基于S7-1200PLC采集監控的礦井通風機智能控制系統設計

徐宏洋 朱佳惠 楊霄潔 繆亦琦 吳赟煒

摘 要：煤礦需要采用機械通風，通風機是煤礦礦井的心臟，通風機的性能對于整個系統的運行和礦井的安全起到至關重要的作用。針對通風機的性能監測，我們設計了基于S7-1200PLC信息采集及自動調節的礦井通風機智能控制系統，主要是硬件軟件和上位機界面，以實現對煤礦通風機的實時狀態分析。該系統有效提高了礦井通風機運行的智能化水平和安全程度。

關鍵詞：通風機;智能控制系統;上位機

一、發展現狀

目前，國外已經將智能化、自動化控制技術與現代化管理技術應用到煤礦的主通風機安全管理上，而我國主通風機監控系統也從簡單監測進步到智能監控，憑借互聯網平臺實現了主通風機監控系統和全礦綜合調度的連接，完成了對現場設備的遠程監控，使礦井的可靠生產得到保證，同時系統自動化水平也提高了，但依舊存在許多問題，如：通風設備的檢修還停留在預防維修方式上，不能實現狀態維修;通風設備的管理還是停留在人為管理上，復雜的生產系統和設備依靠單人單機的管理方式，安全生產的數據依靠人為統計分析，管理還是傳統的經驗主義型。

隨著國家科技興安政策的出臺和煤礦企業由粗放型向集約型管理轉變的需要，緊緊抓住科學技術的發展，建立以現代控制技術、計算機技術、網絡技術，先進過程控制理論與管理有機結合的通風系統監控和管理平臺，實現對煤礦安全生產的主通風機的智能控制和綜合管理，對于降低煤炭企業生產成本、提高通風系統設備運行的經濟性和安全性、達到效益最大化、實現煤炭企業又快又好發展，具有強烈的現實意義。

二、工作原理

主通風機有抽出式、壓入式和壓抽混合式三種工作方式。本通風機監控系統采用了四臺通風機，并且兩兩互為備用，當一組通風機的一號通風機運行時，二號通風機就處于檢修或者備用狀態。運用的對旋軸流風機，指前后串聯兩個直徑和輪轂比都相同但旋轉方向相反的葉輪組成的通風機。軸向尺寸小，結構簡單緊湊，縮短了整機的軸向尺寸。反向性能好，改變葉輪旋轉方向即可反風，實用性和效果很好。結構如圖2.1所示。

風機運行時，風機所配備的傳感器開始工作，采集周圍環境的溫度，濕度，風壓，瓦斯濃度等數據并通過plc將所采集到的數據由模擬量轉化為數字量，經過與所設定的參數值比對分析之后，再次通過plc將數字量轉化為模擬量，最后通過轉化得到的電壓值對變頻器進行調節，各個數據都通過上位機顯示出來。下面介紹其中的一項數據監測系統的運行流程。

根據礦井通風系統的實際運行狀態及監測控制需求，以通風機運行時的環境溫濕情況作為基本監測基準，通過高精度溫度濕度傳感器獲取通風機運行時的環境因素數據，將其傳輸到監測控制中心內對溫度濕度進行分析，完成對其運行情況的在線監測和故障診斷。其智能監測及故障診斷系統整體結構如圖2.2所示中。圖引自【1】。

在煤礦風機運行過程中，溫度濕度、風量、風壓、瓦斯濃度等環境因素都受到通風機的影響，因此我們可以利用在這些因素實現對通風機的智能調節。以大部分人比較熟悉的溫度濕度為例，為了測量不同位置的溫濕，主分管道上下兩側都安裝傳感器，即除去4扇門外管道內側都配置傳感器，具有最佳最全的監測效果，溫度傳感器選擇WZP-100，鉑熱電阻分度號為pt100，測量范圍為0～1300℃，允差等級B，熱響應時間40s，靈敏度高、穩定性好。濕敏傳感器選用HG12A，濕度測量范圍為20-90%RH，精度在±5%RH，響應時間為10s。共7組，每組傳感器的數量為兩個，溫濕各一個。由于組別較多測量數據很多，不需要再在每組用兩個傳感器取平均值，系統監測結果的準確性依舊很高。

