矿井通风机故障排查系统设计

赵秀芝，徐群和，林 烨

(浙江工贸职业技术职业学院，浙江 温州 325000)

煤矿井下开采在获取煤炭资源的同时会释放大量甲烷等有害气体，矿井通风机是挥发、稀释井下有害气体的重要设备，风机的有效运行是维持井下工作人员的重要保障。然而，风机设备在长时间、满负荷工作的情况下，其电机、机壳、转子、叶轮都有可能受到不同程度的腐蚀，通过人工手段来排查风机故障虽然具有较高的准确性，但难以保证实时性[1-3]。因此，越来越多的煤矿生产单位开始将计算机、传感器以及各种信息技术应用于矿井通风机设备的故障工作。为了进一步提升故障排查系统对于矿井通风机故障的敏感性，杨鲜等[4]通过多传感器系统来实时诊断矿井通风机故障，通过支持向量机来归纳故障类型，有效解决了风机功率信号无法充分诊断机械传动链中机械故障的问题。安留记等[5]在分析矿井通风机齿轮裂纹故障时，在输入轴和输出轴编码器的编程中引入了集成经验模态分解理论，在传动误差中提取噪声数据中的故障特征，进而对齿轮裂纹故障实施精确识别。此次研究基于加速度传感器、数据采集卡、声音与振动输入模块等硬件设备建立了一套矿井主要通风机设备的故障排查系统，系统布设快捷，可以为矿井通风机的稳定运行提供新的可行性策略。

1 煤矿主要通风机故障机理分析

1.1 转子不对中

该故障可分为轴承不对中和轴系不对中2种，其中轴承不对中指轴承内轴径发生偏斜，具体表现为转子间的平行不对中；轴系不对中指轴承内转子之间不在同一直线上，具体表现为平行不对中。当煤矿主要通风机轴承内同时存在以上两项问题时则表现为综合不对中现象[6-9]。转子不对中故障的具体表现形式如图1所示。

图1 转子不对中的表现形式Fig.1 Manifestation of rotor misalignment

转子不对中故障特征归纳结果如下：振动随油温变化明显；振动不随流量变化；振动方向为径向和轴向；常伴频率为1倍频和高倍频；特征频率为2倍频。

1.2 转子不平衡

该故障可分为转子部件缺损与转子质量偏心2种，转子不平衡容易使转子因内应力而发生弯曲，加剧轴承磨损并引起转子疲劳，缩短轴承使用寿命。转子部件缺损是指风机在长期使用情况下因冲蚀、磨损所产生的疲劳与结垢现象，若未经及时处理可能会导致局部构件脱落或损坏问题[10-12]。转子不平衡的力学模型如图2所示。

图2 转子不平衡力学模型Fig.2 Rotor imbalance mechanics model

设轴承挠度为a，偏心距为e，偏心质量集中在点G，偏心的质量为m，设转子质量为M，则离心力矢量为F=Meω2。那么在转子存在偏心质量的情况下，轴心O′的运动微分方程可表示为：

(1)

在转子存在振动异常的情况下，相位差ψ与振幅|A|可通过如下公式表示：

(2)

(3)

式(2)与式(3)中，在转动角速度与固有频率的比值ω/ωn发生变化的过程中，相位差ψ与振幅|A|也会随之发生改变[13-15]。

转子不平衡故障特征归纳结果如下：振动不随油温、流量变化；振动方向为径向；常伴频率为2倍频和3倍频；特征频率为1倍频。

分析可知，转子不平衡故障下，谐波能量主要体现在基频部分，且振动的时域波形近似为正弦波。在ω<ωn的情况下，ω的增加会引起振幅的增加；在ω>ωn的情况下，振幅趋近一较小的定值；在ω与ωn大小接近的情况下，振幅有最大尖峰，且会产生共振，在旋转速度较低的情况下，振幅也会显著增加，当转子部件受损时，振幅也会明显增大。

2 诊断系统整体分析流程

煤矿主要通风机故障诊断系统主要由传感器、数据采集卡、声音与振动输入模块所组成，系统整体运行流程如图3所示。

诊断系统中的传感器元件包括温度传感器与振动传感器，传感器将所采集到的模拟量信号上传至数据采集卡，由数据采集卡将模拟量信号转换为数据信号并由计算机进行数据分析，最终得到图像化的数据分析结果。与此同时，将分析结果上传至子数据库，并对数据信息进行记录并划分故障等级，必要情况下发出故障报警[16-18]。

图3 煤矿主要通风机故障诊断系统工作流程Fig.3 Work process of fault diagnosis system for main fans in coal mine

