CN109975703A - 一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器及系统 - Google Patents

一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器及系统 Download PDF

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343—Testing dynamo-electric machines in operation

Abstract

本发明公开一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，所述智能传感器包括：加速度传感器，用于采集被监测电机的振动数据；温度传感器，用于采集被监测电机的温度数据；通讯模块，用于传输上位机或移动终端发出的数据调取指令和采集到的所述振动数据与所述温度数据；微控制器，用于接收上位机或移动终端发出的数据调取指令，分别向所述加速度传感器和所述温度传感器发送数据采集指令，并通过所述通讯模块将实时采集到的数据发送至上位机或移动终端。本发明还公开一种基于所述智能传感器的系统。采用本发明提供的智能传感器及系统可适用于矿用本安电机，可减少计划外停机时间，延长电机使用寿命，从而提升能源效率。

Description

一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器及系统
技术领域
本发明涉及矿用本安电机监测领域，特别是涉及一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器及系统。
背景技术
当前煤矿安全生产新技术在不断的推广应用，管理水平也在不断的提高，煤矿作业人员为保证人员及设备安全，从而对井下电机等设备的健康状况进行有效监测的需求越来越迫切。同时，随着科技的进步和井下作业设备的不断更新发展，适合煤矿井下的对电机等设备进行数据采集的传感器的开发必然是大势所趋。
目前适用于地面设备监测的传感器的应用已经非常成熟。但是与地面的同类产品相比，矿用井下的数据监控系统发展较为缓慢，主要是针对现场监控，在远程状态实时监测、远程故障诊断和远程控制等方面的研究还处于起步阶段。目前国内有部分厂家己经开发出类似的产品，都存在监控数据不够全面，实时性不高等问题，并且数据传输多采用射频技术等方式，由于传输带宽、传输距离等限制难以提供宽带综合通信能力，多存在上传数据不全，无法完整反映电机健康参数的整体状况，不能实时传输监控数据，调度人员无法进行及时、直现的监控，网络不稳定，当电机发生故障或参数异常情况下会使工作人员无法及时发现等问题发生。
例如，皮带运输是煤矿生产中重要组成，如何保持皮带运输机正常运行，直接影响着煤矿生产，现有煤矿皮带的皮带机紧急停车，易受环境和人为因素影响，产生误动作，并难以找到原因，操作不便，功能单一，设计不合理，不能形成有效的管理，会造成计划外时间停机的以外产生，同时也会造成电机使用寿命的缩短。
但是煤矿井下不同于地面环境，开发适合矿用本安电机健康监测的传感器及监控系统是提高煤矿开采技术保证作业人员生命财产安全所必然面临的一个问题。因此，需要提供一种矿用本安电机健康状态检测传感器及系统，以在满足矿下使用标准的情况下实现对电机数据的采集监测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种矿用本安电机健康状态监测的智能传感器及系统，以实现可以安装在电机表面，对电机的振动、温度进行监测，同时把监测数据上传进行健康状态分析。
为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：
本发明一方面公开了一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，所述智能传感器包括：
加速度传感器，用于采集被监测电机的振动数据；
温度传感器，用于采集被监测电机的温度数据；
通讯模块，用于传输上位机或移动终端发出的数据调取指令和采集到的所述振动数据与所述温度数据；
微控制器，用于接收上位机或移动终端发出的数据调取指令，分别向所述加速度传感器和所述温度传感器发送数据采集指令，并通过所述通讯模块将实时采集到的数据发送至上位机或移动终端。
优选地，所述智能传感器还包括电源保护电路，
所述电源保护电路，用于对接入所述智能传感器并为所述智能传感器供电的供电电路进行稳压限流。
优选地，所述智能传感器采用上位机进行供电。
优选地，所述通讯模块包括CAN总线，
所述微控制器通过所述CAN总线将处理后的数据发送至上位机。
