基于虚拟仪器的除湿机状态检测与故障诊断系统设计

1、    基于虚拟仪器的除湿机状态检测与故障诊断系统设计1、引言随着测试技术的发展，基于计算机技术的虚拟仪器技术普遍应用于测试与分析领域。与普通的分析仪器相比，虚拟仪器具有开发周期短、效率高、分析功能强大等优点。冷冻式调温除湿机是多部件耦合工作的系统，主要用于环境温湿度的调控。由于系统复杂，除湿机系统故障率较高，需要搭建能对其重要性能参数实施监测的实验平台。本文开发了基于虚拟仪器技术的除湿机状态监测与故障诊断实验系统，实现了多路信号的高速数据采集、信号1、引言随着测试技术的发展，基于计算机技术的虚拟仪器技术普遍应用于测试与分析领域。与普通的分析仪器相比，虚

2、拟仪器具有开发周期短、效率高、分析功能强大等优点。冷冻式调温除湿机是多部件耦合工作的系统，主要用于环境温湿度的调控。由于系统复杂，除湿机系统故障率较高，需要搭建能对其重要性能参数实施监测的实验平台。本文开发了基于虚拟仪器技术的除湿机状态监测与故障诊断实验系统，实现了多路信号的高速数据采集、信号处理、图形显示及存储等功能。此实验平台具有投资少，测试功能丰富，操作方便，功能扩展性强等优点。2、系统硬件设计图1 系统硬件总体结构图本系统运用LabVIEW7.0虚拟仪器开发平台，采用PCI总线仪器结构体系，将整个系统分为三级：数据采集级、数据预处理和综合级、信息处理级。其每层的具体功能为：数据采集级实

3、现对测点数据的采集，主要解决测点与设备的连接；数据预处理和综合级将采集到的数据经过简单的预处理输入计算机，通过机上软件对其实现实时监控与数据存储等功能；信息处理级将服务器上的图文数据通过局域网传送到客户端，从而实现远程监控及故障诊断。系统硬件总体结构如图1所示。2.1 参数与传感器的选择和布置影响除湿机工作性能的参数较多，主要参数有温度、湿度、功率、风速和压缩机进排气压力等。但除湿机运行过程中能提供很多信息，不是每一种信息都对状态监测有意义，需要有选择的确定测量参数。通过分析和研究除湿机的构造与工作原理，确定了14项温度参数、2项湿度参数和4项其它性能参数。所选择的参数和各传感器在系统中的布置

4、如图2所示。图2 所测参数及对应传感器布置图图注：T1排气温度 T2水冷出口温度 T3冷凝温度 T4风冷出口温度 T5节流前温度T6节流后温度 T7蒸发温度 T8蒸发器出口温度 T9吸气温度T10进风温度T11出蒸发器空气温度 T12出风温度 T13出水温度 T14进水温度 H1进风湿度H2出风湿度 P1排气压力 P2吸气压力 Pw功率 V风速温度传感器采用的是PT100薄膜铂电阻；相对湿度传感器采用的是美国Honeywell公司的HIH-3610型相对湿度传感器；压力传感器采用西安新敏电子科技有限公司的CYB13和CYB15型压力变送器；功率传感器采用的是绵阳维博电子的WBP312P71型三

5、相有功功率隔离传感器，并于杭州达特利电器有限公司的LMK3BH-0.66型电流互感器配合使用；风速传感器采用德国SIMENSE公司的EE65-Vxx型风速传感器。实践证明，所选传感器能够可靠、准确的测量和反映被测参数。2.2 数据采集信号处理板数据采集信号处理板包括数据采集卡PCI-8310和热电阻信号调理板PS-011。PCI-8310数据采集卡属非NI数据采集卡，需要通过安装厂商提供的采集卡驱动程序和专门的工具包来创建调用动态链接库DLL函数，使采集卡在LabVIEW环境下完成数据采集工作。其16个通道中使用了7个通道：其中1通道与PS011温度调理板配合用于采集16路温度参数，914通道

