盾構在線監測系統研究*

李大偉 ，周遠航，葛宜元

（1.中鐵隧道集團有限公司專用設備中心，河南洛陽 471009；2.盾構及掘進技術國家重點實驗室，鄭州 450001；3.佳木斯大學機械工程學院，黑龍江佳木斯 154007）

0 引言

隨著城市軌道交通建設的蓬勃發展，盾構機作為當前隧道施工的主要設備得到了廣泛應用[1]。由于盾構機是集機、電、液為一體的大型復雜設備，施工過程中任意一個系統部件的損壞都有可能造成整個設備的故障停機。因而有必要建立一套能對盾構機進行全方位在線監測的系統，及時發現設備存在的故障并正確預報設備潛在的故障信息，減少盾構機因故障造成的停機，提高運行可靠性[2]。

目前，國內外在線監測技術已成功應用在風電設備的狀態監測中，且在線監測技術日趨完善，但國內外尚無針對盾構的在線監測系統[3-4]。楊其明等[5]對盾構主軸承齒輪箱的工作狀態進行參數監測，以對盾構主軸承齒輪箱能量傳遞效率做出定量評價。李秋秋等[6]介紹了油液分析在大型泥水-氣墊式平衡盾構機狀態監測中的應用。左慶林[7]對盾構機關鍵設備狀態監測與故障診斷研究。上述研究主要采用離線式油液檢測、狀態監測、故障分析與診斷等技術進行，不能對設備進行連續、全面的檢測工作。趙炯等[8]設計了一套盾構遠程在線監測與診斷系統，從理論上實現了對盾構機的遠程監控、故障預警、診斷以及維護，但沒有實際搭建盾構在線監測系統。針對上述問題，開發一套能對盾構進行全方位在線監測的系統，以保證實現對設備工作狀態的實時監測，為更加安全、可靠地施工提供技術保證，同時提高了工程管理的信息化水平。

1 系統的總體框架和軟硬件實現

1.1 系統結構

本文主要目標是建設一套專業的針對盾構設備運行狀態的在線監測系統，為安全生產及工程信息化管理提供服務，根據在線監測技術結合盾構機的實際情況，設計了盾構在線監測系統，框架圖如圖1、圖2所示。

根據盾構機在線監測相關要求，在線監測系統分為兩個模塊：狀態在線監測模塊、油液在線監測模塊。將傳感器布置在盾構機待測點位置，數據通過采集器、通訊管理器傳輸至主控室工控機，實時采集和存儲監測數據，并對采集到的數據進行匯總分析，實現報警提示等功能。

圖1 在線監測系統的總體架構圖

圖2 在線狀態監測系統的總體架構圖

1.2 硬件實現

（1）狀態在線監測模塊

狀態在線監測模塊結構如圖3所示。盾構機/TBM都配備了PLC，監測參數中壓力、流量、刀盤扭矩等參數，可以通過規約通信的方式從盾構/TBM的PLC系統中進行調取，振動、溫度等參數獲取，需要安裝傳感器進行采集。

圖3 狀態在線監測模塊結構圖

（2）油液在線監測模塊

圖4 油液在線監測模塊結構圖

油液在線監測模塊結構如圖4所示。通過對盾構機液壓系統和主軸承潤滑系統的各項指標進行實時在線監測和分析，使一線的工作人員第一時間掌握和了解設備運轉過程中潤滑油各項理化指標的變化狀況，以達到對盾構/TBM液壓系統工況的掌握。油液在線監測模塊具有以下功能特點：具備設備運行異常預警功能；進行數據的收集和分析處理。對盾構機油液檢測數據進行詳細的解析，并為盾構機的狀態維護和故障診斷提供可靠的數據支持。

1.3 軟件配置方案

軟件架構如圖5所示。在線監測系統的軟件架構主要分為4層：采集層、基礎層、診斷層和報警層，通過4層的數據采集、數據存儲、數據分析和故障提醒，最終達到在線監測目的。

圖5 軟件架構圖

2 監測數據的分析研究

2.1 動信號的處理方法與研究

據統計分析，機械設備機械故障的60%～70%是由振動引起的（這里主要指的是運動機械），尤其是數量較大且使用面較廣的旋轉式機械和往復式機械設備，所以機械設備的振動故障診斷已然成為故障診斷的主要方向之一，進而振動分析方法成為設備故障診斷的主要技術方法，發展迅速。盾構機各個核心部件基本全為旋轉機械，運轉時會形成振動沖擊，發出振動沖擊信號。當機械出現故障時，這些信號的幅值和頻率參數會產生異常，通過對這些參數的研究，特別是波動情況，可以對機械的故障進行診斷分析。