3 煤矿主要通风机故障诊断系统设计

3.1 通风机设备选型

矿井采用Y112M-4型矿用主要通风机，模拟实验整体状况如图4所示。

图4 通风机模拟实验台现场连接Fig.4 Field connection of fan simulation test bench

通风机驱动电机参数：电机型号Y112M-4；额定电流8.8 A；额定电压380 V；功率4 kW；额定频率50 Hz；额定转速1 440 r/min。

实验通风机实物图及数据采集卡连接如图5所示。

图5 实验通风机实物图及数据采集卡连接Fig.5 Physical map of the experimental fan and the connection of the data acquisition card

在实验操作过程中，首先需要于风机后方的拦网引出传感器的数据线，与至数据采集卡的振动信号采集模块相连接，计算机通过网络与数据采集卡连接，进而实现对通风机的监测。

3.2 传感器选型

研究采用YD-186型压电式振动传感器。分别在变速箱和轴承位置安装2台压电式振动传感器，由于电机轴伸端处的轴承上的振动信号可以反映设备振动状况，在电机轴伸端的轴承座上同样设1台压电式振动传感器[19]。

YD-186型压电式振动传感器主要参数：灵敏度100 mV/g；频率响应0.5～6 000 Hz；测量范围(峰值)±50g；工作电流为+2～+10 mA；供电电源为±18～±28 VDC。

3.3 数据采集卡选型

采用cDAQ-9189数据采集卡采集来自传感器的实验数据，文件元件本质上是一款以TSN以太网为通信基础的CompactDAQ机箱，可控制外部主机与C系列的I/O模块之间的定时或同步数据传输，共设置有8个槽位，具有同步时序、体积小巧等方面的优势，适用于针对矿井通风机设备的故障排查工作[20-21]。

3.4 实验数据分析

在完成风机模拟实验台的组装工作后，打开计算机、传感器与数据采集卡等各种系统设备，启动风机。经过一段时间的运行后，系统认定风机工作正常，分析结果如图6所示。

图6 通风机正常运行状态下的故障排查系统检测结果Fig.6 Test results of the troubleshooting system under the normal operation of the fan

根据图6可知，在通风机启动的瞬间，由于受到强烈的电流脉冲作用，通风机振幅激增，但随后转为平缓，说明通风机处于正常运行状态。

为了分析矿井通风机设备故障排查系统的有效性，人为对通风机制造碰摩故障，破坏结果如图7所示。在叶尖的叶片边缘位置用铁丝制造碰摩故障，在存在局部碰摩故障的情况下，静止件与转子发生接触时会瞬间增加转子刚度，在受到反弹应力的情况下转子刚度又会瞬间下降。这种转子刚度的变化会直接体现在轴承振幅上，转子刚度的每一次剧烈变化都会引起振幅的激变，而这种变化又会随着转子的转动呈现出周期性特点。在模拟制造通风机碰摩故障的情况下，故障排查系统所给出的检测结果如图8所示。

图7 模拟制造碰摩故障Fig.7 Simulate manufacturing rubbing faults

图8 通风机碰摩故障状态下的故障排查系统检测结果Fig.8 Test results of the troubleshooting system under the condition of wind turbine rubbing fault

4 实际应用

研究针对位于山西省东北部的焦家寒煤矿通风机进行现场检测，该矿井所使用的通风机外部形貌如图9所示。

图9 焦家寒煤矿通风机设备外部形貌Fig.9 External appearance of fan equipment in Jiaojiahan Coal Mine

焦家寒煤矿选用FBCD型煤矿用抽出式通风机，通过矿井通风机设备故障排查系统进行检测，所得检测结果如图10所示。根据图10所示的故障排查结果可知，该通风机在启动瞬间出现1次振幅骤升之后，其振幅并未保持平衡，多次上升至0.001 5g的警戒值以上，说明该通风机存在故障。

图10 焦家寒煤矿通风机故障排查结果Fig.10 Troubleshoot results of fans in Jiaojiahan Coal Mine

为了证明检测结果的准确性，现场工作人员将风机内芯设备转移至附近机房进行检查，发现该设备存在一定程度的偏心故障。具体情况如图11所示。

图11 通风机故障位置近照Fig.11 Recent photos of the fault location of the ventilator equipment

5 结语

本文详细介绍了矿井通风机故障排查系统的设计思路，针对矿井通风机普遍存在的一般故障设计了故障排查系统的硬件组建方案，提出了风机设备故障排查的基本流程。经实验研究发现，研究所设计的矿井通风机故障排查系统能够及时、准确地识别风机运行状态，直观展示风机故障排查结果，为井下施工安全提供更加有效的保障。

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