CN112963373B - 一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 - Google Patents
一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112963373B CN112963373B CN202110269355.0A CN202110269355A CN112963373B CN 112963373 B CN112963373 B CN 112963373B CN 202110269355 A CN202110269355 A CN 202110269355A CN 112963373 B CN112963373 B CN 112963373B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vibration
- prx
- vibration amplitude
- pax
- axial
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005065 mining Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 6
- 101100084474 Gallus gallus PRRX1 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 101000613575 Homo sapiens Paired box protein Pax-1 Proteins 0.000 claims description 2
- 101000613577 Homo sapiens Paired box protein Pax-2 Proteins 0.000 claims description 2
- 101000613490 Homo sapiens Paired box protein Pax-3 Proteins 0.000 claims description 2
- 101001069723 Homo sapiens Paired mesoderm homeobox protein 2 Proteins 0.000 claims description 2
- 101001090065 Homo sapiens Peroxiredoxin-2 Proteins 0.000 claims description 2
- 101150081137 PRX1 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 102100040851 Paired box protein Pax-1 Human genes 0.000 claims description 2
- 102100040852 Paired box protein Pax-2 Human genes 0.000 claims description 2
- 102100040891 Paired box protein Pax-3 Human genes 0.000 claims description 2
- 102100033829 Paired mesoderm homeobox protein 2 Human genes 0.000 claims description 2
- 101150083317 Shox2 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 101100194320 Zea mays PER1 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 101150067974 prx3 gene Proteins 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000002817 coal dust Substances 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000007865 diluting Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
- F04D27/00—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or pumping systems specially adapted for elastic fluids
- F04D27/001—Testing thereof; Determination or simulation of flow characteristics; Stall or surge detection, e.g. condition monitoring
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
- F04D27/00—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or pumping systems specially adapted for elastic fluids
- F04D27/008—Stop safety or alarm devices, e.g. stop-and-go control; Disposition of check-valves
