在线诊断技术（精选12篇）
在线诊断技术 篇1
1 引言
从设备的设计、制造到安装、运行、维修等诸多环节, 如果其中的任何环节出现了偏差, 都有可能会导致设备性能的恶化或是引发故障。在设备运行过程中, 其内部往往会受到力热、摩擦等多种物理及化学作用, 使其性能出现变化, 从而引发设备故障, 带来巨大的损失, 所以对设备在线状态监测和故障诊断技术相关内容进行详细的、深入的分析研究具有十分重要的意义。
2 状态检测与故障诊断技术概述
①状态检测:在设备运行过程中, 对特定的特征信号进行检测、变换、记录与分析处理, 并显示记录情况, 这是设备故障诊断工作顺利开展的基础条件。②诊断分析:一般情况下, 诊断分析主要涉及信号分析处理与故障诊断两方面内容。其中, 信号分析处理是指对所获得的信息以一定的方式进行变换处理, 并且以不同的角度提取最直观的、最敏感、最有用的特征信息。故障诊断是在状态检测与信号分析处理基础上进行的一项工作, 主要是对故障性质、危险程度、产生的原因或者是发生的部位进行诊断, 然后以此为基础, 对设备性能与故障进一步发展情况进行相应的预测。③治理预防:治理预防主要是指对已经诊断出设备异常情况发生的原因、部位及危险程度进行相应的研究, 并且采取相关治理措施与预防的方法。
3 状态检测与故障诊断技术系统结构特点
3.1 离线检测与诊断系统
所谓离线检测与诊断, 即为对设备运行情况进行定期的检测与诊断, 一般先在实验室或者是计算机房中以计算机对数据采集器设置巡检路径组态, 之后再单独将数据采集器带至项目现场进行数据的采集与存储工作。当完成了数据的采集操作之后, 将数据采集器带回实验室与计算机联机, 然后将采集器中的数据上载至计算机中, 最后将其存入计算机数据库中进行集中的管理与相应的分析处理。离线检测与诊断系统较为简单, 一般由传感器、动态数据采集器与卫星计算机构成, 也可称其为T-C-PC机械故障巡检系统。其中, 微型计算机主要涉及检测、通讯、分析与诊断软件。此外, 对于动态数据采集器与微型计算机的连接, 主要采用RS-232C接口或其他专用接口进行, 以形成可分离的联机系统。
3.2 在线检测与诊断系统
在线检测与诊断系统即为在测点上永久性的安装传感器, 并且以处理设备与传输设备或者是Internet网络将传感器所采集到的信号直接传输至计算机或是专用分析与诊断仪器中, 能够实时显示所测设备的技术状态, 同时还能够对其进行相应的分析诊断的技术。此外, 其还能够将分析诊断结果接入设备电器控制部分, 在此过程中, 一旦发现故障或者是所测得的参数超过了报警范围, 计算机就会发出指令, 使得电器控制部分作出停机操作, 以此来对设备进行良好的保护。在线检测与诊断系统基本构成如图1所示。
4 在线设备状态检测与故障诊断技术
4.1 在线设备状态检测技术
4.1.1 在线检测技术
从目前的在线检测技术来看, GPS检测技术是一种新型的设备状态安全检测技术, 通过GPS检测技术可以对故障进行自动检测。GPS检测技术主要包括有监视控制系统和SCADA系统。GPS检测技术主要是根据电磁暂态的记录, 对故障进行合理的分析, 以此实现对的运行状态进行有效的监督控制。GPS检测技术与其他故障录波仪器相比, 在检测过程中不会出现数据沉冗问题, 因此在很大程度上提高了数据的有效性。同时, 将GPS检测技术与通信技术进行有效的融合, 可实现数据的同步传输, 进而确保检修质量和效率。在数据传输以后, 还能够自动产生检测记录, 为故障发生原因的分析提供参考依据。GPS检测技术的运用能够提高的可靠性, 保障电力系统的稳定运行。GPS检测技术同步方法是通过钳形传感器触发外同步, 获得同步信号。在软件方面, 可以通过四个特征对的放电情况进行有效的判断, 为故障判断提供了参考资料。
4.1.2 红外检测技术
热与有着十分紧密的联系, 一旦出现故障, 都会提高设备的温度, 导致设备发热, 从而容易损坏。红外检测技术是一种新型的在线检测技术之一, 具有较高的安全性, 检测效率好, 甚至可以检测出设备温度的些微变化, 以此确定故障的情况。红外检测技术是一种理想的在线检测技术, 将其运用在发热故障中的检测中, 可以充分发挥极大的作用。将红外检测技术运用于设备的状态监测, 可以检测出冷却装置控制键元件、各个部位接头的温度, 并且还能检测出变压器的潜伏性故障。
4.2 故障诊断技术
4.2.1 简易诊断法
简易诊断法是指采用便携式的简易诊断仪器, 例如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外点温仪对设备进行人工巡回监测, 其能够依据设定的标准或人的经验进行相应的分析, 以了解设备是否处于正常状态, 如果发现异常, 可通过对监测数据分析进一步了解其发展的趋势。由此可知, 简易诊断法可解决状态监测和一般的趋势预报问题。
4.2.2 精密诊断法
精密诊断法指对已产生异常状态的原因采用精密诊断仪器和各种分析手段 (包括计算机辅助分析方法、诊断专家系统等) 进行综合分析, 以期了解故障的类型、程度、部位和产生的原因及故障发展的趋势等问题。精密诊断法主要解决的问题是分析故障部位、程度、原因和较准确地确定发展趋势。
4.2.3 振动噪声测定法
机械设备在运动状态下 (包括正常和异常状态) 都会产生振动和噪声。通过相关研究可知, 振动和噪声的强弱及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系。大多数设备是定速运转设备, 各零部件的运动规律决定了它的振动频率。由于是定速运转, 其振动频率即为该零件的特征频率, 观测特征频率的振动幅值变化, 可以了解该零部件的运动状态和劣化程度。因此利用这种信息进行故障诊断是比较有效的方法, 也是目前发展比较成熟的方法。尤其是振动法, 由于不受背景噪声干扰的影响, 使信号处理比较容易, 因此应用更加普遍。
4.2.4 无损检验
无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法, 其是在不破坏材料表面及内部结构的情况下检验机械零部件缺陷的方法。其使用的手段包括超声、红外、x射线、γ射线、声发射、掺透染色等。这一套方法目前已发展成一个独立的分支, 在检验由裂纹、砂眼、缩孔等缺陷造成的设备故障时比较有效。其局限性主要是其某些方法如超声、射线检测等不便于在动态下进行。
5 结语
综上所述, 相比于离线检测, 在线检测与诊断系统的成功相对较高, 但在设备运行过程中, 通过在线状态检测与故障诊断技术的合理应用, 能够对设备故障发生原因的分析与诊断等工作的顺利进行提供先进的技术支持, 从而及时解决设备运行过程中存在的问题, 提升企业的经济效益与社会效益。
摘要：通过在线状态检测与故障诊断技术的合理运用, 能够有效了解并掌握设备运行过程中的实际状态, 从而对设备的可靠性进行相应的评价与预测, 更好地识别设备故障原因与危险程度等情况, 预测发展趋势, 及时处理。此背景下, 本文首先分析了状态检测与故障诊断技术, 其次对状态检测与故障诊断技术系统结构特点进行了一定的研究, 最后探讨了在线设备状态检测与故障诊断技术的应用, 以供参考。
关键词：设备,在线状态检测,故障诊断技术
参考文献
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在线诊断技术 篇2
一． 判断题
1.专用故障诊断仪一般只适合在特约维修站配备，以便提供良好的售后服务（√）
2.汽车诊断是指在不解体(或仅拆卸个别小件)条件下确定汽车技术状况或查明故
障部位、故障原因进行的检测、分析和判断（√）
3.排放法规主要限制柴油机排气 CO、HC 和NOx 的排放量（×）
二． 单选题
1.汽车燃料经济性评价指标通常采用(B)。
A、每小时耗油B、百公里油耗C、油耗率D、吨公里油耗
2.汽车诊断仪能诊断汽车的。（D）
A.所有的故障B.所有的电器故障
C.仅限于发动机的故障D.电控系统的故障
3.汽车检测是汽车使用、维护和修理中对汽车的技术状况进行的一门技术，为汽车
运行评定或进厂维护、修理提供可靠的依据。（A）
A.测试和检验B.试验C.拆卸D.观看和手摸
4.根据国标规定，发动机功率不得低于原标定功率的75％，而用底盘测功机测功时，驱动轮输出的功率达到原定功率的()以上，发动机动力性合格。（A）
A.75％B.60%C.50%D.45%
三． 填空题
1.汽车故障诊断方法包括(经验诊断法)、(仪具检测法)。
2.汽车故障按发生的后果分为(一般故障)、(严重故障)、(致命故障)三种。
四． 简答题
1.列举出你所知道的汽车故障诊断仪器
答：汽车万用表，试灯，故障诊断仪，冷媒加注机，机油回收机等。
2.汽车故障的定义
答：是指汽车某个零件或某个功能出现问题的现象。