同時為了診斷機械是否有故障問題，監測系統同步對通風機電流、轉速、電壓、振動頻率、振幅等狀態進行監測，在環境因素導致通風機運行狀態偏離正常值時，會發出故障紅色預警信息，如果只是數據異常但通風機并未受到影響，只會以黃色警告出現在記錄中。

2.故障診斷裝置

因為通風機智能監測及故障診斷需要對多種監測數據進行逐級診斷，故障判別邏輯相對復雜，如果出現偏差，會導致整個監測及故障診斷系統的運行紊亂。在監測過程中，所有的數據都會記錄在數據庫中，同時不同類型和程度的異常情況會標識出來，系統會對故障原因進行預判和分類，逐步對故障情況分析進行匹配，最終得到正確的診斷結果并輸出不同級別的預警信息和故障診斷報告。

由于通風機在運轉過程中具有較大的轉速和流量，再加上通風通道內溫度濕度風壓的交叉影響，會對各類傳感器的監測結果產生一定的干擾，因此在對監測數據進行分析前需要對其進行濾波處理，以提高數據分析的準確性。在故障判別時。如果故障現象無法與數據庫內已有的故障類別高度匹配，則系統進入故障預判模式，使用相似邏輯進行預判比較，將預判結構傳輸到控制終端，交給人工識別和確認，在故障解決后會同步更新記錄在數據庫中，既實現故障診斷速度和診斷準確性的統一，又通過反饋更新實現智能化。

3.監測系統數據處理

為了提升系統對故障診斷的智能化程度，在系統內加入了自動化處理和存儲功能，能夠自主的完成對不同類別的故障現象、故障原因、故障處理方案等的分類存儲，同時極大地加快了數據診斷速度和準確性。系統具有日記功能，每天的監測結果都行自主分析、匯總到日記中，同時輸出每日監測分析報告，工作人員可以定時查看監測分析報告，定期對通風機進行維修保養，保證了通風機運行狀態的相對穩定，也提高了通風機維修的有效性。

4.故障診斷后反饋

在對礦井通風機故障處理后，對處理前后及正常情況下的通風機的運行效果再次進行對比，以判斷該次診斷的實際效果，對每次的數據進行分析記錄，可獲取同類問題的最佳處理方法，這個過程稱為后反饋診斷。同時，每次故障處理效果的差異都會有記錄，方便每月匯總故障率，故障處理率，故障處理準確率等系統性能，既使得系統自我完善，又變相穩定了通風機的運行狀態

5.非故障自動調節

以上介紹的是在數據有較大影響時系統的故障診斷調節系統。在平時的運行過程中，通風機的運行狀態也會改變環境狀態，一般情況下不影響運行，為了達到環境穩定性，我們也可以實現人工設置自我調節，如某一煤礦工作環境要求為20-26℃，為了運行的穩定，我們將最佳穩定定在23℃，溫度25℃時，監測系統會顯示在上位機中，通過以上數據庫處理方法調節通風機的運行速率，加大風量降低溫度。這些數據同樣的會記錄在日記中，并以曲線圖或折線圖的形式顯示。

三、系統設計

我們的智能控制系統主要是實現通風機狀態信息采集監測，實時顯示監測數在上位機上，接受上位機的操作命令，通過現場的變頻器與現場總線進行通信，并接受上位機的程序指令。如果出現問題或故障，會進行自動控制調節，必要時會報警通知人員維護。信息采集主要采集的數據包括環境因素和器械運行狀態，即溫度濕度，風壓風量，瓦斯濃度，通風機頻率轉速，調風門的運行狀態，運行過程中的電流電壓等參數。對此我們設計了符合需要的硬件軟件，以及一定工作條件，量程，精度的傳感器

1.硬件設計

硬件設計是指為了達到系統功能實現的需要，設計了一定規格、功能、效果的硬件。確定了功能要求后，我們設計了如下電路圖3.1，3.2

2.軟件設計

主通風機智能監控軟件設計包括兩部分，即上位機監控界面設計和 PLC 程序設計，上位機程序設計在最后介紹。本系統采用了博途軟件進行編程，plc采用了模塊化設計。主要完成了對礦井通風機的啟停控制，數據采集處理，故障報警處理等。風機的啟停控制主要分為兩種，手動和自動模式。手動模式是必須由工作人員發布命令通過觸摸屏對風機進行控制，而自動模式是由操作臺發布指令，再由plc通過內部邏輯程序來實現對風機的控制。

