CN102494882B

CN102494882B - 矿用振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置及其方法

Info

Publication number: CN102494882B
Application number: CN 201110392168
Authority: CN
Inventors: 杨俊哲; 赵厚增; 谷丽东; 张剑华; 王军; 陶亚东; 穆喜产; 杨鹏
Original assignee: China Shenhua Energy Co Ltd
Current assignee: China Shenhua Energy Co Ltd
Priority date: 2011-11-30
Filing date: 2011-11-30
Publication date: 2013-11-06
Anticipated expiration: 2031-11-30
Also published as: CN102494882A

Abstract

本发明涉及一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置，其包括电源、弹簧顶端的三向加速度传感器、弹簧底端的三向加速度传感器、数据采集卡和计算机；电源用于对弹簧顶端的和底端的三向加速度传感器供电；数据采集卡用于采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；所述计算机用于接收来自所述数据采集卡的三向加速度值，对其进行分析，根据分析结果输出相应报表。本发明还提供了一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断方法，包括：在弹簧顶端及底端分别设置一个三向加速度传感器；采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；分析所述三向加速度值；以及根据分析结果输出相应报表。

Description

矿用振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置及其方法

技术领域

本发明涉及用于矿用振动筛领域，尤其涉及用于对矿用振动筛的弹簧进行在线监测与故障诊断的装置及方法。

背景技术

目前，振动筛广泛用于选矿行业，筛体上均装有谐振弹簧，是振动筛一个重要部件，作为振动筛的承重及工作部位，其受力情况复杂，故障率也比较高，常见故障包括裂纹、扭曲甚至断裂等。若弹簧损坏后未能及时发现并修复，会对生产效益甚至人员安全产生极大影响。

目前针对振动筛谐振弹簧故障的监测及维修解决方案主要有两种：

一种是故障后维修，即弹簧故障发生后才进行维修，这种维修方式效率低下、方式被动，且维修时间内造成的停机会造成生产效益的严重下降。

另一种是计划性维修，即以固定时间为周期的维修手段，这种方式完全依赖于人工对弹簧故障发生的经验积累和认识，其缺点是容易造成资源浪费，更换下的弹簧往往距其极限寿命价值还有一定的利用空间，因此成本较高，经济效果不良。

发明内容

为克服上述缺陷，本发明提供了一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置，该装置包括，电源、弹簧顶端的三向加速度传感器、弹簧底端的三向加速度传感器、数据采集卡和计算机；电源用于对弹簧顶端的和底端的三向加速度传感器供电；数据采集卡用于采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；所述计算机用于接收来自所述数据采集卡的三向加速度值，对其进行分析，根据分析结果输出相应报表；

所述计算机包括数据一次处理模块、历史参数库模块、历史特征库模块、数据二次处理模块和报表输出模块;

所述历史特征库模块用于存储所述采集过程中所对应的振动筛工况相关情况的记录、所有历史故障数据、以及历史故障数据对应的故障特征；历史参数库模块用于存储该监测与故障诊断装置的时间戳；对应每个时间戳，反映弹簧工作状况正常时的参数数值；和用于判断参数的数值是否正常的阈值；所述数据一次处理模块用于获取弹簧振动参数的数值，以及参考历史参数库模块中的阈值来判断所获取的弹簧振动参数的数值是否为超限数据；所述数据二次处理模块用于参考历史特征库模块，分析被所述数据一次处理模块判断为超限数据的参数的数值，以判断故障类型及故障位置；以及报表分析模块用于根据所述数据二次处理模块的分析结果输出相应报表；

若所判断的故障属于新故障，则所述数据二次处理模块根据报表所提示时间戳，将所判定的新故障对应的超限数据作为故障数据录入历史特征库模块，以及将所判定的新故障对应的故障位置、故障类型录入历史特征库模块；若所判定的故障为误判断，历史参数库模块将存储该误判断的故障对应的超限数据，并将其与当前阈值进行比较，及时做出阈值更新。

