礦山機電設備自動在線監測與故障診斷系統技術分析與探索

＊王朝峰

（沁和能源集團有限公司 山西 048200）

引言

當前，礦山產業不斷發展，機電設備類型逐漸增加，內部結構日益復雜，且礦山生產對機電設備安全性、可靠性要求有所提升，單純依靠人工監管和維護已經難以滿足要求。在此背景下，國內外開始注重故障診斷技術研究，現有研究以機電設備運行能力提升為主，很少結合礦山情況詳細分析設備故障類型與成因。本研究為了彌補學術上的缺陷，采用理論實際相結合的方法，創造性的研究提升機電運行狀態，并研發在線監測與故障診斷系統，對其開展在線監測。通過數據采集、故障分析、報警顯示等多種功能應用，測試結果顯示，將其應用到礦山開采中，可使機電設備穩定運行，有效地預防各類安全事件發生。

1.礦山機電設備故障的主要成因

(1)長期高負荷運作

當前，現代化事業飛速發展，各個行業的快速建設對礦產品的需求量逐漸增加，礦山企業必須要加大采集力度，提高采礦工作量，勢必要加大礦山機電設備的運行負荷，但設備運行時的功率、工作負載有限，長期高負荷工作必然會增加設備損耗、提高故障發生率、縮短使用壽命，嚴重時還會引發各類安全故障。此外，如果相關人員疏于日常管理，未能及時發現電氣設備的異常，由此增加故障率，甚至使小故障逐漸擴大，引發大型安全事故，為礦山企業帶來不必要的損失[1]。

(2)工作環境復雜

我國領土廣闊，礦產資源豐富，但資源分布環境較為復雜，電氣設備運行中面臨嚴峻的挑戰。在礦產資源采集期間，諸多機電設備必須面對復雜的環境與天氣變化，磨損問題經常發生，隨著服役時間的延長，運行能力逐漸下降，安全事故風險不斷提升；設備長時間高負荷運行，導致相關構件過熱，受工作環境影響，設備散熱效果不佳，如未能得到及時有效處理，將會降低設備工作效率，甚至引發一連串大型設備故障問題。

2.機電設備自動監測與故障診斷系統設計

(1)框架結構

在GPRS感知的IOT結構基礎上，采用Internet與無線通信技術創建設備數據采集、處理、應用功能，分層創建功能與結構，可便于與IOT相互關聯。IOT結構由應用、網絡與感知三個層次構成，利用物聯網數據處理件進行多源異構信息處理，如圖1所示。

圖1 機電設備監測系統結構圖

①感知層。該層由提升機、各類傳感器、本地數據庫等構成，具有數據采集、顯示等功能。將傳感器與設備室內的工業計算機相連，依靠配置軟件采集特征參數，借助局域網保存到服務器中，可在網絡層將觀察到的物理量展現出來。

②網絡層。采用GPRS局域網可使監控、調度中心與相關網站數據同步更新，一旦數值超過設定標準，系統便會發起警報，并將報警信息傳送到信息庫，由值班人員以短信形式查看，并立即做出反饋。

③應用層。通過King View軟件可對顯示屏實時觀察，可用于監控系統開發。該系統將Zigbee通訊協議作為傳感器、中心數據庫間的紐帶，可使工業自動控制系統功能得到靈活應用[2]。

(2)硬件設計

該系統以井下各設備為監測對象，對重要部件振幅、溫度、點位等指標進行檢測，將采集的指標與標準值對比，判斷設備工作狀態，再根據定位傳感器確定故障位置，自動提出解決方案，為故障排除提供參考依據。該系統所用硬件設備較多，如溫度傳感器、振動監測分析儀等，型號與相關信息如表1所示。

表1 自動監測系統的主要硬件選型

①在線自動監測模塊。根據系統的實際需求，以礦山機電設備為對象，利用上述硬件進行速度、溫度等指標監測。礦用振動檢測儀可借助DSP高速處理器進行高效數據運算，并根據設備的參數設定，輸出精準可靠的檢測結果。在嵌入式LINUX環境下，利用ARM7處理器進行結果顯示與存儲，可使外擴設備進一步擴大，再用SPI方式，加速ARM與DSP間的數據傳遞，使在線監測效果得到顯著提升。

②故障診斷模塊。該系統數據來源在于零部件狀態信息采集，借助振動監測儀可對振動峰值、頻率等指標進行采集，再利用傳感器傳遞到振動分析儀內，開展內置規范算法計算，對機電軸承連接損耗性較為顯著的位置進行重點診斷。該儀器的硬件指標包括供電電源、電流輸入接口型號、頻率范圍、外殼防護等信息[3]。

