CN202330046U - 一种基于无线传感器网络的矿用通风机监测系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型是一种基于无线传感器网络的矿用通风机状态监测预警系统,通过采集通风机的振动、温度、负压信息实现准确的在线监测及预警。本系统包括一台监测计算机、一个Zigbee协调器节点和至少6个传感器节点以及至少4个温度传感器、2个振动传感器、1个负压传感器组成;协调器节点和传感器节点以自组织方式组建成无线传感器网络;监测计算机和协调器节点通过串行接口线相连,4个温度传感器分别固定在电机和风机的两侧轴瓦上,2个振动传感器水平和垂直安装在风机外壳上,1个负压传感器连接到风机上的负压测管。本实用新型具有安装简便,制造成本低廉,可实现无线传输的特点。根据现场运行结果,可对通风机的故障做出及时的预警。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种基于无线传感器网络的矿用通风机运行状态的监测预警系统,通过对通风机的振动、温度、负压信号的采集,实现对通风机状态准确的在线监测,对可能出现的故障进行预警。
背景技术
通风机是煤矿安全生产的关键设备,担负着向井下输送新鲜空气、排出粉尘和污浊气流、确保矿井安全生产的重任。传统的通风机状态监测系统都是通过电缆来传输数据,即在被测对象的指定位置布置多个传感器,对传感器一对一配线,然后集中到中央监控设备。这个过程会花费较大的人力去布置传感器,要求测试人员无差错的给传感器配线,并防止在监测过程中数据传输线被破坏。这一繁琐的过程会对测试人员带来很多不便,在传感器较多的情况下布线甚至会带来视觉混乱,而对于旋转器件,有线的传感器监测更是不可能的。更为重要的一点是:考虑到工况环境的局限性,有线传感器网络有时具有极强的不可实现性。因此设计一种通过无线传感器网络方式采集、传输数据的状态监测系统显得尤为重要。
无线传感器网络具有灵活、成本低、易于布置等特性能够方便、及时、准确地采集各类信息,在某一节点破坏后也不影响数据的传送,这些特点恰好满足煤矿在线监测领域大规模使用的要求。
Zigbee是一种低成本、低功耗的近距离无线组网通讯技术,它是一种特点鲜明的无线传感器网络技术,它最大的特点就是可组网,特别是带有路由的可组网功能,可以使Zigbee覆盖的通讯面积得到极大的扩展。通过无线传感器网络对设备状态进行监测,可以完成对设备的振动、温度、负压信息的采集,为设备运行状态监测和故障诊断提供最原始的资料。
发明内容
本实用新型就是针对现有监测技术的不足设计的一种基于无线传感器网络的矿用通风机监测系统,通过无线传感器网络技术实现对设备状态准确的在线监测。
本实用新型旨在实现对通风机运行状态的监测预警功能。本系统由一台监测计算机、一个Zigbee协调器节点、至少6个传感器节点以及至少4个温度传感器、1个负压传感器、2个振动传感器组成;监测计算机和协调器节点通过串行接口线相连,4个温度传感器分别固定在电机和风机的两侧轴瓦上,1个振动传感器垂直安装在风机外壳上,1个振动传感器水平安装在风机外壳上,1个负压传感器连接到风机上的负压测管,各传感器引出线分别连到相应传感器节点的信号输入端口;其中2个振动传感器组成连接在同一个传感器节点上。
本实用新型采用Zigbee无线通信技术,采用TI的Z-Stack协议栈,根据系统的监测需求设计了协调器节点及传感器节点,开发了基于Zigbee 2006协议栈Z-Stack温度、振动、负压的数据采集和无线传输程序,并最终实现通过监测计算机对设备运行状态参数进行在线实时监测。本实用新型的特点在于:
1.将该无线传感器网络应用于矿用通风机状态监测系统,实现现场数据的采集和无线传输,保障工业现场的生产活动高效、安全的进行。
2.解决了传统有线的传输方式布线繁琐、系统扩展性差等问题。
3.用无线传感器网络的方式实现对大型设备的在线监测,由于其节点制造成本低廉,这无疑大大降低了系统设计成本,经济效益明显。相比之下,常见的监测系统采集方案比如模拟量采集模块加温度采集模块方案或选用某种类型的PLC模块的办法都比较昂贵。
附图说明
图1本实用新型监测系统结构示意图;
图2本实用新型传感器测点布置图;
图3本实用新型传感器节点框图;
图4本实用新型协调器节点框图;
图中:1、监测计算机,2、协调器节点,3、传感器节点,4、温度传感器,5、振动传感器,6、负压传感器,7、电机前轴瓦,8、电机,9、电机后轴瓦,10、轴,11、风机前轴瓦,12、风机,13、风机负压测管,14、风机后轴瓦,15、电机前轴瓦温度传感器节点,16、电机后轴瓦温度传感器节点,17、风机前轴瓦温度传感器节点,18、风机振动传感器节点,19、风机负压传感器节点,20、风机后轴瓦温度传感器节点
具体实施方式
下面将结合附图对本实用新型进行详细描述:
如图1所示,本实用新型通风机在线监测系统有以下几部分组成:监测计算机,Zigbee无线星型网络,多种监测终端传感器。Zigbee无线星型网络由一个协调器节点2和多个传感器节点3组成。传感器节点类型包括温度传感器节点、振动传感器节点和负压传感器节点。协调器节点2通过无线方式接收各传感器节点3的数据,并将数据及时通过串口传送到监测计算机1,监测计算机1上安装的组态监测预警系统接收数据并进行实时显示、报警功能。传感器节点则完成对温度传感器4、振动传感器5、负压传感器6数据的采集并响应协调器节点3的数据请求。
