煤矿旋转机械在线故障诊断及预警系统设计分析
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摘 要：科学技术不断发展，煤矿旋转机械逐渐实现了大型化和自动化，并且在煤矿企业中广泛利用。煤矿旋转机械的工作环境比较恶劣，通过长时间运转，煤矿旋转机械可能会发生故障，影响到煤矿企业的正常生产。文章分析了煤矿旋转机械在线故障诊断，分析了预警系统设计，保障煤矿旋转机械运转的可持续。
关键词：煤矿企业;旋转机械;在线故障诊断;预警系统设计
中图分类号：TH17 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2020）19-0094-02
Abstract： With the continuous development of science and technology， coal mine rotating machinery has gradually achieved largescale and automation， and is widely used in coal mining enterprises. The working environment of coal mine rotary machinery is relatively bad. Through long-term operation， coal mine rotary machinery may break down， affecting the normal production of coal mining enterprises. This paper analyzes the on-line fault diagnosis of coal mine rotating machinery and the design of early warning system to ensure the sustainable operation of coal mine rotating machinery.
Keywords： coal mining enterprise; rotating machinery; online fault diagnosis; early warning system design
我国煤矿开采领域近些年致力于发展智慧矿山建设，落实煤炭智能开采，在煤炭开采过程中，各种矿山机械发挥着重要的作用，实现煤矿机械的智能化，工作人员需要全方位的检查设备运行状态，保障煤矿旋转机械开采工作的连续性。煤矿旋转机械通常是在恶劣的工作环境中运转。导致传动系统不断发生系统故障，无法准确诊断煤矿旋转机械故障。本文论述了煤矿旋转机械在线故障诊断，提出预警系统设计分析，保障煤礦旋转机械高效运转，保障煤矿企业的经济效益。
1 概述煤矿旋转机械在线故障诊断系统总体设计
1.1 功能设计
设置煤矿旋转机械在线故障诊断和预警系统，负责处理相关信号，提示预警和诊断，保障数据管理和辅助的作用，可以详细划分为时域分析模块和频域分析模块以及特征频率计算模块等。[1]
1.2 设计思路
根据煤矿旋转机械在线诊断和故障预警系统的工作需求，提出整体设计思路：首先利用传感器实施采集振动数据，并且分析时域数据和频域数据，明确煤矿旋转机械在实际运行阶段，各个部件的运行参数，根据监测时间，自动分类存储特征参数。其次在数据中存储采集的数据承担审核故障，通过对比分析，确定煤矿旋转机械的故障。
在煤矿旋转机械在线故障诊断系统中，基本数据源是原始数据信号，数据信号质量直接关系到诊断结果的精准性。传感装置精度关系到原始信号采集质量，此外选择的测点位置和采样频率等也发挥着重要的作用，根据煤矿旋转机械特征，选择合适的测点，有效降低信号处理的难度，同时可以更加便利的落实特征提取工作，使故障诊断的精准性因此提高。利用振动感应装置测定电机振动情况，并且向信号采集装置中传输所测的振动信号，利用A/D转化器向服务器中传输时域信号。
为了自动检索煤矿旋转机械在线故障，落实故障诊断工作，建立煤矿旋转机械数据库，并且提出针对性的设计思路。数据库中包括煤矿旋转机械的常见机械故障，其中涉及到通风机和压风机以及抽水泵等部件的信息，同时可以分析故障原因，提出针对性的故障解决措施。完成在线诊断之后，系统可以提出针对性的诊断结果，自动提取数据中的故障类型，提出针对性的应对措施，在用户监测界面中确定故障区域，利用故障提示状态灯的作用，帮助用户明确故障设备。
1.3 设计信号分析方法
根据煤矿旋转机械类型特征，根据针对性的特征信号选择合适的信号分析方法，常用的信号分析方法包括频谱分析和功率谱分析以及网络谱分析等。利用频谱分析方式，可以明确信号频域的特征，利用功率谱分析方式，可以提取频域中的噪声信号。利用包络谱分析方法，可以获取冲击信号，可以有效诊断齿轮故障。利用倒频谱分析方式，可以提取分析原频谱中的周期性信号。[2]
三相电机利用耦合装置连接轴承，同时可以互联减速装置，落实联通负载工作。煤矿旋转机械设备在运行过程中，在故障诊断过程中，工作人员需要测定电机温度和振动情况，连接测点位置和待诊断部件，降低噪声干扰的影响，使信号处理难度因此降低。选取测点位置，需要全面考虑安装特性，为安装工作提供便利，避免干扰到机器实际运行工作。
煤矿旋转机械运行过程中，轴承部件会产生径向振动和轴向振动，其中比较明显的径向振动。在煤矿旋转机械安装阶段，需要利用径向安装方式，测量电机振动和设备轴承径向振动情况，利用振动感应确定位置信息，精准分析相关振动频率，有效判定煤矿旋转机械故障类型，在电机外壳布设温度感应装置，确定电机外壳的温度，为煤矿旋转机械在线故障诊断提供参考价值。