在實際工程中，針對傳感器檢測的振動信息，采用旋轉機械振動旋轉機械振動診斷的國際標準IS0237進行判斷，如表1所示。

表1 振動診斷標準（IS0237）

其中Ⅰ類為固定的小機器設備或固定在整機上使用的小電機，功率不大于15 kW。Ⅱ類為沒有專業用途的基礎中型機器設備，功率在15～75 kW之間，剛性固定安裝在專用基礎上且功率小于300 kW的機器。Ⅲ類為剛性或重型基礎結構上的大型旋轉機械設備。Ⅳ類為輕型基礎結構上的大型旋轉機械設備，如透平發電機組等。A級：振動在良好限值以下，優良，認為振動狀態良好。B級：振動在良好限值和報警值之間，合格，認為機組振動狀態是可接受的（合格），可長期運行。C級：振動在報警限值和停機限值之間，尚合格，機組可短期運行，但必須加強監測并采取措施。D級：振動超過停機限值，不合格，應立即停機。結合盾構掘進過程中的實際工況，應根據振動信號時間序列圖中顯示的振動幅值和振動持續時間來綜合判斷振動是盾構前進過程中產生的固有振動，還是屬于由于機械故障引起的振動。其區別在于盾構/TBM前進過程中產生的振動平穩、幅值小，而機械故障引起的振動突變性強、幅值大。

表2 檢測指標選擇表

2.2 油液系統檢測指標

潤滑油的理化檢測項目有十余項，從長期跟蹤監測經濟性角度考慮，選擇合理的檢測項目，達到理想的檢測目的，這樣既能實現設備的潤滑與磨損狀態監測，又能為企業節省相關費用支出，本項目針對盾構機（TBM）主要動力傳送部位、液壓系統摩擦信息進行監測和分析，齒輪油和液壓油各自的檢測指標及意義各不相同，本項目中盾構主驅動齒輪油在線檢測和盾構液壓油在線檢測針對各自油品的檢測指標如表2所示。

3 實驗測試

為了檢驗該系統性能，將該系統實際應用于合肥地鐵三號線方興大道-紫云路區段和紫云路-錦州大道區段的在線施工的實時數據在線監測。盾構機的實時在線監測，對系統的狀態監測、油液監測、掘進參數監測、曲線分析功能、告警信息功能進行檢驗。

3.1 系統功能說明

本系統運行界面如圖6所示。

圖6 盾構機在線監測系統界面

由圖可知，該系統具有對盾構機進行狀態監測、油液檢測、掘進參數監測、曲線分析和顯示告警信息功能。其中，狀態監測以盾構機的泵站、軸承以及減速機作為主要監測部位，對檢測點的振動數據、溫度、刀盤扭矩、軸承運轉時間進行檢測。油液的在線監測主要分為液壓油和齒輪油（主軸承）在線監測兩部分，液壓油的監測項目主要包括粘度、密度、水分、介電常數、激光顆粒度等參數，齒輪油的監測項包括粘度、水分、金屬顆粒度、激光顆粒度。告警信息功能實現了對設備中采集的數據達到閾值時的報警提醒。

3.2 系統監測數據分析

在線狀態監測部分共對30個點進行了實時狀態數據采集，分別對每個點位的振動速度、加速度、位移和溫度共4個參數進行采集，每個點位共采集近20 000個數據。本次數據分析主要對振動速度和測點溫度進行了詳細分析，其余進行了抽檢。通過對以上數據的趨勢曲線和散點曲線分析，所有被監測對象的狀態趨勢與設備的運行趨勢相同，傳感器所采集的數據最小偏離度為0.67%，且對相同工況下的2#刀盤驅動泵和螺旋機驅動泵、主驅動減速機之間、主軸承4個部位之間的數據進行對比分析可得，相同工況下的振動值和溫度值相近。圖7、8所示為2#刀盤驅動泵電機振動速度和溫度曲線圖。

圖7 2#刀盤驅動泵電機振動速度曲線圖

圖8 2#刀盤驅動泵電機振動溫度曲線圖

4 結束語

本文對盾構在線監測系統進行研究，搭建一體化平臺，將盾構機振動傳感器、油液系統和PLC的數據匯總到一個系統中進行在線實時監測。根據合肥地鐵項目中盾構機掘進情況，對在線監測系統連續50天的監測數據進行統計分析，在線監測所采集狀態監測和油液檢測數據，能夠穩定在一定范圍內，所采集數據與設備狀態吻合，系統準確性和穩定性滿足要求。實現對在線監測數據的智能化分析是本文進一步研究的方向。