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减速机网:大型齿轮减速机监测和故障智能诊断系统设计
本系统利用计算机进行信号采集和故障特征提取,利用知识库中不断增多的专家知识,采用模糊识别和神经网络等模型对设备的状态进行自动识别,根据识别结果提出相应的维修方案或调整运行参数。
在设计以上硬件系统时充分考虑到工厂设备结构复杂、现场干扰因素多、运转条件恶劣、工艺状况频繁变动,如轧机不断地处于咬钢、轧钢、抛钢、空转等状态。为了保证硬件系统能长期可靠地在工厂工作,传感器、信号处理仪、数据采集卡、计算机等重要关键硬件产品应尽量选购国际上一流水平产品或国内厂家生产经受使用考验的性能优良的产品,参考国内外在线监测和故障诊断系统的硬件配置,并自行设计配制相应附件,实施各项功能,并达到各项技术指标。根据现场调查和专家论证,齿轮减速机的监测和故障诊断为某整个区域的核心和重点。图5-1是硬件系统构成原理图。
参数设置用来设置采样数据存放路径、分析结果存放路径、采样频率、采样类型和各个采样通道的传感器的类型、灵敏度、标定值及单位等。滤波功能可对记录数据进行低通、高通、带通滤波,相当于滤波器。监测功能可实现对机组的实时监测、报警,并给出各种统计分析数据。分析功能相当于信号分析仪,可进行报表、时域波形、概率密度、幅值谱、相位谱、功率谱、倒谱、包络等快速分析。诊断功能采用先进的故障诊断技术,可对机组在复杂工况下出现的各种故障给出及时、准确的判断,并对故障给出详细的解释,可靠性高。
软件在WINDOWS操作系统下运行,界面友好。所有操作及提示全部汉字化,操作简单明了。软件一经启动后,要想实现某一功能,只要通过赏心悦目的菜单用鼠标单击即可实现,图形窗口可随意切换。这样,软件既适合于熟练者的快速操作,也适合于初学者的分步查询操作和学习。
3.快速的采样分析技术
采样过程可随时停止,可连续大容量数据采集,然后转存入硬盘永久保存。直接存入硬盘时,采样容量只受硬盘容量大小的限制。采样通道可任意设置。实现了快速的时、频域信号处理,分析功能完备,完全能满足大型轧钢机组的在线监测与故障诊断的要求。
4.高度的自动化监测
THMDS-SP软件包与相应的硬件系统结合,可对机组进行多通道实时监测,可一次快速计算出多通道时域波形的最大值、平均值、有效值及其他各种指标。当监测参数超过警戒线时,可自动报警、自动分析并准确诊断出机组可能出现的故障。
5.智能化故障诊断技术
系统对实时采集的数据流进行分析,在正常工作情况下,以绿色显示安全运行。当某一通道超过门槛值时,给出黄色警告直至红色报警的讯号,显示故障的部位、类型等,并对故障给出详细的解释,可靠性高。
6.科学的文件管理
THMDS-SP软件包设计了一套比较完善和科学的文件管理系统。系统一经运行,即可自动进行文件管理,无需人为干预。软件对所有的文件误操作进行保护处理,在找不到所需文件时,程序会自动启动错误处理功能,而不会中断系统。
为了适应日益更新的生产实际多种类型参数监测和故障诊断的要求,建立由多台微机并行运行构成的在线连续实时监测与快速诊断系统。图5-2为多微机在线监测与诊断系统结构示意图。这样做的优点是:
1. 信息采集全息化。为全面准确地了解机组运行状态提供了条件,所采集信息的种类比较全面。根据信号变化的特点,采用不同的采样频率,对振动量等快变信号和温度等慢变信号分别采集,提高了效率。同时对任一参量的信息都采集足够的通道数,保证了全面了解该参量所反映的机组运行状态。
3.数据处理实时化。采用这种新的数据处理技术,一大大加快了数据处理的速度,提高了状态监测与诊断的实时性水平。
4. 故障诊断专门化。上位机用于完成系统管理、故障详细分析、操作信息输入及监测与诊断结果输出等工作。进行机组故障的诊断,大多需要占用计算机较长的时间。在传统系统中,计算机既要进行状态监测,又要进行故障分析,往往效率不高。采用本系统,上位机可以集中主要“精力”专门进行故障诊断方面的工作,这样才能达到较高的诊断水平。
诊断菜单是整个软件包的核心部分。它分为三部分:(l)典型故障谱图;(2)知识库建立及维护;(3)故障诊断。
2)诊断输出:根据故障诊断知识库,运用模糊逻辑诊断法,得出诊断结果。由诊断模型推导出若干个可能的故障,并规定:
当可能性bi>0.85时,表示确有故障产生:当0.5<可能性bi<0.85时,表示可能有故障发生;当0.5<可能性bi时,表示故障不可能发生。
当轧制几种不同规格的钢材时,作用在齿轮箱和大电机上的载荷谱是不同的,对应的振动信号也是可能不同的,此时故障症状向量也就不同。反映出的零部件的故障类型及程度也不同。只要把故障诊断知识库做得很周全,且对其进行不折修正,那么,诊断结果可靠性就会逐步提高。
对于刚投入运行的故障诊断知识库,可能由于现场数据统计不完善和试验条件限制等原因,使得一些次要的故障漏诊。故要对新的故障诊断知识库通过实际诊断来进行不断补充和完善。
神经网络故障诊断模型可进一步提高设备在各种工况下故障诊断的准确性,有关其模型见下一章内容。