本发明另一方面提供了一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断方法，该方法包括：在弹簧顶端及底端分别设置一个三向加速度传感器；采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；分析所述三向加速度值；以及根据分析结果输出相应报表；

所述分析三向加速度值的过程包括：对所述三向加速度值进行数据一次处理，其中包括根据三向加速度值获取弹簧振动参数的数值，以及参考一个历史参数库模块中的阈值来判断所述数值是否超限；若超限，则对所述超限数据进行二次处理，所述二次处理包括参考一个历史特征库模块，分析超限数据，判断故障类型及故障位置;若没有超限，则将所述参数的数值存入所述历史参数库模块中；

所述弹簧振动参数包括弹簧振动时在X,Y,Z三个方向上产生的速度、频率、位移量；

所述历史特征库模块包括：所述采集过程中所对应的振动筛工况相关情况的记录；所有历史故障数据；以及历史故障数据对应的故障特征，所述故障特征包括故障类型和故障位置；

所述参考一个历史特征库模块，判断故障类型的过程包括：从历史特征库模块中查询该超限数据产生时对应的振动筛工况；根据该超限数据的范围,将该工况下记录的历史超限数据由阈值起到最高值按照预设的偏移量划分为若干等份，查找该超限数据对应其中哪个等份范围，据此等份范围从历史特征库模块中查找所对应的历史故障类型及故障位置；

其中，若存在对应的历史故障类型及故障位置，则输出旧故障预警分析报表；否则，输出新故障提示分析报表，并由操作员工根据报表内容和实际情况，判定是属于新故障还是属于误判断，若是新故障，则根据报表所提示时间戳，将所判定的新故障对应的超限数据作为故障数据录入历史特征库模块，以及将所判定的新故障对应的故障位置、故障类型录入历史特征库模块；若为误判断，根据报表所提示时间戳，将误判断时对应的超限数据手动录入历史特征库模块。

通过上述装置或方法，本发明实现了弹簧的在线监测，故障诊断及报警功能，从而提高了振动筛的使用安全性，有效预防因弹簧故障导致的停机事故的发生，对企业生产效益、设备的使用安全均有重要的意义。

附图说明

图1为根据本发明的一个实施方案的矿用振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置的组成框图;

图2为根据本发明的一个实施方案的计算机中的各数据处理模块的结构框图；

具体实施方式

以下参考附图1-2对本发明的实施方案进行描述。

如图1所示，根据本发明的一个实施方案的矿用振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置，包括电源，该电源在图1中经由适配器1来提供电力供给；弹簧顶端（即，自由端）的三向加速度传感器2；弹簧底端（即，激励端）的三向加速度传感器3；数据采集卡4以及计算机5。

所述适配器1的输入端与220V电源连接，输出端与弹簧顶端和底端三向加速度传感器的电源输入端分别连接，所述两个加速度传感器的输出端分别与数据采集卡4的输入端连接，所述数据采集卡4的输出端与计算机5的数据输入端口连接。数据采集卡用于接收来自两个三向加速度传感器在任意时间所测得的电信号，并将其转换为三向加速度值；计算机接收来自所述数据采集卡的三向加速度值，对其进行分析，根据分析结果输出相应报表，以实现监测和诊断。

在本发明的一个实施方案中，所采用的适配器为220V15W；考虑到一般弹簧振动时的加速度值不会大于20g，而传感器的电压信号为正负10V，在进行A/D转换时，为更准确的反映所测弹簧的性能，所采用的三向加速度传感器，优选为灵敏度达到20mv/g以上，型号不限，例如可选用CA-YD-152A；所采用的数据采集卡数据传输接口可采用USB数据端口，为数据的精确性考虑，分辨率优选在16位及以上，型号不限，例如可选用NI USB-6210；所采用的计算机为普通家用带USB数据口即可，性能优选为主频1.6GHZ及以上，内存1G,硬盘容量160G。