五． 名词解释题
1.什么是汽车诊断
答：答案一：在不解体(或仅卸下个别零件)的条件下，确定汽车技术状况，查明故障部位及原因的检查。包括汽车发动机的检测与诊断，汽车底盘的检测与诊断，汽车车身及附件的检测与诊断以及汽车排气污染物与噪声的检测等内容。
答案二：依照相关技术标准，使用专用的工具、仪器、设备和软件，对汽车故障进行检测排查、分析判断，从而查明故障成因，确认故障部位的操作过程。
2.汽车故障树分析法
在线教育的基因诊断 篇3
谷歌推出了Helpouts，阿里巴巴也趁热打铁端出了淘宝同学，网易的公开课访问量一直不错，不管在国内还是国外，在线教育的前景看起来一片大好，巨头和初创公司都在忙着跑马圈地。
如果不是YY语音大出风头，在线教育可能还不会被推到聚光灯下，受到大众关注。在YY教育这个平台上，已经有不少老师收入过百万元，其中最著名的当然是邢帅，这个操着一口山东口音普通话的老师在2012年之前，通过在网上讲课，收入就已经过了千万元。
YY其实是邢帅尝试的第二个在线教育平台，之前，他通过QQ群教一群喜欢摆弄图片的玩家怎么P图，教出了不少民间高手，大受好评。熬出名声后，学员不断增加，邢帅觉得可以通过在网上讲课养活自己。和其他人不同，邢帅很早就开始尝试向学员收费，每人的听课费是10元钱。刚开始在YY频道上讲课时，为了留住学员，邢帅每天早上8时起床开始讲课，他经常会遇到只有一个学员的状况，但也得坚持讲几个小时，如果遇到人多，就得熬到晚上12时伺候完所有学员，然后再备课到凌晨4时，草草睡几个小时候又开始一轮循环。邢帅说：“这么辛苦，不收费简直没有天理。”
在找到了一批合作者后，邢帅的网络课堂凑齐了14名员工，除了他之外，其他人都是兼职，人手的充足让他开始尝试自己的商业计划。很快，除了教人P图之外，邢帅开设了更多的课程，从平面设计、网页制作到电子商务，14人总共要负担32门技能类课程，规模做大之后，盈利也随之而来，2010年，邢帅和团队赚到了100万元，到2012年，这个数字激增成6000万元。
邢帅手下的讲师多是内部招聘而来，所有高管最初都是学员，有悟性成绩好的直接被他招收为讲师，如果效果好，可以晋身为班主任，再一步步成长为科目负责人。每名讲师的课酬采取底薪加佣金制，平均月薪1万元。明星讲师薪资不菲，月收入能有10万元。
传统的教育企业把互联网教育理解为视频点播式，依靠点播系统赚钱。邢帅的调查结论是：买完视频课程的人很容易放弃学习，且不容易产生重复购买。“这意味着一个人的放弃直接感染身边朋友放弃，这个很恐怖。”曾经一组数字显示：某机构线上卖掉2亿元视频。邢帅认为这种单纯卖视频的方式相当于把未来的市场做死。
在邢帅看来，在线教育的优势强调实时直播、实时互动。在邢帅网络学院，讲师会根据不同需求讲解不同案例。每天早10时—晚10时，值班讲师通过视频、电话、QQ或其他通讯设备解答学员疑问，晚上在线人数最高时能超过2000人。这些方式都强化互动教学，以增加学员黏度。
在邢帅赚到6000万元的那一年，越来越多的人看到了在线教育的金矿，纷纷下场试试运气。世纪佳缘网站创始人龚海燕辞去了CEO职位，开始创办91外教网，通过互联网远程音视频实时互动的方式，对用户进行英语口语培训，受众是留学生和对外投资人士。网易的总裁李甬离职后创建了粉笔网，学员可以和老师在线上实时互动，还能下载高校名师原创的第一手学习资料和练习题，一批公务员也成为粉笔网的用户。尚观科技的执行董事郄晓烨也开始尝试做在线的IT培训，不过，他觉得在线教育不如想像得好做，连YY教育这样的明星也遇到了自己的问题。
不管是在教室里还是在网上，教育中最重要的环节永远是老师，老师讲得越好，名气越大，就越能赚钱，但是反过来，他对平台的依赖性就越小，可以随时跳槽去收入更高的平台。要留住明星老师，往往代价不菲，尽管每年至少有数千万元的收益，但邢帅要将相当一部分划给授课的老师。
随着马云也加入在线教育的战团，郄晓烨认为今后的路会更难走。“当淘宝同学做大后，我很怀疑还有几个教育平台能够扛得住。现在的这些公司，如果不靠投资或者流量，能活下来的没有几个。惟一的出路就是把自己打扮漂亮一点，等着巨头来收购。”更让人焦虑的是，腾讯还没有出手，如果马化腾也打算给在线教育砸重金，这个领域的死伤者会更多。
在郄晓烨看来，也许有一类公司可以避免被巨头挤垮的命运，它们的优势是，可以向学员提供国家承认的学历和资格证书。“这种公司通常都不是做互联网的，都有传统教育的背景，再加上学历这种垄断性的资源，赚钱非常容易。”不过，这种公司的命运也很容易被政策左右，它本身也缺乏互联网基因，本质上算不上在线教育的一份子。
尽管自己赚得不少，邢帅还是坚持认为，在线教育市场规模并没有外界推测的上千亿那么大，实际上2013年只有125亿元。因此，他认为，那么多的在线教育机构进入，已经让行业产生了泡沫，“可以说，那么多的机构进来，未来不可能都生存下来，就像当初兴起的团购行业一样，2014年肯定会有一些机构被淘汰出局”。
至少有一些东西是在线教育无法提供的，“如果你是学化学的，要在实验室里做实验，那么，蹲在电脑前听人讲课对你帮助不会太大”，邢帅说。在线教育最缺乏的，就是一个学习的环境。目前的在线教育公司，一部分是在线考试辅导公司，他们培训学生不需要太多环境，因为大家把考试题记住就可以了。另一部分是培训外语或者职业技能的平台，对学习环境的要求也可以弱化，但涉及到化学这样的课程，在线教育就只能望而却步。既然无法提供完整的产品，也就无法理直气壮地获取应得的收入，这是很多公司都要靠投资支撑的原因。
即便面临种种问题，邢帅也认为互联网教育搞免费模式是个错误选择。“网络教育一旦廉价，学员容易懈怠，瞬间放弃。以前我们的学费低，很多学员抱怨学不会，等学费一涨高，学习效率也就跟着高起来了。”邢帅就是要让学员有肉痛的感觉，现在学员上一门课程的价格早就从10元钱涨到了3000 元。“就算只涨到1000元，如果我能拉到1000万个学员，也可以赚到100多亿元。”
不过，要招到1000万个学员，这个任务至少在目前看起来是天方夜谭。邢帅所依靠的YY教育给自己的定位是“网络教育平台”，但它离“平台”的距离还很远。郄晓烨说：“要想成为像天猫、淘宝那样的平台，必须有足够的卖家和买家，大量的用户才能产生大量的交易和数据，进而搭建平台。但是，YY教育本身无法挖掘和吸引到精准的教育用户流量，通过YY游戏和YY音乐频道导入流量显然是不现实的。”此外，YY力推的一直是民间导师，或者高校中的普通教师，他们无法扛起让YY成为教育平台的重任，虽然人人都可以在淘宝上开个店卖东西，但并非人人都可以在YY上开个店卖课程。”
郄晓烨和邢帅在一点上是一致的——在线教育不会改变中国人的学习目的。应试教育和功利性的职业培训仍然是中国人学习的主要原因，不管有再多再好的教育平台，这种局面都是无法改变的。
压缩机的在线监测及故障诊断技术 篇4
压缩机在出厂前都要进行试车运行及性能参数测试,达到规定标准后才能出厂。压缩机设备启动后稳定运行30 min以上才能进行性能参数测试,一旦出现故障就必须停机检查,进行调整后重新启动运行,因此对压缩机运行期间的工作状态进行监测成为必需。目前部分企业对压缩机的状态监测只能依靠压缩机上安装的控制器(PLC为主)或人工监测进行,存在不精确和判断滞后的缺点。开发一套多功能、监测多状态参量的实时在线监测系统,促进压缩机产品的技术升级和科技持续创新具有重要的实际意义。
1 系统结构
现有的状态监测系统主要分为三大类。第一类是以单个单片机为核心的简单监测系统。由于单片机处理功能的有限性决定了它仅能用于测点不多的场合。此类监测系统一般只能实现简单的数据处理,其功能也以数据采集为主,辅以信号的显示和简单的报警。第二类是以多单片机和单个微机构成的分布式监测系统。此类系统已能实现大型机组或流水线的实时监测。其中,多个单片机作为下位机构成分布式数据采集系统,主要实现信号的采集;而微机(或工控机)则作为上位机实现数据处理、状态显示、故障诊断等一系列复杂功能。它的主要优点是成本低、功能强。单片机的个数可以根据测点数而改变,因而具有良好的扩充性。这也是目前国内对单台机组进行状态监测应用最广泛的系统。近年来,随着网络通讯技术的迅速发展,大型化工厂对设备的管理提出了新的要求,出现了多单片机、多微机、多层次的网络式在线监测系统。这类系统多用于多台大型机组的监测和管理,其功能也从以监测为主向实时故障分析诊断和多级管理延伸。它不仅让多用户共享不同机组的状态信息,而且可以实现远程监视与诊断。此系统利用工厂内已有的网络设备能实现对车间设备的真正“无人管理”。
压缩机在线监测系统属于第二类监测系统。它的系统结构见图1。该往复式压缩机是额定功率为2200kW的大型机组,其结构为对称平衡式,共分两级,其中一级又分A缸、B缸。针对压缩机曾发生多次活塞杆断裂、活塞环过度磨损等事故,我们在压缩机中体内靠近气缸处安装位移传感器,以准确测量活塞杆的沉降量,同时监测活塞杆的运动状态。示功图是往复式压缩机的一个重要综合指标,我们用压力传感器测示功图压力。压缩机振动中包含大量的信息,因此,我们对气缸的径向和轴向振动进行测量。此外还测量了电机电流、主轴转速和活塞止点等信号。