优选地，所述通讯模块进一步包括蓝牙收发器和/或485收发器，其中，所述微控制器通过所述蓝牙收发器和/或485收发器将处理后的数据发送至移动终端。
优选地，所述温度传感器采用PT1000温度传感器，其中，在所述温度传感器与所述微控制器之间设有PT1000信号采集放大电路。
优选地，所述加速度传感器采用AD313三轴加速度计。
本发明第二方面公开了一种用于矿用本安电机健康状态监测的系统，所述系统包括：
如上边所述的智能传感器、网关、云端服务器、及移动终端和/或上位机，
所述网关，用于连接所述智能传感器与所述云端服务器实现数据传输；
所述云端服务器，用于接收并存储所述智能传感器通过所述网关传输的数据；
所述移动终端，用于向所述智能传感器发送数据调取指令，接收并显示采集到的数据；
所述上位机，用于向所述智能传感器发送数据调取指令，再接收采集到的数据后通过MATLAB工具对数据进行处理并显示。
本发明的有益效果如下：
本发明所述技术方案具有的优点包括：1、电机状态可以实时的被监控，防止电机出现重大问题；2、振动加速度信号与速度信号之间的转换效率较高，信号计算准确。安装在电机上的智能传感器，对电机运行和健康数据进行定期和精确地监测，并将数据通过专属网关或智能手机发送到安全的云服务器进行分析，采用本发明中的智能传感器及系统可将计划外停机时间减少多达70％，延长电机使用寿命多达30％，并将能源效率提升多达10％。所述智能传感器为矿用本安型设备，轻巧，便于固定、安装。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1示出本实施例中用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器示意图；
图2示出本实施例中用于矿用本安电机健康状态监测的系统示意图；
图3示出本实施例在信号转换过程中的频域积分流程图；
图4示出本实施例在利用MATLAB工具对信号进行处理过程中的加速度信号频域幅度谱；
图5示出本实施例在利用MATLAB工具对信号进行处理过程中的速度信号频域幅度谱；
图6示出本实施例在利用MATLAB工具对信号进行处理过程中的速度信号时域幅度谱；
图7示出本实施例中实际测量的低速时电机加速度信号；
图8示出本实施例中实际测量的中速时的电机速度信号；
图9示出本实施例中实际测量的高速时的电机振动加速度信号；
图10示出本实施例中实际测量的高速时的电机振动速度信号。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
如图1所示，在本发明的一个实施例中公开的一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，所述智能传感器包括：加速度传感器、温度传感器、通讯模块以及微控制器，主要用于煤矿井下电机状态的监测，可检测振动、温度等数据。其中，加速度传感器，用于采集被监测电机的振动数据；温度传感器，用于采集被监测电机的温度数据；通讯模块，用于传输上位机或移动终端发出的数据调取指令和采集到的所述振动数据与所述温度数据；微控制器，用于接收上位机或移动终端发出的数据调取指令，分别向所述加速度传感器和温度传感器发送数据采集指令，并通过所述通讯模块将实时采集到的数据发送至上位机或移动终端。
在本实施例中，由于需对矿用电机进行监测，其工作环境条件差，因此本实施例中的所述智能传感器可实现工作环境条件为：温度:(0～+40)℃；湿度:≤95％；大气压力:(80～110)kPa；适用于煤矿瓦斯气体环境。所述智能传感器的防爆类型:矿用本质安全型。优选地，所述智能传感器的规格为：GBY9.8，即G表示传感器、B表示振动、Y表示压电式、9.8表示测量范围9.8m/s2。该矿用本安型振动传感器(即为全文中的：智能传感器)采用热电阻检测温度，采用三轴加速度计检测振动，性能可靠。可长时间监测电机数据并上报。
在本实施例中，所述智能传感器还包括电源保护电路。所述电源保护电路设置在供电电路上，能够对供电电压和电流进行调节控制，实现稳压限流保护所述智能传感器。优选地，所述智能传感器可以采用上位机(用于为采集到的数据进行分析的计算机设备)进行供电，也可以单独设置供电单元。所述智能传感器的额定工作电压：12V DC；工作电流：≤100mA。在本实施例中，所述智能传感器还包括内置存储器，可储存30天数据。