如图2所示，本发明对三向加速度值进行分析处理的计算机中包括以下模块：初始数据缓存模块100、历史参数库模块105、数据一次处理模块101、超限数据缓存模块102、历史特征库模块106、数据二次处理模块103、报表输出模块104。各个模块的功能及相互关系将在下文进一步描述。

针对两个三向加速度传感器在任意时间所测得的电信号，数据采集卡先接收该电信号，并将其转换为三向加速度值，以此三向加速度值为初始数据，对其做下述处理：

a）在开始处理后，先从数据采集卡接收该初始数据并将该初始数据缓存在初始数据缓存模块100中；

b）然后，利用数据一次处理模块101，对初始数据缓存模块100中的初始数据进行一次处理，此一次处理包括两种操作，且两种操作同时进行，互不影响，详细如下所述：

其一：对数据进行分析，得到同一时间内，弹簧振动参数的数值，所述振动参数的数值为在弹簧振动在X,Y,Z三个方向上产生的速度、频率、位移量等参数数值，据此可进一步获取弹簧空间振动的图形，并判断数据是否超过阈值（如下文所要详述的，在本发明中，阈值可以被动态更新），即，是否超限，若超限，则将超限数据（在本发明中，将超过阈值的数据简称为超限数据）存至超限数据缓存模块102,同时将对应时间关联的速度、频率、位移量等相关参数数值记录为符号“$“，并存入历史参数库模块105中；

若数据没有超限，则将速度、频率、位移量等相关参数数值存入历史参数库模块105中，并结束本次数据处理；

其二：根据预先设定的时间间隔（例如每24小时输出一次），判断是否满足设定的时间间隔，即，若时间间隔达到设定值，则输出弹簧运行记录报表，否则，不输出。

在本申请中，判断数据是否超限是指通过参考“历史参数库模块105”来判断数据是否超过某一阈值或阈值范围；所述数据处理可以利用matlab或其他数据处理工具来实现；

c）利用数据二次处理模块103对超限数据缓存模块102中的数据进行二次处理，包括将所述数据与历史特征库模块106进行比较，从而判断故障类型；所述比较和判断过程例如可以包括参照历史特征库模块106的变量依次进行特征剥离、特征对比，从而判断故障类型；

本申请中，特征剥离方法的含义：其一指从历史特征库模块106中查询该超限数据产生时对应的振动筛工况，如启动过程、停止过程、连续工作状态、负载率百分比、筛选对象等；其二指根据此工况下记录的超限数据的范围,将该工况下记录的历史超限数据由阈值起到最高值按照系统预设的偏移量划分为若干等份，查找该超限数据对应其中哪个等份范围，据此等份范围于历史特征库模块106中查找所对应的历史故障类型及故障位置

数据范围的划分方法举例：针对频率值，假设历史超限数据的最值分别为4Hz、36Hz，阈值分别为13Hz、20Hz，对应系统预设偏移量为3Hz。则对于超过了阈值的最大值，同时小于历史超限数据最大值的超限数据，其总范围为20-36Hz，其中第一个数据范围为最小值20+3（3为预设的偏移量），即20-23Hz（不含20），第二个范围为23+3，即23-26Hz（不含23），其余依次类推，最后一个范围截止到最大故障数据值，在本例中最后一个范围指35-36Hz（不含35）。同理，对于小于阈值最小值的故障数据也可划分为相应的数据范围，不同之处为用偏移量做的是递减处理。

