全斷面掘進機故障預測與健康管理系統研究

王 剛

（山西汾西礦業集團南關煤業公司，山西 晉中 032000）

1 全斷面掘進機故障預測與健康管理系統的結構

1.1 系統結構體系監測等級的確定

為了合理科學地選出監測對象的監測方案，通過項目建設人員的經驗，應該把監測對象劃分出不同級別來管理。級別分為三個等級，分別用A、B、C來表示。其中，A 表示核心設備，B 表示主要設備，C表示一般設備，表1 中顯示了詳細的劃分[1-3]。

表1 監測對象等級劃分

1.2 全斷面掘進機故障預測與健康管理系統的構成

全斷面掘進機故障預測與健康管理系統是由兩部分組成的，一部分是硬件系統，另一部分是軟件系統。其組成如圖1 所示。系統應滿足以下的限制：

圖1 全斷面掘進機故障預測與健康管理結構圖

1）在惡劣的施工環境下能夠正常工作；

2）能夠保證檢測數據的實時傳輸，清晰直接地查看數據走向。

1.3 系統監測參數的確定

系統功能最根本的要求是數據采集，數據采集的前提是明確監測數據。全斷面掘進機設備內部自帶數據的采集，由于其結構原因，自身的數據采集只可以收集重要設備的數據[4]，不能夠達到監測、預測的水準。所以我們要在設備上安裝傳感器，以便獲取機器運行時的全部參數，為監測和預測提供數據的支持。將監測參數匯總如下頁表2 所示。

表2 全斷面掘進機監測數據

2 全斷面掘進機狀態監測系統的設計

全斷面掘進機需要進行的監測目標過多，我們就以主電動機為分析對象[5]。監測的方式一般依靠溫度和振動監測來實現，而機帶傳感器是收集溫度的主要設備，振動信號的收集必須由外加的傳感器來收集。其振動信號測點分布如下頁圖2 所示。

圖2 主電機振動測點示意圖

2.1 主機溫度的監測

一般監測溫度使用的幅值分析法。該方法是把監測數據和預報數據按時間序列進行整理，然后進行對比。檢測數據是以前的工作數據，預報數據是實時的數據。將新老數據進行對比，將不同時間的數據進行分析。再依據歷史數據計算出上下控制限[6]。在波形圖中畫出上下控制限，以此為標準來對比實時的狀態，達到對監測對象的實時監管。采集時間為10 min/次，其流程如下：

1）先確定初始值，確定的標準是利用歷史數值內的100 個溫度值計算出上下控制限。

2）收集當前的實時溫度，與確定的初始上下限對比，將該溫度數據添加到總數內，去除最先選取的歷史數據，保持溫度值個數100，再算出最新的上下限。

3）參照科學的方法分析實時溫度數據，判斷主電機運行的狀態[7]。

4）將第二步和第三步按順序反復進行，一直持續到收集工作結束。

2.2 主機振動的監測

該系統對電機振動狀態的監測和分析采用了振動烈度分析法。首先在電機上設置多個測點，獲取測點的振動加速度，然后對其進行積分處理后得到各測點的振動速度，以此為基礎數據對電機的振動烈度進行分析。振動烈度等級可以根據標準ISO-2372進行對比判斷，從而實現主機振動狀態的監測。振動烈度是設備在測量位置和方向上振動速度的均方根值中的最大值。其表達式為：

式中：N 為振動信號的樣本數目；vi為測點振動速度。

利用檢測點振動狀態技術參數對照標準ISO-2372，制定振動等級分級表，如表3 所示。

表3 測點狀態振動等級分級表

表3 中根據振動烈度將振動狀態分為A、B、C、D 四個等級，再根據測點振動狀態數據計算出速度均方根，與表3 進行比對：A 代表設備無損傷，振動狀態良好；B 代表設備產生微小震動，但可長期運行；C 代表設備只能在短期內運行，盡快采取維修措施；D 代表振動過大，已經達到設備損壞的臨界點，需要立刻停機檢修。

3 掘進機健康管理系統的應用效果

3.1 狀態監測模塊

狀態監測主要完成對掘進機設備的實時信息監控，為用戶提供了數據信息了解接口，可通過面板了解當前設備的運行狀態。用戶可通過點擊面板左側的狀態監測中心導航欄功能按鈕，點擊欲查看的監測項目，頁面右側會實時刷新監測項目具體信息[8]。該功能模塊實現了數據的動態顯示，通過該組件可及時將數據信息刷新到系統頁面當中。這樣用戶選擇的監測子程序則不需要另外彈出顯示窗口，便能夠直接通過同一界面進行顯示，提升了系統的美觀性，數據更加清晰明了[9]。

3.2 故障診斷模塊

故障診斷模塊同樣需要實現狀態監測相同的功能，其開發原理類似，用戶可點擊故障診斷按鈕，調出故障診斷信息。故障診斷功能模塊當中包含了主電機、主變速箱、主軸承以及設備液壓的故障信息[10]。

3.3 健康預測模塊

健康預測模塊是對設備運行健康情況的預估，完成對全斷面掘進設備運行健康情況的預測。健康預測模塊為提早發現設備問題提供了技術基礎，將設備維護化被動為主動，實現了“早發現，早處理”，確保了生產秩序和安全。用戶可點擊系統下拉菜單中的健康預測功能按鈕，根據菜單提示選取合適的預測指標，系統會根據用戶輸入自動計算設備健康情況，并將預測結果以曲線圖的形成顯示在界面中，為設備維護人員下一步決策提供依據。用戶也可將健康預測結果下載至本地數據庫中，方便日后的調閱和查看。