2 压缩机监测系统设计
压缩机的诊断系统采用了简易诊断和精密诊断两种方法。对于润滑油压力和轴承温度信号,采用简易诊断方法进行诊断,即进行绝对值检验和趋势检验。经过对信号处理和分析后,将每个测点的幅值与预定的报警或联锁阈值进行比较,在正常情况下,被诊断系统的测量信号在阈值范围内变化;如果测量信号突破阈值,则认为故障已经发生或即将发生,应采取相应的措施。
对于压缩机的轴振动、轴位移信号,采用精密诊断法进行诊断,采用的监测系统是美国EN2TEK-IRD公司的EN TRX网络化高速在线监测系统(基于信息融合和信号模态估计的故障诊断方法)。基于信息融合的故障诊断方法是通过测量所获得的频谱图、极坐标图上的某些故障表征,以及故障源与故障表征之间的映射关系,找出故障源。为了充分利用检测量所提供的信息,可以对每个检测量采用多种方法进行诊断,这一过程称为局部诊断。将局部诊断所得的结果加以综合,得到故障诊断的总体结果即为全局诊断融合。基于信号模态估计的故障诊断方法是直接根据系统物理参数的变化诊断故障。首先根据系统的死循环特征方程找到某些物理参数变化的根轨迹集合,再取任何一个死循环信号,利用最小二乘算法估计被诊断系统的模态参数,采用模式识别技术将估计模态与某一个物理参数对应的根轨迹进行匹配,从而分离出故障;同时,根轨迹在复平面上的位置与物理参数的实际值有关,故从根轨迹上还可以估计出物理参数的变化量。
2.1 传感器类型与测点设置
选用铂热电阻测量温度,量程为-10℃~250℃,精度为±012℃;缓变压力信号采用压力变送器采集,量程为0MPa~40MPa,精度为±014%,压缩机级间压差及喷嘴压差的测量采用差压变送器和微差压变送器测量,精度为±014%和±012%,快速变化的压力信号采用压电压力传感器采集,传感器响应频率为10 kHz以上;流量测量采用间接测量方法,采用国标GB3853-1998中规定的ASME喷嘴测量法测量喷嘴前后的温度、压力,依此计算出压缩机排气流量;光电开关型号为WO-DNMW2,精度等级为±0104%;电压采用电压变送器+电压互感器测量,量程为0V~10 000V,精度为±015%,互感器为±012%。电流采用电流变送器+电流互感器测量,量程为0A~4 000A,精度为±015%,互感器为±012%。有功功率采用功率变送器通过互感器测量,精度为±015%;振动信号采用压阻式加速度传感器进行采集,测量频率范围为015Hz~16 000Hz;噪声测量选用4189系列声压传感器。此外,按照压缩机设计依据中的国标要求,对各测量传感器的测点进行了选择设置。
2.2 基于PXI总线结构的数据采集硬件模块
对于各类传感器,根据信号输出类型和要求的采样频率,采用适当的采集模块和调理模块完成数据采集。压缩机状态监测平台的硬件由3块数据采集卡(4351、6251、4472B),3块SCXI信号调理卡(1122、1125、1126)构成,PXI1050机箱集成了SCXI调理机箱。PXI4351采集卡可以完成高精度温度测量,采样分辨率为24位,读数218~60次/s,提供25μA精确激励电流,可以采集16路热电阻信号;PXI6251采集卡采样率最高可达到1125MS/s,采样分辨率为16位,缓变压力、流量等信号的测量通过SCXI1122信号调理卡(或SCXI1125信号调理卡)进行,变送器输出的电压信号进行信号调理后送入数据采集卡PXI6251;快速变化的压力、电压、电流和功率信号的测量通过SCXI1125信号调理卡进行,变送器输出的电流信号进行信号调理后变为电压信号送入数据采集卡PXI6251;转速信号通过SCXI1126信号调理卡将频率信号调理后转变为电压信号送入数据采集卡PXI6251。PXI4472B采集卡用于噪声和振动信号,8通道同步采样,采样分辨率为24位,每通道采样率10214 KS/s,最大信号带宽45 k Hz。测试的振动和噪声信号可以直接将传感器接入PXI 4472B动态信号采集卡。
3 系统软件设计
压缩机状态监测系统软件运行在Windows XP操作系统环境下,系统基于LabV IEW7.1版本、Sound and Vibration工具包、Report Generation工具包、DAQ8.0软件、Word、Excel软件等进行开发。Sound and Vibration工具包主要用于开发振动噪声测试分析模块,Report Generation工具包和Word、Excel软件用于状态监测系统报表的生成、打印等,DAQ8.0软件主要管理监测系统的采集卡硬件。针对PXI硬件平台,设计了完善的软件系统,由于系统设计采用模块化和子V I调用方式进行,因此可迅速和方便对软件作出修正,便于现场使用。
3.1 参数获取
设计采用单一主控界面实现,通过主控界面菜单和按键的选择完成各种功能,不同的功能通过调用不同的子Ⅵ实现,包括传感器调理设置、信号显示、信号记录等功能。编程通过DAQmxData Acquisition模板中的9个子Ⅵ合适组合完成各种参数的采集工作。数据记录按照后续分析的需要,针对不同的参数类型按照监测要求存储起来。
3.2 状态监测
由于状态监测需要各种参数同步显示和分析,编程时重点考虑多种状态参数同时启动采集的技术,如温度压力的数据变化要求较小,采样点和采样频率可以尽可能降低,电压和电流的变化较快,采样点和采样频率要满足对变化的监测,在同步采样时首先根据系统的硬件采样负荷情况,通过实验设置好不同参数的采样率,在满足状态监测需要的情况下,使3种卡在同一个任务中同步工作,保证系统平稳正常工作。状态监测时异常状态的判断主要依据容积式压缩机型式试验的各项测试标准,设置参数相应的变化范围,编制出状态判断子Ⅵ,在状态监测时与这些参数的标准值进行比较,如超出阈值界限或数据明显不正确,则及时报警。
3.3 状态分析
采用每种状态分析功能采用一个子Ⅵ实现的方法,在状态分析主界面Ⅵ进行调用子Ⅵ完成各种状态分析功能。系统主要针对高级信号处理工具包进行了扩展开发,实现了压缩机状态小波尺度谱分析、压缩机状态小波包分频带分析、压缩机状态小波尺度能量谱分析、压缩机状态AR2MA组合趋势预测等多种压缩机状态分析功能。
监测系统软件的数据管理是一项十分困难的工作。这不仅是因为在线监测的数据实时性要求高,而且采集的数据种类多、数量大。在这里,我们采用了两级数据管理的方法。实是数据库存放采集来的实时数据,在对实时数据进行压缩处理之后的历史数据放入历史数据库。往复式压缩机在线监测系统软件的主要功能如下:
数据通讯功能:完成工控机和单片机之间的数据传输;
数据处理功能:完成实时数据的转换、分配、计算和存储等处理;
实时监测功能:对电机电流、示功图、气缸振动、活塞杆沉降量及其运行进行实时动态监测;
频谱分析功能:对振动信号进行频谱分析;
趋势分析功能:给出气缸振幅、电机电流、活塞杆沉降量和示功图的趋势图;
参数输入功能:为现场工程技术人员提供人机交互界面;
故障分析和报警功能:对发生的故障进行报警;
报表打印功能:为打印监测信号及历史趋势的有关图形和数据提供接口;
网络通讯功能:为远地(控制中心)的工程人员了解压缩机运行状况提供网络接口。
根据目前压缩机在线监测的发展与要求,采用虚拟仪器设计的思想,设计开发了一套压缩机状态监测系统。该系统实现了压缩机性能参数和动态特性参数的快速测试,能够对测试数据进行分析、计算等相关处理,实时监测多参数的压缩机状态信息。与传统仪器构建系统的方法相比,采用虚拟仪器技术效率高、性能可靠、使用方便。由于状态监测系统采用了虚拟仪器测量原理、信号处理等先进技术,提高了系统的扩充性,使系统具有很强的延续开发能力,在此基础上无须增加太多投入可延续扩充监测项目。系统现场运行取得了满意的效果。
摘要：文章分析了当前的在线监测系统及其软件设计情况,并对压缩机监测系统的设计和软件设计作了重点介绍。文章介绍了一种基于PXI总线和LabV IEW的多功能、监测多状态参量的压缩机实时在线监测系统。初步实现了设备的预测维修,保证了压缩机安全、可靠地运行,提高了设备的使用效率和现代化管理水平。
关键词：压缩机,在线监测,故障诊断
参考文献
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在线诊断技术 篇5
为了解决大型运载火箭液体发动机启动过程难以建立精确解析模型和难以实现实时在线故障诊断的问题,根据其启动过程的特点,设计了基于定时约束Petri网的故障诊断模型和诊断算法,在MATLAB中建立simulink仿真模型和GUI仿真界面,验证了模型和算法的.正确性和有效性.