6、用于采集功率、风速、进风湿度、除湿后湿度、高压压力和低压压力信号。PS-011热电阻信号调理板是与PCI-8310数据采集卡配套使用的热电阻信号调理板。其主要功能是与PT100热电阻传感器和传输导线一起构成测温电路。3、系统软件设计3.1 软件结构框架根据除湿机状态监测与故障诊断功能的需要，采用结构化和模块化的编程思想，按层次结构将每一个细节任务编制成结构完整，功能相对独立的子程序块。开发的应用程序的软件结构框架如图3所示。图3 软件结构框架该软件不但能够保证采集系统本身高效可靠地运行，而且能对除湿机工况进行有效的状态监测与故障诊断，从而确保除湿机安全地运行。而且有效地实现数据库的管理，能够提

7、供完善的监测报告。由于各个模块之间是相互独立的，因此便于软件在日后进行升级和扩展。3.2 故障诊断模块的实现故障诊断是系统要求具有的重要功能之一，本文对除湿机的故障诊断是通过模糊聚类分析的方法实现的。采用模糊C均值聚类算法，在正常工况下对被测系统进行实时状态监测，生成系统正常工况参数集，然后采用模糊聚类分析的方法，对参数集进行分析，得出正常系统的标准功能模式；再对系统实际运行时的测试值进行模糊聚类分析，若系统出现故障时，其聚类中心必定与原先正常时的标准模式发生偏移。根据模糊距离的分析和计算，可以得出哪些系统功能以多大的隶属度发生了故障。在模块设计中，应用LabVIEW语言编程实现模糊C均值聚类

8、算法，对样本进行计算，并根据机理分类。通过计算和反复迭代进行精确聚类分析，最终得到聚类中心和分类矩阵。通过计算待测样本与聚类中心的最大最小贴近度完成除湿机的故障诊断。4、工况参数集的建立工况参数集的建立对于进行除湿机的故障诊断具有重要意义，其包括正常工况参数集和故障工况参数集两部分。通过对正常工况和故障工况参数集数据的对比分析，可以得到各种故障的特性和规律。在近一年的时间里，对除湿机在不同季节进行了正常工况下的参数采集与整理。正常工况参数集的建立也为除湿机状态监测提供了专家知识依据。故障工况参数集的建立则是通过模拟除湿机系统进风风量减少、风冷冷凝器空气侧部分堵塞等七种常见故障来完成的。在环境温

9、度为24，湿度为71的条件下，设定采样频率为1s，采样时间为600s，前300s为正常工况，后300s为故障工况进行实验。通过对实验数据的分析，得到故障工况与正常工况的参数对比表，部分参数的对比如表1所示。表1 故障状态与正常工况下的温度参数对比注：表中的数值均为故障工况数据减去正常工况数据所得。正值代表故障工况下该参数升高的值，负值代表下降的值，零代表不变化。通过实验发现，所采集的温湿度等参数信号大多是慢变信号。当模拟七种常见故障时，各特征参数变化最小幅度为自身参数值的5。所以我们将状态监测时参数阈值设定为正常工作参数集中对应参数的值5，当参数超过阈值时，系统自动报警。经过多次实验检验，阈值设定合理，误报率、漏报率均较小。5、结论本实验系统成本低、开发周期短且功能稳定，通过对除湿机不同季节、不同气候下状态监测实验，建立了除湿机正常工况参数集和七种故障工况下参数集，并总结出冷冻除湿机在正常工况与故障工况下重要参数的变化规律，实现了状态监测和故障诊断功能。实验证明，系统运行正常，很好的满足了实验和教学要求。参考文献2 田湛君.动态数据采集系统中虚拟仪器的设计与实现J.基础自动化，2002(9)：3033.3 马洪斌,杜海文等.基于虚拟仪器的武器系统集成检测系统设计J.计算机工程与设计,2003,