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
- Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
Abstract
本发明涉及一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置,属于自动化领域。采集主通风机进风口全压值,对达到主通风机临界全压、安全系数综合设定的预警阈值、连续纵向脉动次数进行喘振识别并进行预警、报警输出;采集主通风机电机轴向、径向振动加速度信号进行数字滤波、分析处理后做FFT变换,经过汉宁窗滤波后计算得到频域振动幅值,根据矿用主通风机工作转速、频域谱线宽度、以频域中X1、X2、X3倍频为中心频带内振动幅值综合分析来识别转子不平衡、轴系不对中,对到达设定的阈值后进行预警、报警输出;参数可由上位机配置。
Description
技术领域
本发明属于自动化领域,涉及一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置。
背景技术
煤矿主通风机是保证煤矿安全运行的重要机电设备,是整个矿井的“呼吸”系统。煤矿主通风机主要功能是为煤矿井下作业人员输送新鲜空气,满足井下人员对氧气的需要,稀释、抽出井下有毒有害气体和煤尘、粉尘及降温,保证安全生产,煤矿主通风机一旦故障或停止工作,将会对矿井带来灾难性事故,产生严重的社会影响及巨大的经济损失。矿用轴流式通风机在煤矿广泛应用,对矿用轴流式主通风机重大隐患在线快速识别对保障煤矿安全生产具有重大意义。
现有煤矿基本安装有在线通风监测系统,但系统存在问题:(1)对喘振、转子不平衡、轴系不对中等隐患识别主要依靠人工观察对电流、电压、温度等参数作经验判断,准确性差;(2)基于振动信号的故障诊断系统要求较高的专业技术水平、丰富的故障诊断经验做信号分析,煤矿企业缺乏此类人员,发生故障后需联系相关专家现场排查问题,时效性差,易造成主通风机损坏、停机重大安全事故;(3)基于AI模型的故障诊断系统需要大量样本训练提高准确性,每个矿每台通风机工况千差万别,因此很难获取大量样本支持模型训练,现场适应性不强,系统价格昂贵;(4)目前矿用主通风机故障诊断系统均在上位机实现故障分析,通风机现场仅采集信号和数据传输,一旦现场和上位机通信网络不稳定或故障,就无法在线分析故障并报警,存在安全隐患。
为解决以上问题,急需一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及在线监测装置,现场适应性强、不需要较高的专业技术知识,可离线或在线快速识别矿用轴流式主通风喘振、转子不平衡、轴系不对中隐患并及时预警、报警输出,保障煤矿安全生产。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置,该方法简单、隐患识别速度快、装置安装部署成本低、使用操作简便、使用效果好,就近安装,通过接入振动传感器、风流压力传感器,可对主通风机喘振、转子不平衡、轴系不对中重大隐患离线、在线快速、准确识别并及时预警、报警输出。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法,该方法包括以下步骤:
S1:监测装置通过RS485获取主通风机进风口处风流压力传感器采集的全压值P,通过上位机设置参数:临界全压值Pmax、预警系数k,采用相对标准进行喘振预警;
S2:在主通风机1、2级电机轴伸端径向和轴向上分别各安装1台振动传感器,监测装置通过高速并行AD采集主通风机振动加速度信号,经过滤波、FFT变换后转换成离散振动速度,并计算均方根后得到振动幅值;监测装置通过上位机最大设置2级电机参数,其中1级电机为:谱线宽度N、工作转速R1、径向和轴向预警系数K1、报警系数K2、正常运行时特征频率f的X1、X2、X3倍频的轴向振动幅值为PAX1、PAX2、PAX3和径向振动幅值为PRX1、PRX2、PRX3;
所述N为正整数,表示在振动频谱上特征频率范围;K1、K2表示转子正常时振动幅值的倍数,K1为3~6;f=R1/60,频率分辨率为fr,f的X1倍频率范围为:f-Nfr、f-(N-1)fr、……、f-fr、f、f+fr、f+2fr、……、f+Nfr,相应轴向振动幅值范围为:PA(f-Nr)、PA(f-(N-1)fr)、……、PA(f-fr)、PA(f)、PA(f+fr)、PA(f+2r)、……、PA(f+Nr),相应径向振动幅值范围为:PR(f-N*r)、PR(f-(N-1)fr)、……、PR(f-fr)、PR(f)、PR(f+fr)、PR(f+2fr)、……、PR(f+Nfr),则
其中2级电机参数和1级电机相同;
S3:识别转子不平衡隐患;
S4:识别轴系不对中隐患。
可选的,所述临界全压值Pmax的范围为(-5.00~0)或(0~5.00)kPa,来自现场风机正常运行时性能曲线中最大风压;
K范围为(0.00~1.00);
喘振预警条件为:P≥(1-k)Pmax,达到预警条件后输出继电器变为闭合状态;
喘振报警条件为:θ=f(Pe,t,N(T)),其中Pa为脉动阈值,Pa=r*Pmax,r为脉动系数,r范围为(0.00~1.00),根据运行工况确定;
t为单次脉动时间,N(T)为时间T内连续脉动次数,θ为喘振报警结果,θ为0表示正常,θ为1表示喘振,同时输出继电器变为闭合状态;单次脉动表示为时间t内P经历了先小于Pe后大于Pe的过程;参数r、t、T均可通过上位机设置。
可选的,所述S3包括以下步骤:
当矿用轴流式主通风机采用1级电机时:
