礦井主通風機在線監測系統設計及應用

龍秉政

（1.煤炭科學技術研究院有限公司，北京 100013；2.煤炭資源高效開采與潔凈利用國家重點實驗室，北京 100013；3.北京市煤礦安全工程技術研究中心，北京 100013）

引言

主通風機是礦井最關鍵的機電設備之一，其主要任務是供給井下足夠的新鮮空氣，滿足工作人員對氧氣的需要，同時沖淡或攜出有毒有害氣體，優化并保障工作環境的安全性。礦井主通風機全年24 h不間斷運轉，源源不斷地將新鮮空氣送入井下。一旦其發生故障停止運轉，一是要快速切換備用通風機進行不間斷供風，二是要對故障進行迅速診斷并處置，盡快恢復設備的正常運轉。因此，如何保障通風機長期穩定運行至關重要。對于礦井主通風機的各類故障必須高度重視，從對系統的實時監測入手，建立礦井主通風機在線監測系統，在系統監測的基礎上及時識別并定位各類故障，盡早對設備故障進行處置，避免故障擴大及事故惡化[1-3]，從而保障礦井安全生產。

1 主通風機系統組成及狀態參數采集

礦井主通風機主要包括抽出式、壓入式及混合式三種供風方式，其中尤以抽出式工作方式應用最為常見。其工作原理是通過葉輪的持續旋轉，將機械能轉化并輸送出空氣流體。目前對旋軸流式通風機得到了越來越廣泛的應用，其優勢主要包括供風效率高、能耗低、噪聲小，而且設備穩定性高、占用空間小、安裝使用較為方便。本次研究工作的對象為在各礦區廣泛應用的FBCDZ型對旋軸流式通風機。其組成部分包括集流器、整流罩、擴壓器、葉輪、風機、電機、軸承等[4-5]。

當前我國礦井主通風機普遍配備了監測監控系統，目的是對主通風機的運行狀態進行全程在線監控。基于分布在通風機內的信號采集裝置，不斷搜集、上傳相關數據，并統計分析設備各種故障及隱患情況，從而對故障的診斷處置提供指導。而對主通風機的在線監測，主要監測參數包括設備溫度及振動情況，一旦監測到的信號參數超過設定的警戒值，就會發出故障警報。常見的主通風機傳感器布置模式如圖1所示。對風機和電機兩側的軸承均實施溫度監控，設定的溫度報警值為65℃。同時對風機實施水平和垂直方向上的振動監測，對電機、軸承實施水平和垂直方向上的軸承振動監測。

圖1 主通風機傳感器布置示意圖

2 主通風機故障類型

礦井主通風機結構較復雜，機械及電氣元件較多，在長時間不間斷運行的工況條件下，較難保持長時間健康穩定的運行狀態，故障類型較多，故障頻次也相對較高。其具體主要包括風機故障及電機故障兩類[6-8]，分別介紹如下：

2.1 風機故障

風機由于長時間不間斷運行，容易發生振動異常、構件松動、溫度過高、噪聲增大等故障。振動異常可能是由于電動機轉子出現不平衡、葉片偏心、轉子摩擦等引起的；構件松動可能是由于裝配及安裝問題、長時間異常振動及共振、螺栓松動等引起的；溫度過高可能是由于裝配不當、異常摩擦生熱、潤滑不足等引起的；噪聲增大可能是由于振動及松動、轉子偏離、葉片損壞、軸承磨損等產生的。

2.2 電機故障

電機的構成要素包括轉子和定子兩部分，電機故障主要包括振動異常、聲音異常、溫度過高及產生異味等。振動異常故障最為常見，產生原因也較多，例如電壓不穩定、定子繞組不對稱、轉子偏心或不平衡、傳動裝置裝配不當等均有可能導致電機的異常振動，致使電機負載增大、噪聲增大、壽命降低等；電機聲音異常預示著較為明顯的故障，應引起足夠重視，出現的原因可能是電氣原因形成的電磁噪聲、軸承磨損形成的噪聲、傳動機構松動或摩擦引起的噪聲等；電機溫度過高或產生異味通常也預示著較嚴重的故障，出現原因包括電機散熱不暢、電壓過大、電氣短路、繞組燒毀、電機燒毀等。