作 者：郑永煌 田锋 李人厚 邢科义 ZHENG Yonghuang TIAN Feng LI Renhou XING Keyi 作者单位：郑永煌,ZHENG Yonghuang(西安交通大学系统工程研究所机械制造系统工程国家重点实验室,陕西,西安,710049;酒泉卫星发射中心试验技术部,甘肃,酒泉,732750)
田锋,李人厚,邢科义,TIAN Feng,LI Renhou,XING Keyi(西安交通大学系统工程研究所机械制造系统工程国家重点实验室,陕西,西安,710049)
在线诊断技术 篇6
关键词：配电线路；在线故障识别；诊断方法；故障检测 文献标识码：A
中图分类号：TM732 文章编号：1009-2374（2015）21-0138-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.21.069
在对整个电力线路的研究中，许多相关人士更多地倾向于研究输电线路的在线检测，但是配电线路作为电力线路的重要组成部分，其每个阶段所发生的故障都需要被重视并得以解决，以保证整个电力系统的安全稳定运行。配电线路与每个人的安全与工作都密不可分，因此必须加以重视，如果配电线路故障无法及时得到解决，很有可能导致严重后果，所以应当投入相应的人力与物力，为配电线路提供可靠的保障，这样不仅仅能够提升配电网的质量，还能提高安全性，满足用户需要。
1 配电线路的常见问题
电能是主要能源之一，涉及到各行各业，与每个人每个单位都息息相关，因此配电线路发生故障将会给用户带来许多麻烦，同时在对配电线路故障问题进行检查时过程繁琐复杂，会耗费大量的人力物力以及财力，但是为了能够保证供电可靠性，提高电能质量，在对配电线路的故障进行检查与维修时，应当努力做到快速、准确，为用户提供可靠的电能，保证在出现问题时努力将损失降低到最小。故障问题一般能够规划为几大类，包括高阻故障、短路与单相接地故障以及间歇性故障，下面将一一进行介绍。
1.1 高阻故障
由于受各方面因素的影响，有些架空线路不可避免地会与一些大树或者是建筑相邻，由于这些物体的影响，架空线可能会发生断裂，一旦断裂垂到地上的部分定会与地面发生接触，由于地面阻抗高，二者接触后会发生短路问题，导致故障发生，此时以往使用的过电流保护方法检测已经失效，因为相比一般接地故障电流水平来讲高阻故障电流水平较高，同时高阻故障所导致的后果也更为严重，影响电力系统的稳定性与可靠性。
1.2 短路与单相接地故障
此故障是配电线路最主要的故障，由这些原因导致的故障发生后，相关工作人员很难及时察觉到问题所在，要知道这些问题产生的原因在多数时候都是由于硅橡胶绝缘的氧化锌避雷器击穿导致，由于避雷器击穿厚，所以难以检测出问题，其中出现短路故障时，电流将会发生较为明显的变化，但此故障相比单相接地故障而言，检测方法简单，单相接地故障有的故障类型又大致可分为两种，详见表1。而在单相接地故障中最难检测的则是小电流单相接地故障，一旦上述故障发生，相关工作人员只是通过分段和闸法或是巡线对故障部分进行检查，可以说很难发现问题。此时工作人员应当严谨地运用专业知识并且结合电容电流的暂态分量对故障进行分析，降低损害。
1.3 间歇性故障
这种问题在配电网系统中可能并不是特别常见，但是如果发生了也会给整个供电系统造成一定的影响，如果不及时进行解决甚至会导致整个系统的运作出现问题。间歇性故障即瞬间性与重复性，出现的时间或者是次数也具有不确定性，一旦发生间歇性故障，相关工作人员也要重视起来并且认真检查，并且及时维修，避免出现更大的问题影响系统工作。
2 故障检测方法
配电线路是供电系统的基础部分，但是由于受天气因素的影响，比如大风或是大雨、大雪天气经常会导致出现各种各样的问题，无法为供电部门提供较为稳定可靠的保障，导致事故率增高，而這些故障又较难检测出，因此研究故障检测的方法是一门很重要的技术，接下来将对检测方法进行介绍。
2.1 短路与接地线故障检测方法
首先是短路故障检测方法，由于发生短路故障时电流会发生变化，因此工作人员可以根据电流和电压的实际变化情况对配电线路短路故障进行检测，并且依据相关数据做出综合的评判，找出解决方法。另外一个则是接地线故障的检测，大电流接地系统是处理电力系统故障的主要方法，尽管在3～66kV的电压等级内很少采用接地的方式，但是在某些特别的地方依旧要选用这种接线方式，主要是小电流接地系统，小电流接地系统其实就是高阻接地和谐振接地，一旦出现单相接地故障时就会出现电流值较小的现象。所以尽管出现这种故障也不会对用户产生影响，只是一段时间，若是持续时间过长就无法保证了，但是相关工作人员完全可以利用这一段时间对故障进行修复。不过一旦这样的系统被长时间的使用，那么两相对地电压就会不稳定，极易导致绝缘体被击穿，从而发生相间短路，严重影响用户的正常使用。经过电力工作人员的实践与研究，最终研究出了相关的综合检测算法，这种算法通过对电压的变化情况的分析，并且以此来当作弥补电容电流检测对于阀值精确度的要求在最大限度上防止失误出现。
2.2 被动式定位法
主要包括三种方法，首先是区段查找法，这个方法是通过配电网中自动化设备对各个线路监测的电气信息，快速准确的查找出故障发生的部分，通过这样的方法能够减小工作量，节省时间提高效率，缩小了故障区域。接着是阻抗法，在这三种方法中，其最主要的优点就是经济性，但是受路径阻抗与线路负荷的影响较大。最后就是行波法，这种方法能够很好地在监测故障的工作中发挥作用，但是对于故障的准确性却无法及时
把握。
2.3 主动定位法
首先是s注入法，这个方法的定位精度较高，因为这个方法首先对所发生的故障进行确定，接着会通过信号对故障点进行确定，不过s注入法无法应用于配电网故障的在线定位。第二是交直流综合注入法，这个方法无法对所发生故障的区域进行较为及时的检测，会影响工作效率，同时这种检测方法具有一定的危险性。
2.4 监测定位法
这个方法就是将故障探测器设置在线路支点极易发生故障的地方，可以对定位点进行实时监控，一旦发现故障检测器就会做出反应，工作人员可以根据检测线路参数的变化去分析与确定故障的发生地，从而对这个点进行及时的维修。
2.5 智能定位方法
这种方法是基于故障投诉信息进行推理的故障定位的方法，是利用svm方法和神经网络方法相结合去确定故障发生的区域，不过这种方法使用于线性可分的数据，从而使得配电线路的在线故障被识别。
3 结语
本文对配电线路常见问题以及相关检测方法进行了分析，希望能在发生故障时得以应用，以保证电力网的安全运行。伴随着国家经济的快速发展，对配电网提出的要求也越来越高，为了给国家发展提供坚实的后盾，配电网能够安全可靠运行就显得至关重要，配电线路更是设备运行中的重要环节，因此电网工作人员应当切实履行职责，保证变电设备能够可靠运行，为国家发展做出贡献。
参考文献
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在线诊断技术 篇7
1油色谱分析基本原理
在新绝缘油的溶解气体中,除了含有氮气(约70%)和氧气(约30%)以及二氧化碳(0.3%左右)气体外,并不含有C1C2之类的低分子烃,在经过油的处理之后,由于一些油的加热处理设备存在死角,可能出现微量的乙烯甚至极微量的乙炔。正常运行状况下,由于变压器绝缘油油和绝缘材料的缓慢分解和氧化,会产生少量的二氧化碳(CO2)、一氧化碳(CO)和微量的低分子烃气体。当变压器的内部出现放电和过热故障时,变压器绝缘油和内部固体绝缘材料中放电效应和受热性效应作用,油中的二氧化碳(CO2)、一氧化碳(CO)、氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)、乙炔(C2H2)等烃类气体产生速度和数量就会显著地增加。而在故障的初期,这些气体的增加并不足以引起瓦斯继电器的动作,此时,通过分析油中溶解气体含量及其增长速度,能够及早发现变压器内部故障,消除隐患,确保变压器的安全运行。
2油色谱分析判断变压器故障方法
由于变压器内部的结构多样性及故障种类繁多,所以事实上没有任何一种方法是100%准确的,为了减少变压器因误判而造成停运,现场实际采用的是集中几种方法于一体的综合判断方法。
图1气相色谱法分析、判断、处理变压器内部故障流程
2.1变压器油中溶解的气体含量注意值进行判断
定期进行油化验,观察油样有无悬浮颗粒,然后进行气相色谱分析,在变压器油中溶解气体组分的气相色谱分析对象主要为二氧化碳(CO2)、一氧化碳(CO)、氢气(H2)、甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)、乙炔(C2H2),将这些气体含量与色谱分析导则规定的注意值(表1)进行比较,判定有无故障,故障性质越严重,则油中溶解的气体含量就越高,所以根据气体的绝对含量多少,和规定的注意值比较,凡大于注意值者,应跟踪分析,查明原因,若氢和烃类气体不超过注意值,且气体成分含量一直比较稳定,没有发展趋势,则认为电力设备可正常运行;分析结果绝对值超过规定的注意值,且产气速率又超过10%的注意值时,才判断为存在故障。
2.2根据产气速率判定有无故障
当总烃含量超过正常值时,应考虑采用产气速率判断有无故障,产气速率分为相对产气速率和绝对产气速率2种。相对产气速率按下式计算,绝对产气速率ra指每运行1h产生某种气体的平均值,按下式计算:,式中:ρ是油密度(t/m3),G是总油重(t),Δt是前后二次取样时间间隔(d),νr为相对产气速率(%/日),νa为绝对产气速率(m L/d),Ci1与Ci2分别是前后二次取样测得油中某种气体浓度(μL/L)。若至少2次产气速率超标,且产气速率有增长的趋势,应该判断为有故障。一般来说,对总烃产气速率>1m L/h的电气设备可判定有故障。
2.3三比值法
