基于虚拟仪器的掘进机监测技术研究与应用.pdf
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1、第期(总第 期)年月机 械 工 程 与 自 动 化ME CHAN I C A LE N G I N E E R I N G&AUT OMA T I ONN o A u g 文章编号:()基于虚拟仪器的掘进机监测技术研究与应用王瑞生(西山建筑矿建分公司,山西太原 )摘要:掘进机作为煤矿巷道开凿的主要设备,需通过先进的监测技术及系统实时掌握其运行状态,减少不必要停机,对于保证煤矿开采工作的顺利进行具有重要意义.对煤矿掘进机主要部件的工况及相应监测手段进行针对性分析,提出了一种基于虚拟仪器的掘进机多传感器融合运行监测方案,并采用小波分析法对振动信号进行滤波降噪处理,可对掘进机运行状态进行有效监测,为
2、故障预测提供分析基础.关键词:掘进机;虚拟仪器;监测技术;小波分析法中图分类号:T D T P 文献标识码:B收稿日期:;修订日期:作者简介:王瑞生(),男,山西清徐人,助理工程师,本科,主要从事机电方面的工作.引言掘进机是一种集破碎、装载、运输、自走、除尘等功能为一体的煤矿大型机电液一体化设备,其运行安全可靠性及效率对煤矿作业具有重要影响 .随着自动化技术及监测保护技术的发展,针对掘进机工况的自动化监测手段得到不断提升,在从前掘进机事后维修和定期维护模式下,掘进机运行状态实时在线监测及故障预测诊断功能的进一步实现,使得掘进机通过提前诊断故障源并进行事前预测维护成为可能.因此采用先进的自动化监
3、测技术及故障预测手段对掘进机运行状态进行实时监测分析对于提高掘进机工作效率及运行安全可靠性至关重要.目前国内外较先进的掘进机自身已具备对部分零件工况的监测功能,但监测参数有限,缺少对主电机、变速箱、液压油泵及传动轴承等设备的振动量监测,而掘进机振动信号是判断掘进机异常及故障状态的重要指标,需列为重点监测对象.针对上述问题,本文对掘进机振动监测及故障预测诊断技术进行研究,在此基础上提出了一种包括振动参数在内的掘进机状态实时监测方案,采用虚拟仪器作为监测平台、信号采集卡作为主要数据采集设备,采用多传感器融合技术对掘进机工况进行全方位实时监测,并通过小波分析法对主电机振动信号进行滤波降噪,提取出用于
4、掘进机故障预测诊断的有效信号,对于提高掘进机检修维护效率、保障其安全稳定运行具有重要意义.监测对象分析及实时监测方案设计 监测对象分析掘进机是一种集机械结构、液压系统、电控系统为一体的复杂系统,除实现破碎岩体开凿巷道等主要功能的截割部、实现自走的行走部、完成运输装载的铲板部以及为实现掘进机各机械结构动作而提供动力的液压系统及电控系统外,还包括喷雾降尘系统、润滑系统等辅助系统.掘进机各执行机构及系统的运行具备严谨逻辑顺序,不同部位的启动及停止具备相互独立闭锁的关系.掘进机工作流程如图所示.图掘进机工作流程示意图在掘进机各部逐步启动完成直至进入运行状态后,每个部件异常或损坏都会对掘进机造成影响,因
5、此需要对掘进机进行全面、实时的状态监测,保证所有部位均能够正常运行.掘进机状态监测对象包括:截割部截割电机、截割臂及主轴承,行走部行走电机、履带,液压系统油泵电机、油缸、油箱,电控系统各回路电机等.所涉及的监测参数种类繁多,为进一步提高监测效果,且为了给有效故障预测提供分析基础,需选取主要部位的核心参数作为监测对象进行方案设计.实时监测方案设计由于不同部位的损坏对掘进机运行影响程度不同,因此在掘进机原监控系统监测量基础上,本文将严重影响掘进机运行的关键部位列为主要监测对象,包括各部电机、轴承、液压泵、主变速箱和通风机五个部位,并选取可直观判断掘进机异常状态的振动信号作为主要监测量,监测方案如表