1)当径向振动的X1倍频振动幅值范围为[PRX1*K1~PRX1*K2),或X2倍频振动幅值范围为[PRX2*K1~PRX2*K2),或X3倍频振动幅值范围为[PRX3*K1~PRX3*K2),且轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1、X2倍频振动幅值小于PAX2*K1、X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子不平衡隐患、预警,输出继电器为闭合状态;
2)当径向振动的X1倍频振动幅值大于等于PRX1*K2,或X2倍频振动幅值大于等于PRX2*K2,或X3倍频振动幅值大于等于PRX3*K2,且轴向振动的X1倍频小于PAX1*K2、X2倍频小于PAX2*K2、X3倍频小于PAX3*K2时,识别为转子不平衡隐患、报警,输出继电器为闭合状态;
3)当径向振动的X1倍频振动幅值小于PRX1*K1、轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1,且径向振动的X2倍频振动幅值小于PRX2*K1、轴向振动的X2倍频振动幅值小于PAX2*K1,且径向振动的X3倍频振动幅值小于PRX3*K1、轴向振动的X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子为正常,输出继电器为断开状态。
可选的,所述S4具体包括以下步骤:
当矿用轴流式主通风机采用1级电机时:
1)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值范围分别为[PRX1*K1~PRX1*K2)、[PAX1*K1~PAX1*K2),且X2倍频振动幅值分别范围为[PRX2*K1~PRX2*K2)、[PAX2*K1~PAX2*K2),且X3倍频振动幅值范围分别为[PRX3*K1~PRX3*K2)、[PAX3*K1~PAX3*K2)时,识别为轴系不对中隐患、预警,输出继电器变为闭合状态;
2)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别大于等于PRX1*K2、PAX1*K2,且X2倍频振动幅值分别大于等于PRX2*K2、PAX2*K2,且X3倍频振动幅值分别大于等于PRX3*K2、PAX3*K2时,识别为轴系不对中隐患、报警,输出继电器为闭合状态;
3)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别小于PRX1*K1、PAX1*K1,且X2倍频振动幅值分别小于PRX2*K1、PAX2*K1,且X3倍频振动幅值分别小于PRX3*K1、PAX3*K1时,识别为轴系为正常,输出继电器为断开状态。
一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别监测装置,包括信号调理模块、AD模块、RS485接口模块、FPGA、以太网接口模块和LED显示模块;
信号调理模块的一端连接至矿用轴流式主通风机的加速度传感器,另一端连接至AD模块;4个AD模块对应16路加速度传感器;
RS485接口模块的一端连接至矿用轴流式主通风机的风压传感器,另一端连接至FPGA;
FPGA还分别与LED显示模块和以太网接口模块连接;
以太网接口模块连接与上位机相连。
可选的,所述FPGA包括并行采集模块和NIOSII核;
并行采集模块与NIOSII核相连。
可选的,所述以太网接口模块上传喘振、转子不平衡、轴系不对中隐患识别结果及振动加速度、风压数据到上位机,上位机在线展示和存储图分析谱。
本发明的有益效果在于:本发明公开的一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置,可在煤矿主通风机附近安装,在线采集进风口全压、振动信号,通过喘振、转子不平衡、轴系不对中隐患识别方法,不需要上位机就能快速、准确检测到主通风机故障,实现及时、准确预警、报警输出,减少煤矿轴流式主通风机故障发生、非计划停机时间,保障煤矿安全生产。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作优选的详细描述,其中:
图1为本发明的一种矿用轴流主通风机隐患快速识别方法流程示意图;
图2为本发明的矿用轴流主通风机隐患监测装置连接示意图;
图3为本发明的矿用轴流式主通风机喘振预警、报警识别方法流程示意图;
图4为本发明的矿用轴流式主通风机1级电机转子不平衡预警、报警识别方法流程示意图;
图5为本发明的矿用轴流式主通风机1级电机轴系不对中预警、报警识别方法流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本发明的限制;为了更好地说明本发明的实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本发明的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明是一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置,其快速识别方法如图1所示,采集主通风机进风口全压值,对达到主通风机临界全压、安全系数综合设定的预警阈值、连续纵向脉动次数进行喘振识别并进行预警、报警输出;采集主通风机电机轴向、径向振动加速度信号进行数字滤波、分析处理后做FFT变换,经过汉宁窗滤波后计算得到频域振动幅值,根据矿用主通风机工作转速、频域谱线宽度、以频域中X1、X2、X3倍频为中心频带内振动幅值综合分析来识别转子不平衡、轴系不对中,对到达设定的阈值后进行预警、报警输出;参数可由上位机配置。