（1）主通風機啟動程序設計。研究礦井有4臺主通風機，均有自動控制和手動控制。當位于自動模式時，系統根據頻率判定電機的運行狀態。當正常運行時，會用工業以太網將主通風機的各項狀態參數傳輸到上位機控制界面，并正常啟動;若判定變頻器發生故障時，則重啟變頻器，檢查故障源并修理。如果主通風機發生故障時，系統會立即啟動備通風機，并報警通知工作人員維修（以風機頻率為例）。

（2）監控故障報警程序設計。為了確保礦井主通風機正常運行，需要設計相應的程序給予保護，當發生故障時，系統可以發生聲光報警，啟動相應的應急措施。

（3）調節程序設計。（以風機頻率為例）算法優化模糊PID控制器，模糊PID控制器在PLC中設計分為2步：首先，采用Matlab輔助計算得出PID控制器的模糊推理查詢表，然后使用博途軟件對數據進行存儲;，其次，將頻率比例因子和頻率量化因子存儲到數據模塊中，得到與數據分析庫中頻率偏差變化率和頻率偏差的相關關系，利用大數據查表，得到相應調節參數進行自我調節。

3.傳感器選型

我們用到的傳感器主要有溫度傳感器、振動傳感器、溫度傳感器、風壓傳感器、轉速扭矩傳感器、流量傳感器。

溫度傳感器型號為WZP-100，這種鉑熱電阻分度號為pt100，測量范圍為0～1300℃，允差等級B，熱響應時間40s。振動傳感器規格有GBC34，GBD160，GBD20，GBM2000。濕敏傳感器可選用HG11/12/12A，濕度測量范圍為20-90%RH，精度在±5%RH，響應時間為10s，工作溫度25℃。風壓傳感器用型號為MH30的擴散硅風壓傳感器，精度0.1，分辨率0.001，工作溫度為85℃。轉速扭矩傳感器型號為WSNJ-101，選擇0.1%的精度，分辨率為0.1%，工作溫度為-40～60攝氏度。流量傳感器使用LUGB-FMT，屬于電磁流量計，精度選擇±1，公稱通徑為DN25～300mm。

四、上位機界面

上位機的基本功能有流程畫面顯示，數據分析歸檔，報警報表等，是對整個系統工藝流程的展現陳列，同時也是連接不同操作設備的橋梁。流程畫面數據顯示都是pIc傳送到上位機的，報警消息也是pIc程序觸發。在上位機軟件中，可以直接通過系統對主通風機的風量進行控制，也可以實時調取數據;可以實時了解主通風機運行狀況，當發生故障時，上位機界面可以發出警報。如圖4.1，4.2所示

五、總結

我們的智能控制系統較好的實現了智能監控、智能診斷、智能調節。在其他智能控制系統主要以風行運行狀態進行調節時，我們同時依據了溫度、濕度、風量、風壓、瓦斯濃度等收風機影響的外界環境因素來智能調節風機運行功率。國內存在的非狀態維修和非智能化故障處理在我們的智能系統上也得到了了較好的改善，我們定時定期的自動化監測和診斷，有效的處理了通風機運行過程中的一些問題，穩定性和安全性也得到了巨大的提升。不過目前仍存在一些問題，比如外界環境因素的變化并不只與風機運行狀態有關，其變化是復雜的，如何判定風機的具體運行狀態還是要依據風機自身的因素。另外環境與風機狀態之間的相關函數的計算也較為復雜，并不能完成準確無誤的調節，需要多次反饋調節。再者利用數據庫處理信息雖然快速高效，工作量也是較大的，對網絡、供電等有一定的要求。

參考文獻：

[1]郭鑫.礦井通風機智能監測及故障診斷系統的應用研究.機械管理與開發，2021（9）：149，272，275

作者簡介：

徐宏洋（2000-），男，漢族，江蘇南京人，江蘇師范大學本科在讀，自動化專業

基金項目：江蘇師范大學大學生創新創業訓練計劃項目