特征对比是指根据特征剥离的结果，即对应工况，对应范围下，查找此数据所对应记录的历史故障类型及故障位置等信息。

d）根据上一步的分析结果选择对应报表输出，具体指：若步骤c中判断出的故障类型与历史故障相同，则将此故障数据（指超限数据，包括速度、频率、位移等参数数值，下文同；历史故障数据，指的是之前所存在的在判定为出现故障的情况下所对应的超限数据）存入历史特征库模块106，同时给出旧故障分析报告，包括输出旧故障预警分析报表；否则，将此故障数据暂时均记录为符号“￥”，同时输出新故障提示分析报表；待报表输出完成后，若输出为旧故障预警分析报表，则结束本次数据分析过程，或称旧故障结束，否则进行下一步；

e）若输出为新故障提示分析报表，则由操作员工根据报表内容和实际情况，判定属于新故障后，选择发现新故障时的处理方式，根据报表所提示时间戳，将所判定新故障对应的故障数据、故障位置、类型等特征变量录入历史特征库模块106（故障数据录入后会覆盖相应的符号“￥”）；若操作员工判断为无故障，则需选择误报故障时的处理方式，根据报表所提示时间戳，将误报时对应的故障数据手动录入历史特征库模块106（故障数据录入后会覆盖相应的符号“￥”）。选择误报故障的处理方式下，手动录入数据并确认后将触发下一步骤。

f）若历史特征库模块106检测到无故障时的手动录入数据，则会将此故障数据按照时间戳信息，剪切至历史参数库模块105中，历史参数库模块105接收到该数据并存储后（存储时会覆盖对应的符号“$”），会与当前阈值进行判断，并及时做出阈值更新，本次数据处理过程结束，或称新故障结束。

所述历史参数库模块105的内容包括：

（1）系统时间戳，最小单位为500MS，即每半秒钟产生一个数据记录；

（2）对应每个系统时间戳，反映弹簧工作状况正常时的参数数值，所述参数包括所测量取得的三向加速度值经数据一次处理模块101处理后所得出的速度、频率及位移量。若对应时间的参数数值最终被判断为故障数据，则三个记录值始终为符号“$”，相应故障数据则被记录至历史特征库模块106中；

（3）用于判断参数数值是否正常的阈值。此阈值为数据库根据预先定义自动生成，并在有新参数数值录入后自动、及时更新。所述阈值根据三个变量（速度、频率及位移量）的不同而不同，每个变量的阈值为两个，具体是指，历史参数库模块105里的数据所累积的最近一个月时间范围内，每个变量对应的最大的合理值和最小的合理值。所述阈值自动更新，即为，最大合理值和最小合理值变化后，阈值自动替换。在本发明中，能够引入新阈值的时机是出现误报故障时，此时，参数数值经过历史特征库模块106被传递至历史参数库模块105。

所述历史参数库模块105的数据来源包括：

（1）数据处理模块判定为合理参数（即正常参数）后的输入；

（2）操作员工判定为误报故障并手动录入参数后，由历史特征库模块106所传递的数据。

所述历史特征库模块106的内容包括：

（1）系统进行数据采集时所对应的工况相关情况的记录，如启动过程，停止过程，负载率，筛分对象等；

（2）所有故障数据的保存；

（3）历史故障数据对应的故障特征的记录内容，如断裂、裂纹、变形等故障类型及其发生的时间、故障位置、处理方式等等。

所述历史特征库模块106数据来源包括：

（1）判定为新故障后，通过人工录入的方式来获取；

（2）通过外部数据输入的方式，由其他中央控制监测系统来提供所述系统工作情况，如启动过程，停止过程，负载率，筛分对象等；

（3）判定为旧故障时，所自动记录的故障数据及对应故障特征的记录内容等。

所述报表输出模块104的内容主要包括三部分，分别为：旧故障预警分析报表、新故障提示分析报表和弹簧运行记录报表。

所述旧故障预警分析报表所含内容是指：显示当前对应的有故障的弹簧的参数数值、类似的旧故障参数数值、旧故障类型及与其相关联的故障情况描述，并根据三个方向上的位移量绘制异常振动产生的空间振动图形。

