礦山工程施工的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用

張海梁

（河鋼集團(tuán)礦業(yè)公司機(jī)電檢修分公司，河北 唐山 063000）

目前礦山工程施工中對(duì)關(guān)鍵的大型機(jī)組都擁有完備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和診斷系統(tǒng)，然而對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)的一些中小型關(guān)鍵運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備（如機(jī)泵、壓縮機(jī)、小型風(fēng)機(jī)、小型電機(jī)等）由于其工作的特殊性：轉(zhuǎn)速較低，設(shè)備維修更換費(fèi)用低等，仍然沒(méi)有理想的在線監(jiān)測(cè)方案和設(shè)備，多數(shù)企業(yè)還停留在離線監(jiān)測(cè)或人工巡檢和定期維修的設(shè)備維護(hù)階段[1]。但是這些設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的好壞直接關(guān)系企業(yè)的生產(chǎn)，有可能影響到大型機(jī)組的運(yùn)行，對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生直接的影響。提出了基于嵌入式系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)信息化平臺(tái)的分布式在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)中小型關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，綜合了先進(jìn)的現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)、Ethernet局域網(wǎng)絡(luò)和Internet互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，開(kāi)創(chuàng)性的利用無(wú)線現(xiàn)場(chǎng)采集模塊，實(shí)現(xiàn)了分布式的數(shù)據(jù)采集[2]。

1 中小型關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)實(shí)施方案

將嵌入式系統(tǒng)和無(wú)線通訊技術(shù)應(yīng)用于中小型關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，有效的解決了中小型關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)難的問(wèn)題，極大的提高了設(shè)備的管理和維護(hù)效率。

圖1 電路原理圖

如圖所示，采用文氏電橋、儀表運(yùn)算放大器、帶通濾波電路、交直流變換電路、濾波電路、低通濾波電路、第一放大電路、第一積分電路、第二放大電路、第二積分電路、第三放大電路、單片機(jī)、編碼電路，單片機(jī)分別與濾波電路、第一放大電路、第二放大電路、第三放大電路、儀表運(yùn)算放大器、編碼電路相連，儀表運(yùn)算放大器與文氏電橋相連，濾波電路、交直流變換電路、帶通濾波電路、低通濾波電路、第一放大電路、第一積分電路、第二放大電路、第二積分電路、第三放大電路依次相連。

采用PIC單片機(jī)與Hac-up模塊相連，無(wú)線現(xiàn)場(chǎng)采集系統(tǒng)主要由三部分組成：模擬電路部分、數(shù)字電路部分及無(wú)線數(shù)據(jù)發(fā)送接收模塊。模擬電路由四個(gè)相同的信號(hào)處理卡組成，可以同時(shí)處理8路有效信號(hào)。模擬電路主要負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)的采集和處理，其中包括差分處理及放大，濾波性放大，積分等過(guò)程。數(shù)字電路由可編程微型處理芯片組成，又稱(chēng)為MCU控制模塊，主要負(fù)責(zé)A/D采樣，電路控制及數(shù)據(jù)壓縮。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)4塊信號(hào)處理卡，每張卡可同時(shí)處理單路振動(dòng)傳感器和溫度傳感器信號(hào)，由MCU控制其開(kāi)關(guān)工作。

2 一種工程機(jī)械設(shè)備工作狀況監(jiān)測(cè)記錄儀

通過(guò)實(shí)時(shí)的GPS定位信息，有效提升工程機(jī)械設(shè)備的防盜安全性能；通過(guò)對(duì)收集數(shù)據(jù)的分析能準(zhǔn)確掌握工程機(jī)械設(shè)備的工作狀況，計(jì)算出精確的運(yùn)行成本數(shù)據(jù)，為管理者的精益管理奠定基礎(chǔ)，提高管理效益；能與管理者的業(yè)務(wù)管理軟件配合，使對(duì)工程機(jī)械設(shè)備的管理和監(jiān)測(cè)更加智能化，并能實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)設(shè)備的管理。

