矿井主排水装置状态监测及故障诊断系统设计.pdf

煤炭工程 2 0 1 3年第 1 2期 do i ： 1 0 ．1 1 79 9 ／c e 2 01 31 2 0 4 4 矿 井主排水装置状态监测及故障诊断系统设计 周 娟 ，许春雨 ，宋建成 ( 1 ．煤矿装备与安全控制山西省重点实验室，山西 太原0 3 0 0 2 4； 2 ．太原理工大学 电气与动力工程学院，山西 太原0 3 0 0 2 4 ) 摘 要 ：针对 目前 多数矿 井主排水 系统仍采用人 工监测、依靠工人 经验进行故障判断的现 状，设计 了一种基于 L a b V I E W 的矿井主排水装置状 态监测及故障诊 断系统。该 系统对排水管道 流量、水仓水位、水泵真空度、出水 口压力、电机温度、电机振动等进行在线监测 ，通过编写信 号处理与分析、故障诊断程序 ，实现 了水泵电机机械 状 态的在 线评估。实验表 明，系统运行稳 定，数据采集实时、准确 ，水泵 电机状 态评估可靠。 关键词 ：矿井主排水 系统；状态监测 ；故障诊 断；L a b V I E W 中图分类号：T D 7 4 4 文献标识码：B 文章编号 ：1 6 7 1 — 0 9 5 9 ( 2 0 1 3 ) 1 2 - 0 1 2 8 - 0 3 De s i g n o n St a t us M o n i t o r i ng a n d M e a s u r i n g a nd Fa ul t Di a g n o s i s S y s t e m o f M i n e M a i n W a t e r Dr a i n a g e De v i c e Z HOU J u a n ． 一 ，XU C h u n—y u 一，S ONG J i a n—c h e n g ， ( 1 ． S h a n x i P r o v i n c i a l K e y L a b o f M i n e E q u i p me n t a n d S a f e t y C o n t r o l ，T a i y u a n 0 3 0 0 2 4 ，C h i n a ； 2 ． C o l l e g e o f E l e c t r i c a l a n d P o w e r E n g i n e e r i n g ，T a i y u a n Un i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ，T a i y u a n 0 3 0 0 2 4 ，C h i n a ) Ab s t r a c t ： Ac c o r d i n g t o t h e ma n u a l mo n i t o r i n g a n d me a s u ri n g s t i l l a p p l i e d t o t h e ma i n w a t e r d r a i n a g e s y s t e m i n ma n y c o a l mi n e s a n d t h e f a u l t d i a g n o s i s r e l i e d o n t h e ma n g e x p e ri e n c e s ， a s t a t u s mo n i t o ri n g a n d me a s u r i n g a n d f a u l t d i a g n o s i s s y s t e m o f t h e mi n e ma i n w a t e r d r a i n a g e d e v i c e wa s d e s i g n e d b a s e d o n t h e L a b Vi e w． T h e s y s t e m c o u l d ma k e a n o n — l i n e mo n i t o ri n g a n d me a s u r i n g o n t h e flo w o f t h e wa t e r d r a i n a g e p i p e l i n e，t h e wa t e r l e v e l o f t h e wa t e r s u mp，t h e v a c u u m o f t h e w a t e r p u mp， t h e p r e s s u r e a t t h e wa t e r o u t l e t ， t h e t e mp e r a t u r e o f t h e e l e c t ric mo t o r ， t h e v i b r a t i o n o f t h e mo t o r a n d o t h e r s ． Wi t h t h e p r e p a r a t i o n i n t h e s i g n a l t r e a t me n t a n d a n a l y s i s a s we l l a s t h e f a u l t d i a g n o s i s p r o g r a m ，a n o n—l i n e e v a l u a t i o n wa s r e a l i z e d o n t h e me c h a n i c a l s t a t u s o f t h e e l e c t ri c mo t o r a p p l i e d t o