在线诊断技术在煤矿大型机电设备中的应用研究

方案，这种方法虽然人机交互性较好，但是其体积较大，灵活性不足，并且成本也较高。另外，许多在线监测诊断系统在对设备故障进行诊断时，存在一个过分依赖专业技术人员的特点，为解决这些问题，克服这些不足，研制了一种新型的在线诊断技术。

1 在线诊断技术

1.1 小波包滤波技术

小波分析具有分辨率分析的特点，是一种具有良好时频局部特性的信号分析方法。把信号分解成两个部分，一个是低频部分，另一个是高频部分，在下一层分解过程中，只分解上一层的低频段部分，以此类推，能够进行深层次的分解。与小波分解相比，小波包分解是一种更加精细的分解方法，该方法不仅对低频段的部分进行分解，还能够对高频段的部分进行分解，而且可以以信号特征为基础，对信号进行分析，自适应地选择相适应的频带，促使其能够与信号频谱相互匹配，进而促使时频分辨率得到提高[1]。在对机械设备进行故障诊断时，当设备发生故障之时，因为机器各零部件的结构不同，所产生的信號会有较多的不平稳的成分。利用小波包分析的方法，能够将不同频率的信号进行分解，将其分解到不同的频带之中，以实现对振动信号的滤波处理，能更加有效地对故障的特征进行提取。

1.2 故障定量识别技术

在对煤矿大型机电设备的一些关键零部件进行故障诊断时，为了克服对专业人士的依赖，对小波包滤波后的振动信号进行了相应的处理，利用冲击脉冲法来对其进行处理，以实现对故障部位的定量诊断，以及对故障严重程度的定量诊断。冲击脉冲法乃是由瑞典的一家公司最先提出的监测方法。滚动轴承等部件存在故障或者缺陷时，例如以下几种缺陷[2]：疲劳剥落、裂纹、磨损、滚道异物等，会发生冲击，进而引起脉冲性振动。因为阻尼的作用，这种振动属于衰减振动。冲击脉冲的强弱是对故障严重程度的主要反映。SPM方法也正是以此原理对滚动轴承的运行状态进行评价，且使用了冲击脉冲值这一最新指标，在实际使用过程中，用分贝值来进行表示。对于不同的轴承，振动脉冲值与轴承的以下几方面有关：油膜厚度、操作程度、几何尺寸、转速等。为了更好地对各滚动轴承状态进行衡量，SPM方法进行了相应的规定，规定了一个标准分贝值，这个分贝值只与轴承工作状况有关。该分贝值实际上是表示冲击值的增加率。分贝值dB的故障等级经验计算公式为dB=20l g（2000SV/ND0.6），在这当中：N为轴的转速，SV为冲击值，D为轴承的内径。我们可以以分贝值为依据，来对轴承的运行状态进行判断；当0≤dB<21时，那么则表明为正常的状态，轴承的工作状态较好；当21≤dB<35时，则为早期故障，表明轴承有早期损伤；当35≤dB<60时，则属于严重故障，表明轴承已经有明显的损伤。

2 系统总体设计方案

煤矿设备振动检测系统是采用DSP+ARM的双核处理系统，其总体设计图如下图所示。设备振动信号经过振动传感器，进而转换为电信号，经过数据采集模块，进行了信号滤波调理与A/D转换之后，再通过SPI总线进入DSP。DSP对振动信号进行分析，得到设备的以下几种信息：设备的运行状态、故障类型、故障严重程度等。ARM处理器接收到DSP上传的相关数据之后，完成以下几方面的任务：界面显示、数据存储、数据备份、通信处理。DSP以及ARM处理器之间的数据通信，则是采用双口RAM来实现。

3 应用实例

2010年6月，西山煤电有限责任公司主通风机滚动轴承温度偏高，原因不明，运用该矿用本安型振动监测系统，来对轴承进行数据采集以及在线诊断，采样频率为两千赫兹，该通风机电机转速为600 r/min，旋转的频率为10赫兹，在通风机轴承座安装加速度传感器，运用滚动轴承故障特征频率计算公式，得出内圈故障特征频率为87赫兹，外圈为63赫兹，配合松动故障频率为10赫兹。

为进一步分析轴承温度偏高的原因，利用该系统来进行诊断，在线诊断系统最终显示，轴承故障原因属于轴承配合松动，故障程度属于中晚期故障。

利用在线诊断系统数据的导出功能，对其报警振动信号进行导出，并且，对其进行小波包滤波分解以及包络解调分析，对该振动信号进行了三层小波包分解之后，得到了第一层细节信号，并且对其进行包络解调分析。如下图所示。

经过对现场进行仔细的检查，该通风机地基下沉，其轴系存在对中不良的情况，轴承所受的局部压力较大，促使表面发生了塑性变形，使得内圈与轴颈的配合尺寸发生了相应的变化，进而导致轴承的内圈与轴两者的轴心线不重合。故此，故障原因诊断为轴承内圈与轴在配合不当。

4 结束语

综上所述，本安型振动监测仪是以小波包滤波技术以及故障定量识别技术为核心，是一种较为先进的故障诊断系统。将该诊断技术用在煤矿的一些大型机电设备之中，能够有效地提取设备轴承的运行故障，应该予以大力的推广。

参考文献

[1] 路林旺.在线诊断技术在煤矿大型机电设备中的应用研究[J].煤炭科学技术，2011，（S1）：56-58.

[2] 黄侠.煤矿大型设备在线监测与故障诊断系统的研究与应用[D].贵阳：贵州师范大学，2016：26.

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