1.4 诊断过程分析
大量检测煤矿旋转机械的运行数，通过汇总分析之后，建立煤矿旋转机械运行过程在包络图谱。如果加速度超过了报警值，确定煤矿旋转机械存在故障，利用自行对比分析数据，确定故障类型和发生故障的部位。根据故障图谱建立数据库，在煤矿旋转机械运行过程中，可以快速识别故障，保障判定效果。工作人员对比振动总值范围之后，需要观测相应的频谱图，根据工作经验有效判定故障类型。 2 煤矿旋转机械预警诊断方法
为了有效保存设备参数，需要设计针对性的故障诊断模式，在实际工作过程中可以利用精细诊断方式和粗略诊断方式。如果工作人员明确煤矿旋转机械部件结构的相关参数，可以利用精细诊断模式，否则需要利用粗略诊断模式。
利用精细诊断方式，主要包括绝对诊断方式和相对诊断方式，将煤矿旋转机械结构参数输入到系统中，系统可以计算特征频率，通过绝对诊断方式，对比实时信号特征频率，确定设备故障状态。利用相对诊断方式，通过对比信号特征频率幅值，有效判断设备的故障情况。[3]
利用粗略诊断模式，无需利用设备机构参数，利用时域分析和频域分析等方式，可以确定峰值和有效值以及均方值等参数，保障设备故障诊断效果。粗略诊断主要包括绝对诊断方式和相对诊断方式。利用绝对诊断方式，需要结合特征参数范围，确定煤矿旋转机械故障装填，利用相对诊断方式，对比分析实时信号特征参数，确定煤矿旋转机械故障状态。
工作人员可以利用互锁方式，关联利用精细诊断模式和粗略诊断模式，如果工作人员选择利用精细诊断模式，不再运行粗略诊断模式程序。如果利用粗略诊断模式，不再运行精细诊断模式程序。[4]
3 系统设计
3.1 软件设计
在系统配置模块中需要设置监测对象和通道以及预警诊断方案，工作人员需要配置传感器通道，选择诊断和预警方案，科学计算主要部件理论特征频率。利用用户监测模块可以实现预警显示和诊断显示以及报表打印等。用户监测界面包括频域图和时域图以及故障提示等部分。[5]
针对时域图部门，工作人员点击“原始波形”，打开LED，将预处理波形图显示出来，再次点击“原始波形”，LED因此变暗，可以将波形图显示出来。点击“诊断报告”，利用Word形式导出诊断结果，并且实现结果的打印和存档。改变系统监测设备之后，工作人员点击“返回”，因此进入到设备选择界面。利用频域图显示出有效值和均方值以及波形因数等方面的参数。
利用状态灯的方式提示故障分布情况，将煤矿旋转机械运行状态显示出来，红灯代表故障，黄灯代表警告，绿灯表达设备正常。同步落实故障类型提示和状态等，工作人员可以因此确定故障类型和发生故障的原因，同时可以在提示框中显示出故障治理措施建议。
3.2 硬件设计
在数据采集模块中利用采集仪，利用通道模拟采样工作，利用通道数字化转速计输入通道，有效转换24位模数，利用加速度常年期确定动态参数和采样频率以及频宽等参数。在监测煤矿旋转机械设备，利用磁座和螺纹连接方式在监测设备的传动设备上固定加速度传感器，结合模态分析结构，将传感器安装在振动较大的部位。设置有效测点，需要不断缩短振动信号的传输过程，可以在传动系统的轴承部位布置传感器，可以因此实时收集转轴和轴承等方面的故障信息。工作人员可以结合监测设备的数量和设备测点数确定传感器通道数，连接系统软和32路信号，可以对于多个设备同时起到监测作用。[6]
3.3 系统测试
为了保障煤矿旋转机械在线诊断和预警系统的作用，设计转子-轴承系统，模拟煤矿旋转机械转子不平衡的故障，利用加速度传感器采集设备信号，对于煤矿旋转机械系统的运行状态实时监测。
转子处于正常的状态，需要测试软件系统状态，故障提示灯显示为绿色，保障煤矿旋转机械设备状态为正常，工作人员可以提取原始数据，落实频谱分析。工作人员可以将螺钉加载在转子圆盘上，模拟转子不平衡的状态，故障提示区域可以显示出转子的故障状态，同时亮起红灯，工作人员需要提取原始数据，落实频谱分析工作。在转子一倍频出，幅值处于0.0015g附近，不符合正常状态幅值，同时还会出现谐波，这些情况属于转子不平衡的故障特征。故障诊断系统诊断结果和频谱分析结果具有一致性，因此煤矿旋转机械预警系统具备有效性。[7]
4 结束语
综上所述，本文主要论述了煤矿旋转机械在线故障诊断和预警系统设计，准确识别煤矿旋转机械的故障，并且及时发出提示，保障在线故障诊断效果，整体操作比较简单，同时具有较高的可靠性，保障煤矿旋转机械运行的正常性，提升煤矿企业的经济效益。
参考文献：
[1]焦卫东，王翀翮，李刚.基于同步压縮小波变换的旋转机械设备故障诊断[J].内江科技，2020，41（03）：28-30.
[2]庄莉莉.基于系统仿真的旋转机械振动故障诊断方法[J].热力透平，2020，49（01）：17-20.
[3]丁頔，南国防.CNN-RNN融合法在旋转机械故障诊断中的应用[J].轻工学报，2020，35（01）：102-108.
[4]王智冲，张学英.试析大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[J].科学技术创新，2019（33）：17-18.
[5]吴静然，丁恩杰，崔冉，等.采用多尺度注意力机制的旋转机械故障诊断方法[J].西安交通大学学报，2020，54（02）：51-58.
[6]吴春志，冯辅周，吴守军，等.深度学习在旋转机械设备故障诊断中的应用研究综述[J].噪声与振动控制，2019，39（05）：1-7.
[7]邓林峰，张爱华，赵荣珍.集成多策略改进FCM算法的旋转机械故障数据聚类分析研究[J].振动工程学报，2019，32（05）：918-926.
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