如图2所示,本发明所述的监测装置本发明监测装置主要由信号调理模块、高精度AD模块、FPGA、RS485接口模块、以太网接口模块、LED显示模块构成。监测装置通过以太网口自动上传喘振、转子不平衡、轴系不对中隐患识别结果及振动加速度、风压数据到上位机,上位机可在线展示、存储、图谱分析等,上位机也可通过所述监测装置以太网口获取数据或配置参数。本专利所述监测装置可识别16个振动传感器采集通道断线状态并显示其状态,当采集通道未连接振动传感器时,该通道led指示灯熄灭,当采集通道接入振动传感器时,该通道led指示灯常亮红色;16个通道状态通过以太网通信传输给上位机。
如图3所示,喘振识别方法识别方法为:
所述监测装置通过RS485获取主通风机进风口处风流压力传感器采集的全压值P,通过上位机设置参数:临界全压值Pmax、预警系数k,采用相对标准进行喘振预警、报警判断。Pmax范围为(-5.00~0)或(0~5.00)kPa,来自现场风机正常运行时性能曲线中最大风压;K范围为(0.00~1.00),通常设为(0.1~0.2);喘振预警条件为:P≥(1-k)Pmax,达到预警条件后输出继电器变为闭合状态。喘振报警条件为:θ=f(Pe,t,N(T)),其中Pa为脉动阈值,Pa=r*Pmax,r为脉动系数,r范围为(0.00~1.00),根据运行工况确定,通常设为(0.3~0.5),t为单次脉动时间,N(T)为时间T内连续脉动次数,θ为喘振报警结果,θ为0表示正常,θ为1表示喘振,同时输出继电器变为闭合状态;单次脉动表示为时间t内P经历了先小于Pe后大于Pe的过程;参数r、t、T均可通过上位机设置。
如图4所示,以矿用轴流式主通风机1级电机为例,转子不平衡隐患识别方法步骤为:
1)当径向振动的X1倍频振动幅值范围为[PRX1*K1~PRX1*K2),或X2倍频振动幅值范围为[PRX2*K1~PRX2*K2),或X3倍频振动幅值范围为[PRX3*K1~PRX3*K2),且轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1、X2倍频振动幅值小于PAX2*K1、X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子不平衡隐患、预警,输出继电器为闭合状态。
2)当径向振动的X1倍频振动幅值大于等于PRX1*K2,或X2倍频振动幅值大于等于PRX2*K2,或X3倍频振动幅值大于等于PRX3*K2,且轴向振动的X1倍频小于PAX1*K2、X2倍频小于PAX2*K2、X3倍频小于PAX3*K2时,识别为转子不平衡隐患、报警,输出继电器为闭合状态。
3)当径向振动的X1倍频振动幅值小于PRX1*K1、轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1,且径向振动的X2倍频振动幅值小于PRX2*K1、轴向振动的X2倍频振动幅值小于PAX2*K1,且径向振动的X3倍频振动幅值小于PRX3*K1、轴向振动的X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子为正常,输出继电器为断开状态。
如图5所示,以矿用轴流式主通风机1级电机为例,轴系不对中隐患识别方法步骤为:
1)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值范围分别为[PRX1*K1~PRX1*K2)、[PAX1*K1~PAX1*K2),且X2倍频振动幅值分别范围为[PRX2*K1~PRX2*K2)、[PAX2*K1~PAX2*K2),且X3倍频振动幅值范围分别为[PRX3*K1~PRX3*K2)、[PAX3*K1~PAX3*K2)时,识别为轴系不对中隐患、预警,输出继电器变为闭合状态。
2)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别大于等于PRX1*K2、PAX1*K2,且X2倍频振动幅值分别大于等于PRX2*K2、PAX2*K2,且X3倍频振动幅值分别大于等于PRX3*K2、PAX3*K2时,识别为轴系不对中隐患、报警,输出继电器为闭合状态。
3)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别小于PRX1*K1、PAX1*K1,且X2倍频振动幅值分别小于PRX2*K1、PAX2*K1,且X3倍频振动幅值分别小于PRX3*K1、PAX3*K1时,识别为轴系为正常,输出继电器为断开状态。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
S1:监测装置通过RS485获取主通风机进风口处风流压力传感器采集的全压值P,通过上位机设置参数:临界全压值Pmax、预警系数k,采用相对标准进行喘振预警;
S2:在主通风机1、2级电机轴伸端径向和轴向上分别各安装1台振动传感器,监测装置通过高速并行AD采集主通风机振动加速度信号,经过滤波、FFT变换后转换成离散振动速度,并计算均方根后得到振动幅值;监测装置通过上位机最大设置2级电机参数,其中1级电机为:谱线宽度N、工作转速R1、径向和轴向预警系数K1、报警系数K2、正常运行时特征频率f的X1、X2、X3倍频的轴向振动幅值为PAX1、PAX2、PAX3和径向振动幅值为PRX1、PRX2、PRX3;
谱线宽度N为正整数,表示在振动频谱上特征频率范围;K1、K2表示转子正常时振动幅值的倍数,K1为3~6;f=R1/60,频率分辨率为fr,f的X1倍频率范围为:f-Nfr、f-(N-1)fr、……、f-fr、f、f+fr、f+2fr、……、f+Nfr,相应轴向振动幅值范围为:PA(f-Nfr)、PA(f-(N-1)fr)、……、PA(f-fr)、PA(f)、PA(f+fr)、PA(f+2fr)、……、PA(f+Nfr),相应径向振动幅值范围为:PR(f-Nfr)、PR(f-(N-1)fr)、……、PR(f-fr)、PR(f)、PR(f+fr)、PR(f+2fr)、……、PR(f+Nfr),则