根据各特征气体或产气速率的注意值判断出变压器可能存在故障,根据设备的结构、运行、检修履历、原始数据等情况,结合绝缘试验、绕组直流电阻测量、空载特性试验、测量微量水分和局部放电试验,采用三比值法和无编码比值法进行综合分析判断故障性质及部位。三比值法是一种常用的判断故障性质及部位的方法,该方法选用5种特征气体构成3对比值(C2H2/C2H4、C2H4/C2H6、CH4/H2),在相同的情况下,以不同的编码表示这些比值,根据3 对比值的计算结果换算成对应的编码组,然后根据比值编码组查表得出对应故障类型和故障的大体部位。在应用三比值法时应该注意:在用三比值法判断故障的性质前,首先要根据各特征气体或产气速率的注意值判断出变压器可能存在故障;导则中给出的比值编码组查表是常见故障的比值,在实际中可能出现没有包括在表中的比值组合,对多种故障的联合作用,可能也找不到相对应的比值组合。
2.4无编码比值法
由于三比值法存在一些不足,现场我们还会使用无编码比值法进行补充判断,当总烃含量超过正常值时,用无编码比值法判断故障性质。
其中了,C2H2/C2H4区分是过热还是放电故障,C2H4/C2H6区分过热温度高低,CH4/H2区分放电故障类型。实际使用中,无编码比值法分析和判断更简单,而且其准确率有时比“三比值法”更高,将其与三比值法一起使用判断变压器故障,可提高判断的准确性。判断出变压器故障后,可以采用缩短试验周期、加强监视、限制负荷、安排检查和停止运行等措施限制故障进一步发展。
3变压器油色谱分析实例
3.1案例1
某主变变压器刚投运2天就出现重瓦斯保护动作,高压开关跳闸。使用的是上海海欣色谱仪器有限公司生产的GC-900-SD型专用气相色谱分析仪,该机采用三检测器流程,一次进样,双柱并联,一次分流,最小检测浓度为:H2≤5×10-6,CO和CO2≤2×10-6,C2H2≤0.1×10-6,取样色谱分析时,取得以下数据:H2——4028.2, CH4——2421.5, C2H4——7382.2, C2H6——3402.2,C2H2——1221.6,总烃 ——14427.5,CO ——798.2,CO2——3513.3。
按照三比值法,C2H2/C2H4=1221.6/7382.2=0.165, CH4/H2=2421.5/4028.2=0.601, C2H4/C2H6=7382.2/3402.2=2.17。
查表(三比值法的编码规则)得三比值编码为101,判断有连续电流的高能量放电故障;查表(用三比值法判断故障性质)认为故障原因可能是绕组之间或绕组对地之间的绝缘油发生电弧击穿;分接开关拔叉处围屏放电。
由于该变压器为新投用设备,同型号的另一台变压器投用后也发生同样故障,判断为产品设计和制造工艺存在问题,将两台故障变压器返厂进行解体检查,发现变压器三相高、低压绕组之间的接地屏均有长时间过热和放电烧焦现象
3.2案例2
某配电变压器取样色谱分析时,取得以下数据:H2——12.8,CH4——32.4,C2H6——13.2, C2H4——108.2, C2H2——1.1,总烃——154.9, CO-117.2 , CO2——1241.2 。
从数据初步判断,尽管H2和C2H2含量没有超过注意值,但总烃含量154.9×10-6已超过注意值150×10-6。CO2/CO=1241.2/117.2=10.6>7,变压器绝缘有老化现象。可燃性气体总量为284.9×10-6,小于1000×10-6,但检测出C2H2,应引起重视。
按照三比值法,C2H2/C2H4=1.1/108.2=0.01,CH4/H2=32.4/12.8=2.53, C2H4/C2H6=108.2/13.2=8.20。
查表(三比值法的编码规则)得三比值编码为022,为高温过热(高于700℃),吊芯检查发现变压器高压引线螺丝完全松脱,连接端子发热变色,与分析结论一致。H2和C2H2含量不高,说明发热时间不长,没有发生放电和闪络,所幸发现及时,没有造成故障扩大。
3.3案例3
变电所#2配电变压器(6k V,1600k VA) 取样色谱分析时,取得以下数据:H2——13.2,CH4——52.8, C2H6——37.6 ,C2H4——282.9, C2H2——0.38,总烃——373.68, CO——132.6 , CO2——12513.5 。
从数据初步判断,尽管H2和C2H2含量也没有超过注意值,但总烃含量达到373.68×10-6已明显超过注意值150×10-6。CO2/CO=12513.5/132.6=94.37,远远大于7,变压器绝缘有严重老化现象。可燃性气体总量为519.48×10-6,小于1000×10-6,但检测出C2H2,也应引起重视。
按照三比值法,C2H2/C2H4=0.38/282.9=0.001,CH4/H2=52.8/13.2=4,C2H4/C2H6=282.9/37.6=7.5。
查表(三比值法的编码规则)得三比值编码为022,为高温过热(高于700℃),对该变压器进行吊芯检查,检查发现该变压器铁芯固定螺栓脱落,与变压器的外壳相连,属铁心多点接地,环流造成铁芯接地发热,致使总烃超标。如不及时进行处理,将损坏变压器铁芯,危及变压器的安全运行。经过检修人员对固定螺栓加固处理,排除故障,变压器检查试验合格后,重新投入运行。
4结束语
在线诊断技术 篇8
一、汽车云技术服务平台
云技术的发展为智能诊断技术的发展提供了良好的数据处理平台。 云技术就是要把所有的计算应用和信息资源都用互联网连接起来,构成一个云计算的虚拟环境。应用云技术平台可以整合汽车的数据资源,为汽车的故障诊断提供知识储备,其服务功能主要包括以下3个方面,其关系如图1所示。
1. 通过汽车运行数据获取汽车健康信息,建立车辆数据档案。 汽车的运行数据不但和汽车结构参数、性能参数直接相关,而且和驾驶员的操作习惯和使用环境有很大关系。通过对安装于汽车诊断座的车载终端获得的实时数据进行采集和预处理,利用云平台为汽车架设出规模巨大的数据库及存储中心,能够实现海量的云数据存储, 而且可以保证数据的高度安 全性和可 靠性。
2.汽车云技术平台可以为 车主提供 动态的数据服务。 云平台的互联互通可以实现大规模数据存储、 分享、管理、挖掘、搜索、分析和服务的职能, 为车主提供更完善的在线信息技术服务 , 满足车联网和汽车智能等方面的更高端需求 。
3.汽车云技术提供的计算平台,可以对庞大的故障信息进行运算和比对,而且为故障诊断软件的二次开发提供支持环境和工具。 这使得汽车云技术平台真正形成一个有生命力、有吸引力、可持续发展的“ 生态系统”。
借助云技术的平台的优势,可以实现对庞大数据资源管理的优化,通过神经网络等智能技术进行优化处理, 建立智能集成的专家知识库,利用客户端电脑或者诊断仪器可以和云平台进行交互, 可以更加快捷、准确的定位故障原因,为汽车综合故障的诊断提供方便。
二、基于云技术平台的汽车诊断知识模型
汽车云数据平台承担着数据采集、数据预处理、数据挖掘、知识整合、数据计算、分析比对等功能,为保证数据的真实性、 信息性和可靠性, 应当建立可靠的汽车诊断知识模型( 如图2所示) ,并从以下几个方面加强数据平台的功能。
图2 基于云平台的汽车诊断知识模型
1.基于云技术的汽车故障诊断知识获取途径
通过网络化的信息技术途径,将汽车制造企业、汽车维修企业、汽车实时运行数据进行集成,运用云技术进行预处理和数据优化。针对汽车在线故障诊断系统推理机制的特点,结合诊断系统知识的不同来源和结构, 将在线故障诊断的知识分为3类:诊断规则知识库、诊断案例库和私有知识库。
汽车制造企业拥有实力雄厚的研发中心和整车性能测试的第一手数据,最能掌握其生产车型及部件的寿命周期和故障规律,以对产品质量负责的态度把代表性的故障知识通过网络途径上传至云平台,建立在线诊断标准规则库;汽车维修企业具有广泛的市场结合度,是汽车故障诊断的直接面对者,掌握大量故障变化规律和疑难故障及典型案例,这部分知识通过关联分析和数据整合,可以形成在线故障诊断案例库;通过连接于汽车诊断座的数据终端可以实时获得汽车的运行数据,建立针对相应车型的私有云知识库。 知识库包 含汽车4大系统:电控发动机系统 、 电控自动变速器系统、车身电控系统以及舒 适电控系统。
2.云计算支持下的数据优化算法
通过采用“ 云” 数据中心,来实现海量数据存 储的技术已经颇为成熟,针对汽车故障 诊断所需要的海量数据,云技术平台能够为其快速地提供准确而可靠的存储、分析、优化及分类,以满足诊断系统的知识量需求。
采用云数据库挖掘技术,针对汽车在线诊断系统推理和权值运算的要求,通过统计方法或者智能的数据挖掘方法将整个故障诊断系统知识分为3个子库:同生子库、寄生子库和矛盾子库。同生子库当中的几种故障单元可以单独存在也可以并存;寄生子库当中的每个故障单元相互依赖而存在,即要么都存在要么都不存在;矛盾子库中的每个故障单元不可以并存,只能独立存在。
例如诊断某品牌电控发动机不能起动故障时,系统通过数据挖掘调用知识库中的如下知识:1发动机不能点火;2发动机不能喷油;3发动机曲轴位置传感器损坏;4发动机进气歧管漏气; 5发动机排气道堵塞; 6发动机防盗未解除;7发动机防盗报警灯亮; 8发动机点火正时不对; 9发动机淹缸;10发动机故障报警灯亮……
在运算过程中需要将以上知识划分到3个子库:则同生子库包括1-2-4-5-9。 寄生子库包括6寄生于7;10寄生于3。 矛盾子库包括1矛盾于8;2矛盾于9。
3.与汽车自诊断系统结合,建设个性化私有云知识库
国家战略大力支持汽车互联网和智能驾驶技术的发展, 智能化、信息化方向发展是汽车诊断技术未来发展的趋势,这依赖于汽车大数据的平台支持。汽车个性化的知识永远只能来自于汽车个体,依靠云技术平台支持,通过车载终端可以将在线诊断系统与汽车车载网络系统相结合,实时获取汽车运行状态数据,建立个性化的私有云知识库。同时依赖车联网平台,加强维修企业与其汽车制造企业之间信息资源共享与互补,可以更方便运用于汽车在线智能诊断技术的发展。