所述新故障提示分析报表所含内容是指：显示当前对应的有故障的弹簧的参数数值、可供参考的旧故障参数数值、可供参考的旧故障类型及与其相关联的故障情况描述、系统根据参数相似度所分析的最可能的故障名称等项目，并根据三个方向上的位移量绘制异常振动产生的空间振动图形。

所述弹簧运行记录报表所含内容是指：设定时间段内，弹簧工作时所测得的各参数数值，对应工况参数等。报表按时间顺序，对正常数据和故障数据均予以显示，且故障数据及故障内容用异体字型显示。其中对故障数据的显示具体指：报表输出模块104在输出此报表时，若遇到数据为符号“$”，则转调对应时间戳下存储于历史特征库模块106中的故障数据及对应故障描述等予以替换，并用异体字型显示。

在本发明中，通过对振动筛弹簧实施在线监测与故障诊断，便于操作人员及时掌握弹簧的运行情况，合理安排维护计划，同时避免了故障后维修、计划性维修造成的生产效益、经济效果下降和资源浪费，成本高等问题。

Claims

1.一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断装置，其特征在于，该装置包括，电源、弹簧顶端的三向加速度传感器、弹簧底端的三向加速度传感器、数据采集卡和计算机；

电源用于对弹簧顶端的和底端的三向加速度传感器供电；

数据采集卡用于采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；

所述计算机用于接收来自所述数据采集卡的三向加速度值，对其进行分析，根据分析结果输出相应报表;

所述历史特征库模块用于存储所述采集过程中所对应的振动筛工况相关情况的记录、所有历史故障数据、以及历史故障数据对应的故障特征；

历史参数库模块用于存储该监测与故障诊断装置的时间戳；对应每个时间戳，反映弹簧工作状况正常时的参数数值；和用于判断参数的数值是否正常的阈值；

所述数据一次处理模块用于获取弹簧振动参数的数值，以及参考历史参数库模块中的阈值来判断所获取的弹簧振动参数的数值是否为超限数据；

所述数据二次处理模块用于参考历史特征库模块，分析被所述数据一次处理模块判断为超限数据的参数的数值，以判断故障类型及故障位置；以及

报表分析模块用于根据所述数据二次处理模块的分析结果输出相应报表；

2.一种振动筛弹簧在线监测与故障诊断方法，其特征在于，包括：

在弹簧顶端及底端分别设置一个三向加速度传感器；

采集来自两个三向加速度传感器所测得的电信号数据，并将其转换为三向加速度值；

分析所述三向加速度值；以及

根据分析结果输出相应报表；

所述分析三向加速度值的过程包括：

对所述三向加速度值进行数据一次处理，其中包括根据三向加速度值获取弹簧振动参数的数值，以及参考一个历史参数库模块中的阈值来判断所述数值是否超限；

若超限，则对所述超限数据进行二次处理，所述二次处理包括参考一个历史特征库模块，分析超限数据，判断故障类型及故障位置;

若没有超限，则将所述参数的数值存入所述历史参数库模块中；

所述历史特征库模块包括：

所述采集过程中所对应的振动筛工况相关情况的记录；

所有历史故障数据；以及

历史故障数据对应的故障特征，所述故障特征包括故障类型和故障位置；

所述参考一个历史特征库模块，判断故障类型的过程包括：

从历史特征库模块中查询该超限数据产生时对应的振动筛工况；

根据该超限数据的范围,将该工况下记录的历史超限数据由阈值起到最高值按照预设的偏移量划分为若干等份，查找该超限数据对应其中哪个等份范围，据此等份范围从历史特征库模块中查找所对应的历史故障类型及故障位置；

3.根据权利要求2所述的振动筛弹簧在线监测与故障诊断方法，其特征在于，若历史特征库模块检测到无故障时的手动录入数据，则会将此超限数据按照时间戳信息，剪切至历史参数库模块中，历史参数库模块接收到该数据并存储后，将其与当前阈值进行比较，并及时做出阈值更新。