在本实施例中，所述通讯模块包括CAN总线，所述微控制器通过所述CAN总线将处理后的数据发送至上位机。所述通讯模块进一步包括蓝牙收发器和/或485收发器，其中，所述微控制器通过所述蓝牙收发器和/或485收发器将处理后的数据发送至移动终端。当所述智能传感器采集电机的温度、振动等数据后，使用485及CAN模式时，可实时采集并上报，使用蓝牙模式时，需要人员巡检，连接传感器来获得数据。基于所述通信模块，所述智能传感器的信号输出方式具体总结为：a)RS485方式：传输速率为125kbps，峰峰值电压(3～6)V，最大传输距离为3m；b)CAN方式：传输速率为1Mbps，峰峰值电压(1～5)V，最大传输距离为3m；c)蓝牙无线方式：支持蓝牙4.0通信协议，工作频率为(2.402～2.480)GHz，最大发射功率：≤0dBm，最大传输距离为3m。
在本实施例中，优选地，所述温度传感器采用PT1000温度传感器，在所述温度传感器与所述微控制器之间设有PT1000信号采集放大电路，用于将所述温度传感器采集到的微小信号进行放大；所述加速度传感器采用AD313三轴加速度计。本发明所述智能传感器的测量范围：振动加速度(Z轴向)测量范围：(0～1)g(g：重力加速度g＝9.8m/s2)，分辨率为0.01g；温度检测量范围：(0～100)℃。降低了基本误差，其中温度测量的允许基本误差：±3℃；振动测量的允许基本误差：0.1g。所述智能传感器的防护等级：IP65。
进一步的，为适应环境需要，可选地，所述智能传感器外形尺寸可以设置为：162mm×80mm×35mm；整机重量：≤3kg；外壳材质：ABS，不锈钢。
在本发明的另一个实施例中公开了一种用于矿用本案电机健康状态监测的系统，所述系统包括：如上述实施例中所述的智能传感器、网关、云端服务器、及移动终端和/或上位机。所述网关用于连接所述智能传感器与所述云端服务器实现数据传输；所述云端服务器用于接收并存储所述智能传感器通过所述网关传输的数据；所述移动终端用于向所述智能传感器发送数据调取指令，接收并显示采集到的数据；所述上位机用于向所述智能传感器发送数据调取指令，再接收采集到的数据后通过MATLAB工具对数据进行处理并显示。基于该系统可实现对被监测的电机设备的数据采集、数据传输以及数据处理并显示。
在本实施例中，基于所述系统对矿用本安电机进行实时监测，为提高监测的效率，保证采集数据的准确性，在处理过程中需注意对振动加速度信号与速度信号之间的转换。在振动测试中基于所述智能传感器采集到的振动加速度信号后，由于外界原因，得到的加速度信号含有直流分量和干扰噪声信号，即当加速度为0时，传感器的输出并不一定为0，而是一个非零的输出aerror(t)，测量值:aM(t)＝a(t)+aerror(t)式中:aM(t)为加速度传感器的测量值，a(t)为实际加速度值，aerror(t)为传感器测量误差，aerror(t)＝C+anoise(t)，C为常量。假设速度信号v(t)为0，对其积分，可得:
积分后的速度信号包含干扰噪声信号、零点漂移产生的一次项Ct和常数项D，如果不能去除这些误差，可能使得到的结果完全失真。因此我们需要对干扰噪声信号、零点漂移产生的线性趋势项Ct进行处理，方法是频域滤波后再积分。
根据傅里叶变换积分特性，若则有因此频域积分的基本原理就是首先将需要积分的信号进行傅里叶变换，然后将变换后的频域信号乘以具体过程如图3。
在本实施例中，对于采集到的加速度信号数据进行处理时，将加速度信号导入上位机，利用MATLAB工具对信号进行处理。根据图3中所述，其处理过程具体包括：
(1).将测得的加速度信号保存到电脑中。MATLAB具有强大的数据处理功能，能够读取多种文件格式中的数据，用Excel文件保存信号数据不仅能够对进行信号处理，而且便于对数据进行统计。因此以Excel文件形式对数据进行保存。
(2).将Excel文件中的数据导入MATLAB中，但是导入后，数据和在Excel中的一样是N*1的一列数据，在对其进行计算时比较麻烦，因此将列向量转换成行向量。
(3).在MATLAB中对数据进行快速傅里叶变换。过程如下：
sf＝500； ％采样频率
n＝length(Sheet1)； ％数据长
t＝0:1/sf:(n-1)/sf；
nfft＝2^nextpow2(n)；
x＝Sheet1'； ％变成行向量
y＝fft(x,nfft)； ％进行FFT变换
Z＝abs(y)；
得到加速度信号频域幅度谱，如图4所示。
(4).对加速度的频域信号进行积分得速度频谱，因为加速度频谱与速度的频谱相差所以它们的实部与虚部是要相互对调的，比不是只是在数值上相差过程如下：
df＝sf/nfft；
ni＝round(fmin/df+1)；
na＝round(fmax/df+1)；
dw＝2*pi*df；
w1＝0:dw:2*pi*0.5*sf；
w2＝-2*pi*(0.5*sf-df):dw:-dw；
w＝[w1,w2]；
a＝zeros(1,nfft)；
a(2:nfft-1)＝y(2:nfft-1)./w(2:nfft-1)；
a1＝imag(a)；
a2＝real(a)；
y＝a1-a2*i；％将积分后的信号的实部与虚部对换
