矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统

祝铭一

（福州职业技术学院，福建 福州350000）

随着工业强度的增加，设备运行强度增大，故障发生可能性也越来越大，且一旦发生损失严重。因此为保障生产安全，机电设备管理系统的要求也不断提高。

通过对机械设备的各个部件或对其整体进行状态监测来判断设备的运行是否正常，及时发现故障征兆；通过实时自动监测检查设备的老化损坏程度，做出预防警报，及时采取应对措施。旨在不影响设备的正常运行情况下，判定可能发生故障的位置，进行故障预报，提供有效的预防方案，以下是对矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统的设计。

1 系统结构框架

图1 系统结构图

矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统的实现，凭借对矿山机电设备整体和局部部件的运行温度及振动频率监测。理论上要实现以下功能：对设备运行状态进行实时监测；设备处于故障状态进行报警处理、设备处于临界状态发出警告；对已经发生的设备故障进行在线诊断，评估故障严重程度，做出维修指导。其系统结构图如图1所示。

在机电设备管理的基础上增加在线监测系统和故障诊断系统模块，通过监测设备运行状态，实时评估机电设备的性能，并通过运行数据的波动，及时发现设备异常。使用矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统，还可以对已经发生的机电设备故障进行快速诊断分析。

2 系统硬件设计

（1）在线监测模块设计。依据系统需求，以每一个矿山机电设备为基本单位，监测系统对各个部件的振动幅度、温度等数据进行监测，因此在线监测系统中主要的硬件设备是矿用本安型振动分析仪、矿用本安型振动加速度传感器、矿用本安型数据采集分站。矿用本安型振动监测分析仪由三大部分组成：振动信号采集模块、数据处理模块、结果显示及存储模块。在数据处理模块中，其中最重要的部分就是DSP高速处理器，使用DSP处理器能够高效完成数据运算，并且根据振动分析仪的设定，完成对应精度数据的输出。矿用本安型振动监测分析仪的结果显示与存储是通过嵌入式LINUX环境下，使用ARM7处理器实现结果显示和存储模块，存储模块的内存可以使用外扩设备扩大。使用上述设备再通过SPI方法实现ARM与DSP之间高效快速的数据传输工作。

（2）故障诊断模块设计。故障诊断系统数据来源就是在线监测系统对机电设备零部件状态信息采集。通过振动监测仪测量部件的振动峰峰值、频率量信号。再将采集的振动信号通过传感器传递到振动分析仪中，进行内置规范算法计算，主要对机电轴承连接损耗性大的部位进行重点分析诊断。

振动分析仪的硬件指标考察包括：矿用本质安全型、供电电源、12路振动加速度电流输入接口型号、频率范围、1路频率信号输入接口性能、外壳防护等级等。本系统需要的硬件支持包括：电压DC16-24V，电流不大于600mA；振动峰峰值在0-20间；频率范围处于0.5-5000Hz；1路频率信号输入接口测量范围在0-1000Hz间，测量误差小于0.5%；其中1路RS485接口的传输速率要不低于5600bps，并且传输距离不小于3km；使用传输速率高于15Mbps的半双工TCP/IP电信号传输，并把故障诊断结果通过双色灯状态显示。

3 软件设计

因为矿山机电作业中，可能出现需要进行远程求助的情况，因此系统选用B/S结构。使用B/S系统结构时，发出数据访问请求，web服务器会对请求发出验证指令，通过验证后才能查询数据库。在线监测系统和故障诊断系统通过整体的设备管理系统进行互联。每个在线监测管理子系统监测单独的设备，所有的监测数据通过CAN总线网络模式汇集到集控中心处理机中，通过集控中心的数据处理完成设备故障诊断、实现报警功能。

4 实验论证分析

为验证设计的机电设备自动在线监测与故障诊断系统有效性，进行实验论证。实验对象为同一个矿山的两台同型号的挖掘设备，一种使用新系统进行自动在线监测和故障诊断，另一种使用传统机电设备管理系统进行排查诊断。通过人为设置三种故障，对比两种方式排查故障的效率。实验论证结果如图2所示。

图2 实验论证结果图

由图2实验结果可知，使用新系统排查故障比使用传统的机电设备管理方法耗时少，且可以更快处理故障，使用本文设计的机电设备自动在线监测与故障诊断系统可以大大提高机电设备的故障诊断效率。

5 结语

本文对现阶段我国矿山勘测机电设备管理的新需求进行分析，通过系统硬件设计和软件设计完成矿山机电自动在线监测与故障诊断系统整体设计。并且经过实验论证证明了该系统的有效性。希望本文设计的系统经过更加详细的改良可以投入矿山机电设备自动管理中，为我国的矿山勘测开采工作安全和效率提供保障。