三、汽车在线诊断推理机制
如何实现快速而准确的诊断推理,是汽车在线诊断系统能否获得应用的关键。 当汽车故障发生时,诊断系统应该首先激活车载终端,并做出故障状态识别,向诊断系统发送诊断请求, 诊断系统相应功能被激活后, 开始系统推理过程。
诊断系统首先通过汽车故障状态数据和该车的私有云知识库的标准数据做比对,明确提出故障的典型特征, 由该特征现象查询故障规则库,推理得到可能存在的几种故障原因, 并将其定位成一个故障原因集合,然后进行各种故障原因的加权计算,得出集合中每一故障原因发生的可能性,并按照大小进行排序。 再以此作为推理的先后次序,先将存在可能性最大的故障原因假定为真,对其进行推理;询问当前故障原因的所导致的其它症状是否存在,存在的症状权值为1,不存在的权值为0,再次计算该故障的最新权值,若此值大于该故障的阈值就初步诊断有此故障,该假设成立;相反,则说明第一种假设不成立,则需要依次激活可能性稍低的故障,再次进行上述推理、验证,直到获得成立的推理逻辑及最终故障。 得出诊断结论后,可通过在线的诊断规则库和案例库, 做出相似性推理, 得到故障原因和针对性的维修建议。
诊断系统控制策略:突出人机结合,数据分析与经验推理相结合。 汽车在线诊断系统是能模拟维修专家的诊断思路进行故障诊断的计算机智能软件程序,利用云数据平台强大的信息储存及运算能力,通过私有云知识库获得各种车型的标准参数、通过故障规则库和故障案例库获得推理逻辑, 结合行业专家的维修经验, 应用数据挖掘及云计算技术,依据汽车故障树建立动态的推理逻辑和推理规则,完成故障的在线诊断、输出维修方案的策略。 维修技术人员在故障分析推理过程中负责优化流程、为诊断过程做必要的人工操作和检查确认,实现实时的在线交互,人脑与人工智能相结合。 最大程度上缩短诊断时间,增加诊断结论的可靠性。 对于汽车故障诊断推理中所涉及的知识,将通过网络方式在云数据知识库中进行实时检索,将有用的案例和规则应用到汽车故障诊断中。
四、基于云平台的在线故障诊断系统设计
汽车在线故障诊断系统既要体现大数据平台的知识储存和运算的优势,又要发挥行业专家的人工经验和智慧,是通过人机交互,实现人工智能和机器智能相结合的诊断系统。 在线诊断系统根据对车载终端获得的数据做故障特征的描述,通过庞大的云数据平台获取诊断知识和诊断规则,通过云计算做出的逻辑推理找到故障的症结所在,并给出故障维修和处理方案的智能诊断系统。 基于云平台的在线故障诊断系统如图3所示。
当前汽车种类繁多,各种技术的应用也千差万别,诊断过程中需要丰富的故障案例信息、庞大的数据处理能力,而且要考虑汽车使用和保养等因素的影响。 所以,汽车在线诊断系统应该能够充分发挥大数据时代的技术优势, 建立来源广泛的规则库、 案例库和私有知识库;运用数据挖掘和神经网络智能算法,以规则为核心优化推理机制和控制策略,综合运用多媒体技术手段,建立多重诊断技术融合发展的诊断系统。
故障车辆连接车载终端设备,也可以是蓝牙或者其它无线数据输出到诊断设备,诊断技术人员通过人机接口操作诊断设备;这时的故障信息可能是来源于车载终端的数据异常, 也可能是诊断人员输入的试车存在的故障现象,由诊断人员在诊断设备上确认需要在线诊断的故障;在线故障诊断系统在云数据平台的支持下自动匹配合适的诊断模型,选择诊断知识库并应用推理机制和策略分析与诊断知识库进行交互;云数据平台利用已有的数据集合,包括故障案例库、故障规则库、私有知识库进行分析、识别、得出诊断结论,反馈给诊断设备。
诊断系统可以融合更多的信息技术获得发展,利用强大的云数据处理功能, 诊断知识可以融合图像、声音、文本等信息技术于一体,使诊断系统的功能更强大, 诊断结论的可靠性更强。 在终端上建立良好的人机交互界面, 或者乱用无线蓝牙技术和车辆进行实时数据通信, 可以更大程度上增加系统的便携性, 提高系统应用的可行性和诊断效率; 随着车联网技术的普及, 还可以实现异地诊断和远程诊断,针对汽车的疑难杂症,进行技术专家在线会诊, 提高诊断结果的准确性; 诊断系统还可以融合在线教育技术,实现对学员的远程教育,提高培训成效,始终保持诊断技术的先进性。
五、结论
在线汽车诊断系统是由检测终端、诊断系统和云计算服务系统3部分构成。 利用故障诊断设备或车载装置获得的车辆技术状态及自诊断结果等信息, 借助云技术的支持实现知识整合和优化, 并能按有效的方式进行运算和推理, 使诊断系统的智能化和信息化水平得到了十分有效的提高。
图3 基于网络的集成故障诊断专家系统
1.云技术的发展带来数据处理技术的革命, 使繁杂的汽车运行数据和故障信息的优化和整理成为可能,信息系统采集和预处理也更加多样化。
2. 云技术的发展提高了网络技术服务的空间和纬度,使得在线诊断的故障诊断专家系统更有实际应用市场。
3. 基于知识的诊断规则不割裂专家的思维,规则融合机器智能和人工智能于一体化,同时采用机器学习和人工输入的方式更新诊断知识库和规则库,提高诊断的准确性。
在线诊断技术 篇9
铣面机于2011年10月安装投运, 并为其安装了SKF在线监测系统, 设有1个IMX单元和12个振动传感器。
铣面机主轴为立式结构, 传动系统是由电机通过弹性柱销联轴器直接带动主轴。其中电机功率为560k W, 额定转速为595r/min。主轴上有NNU4960、51164、81164、NNU49604轴承。在线监测系统配置如图1所示。
二、铣面机主轴轴承在线故障诊断过程
2011年10月21日, 从SKF在线监测系统中发现3#测点振动速度谱上有16倍主轴转频的多次谐波, 初步怀疑该转频为刀盘上刀片的通过频率, 后确认该主轴刀盘上仅有14个刀片, 这说明16倍主轴转频并不是刀片的通过频率。再进一步分析频谱, 发现该16倍主轴转频的高次谐波还存在明显的半倍转频边带 (5Hz) , 频谱图见图2。
根据轴承缺陷频率计算公式, 计算3#测点轴承缺陷频率, 即:
式中:Nb——轴承滚动体个数;
S——轴转速;
Bd——滚动体直径;
Pd——滚动体分布圆直径;
A——接触角, °。
由于3#测点81164推力轴承的接触角是90°, 即cos A=cos90°=0。那么, 推力轴承轴圈缺陷频率=座圈缺陷频率=Nb/2×S, 滚动体缺陷频率= (Pd/2Bd) ×S, 保持架缺陷频率=S/2。进一步核实81164轴承滚动体个数为32个, 所以轴承轴圈缺陷频率=轴承座圈缺陷频率=16倍主轴转频, 保持架缺陷频率=1/2倍主轴转频。也就是说, 在线系统中显示的3#测点振动速度谱上16倍主轴转频的高次谐波为81164轴承轴圈和座圈缺陷频率, 5Hz的边频带为81164推力轴承保持架缺陷频率。
综上分析, 3#测点处81164推力轴承存在损伤。但从振动趋势上看还比较平稳, 建议加强监控, 密切跟踪观察其振动趋势。
三、故障跟踪及拆检
2011年11月11日在线系统显示, 4个振动测点的加速度包络总值逐步增大, 趋势有所上升, 特别是3#测点的加速度包络值趋势变化相对明显。从11月15日3#测点包络趋势变化又趋于平稳。此时, DCS控制室显示轴承温度40℃左右。结合点检人员和现场生产人员的反馈, 确认该轴承还可以继续运行。
12月2日在线系统显示3#测点加速度包络值又开始有显著变化, 12月3日加速度包络值已达到23g E, 且加速度包络谱中81164的座圈、轴圈缺陷频率占振动能量的主要成分, 加速度包络值持续上升 (图3) 。
12月7日DCS控制室显示主轴轴承温度已达到53℃, 综合分析判断81164推力轴承损伤已有明显恶化趋势, 据此决定对主轴进行更换处理。
12月14日, 维修人员拆卸并更换了主轴, 发现81164轴承损坏严重, 其中滚动体和轴承座圈、轴圈均失效。
四、失效分析及技术改进
结合轴承历史状况, 综合分析确认此失效模式主要是由于轴承预负荷不足造成的。
为了解决此问题, 通过计算确定需要在轴向上安装一个可以产生6.37k N的弹簧给予预紧, 防止在滚动体和滚道之间产生滑动 (图4) 。
最小轴向负荷 (预紧力) 计算公式:
式中:Fam——最小轴向负荷, k N;
A——最小负荷系数;
n——设备实际转速, r/min。
改造后, 设备的MTBF (设备平均故障间隔时间) 从以前的3个月提高到8个月, 大幅降低了维修成本, 设备运行可靠性明显提高。
五、总结
1.铣面机轴承配置的特殊性, 存在两个推力轴承, 推力轴承的缺陷通过频率与径向轴承的缺陷通过频率的特点不同, 需要区别分析。
2.在线状态监测系统为铣面机提供了24h的实时监控, 可有效避免严重突发事故, 并为了解故障现象和分析故障原因提供可靠数据依据, 进而实现了设备的预知性维修。
摘要：铣面机安装监测系统, 根据加速度包络频谱分析及趋势变化, 确定推力轴承故障, 据此找出故障发生的根本原因, 并采取技术改造提高设备的可靠性。
在线诊断技术 篇10
本设备系统结合盾构机工作环境及自身特点, 以实现在线监测盾构, 远程诊断盾构关键部件故障为目的, 设计结构主要满足以下要件: (1) 信息自动处理整合功能。传感器进行设备状态信号采集并将其传输至系统, 系统接收到信号之后传输至硬件驱动接口, 经由初步处理及转换之后将信息传送至机载控制系统予以信息存储处理。 (2) 人机交互。系统将储存完毕的信息以图表形式显示于机载监控中心银屏, 以为工作人员提供参考。而工作人员可通过输入命令来查询盾构机目前运行状态参数, 了解其故障产生原因。 (3) 信息及时更新。机载监控系统可经由有线光纤同步更新其系统数据库, 以了解所有盾构机实时运行状态。 (4) 诊断报警。系统可通过对盾构机实时运行状态予以分析, 以排除隐患因素。发现故障隐患后及时报警通知工作人员。 (5) 检索查询。专家智能系统中涵盖大量盾构机故障维修数据和资料, 通过检索即可查询出常规维修办法。