(3)軟件設計

該平臺采用組態Kingview 6.55軟件，以計算機軟件平臺為前提，擁有較好的適應性，且空間較大、開發周期較短。按照設計需求進行組態設計，由組態王負責界面仿真，對數據監測的最終結果進行直接描述。在礦山機電設備使用中，如若需要遠程求助，可在設計階段應用B/S結構，由設計人員提出數據訪問請求，借助Web服務器接收請求并發送驗證指令，經過驗證后便可進入數據庫查看。在軟件設計期間，由在線監管子系統負責獨立設備監測，待采集數據后，選用CAN總線網絡模式進行資源整合，并傳遞到集控中心，該部門負責數據整合，自動完成設備故障診斷和預警等相關工作。在信號時域分析期間，軸承受損程度與振動強度成正比關系，當軸承受損程度越高時，振動越強烈，時域指標也隨之提升，計算公式如下：

式中，T代表信號樣本長度；t代表信號時間；p（x）代表狀態參數的概率函數。

離散化表達式為：

式中，ψ代表的是離散化值；N代表的是樣本點數；x（t）代表狀態參數。在信號振動強度檢測中，采用信號峰值來完成，通常情況下，振動越強烈，峰值便會越高，滾動軸承受磨損程度越明顯。在振動信號頻域分析期間，利用傅里葉變換進行頻域信息調整，獲得振動信號的頻域值，公式可表示為：

式中，X（f）代表的是代表函數式，其中變量為頻率；f代表的是信號頻率；t代表的是信號時間；x（t）代表的是函數式，變量為時間[4]。

3.機電設備自動監測與故障診斷系統的實現

(1)軟件功能實現

采用組態王進行設備機組圖形化界面開發，將監控畫面生成HTML格式文件。利用Web應用設置，實現Web遠程監測，再設定各個監測單元的點位，根據實際需求顯示各個監測對象的運行參數，如滾筒、電機、減速器等，明確報警閾值，分析信號特征，綜合故障專家知識庫，對故障診斷嚴重度、點位等綜合判斷，使故障診斷結果得以準確及時的展現、自動保存到指定位置。以豎井提升機為例，在2023年5月8日的監測信息中顯示，通道為2號滾筒右側，完成一個通道16幀的原始數據采集，最后線程號為7000，數據結束。針對不同設備在故障診斷系統中的振動信號進行分析，支持報警查詢、圖示顯示、趨勢分析、診斷分析等功能，將各監測點參數圖形直觀展現，并對軸承、減速器、滾筒等溫度、振動參數等指標準確顯示。

①實時顯示。對各個機組設備的滾筒、軸承等部件的振動參數、溫度、峰值等指標實時顯示，如數值超過標準范圍，則會立即發出報警信號。

②報表查詢。針對滾筒、軸承、減速器等監測點位的相關參數進行數據統計，匯總成統計表格，以日月年為單位，將各機組的統計信息展示出來，為趨勢分析提供數據參考。

③報警查詢。按照參數閥值，針對振動烈度、峰值等指標進行報警顯示，根據故障程度分成輕度、中度和重度3種，主要因內外圈故障、滾動體異常、配合松動等所致，還可定位故障點，便于維修人員縮短排查時間，并結合以往故障情況進行設備維護與替換。

④診斷分析。采用時域、頻域、包絡譜分析等方式，對振動信號進行研究，經過綜合分析后得出診斷報告[5]。

(2)系統測試結果

以提升機為例，在線監測與故障診斷系統應用可直接在遠程中心接收信號，了解系統實時運行狀態，提前設定參數，一旦監測數據超過設定的標準值，便會發出報警，使機電設備始終處于穩定運行狀態。該系統采用SVM創建故障診斷模型，為提高診斷準確度，還引入PSO尋優SVM的c、g參數，模型建立流程如下。

①采集故障、非故障樣本，分別開展訓練與測試，前者用于SVM訓練，后者用于故障模型準確分類。

②由PSO讀取訓練數據，得到最優SVM參數c和g，并代入SVM。

③采用訓練數據進行SVM訓練，得到最優分類超平面，成功創建故障診斷模型。

④讀取并輸出測試結果，完整模型準確度檢驗。以副斜井提升機為例，創建故障診斷模型，采用多項式核函數獲得良好的測試結果，如表2所示。

表2 故障診斷測試結果

根據故障診斷結果可知，基于SVM訓練的故障診斷性能良好，擁有較高的故障診斷準確率。同時，數據發送軟件在啟動、無操作等情況下可自動連接、自動發送，當GPRSDTU模塊出現運行異常時，能夠自動重啟，將其應用到礦井開采現場，可使機電設備運行穩定性、可行性得到極大保障。

4.結束語

綜上所述，本文基于GPRS網絡協議開發信號傳輸平臺，通過監測與故障診斷系統設計與應用，充分發揮報表查詢、報警查詢、診斷分析等功能，更好地了解設備的運行狀況。將該系統應用到提升狀態監測中，測試結果顯示，偏擺、徑向振動的最佳精確度達到95%以上，液壓站壓力、液壓站油溫等參數最佳精確度超過90%，測量誤差控制在0.5%以內，說明該系統在促進工作效率提升、礦井穩定開采方面具有重要價值。