[實用新型]基于嵌入式數據采集系統的礦用風機機械故障診斷裝置有效
| 申請號: | 201220612679.6 | 申請日: | 2012-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN202946424U | 公開(公告)日: | 2013-05-22 |
| 發明(設計)人: | 張應紅;高兵兵;徐晉勇;唐焱;曾文盛;景暉;向家偉;蔣占四;陳朝章;高鵬;唐亮;高成;高波 | 申請(專利權)人: | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號: | F04D27/00 | 分類號: | F04D27/00;E21F17/18 |
| 代理公司: | 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107 | 代理人: | 廖世傳 |
| 地址: | 541004 廣西*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 嵌入式 數據 采集 系統 風機 機械 故障診斷 裝置 | ||
(一)技術領域:
本實用新型涉及機械故障診斷裝置,具體為一種基于嵌入式數據采集系統的礦用風機機械故障診斷裝置。
(二)背景技術:
煤礦(通)風機是煤礦安全生產的重要設備之一,它每天24小時不停運轉,擔負著向井下輸送新鮮空氣、排除粉塵等污濁氣流的重任。一旦煤礦通風機運行出現故障,導致井下瓦斯濃度上升至一定程度,進而造成煤礦瓦斯爆炸,危及礦工生命安全,影響煤礦的安全生產。因此對煤礦風機的運行狀況(特別是對風機軸承的工作狀況)進行在線監測,是十分有必要的。
目前,機電系統運行狀態監測與故障診斷系統采用單機式監測診斷系統、集中式監測診斷系統、基于網絡的在線分布式監測診斷系統等,在大型機電裝備和系統中發揮了重要的作用。然而,這些監測控制系統價格昂貴(譬如:大型汽輪發電機轉子振動量監控裝置價格高達百萬元),而無法推廣運用。
而嵌入式系統作為新近發展起來的工況監測方法,是將先進的計算機技術、半導體技術以及電子技術與各個行業的具體應用相結合的產物,這一點就決定了它必然是一個技術密集、資金密集、高度分散、不斷創新的知識集成系統。其特點在于嵌入式系統通常是面向用戶、面向產品、面向特定應用的。具有低功耗、體積小、集成度高等特點,能夠把通用CPU中許多由板卡完成的任務集成在芯片內部,從而有利于整個系統設計趨于小型化。為了提高執行速度和系統可靠性,嵌入式系統中的軟件一般都固化在存儲器芯片或單片機中,而不是存貯于磁盤等載體中。由于嵌入式系統的運算速度和存儲容量仍然存在一定程度的限制,另外,由于大部分嵌入式系統必須具有較高的實時性,因此對程序的質量,特別是可靠性,有著較高的要求。嵌入式系統所支持的開發工具易學、易用、可靠、高效,便于培養具有堅實專業知識基礎的各個應用領域中的專家。
因此,基于嵌入式的關鍵技術研發和工業應用領域十分廣闊。
(三)實用新型內容:
本實用新型設計出一種基于嵌入式系統的礦用風機機械故障診斷裝置,其設計目的在于能夠高效、可靠地解決礦用風機機械故障診斷問題。
本實用新型基于嵌入式數據采集系統的礦用風機機械故障診斷裝置的技術方案包括本質安全型傳感器、嵌入式數據采集系統和故障判斷系統,所述本質安全型傳感器包括本質安全型加速度傳感器、本質安全型溫度傳感器和本質安全型轉速傳感器,所述故障診系統塊包括在線監測模塊、故障診斷模塊、報警維修模塊和數據存儲模塊,所述本質安全型加速度傳感器、本質安全型溫度傳感器和本質安全型轉速傳感器通過線路分別接入嵌入式數據采集系統的輸入接口,所述嵌入式數據采集系統的輸出接口通過線路分別連接在線監測模塊、故障診斷模塊、報警維修模塊和數據存儲模塊。
本實用新型通過設定風機的各個故障特征頻譜及特征參數,將其存儲于嵌入式數據采集系統的存儲器中,用于匹配通過本質安全型傳感器實時監測獲得電機主軸、軸承振動信號特征及軸承溫度,進行綜合決策,給出是否具有故障及其嚴重程度的判斷,并給出維修的指導意見。
所述本質安全型加速度傳感器安裝于風機電機兩端軸承的外殼上,通過電機軸承和軸的振動情況,對軸承的磨損程度和風機葉輪的運行狀況進行實時監測。
所述本質安全型軸承溫度傳感器的接線盒安裝在電機的適當位置,傳感器的感溫元件探頭插入電機軸承附近的螺孔或鉆孔中并固定,以獲取軸承的工作溫度。
所述本質安全型轉速傳感器安裝于風機電機外殼上,對電機轉速進行實時測量。
所述嵌入式數據采集系統設有輸入設定風機各種機械故障臨界參數的按鍵,將采集到的信號和預設的參數進行比較,超出臨界狀態發出聲光報警;所述嵌入式數據采集系統的輸出接口采用外接RS485接口;嵌入式數據采集系統設于風機操作間。
所述輸出接口還包括工業以太網口,所述嵌入式數據采集系統通過工業以太網口的線路分別接入煤礦調度室和廠家服務器,一旦發生疑難故障,便于調度員和廠家進行遠程技術指導;所述在線監測模塊、故障診斷模塊、報警維修模塊和數據存儲模塊設于煤礦控制室。
所述在線監測模塊將嵌入式數據采集系統采集到的數據以波形圖標的形式呈現。
所述故障診斷模塊采用FFT分析、共振解調、小波包絡等方法獲取有用的風機故障信息,與典型故障進行匹配分析,判斷軸承溫度、軸承損傷類型及程度,風機葉輪及葉片等的運行狀況。
所述報警維修模塊中預設各個參數的臨界值,當某項指標超過風機工作的正常指標時發出報警信號,并給出維修指導建議。
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