2 在线监测与远程诊断技术构架和实践简析
由上文可知, 在线监测与远程诊断系统总体结构需包含几大功能:数据采集及传输、机载控制、远程通信及远程监控, 基于此, 笔者根据其功能性区别将其分为四大模块, 分别为: (1) 数据采集传输模块:振动信号监测、压力信号监测、流量信号监测及温度信号监测; (2) 机载控制模块:数据计算管理库、数据信息采集库及智能信息库; (3) 远程通信模块:光纤通信、卫生通信及无线电波通信; (4) 远程监控模块:监控、预警及故障诊断。
下文主要以盾构机中的液压系统为例, 分析说明在线监测与远程诊断技术构架和实践过程。液压系统最易出现的问题主要在液压油污染问题和油温这两个方面。
2.1 数据采集、处理及传输
盾构液压油污染主要由泥土或金属颗粒导致, 采用自动颗粒计数检测仪以测量液压油的污染度为最佳方法, 但是自动颗粒计数检测仪价格昂贵, 故而, 本系统应用遮光式液压系统。一部分光线经由悬浮液后被能量吸收, 一部分穿越液体, 余下一部分光线则发生散射。三部分光线的比率分配同悬浮液中固体颗粒浓度存在紧密联系。遮光式液压系统运行遵从Beer—Lambert吸收定律。公式为:
I——光强
I0——入射到悬浮液中且受颗粒散射和吸收影响的平行单色光
L——光线经过的距离
τ——衰减系数
其中, 衰减系数同污染物直径、油液及颗粒污染物分布情况、油液相对折射率、光源波长、工作环境温度及被测油池管壁材料性质存在关联性。
当确定入射光波长及光强之后, 光电转换元件可通过对液压系统运作时的电压信号加以处理而明确油液的污染度。在调定遮光式液压系统之后, 其饱和透光率会随着悬浮液污染度的提升而逐步降低。
2.2 远程监测、监控系统
远程监控系统的主要功能主要包含盾构机工作实况监控、故障预警及诊断、远程诊断等。系统组成框图见下图。
结合监测系统可知, 该系统中心的主要目的在于实时收集并传输远程各盾构机的工作状态数据, 应用专家系统处理并分析数据, 预测其变化趋势, 如存在隐患因素则同样由信息传输中心予以远程报警, 同时进行故障定位, 由此实现远程诊断管理。
经由监控软件程序系统同时还可实现盾构机工作状况数据统计及查询, 同时还可通过对数据进行整体评定而估算出盾构机关键部件的使用寿命, 预测出故障可能出现的时间, 并与该时段发出预警信息。
2.3 智能诊断系统
智能诊断系统其诊断功能的实现在于远程监控系统将实时收集的盾构机工作状况数据传输至诊断中心, 两种系统均具有数据处理功能, 联合便可明确盾构机工作状态。当发现现场工作盾构机关键部件存在安全隐患或故障征兆, 抑或已经发生机械故障, 智能故障诊断中心可建立网络连接, 由远端监控系统设备专家依据数据处理结果进行故障分析和诊断, 并借助网络通信功能调动入网资源, 以实现机械故障的及时诊断和维修。
3 结束语
综上可知, 盾构机在线监测与远程诊断系统设计的关键之处在于机械工作状态数据的采集、处理和传输, 远程监测和监控, 以及智能诊断。总而言之, 该系统以实时对盾构关键部件进行数据采集和监控, 了解设备运行状态, 通过预警故障以降低施工风险, 且可通过智能专家系统检索出相应有效的解决措施, 具推广和研究价值。
摘要：盾构机为一种典型的机电液一体化设备, 系统结构复杂, 加之所面临的施工环境复杂, 故而于使用过程中极易发生故障, 且因其面广点多, 也由此系统故障诊断较为困难。基于此, 本文主要由理论出发, 提出一套可在线监测与远程诊断的盾构故障智能诊断模型, 并详实地介绍了该种结构的具体实现方法, 以供业内人士交流探讨之用。
关键词：盾构机,在线监测,远程诊断
参考文献
[1]李玉宝, 沈志敏, 苏明等.地铁盾构隧道收敛和沉降监测数据处理与分析[J].东南大学学报 (自然科学版) , 2013 (02) .
[2]周奇才, 周杰, 傅天宏等.盾构机故障诊断与远程维护系统设计与研究[J].机电一体化, 2013 (10) .
在线诊断技术 篇11
【关键词】高压开关柜；在线监测；故障诊断
0.引言
电力系统中非常重要的电器设备之一就是高压开关柜。然而，基于各种缘故，高压开关柜发生故障造成的危害是极为严重的。为了保证开关柜的正常运行，尽可能地减少维修次数，需要对高压开关柜的运行状态进行在线监测和已发生的故障进行诊断。诚然需要对故障问题的解决，就需要对高压开关柜进行在线监测，当发现故障的时候要采取相应的办法予以解决。在这个过程中，运用科技手段来诊断故障的方式方法显得尤为重要。
高压开关柜有两类，一类是户内式，一类是户外式；户内式的对象多为10KV及以下。按照一次线路方案的不同，可以分为：母线分段柜、进出线开关柜、链路油开关柜等。10KV进出线里面安装的真空断路器或者是少油断路器，断路器所本的操动机构大多数是电磁或者是弹簧操动机构，同时也有永磁或者是配手操动机构。然而不同的高压开关柜在结构上也有不同的结构，这就造成了高压开关柜结构上的差别，显然这在很大程度上将会影响到传感器的选择和安装。
1.高压开关柜的故障表现和原因分析
高压开关柜的故障主要有以下几种：
1.1开断和关合故障
出现此种故障的原因是断路器本体引起的，针对的也是少油断路器，出现的状况为：开断能力不足、灭弧室烧损、喷油短路、关合时发生爆炸等。然而“真空度降低、切电容器组重燃、波纹管漏气、陶瓷管破裂等故障是针对真空断路器来说的[1]。
1.2误动、拒动故障
高压开关柜最主要的故障就是误动、拒动故障。其缘故在于：一是辅助回路和电气控制造成，其表现的状况为：端子松动，二次接线接触不良，接线错误，分合闸线圈因转换开关不良而烧损，辅助开关切换不灵，以及操作电源、微动开关、合闸接触器等故障。二是传动系统的机械故障和操动机构造成。其具体表现为：脱扣失灵，部件变形，机构卡涩；位移或损坏；分合闸铁心松动、轴销松断、卡涩等。
1.3截留故障
开关柜隔离插头接触不良导致触头烧融是7.2～12KV电压等级发生的载流故障的主要原因。
1.4外力的影响或者是其他的故障
如果是遭受外力的影响或者其他的缘故也可能造成故障的发生。如：自然灾害、小动物短路、还有一些异物的撞击等等。
1.5绝缘故障
外绝缘对地闪络击穿是绝缘故障的表现。地闪络被内绝缘击穿，相间绝缘闪络击穿，雷电通过电压闪络击穿，使得电容套管、瓷瓶套管闪络、污次、击闪、击穿、爆炸，从而干闪络提升，CT闪络、击穿、爆炸，瓷瓶断裂等。
2.高压开关柜的监测项目
在对高压开关柜进行监测时，应该根据其故障所在综合考虑产品成本和技术水平等各种因素。普遍认为的监测应该包括：（1）合闸及分闸线圈电流—监测电磁铁及所控制的锁闩或阀门以及连锁触头在操作过程中的工作情况[2]。（2）合闸及分闸线圈回路—监测控制回路是否完好，有无断线。（3）断路器动触头行程—监测合/分闸过程的动触头行程曲线（4）合闸及分闸线圈电压—监测控制回路与电压是否正常。（5）合闸弹簧状态—监测弹簧机构的弹簧压缩状态。（6）断路器动触头速度—监测断路器运动速度，包括速度曲线刚分/合速度、平均速度、最大速度。（7）断路器动作过程中的机械振动—监测机械部分的卡涩、机构运动零件脱落，缓冲器性能，运行过程中有无非正常碰撞等。（8）断路器操作次数统计—监测断路器是否达到规定机械寿命次数或达到需要进行维修的次数。（9）导电接触部分温度—监测发热程度。（10）开断电流加权值—间接监测断路器灭触头（包括灭弧介质）烧损状况是否达到制造厂规定值[3]。
上述的监测项目中：（1）～（7）都是针对机械故障的，（8）和（10）是针对开断与关合故障的，（9）是针对载流故障的。
3.故障诊断方法
故障诊断方法经历了从传统到现代的过度，传统的诊断主要依靠的是人员积累的经验利用各种物理和化学的方法和原理，直接监测到故障并对其进行判断[4]。人工智能的理论应该和传统诊断故障的方法相结合，发展自动化和智能化的诊断方法。
人工智能专家诊断系统和模糊诊断方法是各种智能诊断方法中最为常用的，两者都是对征兆和故障之间的因果关系进行的正确分析作为前提的。两者都有其优缺点，并不能用理论的先进程度和智能化的程度作为评判的准则，而是应该根据发生的故障的表现形式和内在的本质来改变当前的方法，这个才是故障诊断技术发展的关键所在。
基于多种诊断方法优缺点的分析，且根据高压开关柜的具体情况具体分析，多种方式方法进行诊断还是很有必要的。可以从两个角度予以分析：一是对于有明确关系的特征和状态的故障（开关柜的大部分故障属于此类），可以用频域波形诊断、时域波形诊断或者是模糊诊断等方法；二是对于没有明确关系的特征和状态的故障，比如导电接触部分温升故障、合闸及分闸线圈断路故障，此时可以采用的方法为域值诊断法[5]。
4.结语
（1）高压柜应该对常见的故障应利用在线监测对这些故障进行确定监测，这些故障有：载流故障，开关与关合故障，绝缘故障，拒动、误动故障等等。
（2）故障诊断准确与否的关健所在是依据监测项目选择合适的传感器。
（3）故障诊断和在线监测取决于故障的随机性和模糊性、工作状态的多样性及其开关柜自身结构的多样性。
（4）信号处理方法的诊断方法和先进性的可靠性在很大程度上决定了在线诊断功能实现的可能性，假设能够把开关柜的特殊情况和现在有的一些相关方法结合起来，这个目标就可以成功地实现。
对高压开关柜的在线监测首先要发现问题所在，继而利用自动化或者是智能化的诊断技术对问题进行解决，做到及早发现问题，及时地解决问题。
【参考文献】
[1]袁大陆.全国电力系统高压开关设备十年运行状况述评.高压开关行业通讯，2009（5）.
[2]钱家骊，黄瑜珑，徐国政.智能化高压开关设备的开发与应用.高压开关行业讯，2011（12）.
[3]朱德恒，谈克雄.电绝缘诊断技术.北京：中国电力出版社，2009.
[4]张涵孚，何正嘉.模糊诊断原理及应用.西安：西安交通大学出版社，2011.
