诊断功能，自动判别故障类型及严重成度；建立故障知识库、模拟试验平台以及故障诊断专家系统模型，实现煤气鼓风机组离线智能故障诊断。建立频谱图特征资料库，提供时域、频域及时频域等多种信号分析方法，作为技术人员对煤气鼓风机进行诊断的参考。建立设备故障诊断知识的培训系统，使工作人员加深故障诊断有关知识的理解，有助于提高设备维