3 主通風機在線監測系統設計及應用

3.1 系統總體結構設計

傳統的設備監測監控系統為有線通信方式，存在布線復雜、線路故障率高、安裝與維護成本高等缺點。與傳統的有線通信網絡設計不同，本系統設計采用以太環網內的無線通信網絡架構，在各種類型的無線通信方式中，Zigbee通信具備功耗低、信號強、網速快、成本低等優勢，非常適宜應用在礦井主通風機的在線監測系統中。基于Zigbee通信技術，建立礦井主通風機在線監測系統，其總體結構設計如圖2所示。該系統的組成部分主要包括上層的數據庫、服務器、監測中心站、防火墻等，在中間層布置各網關、現場總線及監測結構，經過各協調節點與路由節點，與下層的各傳感器節點形成傳輸系統，實現傳感器采集數據的實時上傳與分析，從而實現在線實時監控的目的。傳感器節點除了進行溫度及振動信號的監測以外，還會安裝傳感器對通風機的噪聲、風速參數等，提高系統的監控覆蓋面。數據采集并逐級上傳后，最終在監測中心站進行計算分析，并進行設備運行狀態的實時顯示、故障預警及分析處置。

圖2 在線監控系統結構設計示意圖

3.2 設備故障的快速診斷及處置

基于在線監控系統的應用，主通風機的故障診斷還應用到數據的模糊推理和分析診斷。如果系統發現主通風機運行參數超限，會啟動模糊推理機故障診斷模塊，將監測到的參數上傳數據庫進行比對，從而識別故障類型，發出故障警報，查找故障原因，出示故障處置方法，為用戶提供精準的故障處置方法，實現故障快速有效診斷的目標。由于主通風機結構復雜，其故障類型也呈現多樣性和復雜性，一些非正常運行如果只靠專業人員調查解決難免難度大、工作量過大，而模糊推理及故障診斷的功能是結合專家系統及數據庫進行推理，以確定故障類型及其原因，大大提高了處置效率。當監測并識別出故障時，系統會及時發出警報，并迅速確定故障類型、故障位置并提出有效的應對措施，然后工作人員根據專家系統建議再實施一系列的故障應急處置，之后系統會對故障信息及處置情況進行記錄，生成報表，以便事后查詢及分析。

3.3 人機交互軟件研發及應用

一個好的系統必須具備良好的人機交互性。人機交互性的好壞，首先體現在操作系統的主界面，用戶通過主界面來使用不同的功能模塊，進行參數的調整、數據的查詢、報表的生成，最主要的是整個設備監控及故障診斷的過程與結果均會通過人機交互的操作系統來實現，從而方便技術人員更好地利用系統來進行主通風機的應用和管理。根據系統架構，在系統的實現階段利用Access數據庫管理系統及MATLAB編譯程序來完成系統軟件開發，類似常規的Windows窗口界面，工作人員可以方便地對主通風機實施啟停、緊急制動、參數調整等操作，還能夠選擇通風機及通風方式，具備數據查詢、曲線及報表生成等功能。對于最為核心的故障診斷模塊，以噪聲異常故障為例，系統會根據監控系統上傳的實時數據進行分析，依據模糊推理概率大小，自動診斷出故障原因為“轉子葉片磨損過大”，解決方案是“及時維護并更換葉片”，工作人員可根據提示進行人工排查并處置，及時解決故障問題。

4 結語

礦井主通風機在線監控系統作為煤礦信息化及智能化的重點突破方向，作用會越來越凸顯，也會得到更多的重視和發展。本文通過以太環網內Zigbee無線通信技術的應用，建立起礦井主通風機在線監測系統，采用三層架構設計，將傳感器采集到的數據逐級上傳，基于模糊計算原理在監測中心站進行分析，并在人機交互軟件中進行設備運行狀態的實時顯示、故障預警及分析處置。結合軟硬件的研發及測試，驗證了該系統的各項指標性能，實現了預期的設計目標，有利于保障煤礦主通風機安全高效通風。