其中2级电机参数和1级电机相同;
S3:识别转子不平衡隐患;
S4:识别轴系不对中隐患;
所述临界全压值Pmax的范围为(-5.00~0)或(0~5.00)kPa,来自现场风机正常运行时性能曲线中最大风压;
预警系数k范围为(0.00~1.00);
喘振预警条件为:P≥(1-k)Pmax,达到预警条件后输出继电器变为闭合状态;
喘振报警条件为:θ=f(Pe,t,N(T)),其中Pe为脉动阈值,Pe=r*Pmax,r为脉动系数,r范围为(0.00~1.00),根据运行工况确定;
t为单次脉动时间,N(T)为时间T内连续脉动次数,θ为喘振报警结果,θ为0表示正常,θ为1表示喘振,同时输出继电器变为闭合状态;单次脉动表示为时间t内P经历了先小于Pe后大于Pe的过程;参数r、t、T均可通过上位机设置。
2.根据权利要求1所述的一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法,其特征在于:所述S3包括以下步骤:
当矿用轴流式主通风机采用1级电机时:
1)当径向振动的X1倍频振动幅值范围为[PRX1*K1~PRX1*K2),或X2倍频振动幅值范围为[PRX2*K1~PRX2*K2),或X3倍频振动幅值范围为[PRX3*K1~PRX3*K2),且轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1、X2倍频振动幅值小于PAX2*K1、X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子不平衡隐患、预警,输出继电器为闭合状态;
2)当径向振动的X1倍频振动幅值大于等于PRX1*K2,或X2倍频振动幅值大于等于PRX2*K2,或X3倍频振动幅值大于等于PRX3*K2,且轴向振动的X1倍频小于PAX1*K2、X2倍频小于PAX2*K2、X3倍频小于PAX3*K2时,识别为转子不平衡隐患、报警,输出继电器为闭合状态;
3)当径向振动的X1倍频振动幅值小于PRX1*K1、轴向振动的X1倍频振动幅值小于PAX1*K1,且径向振动的X2倍频振动幅值小于PRX2*K1、轴向振动的X2倍频振动幅值小于PAX2*K1,且径向振动的X3倍频振动幅值小于PRX3*K1、轴向振动的X3倍频振动幅值小于PAX3*K1时,识别为转子为正常,输出继电器为断开状态。
3.根据权利要求2所述的一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法,其特征在于:所述S4具体包括以下步骤:
当矿用轴流式主通风机采用1级电机时:
1)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值范围分别为[PRX1*K1~PRX1*K2)、[PAX1*K1~PAX1*K2),且X2倍频振动幅值分别范围为[PRX2*K1~PRX2*K2)、[PAX2*K1~PAX2*K2),且X3倍频振动幅值范围分别为[PRX3*K1~PRX3*K2)、[PAX3*K1~PAX3*K2)时,识别为轴系不对中隐患、预警,输出继电器变为闭合状态;
2)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别大于等于PRX1*K2、PAX1*K2,且X2倍频振动幅值分别大于等于PRX2*K2、PAX2*K2,且X3倍频振动幅值分别大于等于PRX3*K2、PAX3*K2时,识别为轴系不对中隐患、报警,输出继电器为闭合状态;
3)当径向、轴向振动的X1倍频振动幅值分别小于PRX1*K1、PAX1*K1,且X2倍频振动幅值分别小于PRX2*K1、PAX2*K1,且X3倍频振动幅值分别小于PRX3*K1、PAX3*K1时,识别为轴系为正常,输出继电器为断开状态。
4.基于权利要求1~3中任一项所述识别方法的矿用轴流式主通风机隐患快速识别监测装置,其特征在于:包括信号调理模块、AD模块、RS485接口模块、FPGA、以太网接口模块和LED显示模块;
信号调理模块的一端连接至矿用轴流式主通风机的加速度传感器,另一端连接至AD模块;4个AD模块对应16路加速度传感器;
RS485接口模块的一端连接至矿用轴流式主通风机的风压传感器,另一端连接至FPGA;
FPGA还分别与LED显示模块和以太网接口模块连接;
以太网接口模块与上位机相连。
5.根据权利要求4所述的矿用轴流式主通风机隐患快速识别监测装置,其特征在于:所述FPGA包括并行采集模块和NIOSII核;
并行采集模块与NIOSII核相连。
6.根据权利要求5所述的矿用轴流式主通风机隐患快速识别监测装置,其特征在于:所述以太网接口模块上传喘振、转子不平衡、轴系不对中隐患识别结果及振动加速度、风压数据到上位机,上位机在线展示和存储图分析谱。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110269355.0A CN112963373B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110269355.0A CN112963373B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112963373A CN112963373A (zh) | 2021-06-15 |