在线诊断技术 篇12
关键词：状态监测,故障诊断,BH5000,催化机组,压缩机
一、BH5000在线状态监测系统概述
在机械设备故障诊断过程中一般包括几个过程:机器状态参数的监测 (信号采集) ;信号处理, 提取故障特征信息;确定故障类型和发生部位;对确定的故障进行处理和控制。监测的信息包括振动、声音、变形、应力、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力、流量、电流、转速、功率等, 它们互相影响, 其中最主要的是振动信号。在线状态监测主要是指前两个过程, 包括振动信号的采集和处理, 最后得到一系列的图谱供分析使用, 判断机器的工作状态, 采取相应的维护措施。在设备诊断工程研究中心的有力支持下, 可随时通过互联网对机组的运行状态进行分析, 并对出现的故障作精密诊断, 及时通知现场有关人员进行适当处理, 避免事故发生。
1. BH5000体系结构
BH5000在线状态监测系统由中心服务器和监测分站组成。BH5000体系结构图见图1。监测分站主要任务是完成大型机组振动信号和过程信号的数据采集、分析及网络接口功能, 中心服务器负责管理监测分站, 存储监测分站采集到的历史数据、启停机数据, 并将这些数据以适当形式提供给用户浏览。在局域网上可配置一台中心服务器和多台监测分站, 只有二者结合起来才能实现BH5000的所有功能。另外中心服务器通过电话线和Modem使用户可通过拨号方式访问, Internet用户也可通过工厂的防火墙访问到中心服务器。
2. BH5000的硬件环境
BH5000是一台高性能服务器, 主要由PC服务器构建。CPU采用主频在2GHz以上, 1GB内存, 两块120GB以上硬盘, 其中一块用于存储数据, 一块用于备份, 10/100M网卡, 56k Modem。监测分站由主机、25芯电缆、接线端子板构成。监测分站主机采用一体化的设计方法, 无硬盘, CPU只负责通信, FPGA卡负责采集存储, A/D卡负责数据转换。
现场机组的振动信号或过程信号可直接由现场二次仪表的相应端口输出, 通过25芯电缆连接到监测分站主机上, 或通过接线端子板, 再由端子板上的D口插座与监测分站主机相连。一台监测分站主机主要包括以下几个接口:振动通道接口 (25芯电缆插座DYNAMIC) , 过程量通道接口 (25芯电缆插座STATIC) , 网络接口 (RJ-45) , 键相信号接口 (K1-K4) , 通信串口 (COM1, COM2) 。图2是监测分站接口图。如果现场二次仪表缓冲输出提供DYNAMIC接口, 可以省略接线端子板, 如果现场二次仪表缓冲输出信号是电流信号, 还需进行跳线设置, 转换成电压信号, 再接到监测分站上。
3. BH5000的软件环境
BH5000集成了设备监测、故障诊断、数据采集、信号分析、网络通信等多项功能, 它内置嵌入式Linux操作系统, 通过RJ-45接口和现场计算机相连, 可组成监测的最简模式, 在无局域网的情况下达到在线监测的目的。
BH5000是建立在如下工作平台之上。客户端软件:可在Windows 2000、WindowsNT、Windows xp、Windows 2000Sever等操作系统下运行;服务器软件:可在各种Windows和Linux等系统上运行;防火墙:可选用Linux、Windows系统构建;Windows 2000 Serve:作为网络操作系统具有可靠易用的特点, 尤其是集成的Web技术, 内置TCP/IP协议, 使其在网络应用方面更加强大。中心服务器在Windows 2000Serve中作为独立服务器, 采用自动登录的方式启动, 通过设置网络拨号功能, 可以通过拨号进行访问。
中心服务器中的数据库主要用来存储监测分站传上来的趋势数据、历史数据、启停机数据。实时数据存储于监测分站上。中心服务器为每一台监测分站建立一个数据库, 每一个数据库中又包含设置表和多个数据表。为了使用数据库需要添加用户以及设置数据源, 中心服务器使用ODBC数据源。有了数据库以后, 为了让用户能使用数据库中数据, 需要建立Web服务器, 由于中心服务器采用的是S/B (服务器/浏览器) 结构, 在服务器上需要建立相应的Web服务器文件以及应用软件, 如Java程序文件和Html程序文件, 应用软件BH5000和BH5000WebServer, 这些文件或软件都是用来组织或处理数据库中数据, 然后以适当形式展现给使用者。
二、BH5000在炼油厂一催化装置机组中的应用
1. BH5000系统使用简介
一催化机组包括主风机组、气压机组、烟机机组。2009年装置改造时投用BH5000在线状态监测系统, 其中1#、2#主风机共用一台监测分站, 烟机用一台监测分站, 气压机因单独一个厂房且距离较远, 故也使用一台监测分站。
BH5000的信号输入都取自现场的本特利监测设备的缓冲输出, 本特利双通道振动监测器3300/16XY/GAP缓冲输出作为BH5000输入信号与BH5000相连接, 轴位移信号以及键相探头的连接情况类似。在监测分站、中心服务器、连线以及网络安装完毕后即可进行相应系统软件的设置。在监测分站还需要设置监测分站IP地址, 地址通过监测分站的COM1口超级终端程序设置。
在中心服务器上需进行如下过程:安装网络操作系统Windows 2000 Serve, 并设置拨号网络服务器;安装数据库系统SQLServer2000, 并为每一个监测分站建立相应的数据库以及相应分站的IP地址;添加数据库用户;添加ODBC数据源;设置WebServer并安装相应文件和中心服务器应用软件。
软件安装完成以后, 即可在IE浏览器上通过键入中心服务器的IP地址访问数据库系统。如果有相应的使用权限, 可以设置各个监测分站以及各个通道的参数, 设置自学习门限值时间以及报警值等参数。
2. 案例分析
BH5000自投用以来对一催化机组的日常维护和故障分析起到很大作用, 由于软件对启停机过程有自动记录功能, 这对分析机组故障停机也有很大帮助。以下通过具体案例进行说明。
一催化富气压缩机前后端振动一直维持在正常范围内。2009年2月, 振动开始逐渐增大, 尤其是前端振动上升较快。到2009年5月25日, 前端振动平均幅值由原来的70μm升至140μm, 后端振动平均幅值由原来的50μm升至100μm。同时汽轮机前后振动也有所上升, 但并不明显。压缩机的运转声音也明显沉重, 即机组目前运行状况不佳。在振动增大初期, 通过调整油气差压及气封差压, 在一定程度上能够缓解机组的振动情况, 所以开始怀疑是浮环的问题, 但并没有特定的规律。通过BH5000对气压机机组轴瓦的振动频谱图和轴心轨迹图进行分析, 汽轮机前后轴瓦振动幅值不大, 但其二倍频占了很大份额, 甚至超过一倍频, 前轴瓦振动幅值超过后轴瓦;轴心轨迹呈现不规则形状, 前轴瓦还出现多个交点。气压机前后轴瓦振动幅值很高, 而且基本上是一倍频的分量, 前轴瓦振动幅值超过后轴瓦;轴心轨迹是一个比较光滑的椭圆。
通过以上分析得出: (1) 压缩机前后轴瓦振动主要是工频, 其他倍频很小, 且振动对转速较敏感, 可以判断振动是由转子不平衡或轴瓦工作状况不良引起的。 (2) 振动值在一段时间内表现为缓漫爬升, 没有突变现象, 相位也没有突变, 可以排除不平衡是由转子结垢或转子上有零部件脱落造成的可能。 (3) 振动值升高主要表现在主风机和气压机的前轴瓦端, 同时考虑到振动升高时, 联轴器处有明显沉重的声音, 所以怀疑不平衡是由联轴器工作状况不佳引起的。 (4) 气压机有气封摩擦的现象。
基于以上分析, 加强气压机的巡检次数, 通过BH5000随时监测气压机振动的发展趋势。在2009年8月28日动力停电时, 对气压机前后轴瓦及联轴器检查, 检查发现前后轴瓦基本正常, 下轴瓦有几道径向滑伤, 推力瓦块有温度过热导致的棕色斑块, 对正常运行影响不大;但是联轴器磨损严重, 气压机端齿轮齿牙已经磨损变形, 齿套齿牙磨掉大约1/4的凹坑, 导致机组的对中性能变差, 表现为转速下降, 振动下降;转速上升, 振动加剧, 符合停机前通过BH5000分析得到的结论。更换联轴器, 重新启动气压机机组, 气压机前轴瓦振动幅值下降到平均65μm, 后轴瓦振动幅值下降到35μm。通过BH5000分析, 振动幅值仍以一倍频为主。
三、总结
从案例分析看出, BH5000作为在线状态监测系统在大型旋转机械状态监测中具有重要意义, 它补充了原有的本特利监测中没有配备的在线分析软件的功能, 为设备故障诊断、设备维护提供了大量有用信息。但在使用过程中也发现有待商榷的一些问题, 主要有以下几点。
第一, 软件安装维护系统还需要进一步完善, 服务器和监测分站的软件维护需要较强的专业知识, 尤其是数据库的安装、备份, 需要一定的数据库知识, 提高了数据库维护的难度。这样一旦出现问题很难找出问题的症结, 建议将所有系统软件维护功能集成在用户界面上。
第二, 一催化装置目前还没有将与机组操作相关的一些过程量, 如温度、压力、流量等参数, 连接到BH5000监测系统上, 而这些参数是分析机组运行状况、故障诊断的重要数据, 所以有必要将这些参数集成到BH5000中。
第三, 故障诊断是在线状态监测的一项重要功能, BH5000目前还未对所监测到的数据、图谱做一些必要分析和判断, 以引起维护者的注意, 故障的发现和诊断还依赖于设备维护人员的责任心和技术水平。
第四, 建立设备故障图库是真正用好BH5000的关键, 所以有必要提供一些典型故障诊断图谱供维护者借鉴和学习。
参考文献
[1]廖双龙.基于Internet的分布式机器运行状态在线监测系统的研究与实现[D].浙江大学, 2000.
[2]高金吉.设备诊断工程与集散监测系统[J].石油化工设备技术, 1996 (1) .
[3]沈庆根.化工机器故障诊断技术[M].浙江大学出版社, 1994.