6、所示.表监测对象及主辅监测量方案监测对象主监测量辅助监测量各部电机振动信号电压电流信号主变速箱振动信号油液油质信号轴承振动信号油液油质信号液压泵振动信号压力信号通风机振动信号确定监测对象后,本文采用频响范围宽、灵敏度高的加速度传感器对掘进机各部振动信号进行监测,辅以压力传感器、油液传感器、电量采集仪等设备实现各监测量的实时采集,提出了基于虚拟仪器的掘进机工况实时监测方案,通过模块化硬件及高效灵活可视化软件实现对掘进机运行状态的实时在线监测及自动化应用.虚拟仪器掘进机监测方案如图所示.图虚拟仪器掘进机监测方案基于虚拟仪器的掘进机监测系统设计 监测系统整体结构确定掘进机监测对象及监测方案后,本文对
7、相应监测系统进行设计,系统由硬件系统及软件系统两部分组成.其中,硬件部分主要包括各类传感器、信号调理模块及数据采集卡,软件部分由L a b V I EW主程序及前面板组成.虚拟仪器监测系统总体结构如图所示.图虚拟仪器监测系统总体结构由图可知,系统运行后首先由各类传感器对掘进机关键运行参数进行采集,其中最重要的振动量选用频响范围宽、灵敏度高的加速度传感器进行测量;监测量采集完成后,需通过信号调理模块对各模拟信号进行滤波、放大处理,输出便于数据采集卡识别的标准电压信号;数据采集卡在接收到该类信号后,将其转换为计算机可识别的数字信号输入至计算机监控平台,从而实现进一步的数据分析处理.本系统选用D A
8、Q U S B A数据采集卡对掘进机主电机、变速箱、轴承等部位振动信号进行采集,其具备路单端模拟信号输入及路模拟信号输出,输出范围为 V,D A C及A D C分辨率均为 b i t,可满足系统采集及控制需求.计算机搭载的软件系统由驱动程序及应用程序两部分组成,驱动程序通过I/O接口实现系统硬件设备的驱动与扩展,应用程序用于实现对采集信号的分析处理、曲线绘制及故障预警等功能,通过前面板实时显示参数及处理结果.小波分析法振动信号处理振动信号是反映掘进机关键部位异常及故障情况的关键参数,通过D AQ采集并在前面板实时显示的振动曲线是以信号强度为纵坐标、时间为横坐标的原始数据波形,仅起到简单的设备监
9、测作用.为进一步从中提取出有效的故障判据信息,从而通过波形直观观测到电机、轴承等设备的状态并对其故障可能性进行预测,本文采用小波分析法对振动采集信号进行处理,提取出振动信号特征值,对故障进行预判.本文采用小波变换对D AQ采集的振动信号进行正交分解,提取出振动信号在时域下的局部特征值,从而得到其波形的瞬态值及奇异点.掘进机振动量为含噪声的一维信号模型,其表达式可设为:s(k)f(k)e(k)k,n 其中:s(k)为含噪振动信号;f(k)为有效信号;e(k)为噪声信号;为方差.首先通过正交小波变换对s(k)进行分解,随后对各分解尺度下的高频系数进行阈值量化从而选取出特征值,最后将小波分解后的低频
10、系数及各量化高频系数下的特征值进行信号重构,从而在低通滤波降噪的基础上提取到所需的信号特征值.系统测试及应用效果为验证本文提出的掘进机监测系统在运行参数监测方面及振动信号特征值提取方面的可行性及应用效果,本文结合生产实际对系统进行测试投运,测试运行期间,该系统稳定性较高,监测效果良好,除常规参数的实时监测外,系统可对掘进机关键设备的振动信号进行有效处理,通过小波分析法可有效提取出振动波形中用于表征故障状态的特征值,为故障预测提供可靠分析基础.以截割电机振动信号监测为例,系统采样频率设置为 H z,系统正常运行后由前面板输出截割电机振动信号波形如图所示,并采用小波变换滤波降噪得到处理后的波形如图
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