如图2所示,本系统旨在监测能够反映风机、电机运行状态的重要参数。本实用新型传感器测点布置主要是:电机前轴瓦7温度、电机后轴瓦9温度、风机前轴瓦11温度、风机后轴瓦14温度、风机12垂直振动、风机12水平振动、风机12负压。温度、振动值由相应传感器来获取,负压则是通过安装在风机上的风机负压测管13以及负压传感器来获得。传感器所采集到的数据由多个传感器节点15-20发送到协调器节点。
如图3所示,本实用新型传感器节点包括第一主控单片机、外部传感器接口、第一按键控制模块、第一天线接口模块、第一电源转换模块和I/V转换电路和电桥测温电路。振动传感器、负压传感器经过I/V转换电路后与第一主控单片机相连,温度传感器经过电桥测温电路后也和第一主控单片机相连,第一天线接口模块、第一电源转换模块、按键控制模块均与第一主控单片机相连。本实用新型传感器节点上的第一主控单片机选用的是CC2430,第一电源转换模块选用的是DC/DC电源模块BSD5-24D15、电源转换芯片是LM2576,I/V转换电路和电桥测温电路选用的放大器是LM324,实现对风机运行数据的采集、转换。温度传感器、振动传感器以及负压传感器输出的信号经过以上所述信号处理转换送入CC2430主控单片机的模数转化口P0.0~P0.3。由于系统需要一直处于实时在线监测状态,更为关键的是振动、负压传感器都需要24V直流供电,因此,本传感器节点采用24V直流供电,由S-150-24明纬电源得到24V直流电压,再经过DC/DC电源模块BSD5-24D15得到系统所需要的±15V电压。由于主控单片机的AD采样功能只能采集电压信号,所以需将温度传感器的电阻输出以及振动、负压传感器的电流信号转化为电压信号,以便统一进行信号采集。由于工业标准输出信号为4-20mA,因此需要加上调理电路将4-20mA信号转换为可供CC2430I/O端口AD采样的0-3V电压信号。考虑到传感器节点的通用性设计,将每个节点设计为可以采集至少四路温度信号和两路振动或负压信号。按键实现与协调器节点的通讯控制及复位功能。
如图4所示,本实用新型协调器节点包括第二主控单片机、第二按键控制模块、第二天线接口模块、第二电源转换模块、串口模块、JTAG调试接口模块和LED指示模块。第二天线接口模块、第二电源转换模块、按键控制模块均与第二主控单片机相连。协调器节点上的主控单片机选用的是CC2430,第二电源转换模块选用的是5V的AC/DC电源适配器、电源转换芯片选用AS1117-3.3V,经过以上所述两种电压转换得到CC2430所需要的3.3V工作电压。JTAG调试接口模块通过串口转换线与PC机相连来对芯片烧写及调试程序。串口模块可通过RS232和RS485两种接口实现与监测计算机之间的通讯,所设计的MAX485电路连接上RS232/RS485转换器,可使协调器与监测计算机之间距离延长至1200米,提高了系统的可操作性。LED指示模块用来指示通讯启停等情况,按键实现与传感器节点的通讯控制及复位等功能。
本实用新型采用的协议栈为TI的Z-Stack。Z-Stack采用操作系统的思想来构建,整个Z-Stack的主要工作流程大致分为系统启动、驱动初始化、OSAL初始化和启动以及进入任务轮循这几个阶段。Z-Stack已经编写了MAC层、NWK、HAL、API到Zigbee设备应用层ZDAPP这五层的事件处理函数,这些函数基本不需修改,只需要按照自己的需求编写应用层任务及事件处理函数即可。
Claims (1)
1.一种基于无线传感器网络的矿用通风机监测系统,其特征在于:
本系统由一台监测计算机、一个Zigbee协调器节点、至少6个传感器节点以及至少4个温度传感器、1个负压传感器、2个振动传感器组成;监测计算机和协调器节点通过串行接口线相连,4个温度传感器分别固定在电机和风机的两侧轴瓦上,1个振动传感器垂直安装在风机外壳上,1个振动传感器水平安装在风机外壳上,1个负压传感器连接到风机上的负压测管,各传感器引出线分别连到相应传感器节点的信号输入端口;其中2个振动传感器组成连接在同一个传感器节点上。
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CN2011204933118U CN202330046U (zh) | 2011-12-01 | 2011-12-01 | 一种基于无线传感器网络的矿用通风机监测系统 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN106545514A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-03-29 | 浙江理工大学 | 风机故障监测系统 |
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- 2011-12-01 CN CN2011204933118U patent/CN202330046U/zh not_active Expired - Fee Related
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