智能故障诊断系统在安钢高线的应用

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1、智能故障诊断系统在安钢高线的应用孟红莉摘要介绍了安钢高线机组的现状和智能故障诊断系统侣构成及应用,并以诊断实例说明之。机电设备故障诊断是上世纪六七十年代产生并发展起来的一门综合性边缘学科。随着现代设备的口趋人型化、复杂化、白动化和连续化,设备一旦发生故障,给生产和质量以至人们的牛•命财产安全造成的影响,往往难以估算,为使设备保持正常运行状态,维修费用在企业经营费用中也占了很大的比重。因此,为使设备维修工作更加高效而科学,就必须对维修对象即设备的劣化、故障状态、故障部位及其原因有正确的了解。信息传感技术、信号处理技术以及现代测试技术等相关学科的

2、发展,特别是电子计算机技术的飞速发展,为设备故障诊断提供了极大的技术支持,从而使上述要求成为可能。应用设备诊断技术的H的是保证可靠地高效地发挥设备应有功能。这里包含了三点:一是保证设备无故障,工作可靠;二是保证设备发挥最人的效益;三是保证设备在将有或己有故障时,能及时诊断出来,从而使设备能按设备状态进行维修(即视悄维修或预知维修),改革目前按时维修的体制。一、高速线材机组高速区存在的问题高速线材机组高速区的关键机械设备,如精轧机、减定轻机、吐丝机、夹送辗等,全部采用美国摩根公司最新产品,代表了线材生产设备的授高水平。高速区设备齿轮箱中使用很多

3、集成度很高的组合轴。这些组合轴加工精度高、装配难度人,并且工作转速很高,最高可达14000r/mm以上。目询高速区的设备仅依靠人工测量和观察的方法进行点检和故障诊断。这种方法存在很大的局限性,往往不能及时发现设备隐患,一旦发现,设备已经无法运行,造成恶性设备事故。投产一年半以来,在生产过程屮己经发生多次人的事故,严重影响了生产的正常运行。二、高线机组智能故障探测系统构成为根木改变高速区设备故障频岀的现状,扭转设备维护检修的被动局而,经过探讨论证可行性方案,开发了安钢高线机组设备智能故障探测系统。通过安装在预精轧机、精轧机、减定径机、夹送険和吐

4、丝机上的115个加速度传感器,实吋显示关键部位的振动值;实现监测振动值超标报警;通过实时分析这些测点的频谱,早期发现部件缺陷;并借助诊断软件在报警和发现故障征兆后精确地诊断故障。1.系统硬件整个系统的硕件构成分为三级,如图1所示。效采工作站故瞬折数酬览器工作站分析飆工作姑图1系统总体框图笫一级为现场数据采集系统;它由网络数据采集器、相应的传感器及通信接口构成。它是一个单片机应用系统,每个网采可以采集多达16个测点的数据,为双通道同步采集。以CAN网络通信的方式数据上传到数据集工作站(工控或PC机)。它保了高采样频率和高数据传输速度,现了远距离

5、现场;据实时采集。笫二级为数据集工作站。每个工作站都是一个独立的监测系统,管理多台设备。数据采集工作站能不间断地实时在线监测轴振动、转速等参数;能做到口动记录(根据记录配置选择多种记录方式)、判断报警(产生报警事件和黑匣子数据)、报表打印。第三级为数据分析管理工作站。其中数据库管理工作站中存放短期、小期和长期数据资料,形成设备运行历史档案,并能够以多种方式显示数据和报警,供用户对设备进行监视;分析诊断服务器对设备的各种运行数据提供分析诊断方法。1.系统软件由于硬件的分布式结构,系统软件也是上位机软件和下位机软件协同实现的。本系统的软件主要有以

6、下儿部分。(1)网采驳动软件(NetCollect)。负责实时采集数据(振值、振动波形、转速等),并将数据传送到其他软件,同时可以接收其他软件的命令,单独或连续地采集某通道数据。(2)数据处理中心(DataCenter)。负责大部分数据处理的功能,比如故障诊断、实时报警、监控和记录历史报警信息、历史数据记录、对组态软件测点进行设置、实吋数据交换等。(3)监测数据管理系统(MCM)o用户通过本软件可以対企业的各个分支单位以及设备等进行系统的组织,并清晰地察看企业各设备的当前运行情况。本软件通过对数据作百线谱分析,可以提供初步的频域诊断(详细诊断

7、需要调用故障诊断专家系统);通过趋势分析可以预测设备未來的运行情况,并对设备状况捉供建议。软件的分析结果和统计数据均打印成Office文档,以便用户修改和保存。(4)111:纪星组态软件(KingWord)。使用组态软件,用户可以方便地构造适应白己需要的数据采集系统,使川清晰准确的画面描述工业控制现场,显示现场的操作状态和数据,在任何需要的时候把生产现场的信息实时地传送到控制室,保证信息在企业范围內畅通。(5)故障诊断专家系统(SDES)o通过对数据进行分析,并与系统的专家知识进行对比,从而对设备现况进行评估。如果设备有故障还可以进行诊断,同

8、时将诊断结果进行显示,并生成WORD格式的报告。其中,NetCollect与DataCente:软件用于数据采集和数据交换;MCM与KingWord则主要是状态实时

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