a＝zeros(1,nfft)；
a(ni:na)＝y(ni:na)；
a(nfft-na+1:nfft-ni+1)＝y(nfft-na+1:nfft-ni+1)；
得到速度信号频域幅度谱，如图5所示。
(5).将得到的速度频谱进行傅里叶逆变换，得到速度的时域谱。过程如下：
y＝ifft(a,nfft)；
y＝real(y(1:n))；
得到的速度信号时域幅度谱，如图6所示。
(6)将速度信号以Excel文件格式保存，在Excel中求出速度数据的均方根。并将得出的值与振动的速度标准对比，判断其好坏。从而实现利用所述系统对矿用本案电机健康状态的监测，在实时得到分析结果后，在最短时间内采取有效的防护措施。
基于本发明所述的系统，经试验得到了如下实际测量结果，并进行了分析判断。对电机各个工作模式的电机运转情况进行测量：
(1)电机低速运转状况：
电机加速度信号体现了一个电机由启动到正常运转的过程。由7图可知，电机的振动加速度从启动到正常运转是逐渐变大，最后在一恒定范围内波动的。信号的平衡值为-10m/s2，说明信号有直流分量，及自身的加速度。
(2)电机速度信号图是对高速时的电机加速度信号进行频域积分后得到的。由图8可知振动的速度值没有超过0.27mm/s，根据ISO2372振动标准可以知道其电机振动没有故障。
(3)电机高速时的运转状况：如图9所示为高速时电机振动加速度信号，该图已将信号的直流分量及自身的加速度值去除。
如图10为高速时的电机振动速度信号，从图中可以看出它的速度在-0.02～+0.02mm/s之间，小于0.2mm/s，所以在这一阶段电机的振动也没有故障。
本发明所公开的上述用于矿用本安电机健康状态监测的系统，支持Web网站，PC和移动端访问，支持MQTT协议；基于MongoDB数据库，采用Hadoop架构分析，可对设备进行分组、分项查看和管理；可直观查看传感器历史数据和运行状态；集成系列矿用电机参数模型；为电气传动系统故障分析、升级改造提供数据基础。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述智能传感器包括：
加速度传感器，用于采集被监测电机的振动数据；
温度传感器，用于采集被监测电机的温度数据；
通讯模块，用于传输上位机或移动终端发出的数据调取指令和采集到的所述振动数据与所述温度数据；
微控制器，用于接收上位机或移动终端发出的数据调取指令，分别向所述加速度传感器和所述温度传感器发送数据采集指令，并通过所述通讯模块将实时采集到的数据发送至上位机或移动终端。
2.根据权利要求1所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述智能传感器还包括电源保护电路，
所述电源保护电路，用于对接入所述智能传感器并为所述智能传感器供电的供电电路进行稳压限流。
3.根据权利要求2所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述智能传感器采用上位机进行供电。
4.根据权利要求1所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述通讯模块包括CAN总线，
所述微控制器通过所述CAN总线将处理后的数据发送至上位机。
5.根据权利要求1或4所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述通讯模块进一步包括蓝牙收发器和/或485收发器，
其中，所述微控制器通过所述蓝牙收发器和/或485收发器将处理后的数据发送至移动终端。
6.根据权利要求1所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述温度传感器采用PT1000温度传感器，
其中，在所述温度传感器与所述微控制器之间设有PT1000信号采集放大电路。
7.根据权利要求1所述的用于矿用本安电机健康状态监测的智能传感器，其特征在于，所述加速度传感器采用AD313三轴加速度计。
8.一种用于矿用本安电机健康状态监测的系统，其特征在于，所述系统包括：
如权利要求1-7中任一项所述的智能传感器、网关、云端服务器、及移动终端和/或上位机，
所述网关，用于连接所述智能传感器与所述云端服务器实现数据传输；
所述云端服务器，用于接收并存储所述智能传感器通过所述网关传输的数据；
所述移动终端，用于向所述智能传感器发送数据调取指令，接收并显示采集到的数据；
所述上位机，用于向所述智能传感器发送数据调取指令，再接收采集到的数据后通过MATLAB工具对数据进行处理并显示。
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