t h e w a t e r p u mp ． Th e e x p e rime n t s h o we d t h a t t h e s y s t e m o p e r a t i o n wa s s t a b l e ，t h e d a t a c o l l e c t i o n wa s r e a l t i me a n d a c c u r a t e a n d t h e e v a l u a t i o n o f t h e e l e c t r i c mo t o r a p p l i e d t o t h e wa t e r pu mp wa s r e l i a b l e ． Ke ywor ds： mi ne ma i n wa t e r dr a i n a g e s y s t e m； s t a t us mo ni t o rin g a n d me a s u r i n g； f a ul t d i a g n o s i s； L a bVI EW 我国少数煤矿 已安装 了 自动 化排水 系统 ，但 多数煤 矿 仍采用传统的人工操作，检测方式，矿井主排水系统故障 的判断仍依赖 于工人 的经验 I 2 J ，因此 实现矿 井 主排水 的 自动化是当前的发展趋势。为提高 自动化水平 ，减少设备 维修的人力和财力，减少故障损失，对 “ 不可预知”的突 发事故做出快速、准确的诊断和决策，使设备的检修更具 有针对性，为设备检修提供可靠依据 J ，因此论文设计了 一 种基于 L a b V I E W 的矿井主排水装置状态监测及故障诊断 系统。该系统以传感器、虚拟仪器为检测基础 ，通过对排 水装置状态参数进行实时采集，并对各项参数的异常信号 进行处理与分析，实现了状态监测与故障诊断，最终确保 了排水设备可靠、高效运转。 1 系统结构及数据采集 根据矿井主排水装置状态监测及故障诊断的整体要求， 以L a b V I E WH 作为软件开发平台，设计上位机软件，包括 状态参数的实 时采集 、数 据 的处 理和分 析 、频 谱分 析、数 据存储和查询、故障诊断等。 整个系统由数据采集、状态实时监测及故障诊断三个 子系统组成 ，如图 1所示。该系统可完成数据就地采集、 处理、显示、上传和远程监测等功能。 收稿 日期 ：2 0 1 3— 0 2— 2 1 作者简介：周娟( 1 9 8 7一) ，女，山西平陆人，硕士研究生，2 0 1 3年毕业于太原理工大学电气与动力工程专业，主要 研究方向为智能电器技术。 1 2 8 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 0 1 3年第 1 2期 煤炭工程 数据采集 故障诊断 排水管道流量 数 军 ，1数据库管理I 矿 水仓水位 据 』 井 主 水泵真空度 采 I水泵电机数据库H 诊断推理I 排 出水口压力 集 水 及 装 温度信号 预 处 巨 卤 置 振 动 信 号 理 l 查 卜 _ I水 泵 电 机 状 态 I 图 1系统 总体结构 图 由于矿井 主排水装置各个参数要求 的采样周期不同， 本文采用 Wh i l e循环加层叠式顺序，对不同参数的顺序循 环采集和采样频率的控制，实现实时监测温度、压力、真 空度、振动等参数的变化。对于振动信号 ，其变化率很大， 考虑到其数据量比较大 ，需要数字滤波等相关的信号处理， 在层叠式顺序结构中添加条件选择来进行周期控制。 2状态监测 2 ． 1 水 仓水位 信 号 的监 测 文章使用 L a b V I E w 自带的数据通信函数库一协议一串 口子函数库的各个控件，依据约定 的串行通信协议 ，首先 设置串口( 波特率、数据位数、奇偶位和控制流) ，发送水 仓水位数据采集命令，置缓冲区大小和等待时间，接收下 位机发送 的数据 。 从水仓水位信号监测界面可以看出，水仓中有水流入， 导致水仓水位不断上升，界面中显示水仓水位信号报警灯 亮，这时应立即采取相应措施，及时排出水仓中的积水， 防止因积水溢出而造成的矿井水灾事故。 2 ． 2温 度信 号的监 测 数据采集卡实现温度实时采集并将温度信号传输到计 算机，在 L a b V I E W 软件平台上，经数据处理、分析程序实 时监测，计算机上可实时显示温度信号的监测界面。 从温度信号监测界面可以看出，通过将采集到的实时 温度与温度上限进行比较，可以判断电机温度是否超过正 常运行时 的温 度值 。界 面 中显示 电机轴 承温 度超 限 ，报警 灯 已亮 ，这时应 立 即采 取相 应措施 ，及 时消除 电动机 温度 故障，防止电动机因温度过高而损坏。 2 ． 3振 动信 号的监 测 振动是设备运行过程中的普遍现象，无论是正常状态 还是故障状态 ，其运行过程中均会产生振动。本系统主要 采集水泵电机轴承和底座的振动信号。 振动传感器采集到的振动信号是时域信号 ，当水泵 电 机出现故障时 ，通常会引起频域结构的变化，因此需要对 时域信号进行频谱分析。 在对旋转机械的轴承进行故障诊断时，为了能更加准 确的找出轴承的特征频率 ，单一进行傅里叶变换是不够的， 本文主要采用倒频谱 和 H i l b e r t 包络谱对轴承的振动信号 进行分析。 2 ． 3 ． 1 Hi l b e r t 包络谱 H i l b e r t 包络谱是先将信号 ( t ) 进行 Hi l b e r t 变换 ： 日 [ ( ) ] ： f d 7- ( 1 ) 兀 J 一 ∞ 一 J 得到解析信号： ，( t )= ( t )+ 日[ ( ) ] ( 2 ) 对 ( t ) f 进行傅里叶变换 即可得到原始信号 的包络 谱 。 