圖2 工程機(jī)械設(shè)備工作狀況監(jiān)測(cè)記錄儀示意圖

如圖2所示，該工程機(jī)械設(shè)備工作狀況監(jiān)測(cè)記錄儀包括MCU模塊、GPS模塊、移動(dòng)通訊模塊、AD采集模塊，存儲(chǔ)模塊，電源管理模塊、I/O模塊，其特征在于：所述GPS模塊、AD采集模塊、存儲(chǔ)模塊、電源管理模塊，均與MCU模塊相連接，由MCU模塊控制采集數(shù)據(jù)的間隔時(shí)間、數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)管理以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)目刂?，用以控制和管理整個(gè)儀器的運(yùn)轉(zhuǎn)，所述存儲(chǔ)模塊連接有移動(dòng)通訊模塊和I/O模塊，存儲(chǔ)模塊可將各模塊收集的數(shù)據(jù)信息按照指定格式進(jìn)行形成文件并存儲(chǔ)。

3 智能故障診斷

智能故障診斷依靠機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)識(shí)別機(jī)械裝備的健康狀態(tài)，減少了傳統(tǒng)故障診斷過(guò)程中對(duì)診斷經(jīng)驗(yàn)與專(zhuān)業(yè)知識(shí)的過(guò)分依賴。

傳統(tǒng)的智能故障診斷過(guò)程主要由兩部分組成。

（1）故障特征提取及優(yōu)選。基于信號(hào)處理方法或數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)手段，提取機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)信號(hào)的故障特征，再結(jié)合距離估計(jì)、主分量分析等技術(shù)從多特征集中優(yōu)選故障敏感特征。

（2）故障類(lèi)型識(shí)別。以優(yōu)選的故障敏感特征訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)或決策樹(shù)等數(shù)據(jù)分類(lèi)模型，實(shí)現(xiàn)故障類(lèi)型的自動(dòng)識(shí)別。盡管傳統(tǒng)智能故障診斷方法能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械裝備健康狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別，但其故障特征提取及優(yōu)選階段仍需依靠人為先驗(yàn)知識(shí)，制約了機(jī)械裝備智能故障診斷方法的推廣與應(yīng)用?；谙∈枳跃幋a網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法通過(guò)樣本訓(xùn)練模型，可建立機(jī)械監(jiān)測(cè)信號(hào)與健康狀態(tài)之間的非線性映射，達(dá)到自動(dòng)提取機(jī)械故障特征、識(shí)別健康狀態(tài)的目的。選擇傳統(tǒng)智能故障診斷方法-支持向量機(jī)與本發(fā)明的診斷效果進(jìn)行對(duì)比。人為提取每個(gè)健康狀態(tài)樣本的診斷特征，包括：FM0、FM4、 能 量 比、Sideband index、Sidebandlevel factor、方均根值、能量算子、偏度、峭度和峰值等10種常用的齒輪箱診斷特征及4種小波能量比，再以這種診斷特征所組成的訓(xùn)練集為輸入，利用支持向量機(jī)識(shí)別兩級(jí)行星齒輪箱的健康狀態(tài)。該方法的訓(xùn)練精度達(dá)到97.14%，測(cè)試精度達(dá)到95.54%，低于的測(cè)試精度，說(shuō)明避免了智能診斷過(guò)程中的人為干預(yù)，且提高了行星齒輪箱的健康狀態(tài)識(shí)別精度。

4 結(jié)語(yǔ)

在礦山機(jī)械設(shè)備的工作狀況管理過(guò)程中，常常由于無(wú)法準(zhǔn)確獲知設(shè)備的位置和實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況，使得業(yè)務(wù)開(kāi)展時(shí)效率低下。由于不能實(shí)時(shí)收集礦山機(jī)械設(shè)備的工作狀況，進(jìn)行運(yùn)營(yíng)成本的數(shù)據(jù)分析，使得企業(yè)無(wú)法實(shí)現(xiàn)精益管理。機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷在工業(yè)生產(chǎn)中的地位舉足輕重，越來(lái)越復(fù)雜的測(cè)試條件、高度自動(dòng)化的工業(yè)化大生產(chǎn)迫切需要功能更強(qiáng)大、成本更低廉、系統(tǒng)更靈活的新一代測(cè)試儀器。網(wǎng)絡(luò)化、虛擬儀器是未來(lái)測(cè)試與儀器技術(shù)發(fā)展的主要標(biāo)志，這一切都離不開(kāi)先進(jìn)的測(cè)試與儀器軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，本論文研究了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量方法以及振動(dòng)信號(hào)故障特征提取時(shí)應(yīng)用的信號(hào)處理方法，并最終設(shè)計(jì)出一套軟件硬件結(jié)合設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)。