礦井通風機在線監測及故障預警系統的分析與設計

張 波

（山西汾西礦業集團曙光煤礦， 山西 孝義 032300）

引言

礦井通風機通常由軸管道和風扇系統組合而成，其主要作業是為工人提供充足的氧氣，稀釋和排出地下礦井中的危險氣體。此外，地下礦井中的許多機器都使用化石燃料，礦井通風機還具有去除機器設備的煙霧的功能[1]。作為采礦作業的“肺”，礦井通風機發揮著至關重要的作用，確保地下工作能夠順利進行，確保工人的安全。據統計，70%以上的煤礦事故是由于通風設備故障導致通風不良、通風管理不善等導致[2]。當前的傳統的維修方法是在設備出現故障需要維修時才維修，或者在一定的時間間隔內定期對設備井下檢修，這樣不利于及時了解設備的工作狀態，容易造成過量或不足的維護。因此，有必要建立礦井通風機的實時在線監測和故障預警系統。

1 礦井通風機常見的機械故障及特點

建立煤礦通風機故障診斷系統是為了抓住有效的振動信號分析的本質，提取異常信息和故障排除。礦井呼吸機振動信號作為一種大型旋轉機械，部件非常復雜，導致異常振動，非常混亂。根據理論和實踐經驗，分析了其振動、機械側的原因。由振動引起的故障平面（轉子失衡、轉子軸錯位、轉子弓形彎曲、流體激蕩）占風機故障[3]的90%以上。

1）轉子軸錯位。轉子軸錯位故障占所有故障風扇故障的70%以上，該故障主要產生在耦合部分，通常是由于安裝誤差、機械支撐后的變形、定心的變化和沉降基礎的不均勻所致。

2）轉子失衡。該故障是旋轉機械常見的故障，由偏心質量和轉子部件缺陷兩個方面引起。常見故障原因為：轉子葉片葉輪連接質量不均勻；機械安裝葉輪葉片時產生誤差，如校正后焊縫重量不一致，不準確，消除應力、變形也可能存在；壓力變形或缺陷條件下進行葉輪運行。

3）轉子弓形彎曲。轉子的弓形彎曲是由于轉子結構不合理，制造誤差大，材質不均勻，轉子長期存放不當或熱態停機時未及時盤車，熱穩定性差，長期運行后轉軸自然彎曲加大等原因造成的永久性彎曲。在這種情況下，軸向可以產生更大的頻率振動。油膜的旋轉和振蕩振動。該現象屬于自激發振蕩和振動現象，由于不同的紋理，導致油沿軸高速運動，液體之間的整體連接較差，從而對軸的高速旋轉產生不利影響[4]。

4）流體激蕩。由風扇在不穩定區域引起的，它可以反擊轉子。這種現象被稱為激增。振動頻率主要基于超低頻率，常伴有頻率。由于進氣和出口流量的變化，數據有很大的周期性變化。氣流噪聲周期性地發生強烈的變化[5-6]。

2 用于信號采集的硬件平臺

通過對常見故障的分析，開發了礦井通風機在線監測及故障預警系統，系統包括硬件平臺和軟件系統。礦井通風機的工作狀態可通過安裝在設備上的各種與計算機相連的傳感器反映出來，通過對振動信號、時域和頻域的分析，結合各種機械故障的頻率特性，可以實現故障的識別和定位。

2.1 硬件平臺的總體結構

運行風扇的信息采集平臺結構如下頁圖1 所示。風機故障診斷過程中，由于故障不是唯一的表達形式，且具有模糊性，導致風機狀態的實際描述不清楚。在信息采集過程中，應保留獨立特征可以提供互補信息。本研究設計的機構中，采用速度傳感器采集振動信號，采用霍爾傳感器采集相位信號，實現來了信息互補。

圖1 風扇信號采集的硬件平臺

2.2 傳感器的選擇計算和安裝設計

風機的主軸轉速為1000 r/min，因此振動頻率顯示為：fr=1000/60=16.7 Hz。根據振動信號采集的原理，選擇速度傳感器進行測量（A、C、E 點位垂直安裝，B、D、F 點位水平安裝）。相位信號測量點采用霍爾傳感器（G）。安裝點如圖2 所示。

圖2 傳感器安裝點

3 基于LabVIEW 的軟件平臺

3.1 軟件平臺的總體結構

該平臺主要包括三個模塊，如圖3 所示。

圖3 礦井通風機的軟件平臺

基本模塊的功能是根據指定的采樣頻率和采樣間隔采集外部信號，進行通道分離預處理、數據轉換、相位對齊等，然后根據指定的數據結構存儲實時數據。此外還有歷史數據的查詢和刪除功能。采樣數據在在線監測模塊中進行真實分析，風扇的實時狀態以強度值表示。根據強度閾值實現一次或二次報警，同時對本模塊數據進行管理。在離線分析模塊中，根據歷史數據，可以預測運行風扇的發展趨勢，基于專家知識庫的專家系統可以給出評價和維修建議。在遠程分發模塊中，可以通過企業內部網發布數據，包括實時數據和離線分析結果，使用戶可以遠程查看。

3.2 軟件平臺的功能

該系統基于LabVIEW 軟件開發環境，在揉捏板的程序結構設計中主要包含“前面板”、用戶界面設計和“流程圖”。該系統需要連續采集6 個通道，每個通道有512 個雙精度浮點數據。在正常運行狀態下，為每5 min 存儲一組數據，因此需要存儲1 d 的數據量為：6×512×（60/5）×24=884736 bit。

如上所述，該系統采用了文件存儲和數據庫組合的方式。采樣數據以文件和壓縮的形式存儲，其他數據存儲在Access 數據庫中。

圖4 所示的系統功能模塊和數據流結構示意圖表明，該系統最終實現了兩個主要功能：在線監控和離線分析。在線監控的核心是真實的數據緩沖區，來自預處理模塊的數據可以進入緩沖區，然后另一個區域可以按固定的時間間隔刪除數據。基于專家知識庫，通過離線分析模塊中的用戶交互，可以預測早期故障報警。

圖4 系統功能模塊和數據流

4 應用效果分析

通過現場增加振動檢驗設備在某個工藝參量是否能夠發出報警。應用效果表明，電動機自由側垂直方向的振動值增加，系統通過提供電動機負荷側垂直方向的振動值的變化趨勢以及電動機相位變化趨勢綜合判斷設備的振動增加情況，進而綜合判斷設備的綜合狀態，并結合設備的工藝參數判斷出設備屬于異常狀態，成功進行報警。

5 結語

通過在“開發礦井通風機在線監測和診斷系統”的背景下進行了研究，系統根據需求分析和功能要求，利用虛擬儀器技術，綜合采用時域和頻域分析、振動監測等方式對風機及其電機進行狀態監測和故障預警。同時，系統利用數據庫技術和網絡技術，實現了實時運行狀態監控功能、故障預警、遠程分發，使整個設備的維護管理能夠實現信息化和自動化。