2 ． 3 ． 2 倒频谱 倒频谱分析能够将边带信号提取出来 ，并且能够将功 率谱中难以分辨的周期分量在倒频谱图中变为离散的谱线。 如果时域信号 ( t ) 的傅里叶变化为 ( -厂 ) ，其功率谱为 ( 。按照功率倒频谱的定义，对功率谱作对数转换后进 行傅里叶变换便可得到功率倒频谱 C ( t ) ： C ( )=F 。[ 1 g ( ] ( 3 ) 试验所用滚动轴承为深沟球轴承 6 3 0 9 ( 轴承 已损坏) ， 轴承的节圆直径 D=7 4 ． 4 5 mm，滚动体直径 d=1 2 ． 2 5 mm， 滚珠数 目 =8 ，接触角 O ／ =4 5 。 ，滚动轴 承的转频 为 1 2 H z ，经计算得出该滚动轴承的故障特征频率分别为：内 圈故障频率为5 3 ． 5 8 Hz ，外圈故障频率为4 2 ． 4 1 Hz ，滚动体 故障频率为3 5 ． 9 7 H z 。 通过设计软件对实测滚动轴承振动信号进行分析，分 析结果如 图 2所示 。 图2中，倒频谱图出现三根 比较醒 目的谱线，其倒频 率分别为在 1 8 ． 5 m s ( 5 4 ． 0 5 H z ) 、9 ． 5 m s ( 1 0 5 ． 2 6 H z ) 、4 ． 7 m s ( 2 1 2 ． 7 6 H z ) ，明显谱线所在处频率分别接近于滚动轴承外 圈故障频率的 1 倍频、2倍频、和4倍频。由此可见 ，由倒 频谱识别出了滚动轴承的内圈故障特征频率。包络谱图中 在 5 2 Hz 处包络谱的幅值最大 ，5 2 Hz 与滚动轴承的内圈故 障频率 5 3 ． 5 8 H z 接近，明显谱线所在处频率分别接近于滚 动轴承外圈故障频率的 1倍频、2倍频、3倍频和 4倍频。 可见，由滚动轴承故障信号的 H i l b e r t 包络谱也识别出了滚 动轴承的内圈故障特征频率。 3 故障诊断 B P神经网络程序是该系统故障诊断的核心，其算法的 1 2 9 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 煤炭工程 2 0 1 3年第 l 2期 3 葛 0 墨 0 2 4 6 8 1 0 l 2 1 4 l 6 1 8 2 0 周期 ( a ) 倒频谱图 ( b ) 包络谱图 图 2 滚动轴承振动信 号监 测界面 基本思想是，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值， 使 网络 的误差平方和最小。 3 ． 1 原 理分析 一 个三层 B P神经网络结构，包括一个输入层、一个隐 含层、一个输出层，分别由 n 、m、z 个神经元组成。B P网 络结构如 图 3所示。 隐含 层 图 3三层 B P神经网络结构 3 ． 1 ． 1 信号的前向传播过程 1 )输入神经元的输入： 、 、⋯ ； 2 ) 隐含神经元 的输 出： Y = ∑W + ) ( 4 ) 3 )输 出神经元 的输 出： O = ， ( ∑ y + ) ( 5 ) 3 ． 1 ． 2 误差的反向传播过程 当反向传播时，误差信号由输出端开始逐层向前传播， 误差信号沿误差函数负梯度方 向不断地修正各层 的权值， 设 ( t ) 为输出层权值修正量 ，则 ： _[ 0 ) ㈤ ] { O ( t ) [ 1—0 ( t ) ] } ) ， ， ( t ) ( 6 ) 其中， E ( f ) = [ O ( ￡ ) 一 O ( ) ] 为误差函 数， O ( t ) 为期望输 。 因此，修正后的输出层权值为： 1 3 0 ( t +1 )= ( t )一叼 △ Ⅳ ( t ) ( 7 ) 其中田为步长或学习修正率。 同理，求得隐含层的权值修正量 A w ( t ) 为： △ ( f )= =一[ ㈩_o I ㈤ ] { O f ( t ) [ 1一O ( t ) ] } ( t ) [ 1一Y ( t ) ( t ) ( 8 ) 修正后的隐含层权值为： ( t +1 ) =W ( t )一T A w ( ￡ ) ( 9 ) 其中为步长或学习修正率。 3 ． 2 诊 断结 果 在 L ~V I E W 上 编写 的 B P神经 网络软件包 括两个部分 ， 一 是 B P神经网络权值训练程序，二是利用训练好的权值进 行神经网络的应用。 选取滚动轴承故障为研究对象，对采集到的振动信号 进行频谱分析，分别提取振动信号频谱中的 5个频段上的 不同频谱峰值用作特征量作为神经网络的输入，与其轴承 振动频谱分量对应的内圈故障、外圈故障和滚珠故障 3种 故障信息作为神经网络的输出。建立输入层为 5节点、隐 含层为 1 1 节点 、输 出层 为 3节 点 的三层 B P神经 网络 ，诊 断结果如表 1 所示。 表 1 神经 网络诊断结果 4结语 基于 L a b V I E W 的矿井主排水装置状态监测及故障诊断 系统集运行状 态监测 、数 据远程 记 录、存储 和故 障诊 断与 一 体 ，实现了排水设备运行状态的实时监测和故障诊断功 能。本系统硬件可靠，软件设计合理，能够实时、准确的 监测 系统 的状态参数 ，缩短 了开发周期 ，降低 了系统 成本 ， 有效提 高了井下安全生产 的可靠性 。 参考文献 ： [ 1 ] 李文华 ，李涛 ，杨旭．煤矿安全监控系统的现状与发展 趋势 [ J ] ．煤炭技术 ，2 0 0 8 ，2 7 ( 1 1 )：2 7～2 9 ． [ 2 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