CN112963373B true CN112963373B (zh) | 2022-11-08 |
Family
ID=76277632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110269355.0A Active CN112963373B (zh) | 2021-03-12 | 2021-03-12 | 一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112963373B (zh) |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN203130579U (zh) * | 2013-03-28 | 2013-08-14 | 安徽工程大学 | 基于振动信号检测的煤矿通风机在线监测诊断装置 |
CN103321933A (zh) * | 2013-05-22 | 2013-09-25 | 北京工业大学 | 基于ARM和ZigBee的风机状态在线监测系统及方法 |
US10168248B1 (en) * | 2015-03-27 | 2019-01-01 | Tensor Systems Pty Ltd | Vibration measurement and analysis |
CN206862490U (zh) * | 2017-05-26 | 2018-01-09 | 山西科达自控股份有限公司 | 基于4g技术的矿用风机振动在线监测装置 |
CN109488630B (zh) * | 2018-11-13 | 2023-07-14 | 上海金艺检测技术有限公司 | 基于谐波相对指标的离心风机转子不对中故障诊断方法 |
CN209800371U (zh) * | 2019-03-25 | 2019-12-17 | 云南天朗节能环保集团有限公司 | 一种能有效防止风机喘振的装置 |
CN111307426A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-06-19 | 李嘉诚 | 一种基于FrFT-EWT原理的旋转机械故障特征提取方法 |
CN111473966B (zh) * | 2020-04-26 | 2021-08-31 | 深圳沈鼓测控技术有限公司 | 一种应用于流程工业的旋转机械故障诊断方法及系统 |
-
2021
- 2021-03-12 CN CN202110269355.0A patent/CN112963373B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112963373A (zh) | 2021-06-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105137233B (zh) | 一种矿用主通风机安全隐患监测预警系统及方法 | |
CN212047237U (zh) | 一种基于新能源汽车控制系统的电子检测维修系统 | |
CN107202028B (zh) | 一种涡轮增压器离心压气机喘振识别方法 | |
CN103115667B (zh) | 一种基于传感器的振动监测装置 | |
CN110410336B (zh) | 一种泵汽蚀状态自动识别方法 | |
CN111963415A (zh) | 一种液压柱塞泵的故障诊断方法及系统 | |
CN110608187A (zh) | 基于频率特征变化的轴流压气机失速喘振预测装置 | |
CN103674234A (zh) | 一种风力发电机组振动异常的状态预警方法及系统 | |
CN214173430U (zh) | 用于通风机或水泵的能效安康一体化的监测系统 | |
CN114295367B (zh) | 一种风电机组齿轮箱工况在线监测方法 | |
CN111307206B (zh) | 一种基于多源信息融合的压缩机喘振自动识别方法 | |
CN107607342B (zh) | 空调机房设备群的健康能效检测方法 | |
CN112963373B (zh) | 一种矿用轴流式主通风机隐患快速识别方法及监测装置 | |
CN211452846U (zh) | 基于电流信号的风机故障远程监控系统 | |
CN104005975A (zh) | 一种轴流式通风机失速和喘振的诊断方法 | |
CN115166032A (zh) | 一种风机叶片裂纹的检测装置及方法 | |
Lis et al. | An anomaly detection method for rotating machinery monitoring based on the most representative data | |
CN105988460B (zh) | 车辆跑道动态检测方法、装置和系统 | |
CN117628417A (zh) | 一种燃气场用智能安全控制系统 | |
CN113280910A (zh) | 一种长材生产线设备实时监测方法及系统 | |
CN112034782A (zh) | 一种空预器在线状态监测和故障预测方法 | |
CN112344516A (zh) | 一种多分类融合模型的加热和制冷设备故障诊断系统 | |
CN116465627A (zh) | 机械设备故障监测系统 | |
CN110057587A (zh) | 一种核电用泵轴承智能故障诊断方法及系统 | |
CN110850847B (zh) | 一种列车车载设备故障监控方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |