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        門式起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研發(fā)探討

        2020-09-10 00:23:54王友權(quán)
        內(nèi)燃機(jī)與配件 2020年15期
        關(guān)鍵詞:遠(yuǎn)程監(jiān)測開發(fā)故障診斷

        王友權(quán)

        摘要:門式起重機(jī)的橋架通過兩側(cè)支腿坐落到軌道,是一種大型起重設(shè)備,有著很高的生產(chǎn)運(yùn)行效率,需要持續(xù)進(jìn)行起重吊裝作業(yè),主要用于大型貨物裝卸工作,需要較大的跨度,工作環(huán)境十分惡劣,需要承擔(dān)繁重的起重任務(wù),對起重機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和診斷是十分必要的。本文從通用門式起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計入手,GA-BP的齒輪箱故障診斷方法、行車電氣設(shè)備專家系統(tǒng)故障診斷進(jìn)行深入地分析與研究,可供相關(guān)人員參考。

        關(guān)鍵詞:門式起重機(jī);遠(yuǎn)程監(jiān)測;故障診斷;開發(fā)

        0 ?引言

        隨著我國商品貿(mào)易規(guī)模的不斷變大,門式起重機(jī)需求和使用量變得愈多,從多部門的調(diào)查數(shù)據(jù)來看,門式起重機(jī)為特種設(shè)備類故障的40%,但門式起重機(jī)故障監(jiān)測和診斷功能還需要進(jìn)一步提升,多依賴于維護(hù)人員現(xiàn)場勘查和判斷來對起重機(jī)運(yùn)行情況進(jìn)行分析,并識別是否存在故障,而門式起重機(jī)工作強(qiáng)度比較大,無法實現(xiàn)實時監(jiān)測,會存在著較大的安全隱患。采用門式起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng),可以對起重機(jī)在線監(jiān)測和故障診斷,及時通知維護(hù)人員對故障進(jìn)行處理,提高起重機(jī)運(yùn)行安全性,有效減小人員傷亡。

        1 ?通用門式起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計

        1.1 功能需求

        為了實現(xiàn)對門式起重機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和故障診斷,為用戶提供很好的使用體驗,應(yīng)該保證系統(tǒng)具備如下功能:

        ①用戶管理。隨著門式起重機(jī)需要多機(jī)聯(lián)動,起重機(jī)有著多用戶使用的特點(diǎn),需要對多用戶進(jìn)行有效地管理,可以通過系統(tǒng)對用戶權(quán)限進(jìn)行管理,可以對用戶信息進(jìn)行統(tǒng)計和注冊。

        ②起重機(jī)械管理。對于復(fù)雜的起重吊裝作業(yè)現(xiàn)場,會由多臺起重機(jī)同時進(jìn)行作業(yè),需要對起重機(jī)進(jìn)行專業(yè)化的管理,對需要進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的起重機(jī)進(jìn)行注冊,并根據(jù)使用要求配置監(jiān)測和診斷方案,保證后續(xù)的監(jiān)測可以正常應(yīng)用。

        ③狀態(tài)監(jiān)測。為了對起重機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障進(jìn)行監(jiān)測,將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變化可視化圖表,保證數(shù)據(jù)信息可以實時傳輸和加載。

        ④數(shù)據(jù)分析。對起重機(jī)獲取到的數(shù)據(jù)信息,利用時域波形對故障情況進(jìn)行監(jiān)測,也利用頻域或其它分析技術(shù)對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行統(tǒng)計,維護(hù)保養(yǎng)人員可以從多個角度對起重機(jī)運(yùn)行情況進(jìn)行觀察與分析。

        ⑤故障診斷。門式起重機(jī)的結(jié)構(gòu)多而復(fù)雜,設(shè)計開發(fā)具有針對性的故障診斷模塊,可以更好地了解起重機(jī)故障情況,為保證門式起重機(jī)安全運(yùn)行提供保障。

        ⑥運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警。起重機(jī)運(yùn)行電流是否在合理區(qū)間,支腳應(yīng)力是否正常等都需要通過監(jiān)測系統(tǒng)來進(jìn)行預(yù)警,可對超出上限或閾值的參數(shù)進(jìn)行報警,更好地保證起重的運(yùn)行安全。

        1.2 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

        采用C/S模式建立起門式起重機(jī)系統(tǒng),維護(hù)起來比較復(fù)雜,不具備較高的兼容性,需要將配套的硬件安裝完成后方可以使用。而遠(yuǎn)程監(jiān)測和故障診斷可實現(xiàn)對門式起重機(jī)的全面監(jiān)測,可以進(jìn)入到管理系統(tǒng)對起重機(jī)運(yùn)行情況進(jìn)行診斷。本設(shè)計采用B/S架構(gòu)方式,經(jīng)過Web編程利用電腦、手機(jī)終端來查看界面,可以隨時登錄系統(tǒng),方便對運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行診斷,結(jié)構(gòu)框架如圖1所示。

        需要對門式起重機(jī)安裝多個傳感器,可以滿足數(shù)據(jù)采集的需要,將獲取到的運(yùn)行數(shù)據(jù)信息發(fā)送數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,通過Web服務(wù)器來為用戶提供后臺服務(wù),與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和客戶終端進(jìn)行連接,滿足系統(tǒng)信息交互和處理的要求。采用該架構(gòu)可以在電腦、手機(jī)等終端中對運(yùn)行界面進(jìn)行查看,可以更為方便地進(jìn)入到界面進(jìn)行故障診斷與監(jiān)測,通過圖表來查看起重機(jī)運(yùn)行情況,還能調(diào)用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。

        2 ?GA-BP的齒輪箱故障診斷方法研究

        2.1 齒輪箱故障特征與振動機(jī)理分析

        齒輪箱是門式起重機(jī)關(guān)鍵的動力傳輸部件,主要由軸、齒輪等多個部件構(gòu)成,能否正常運(yùn)轉(zhuǎn)會影響到門式起重機(jī)運(yùn)行,會受到制造精度、不合理潤滑、過載運(yùn)行等多種因素的影響,會使變速箱出現(xiàn)損傷。從故障損壞故障調(diào)查統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn),齒輪失效問題比較嚴(yán)重,為總故障的60%,再就是軸承故障率為20%,是齒輪箱故障最多的兩種類型,需要對上述兩種故障和特征進(jìn)行分析。

        齒輪振動主要存在軸向、徑向和周向振動,還存在著固有振動、故障振動等,故障信息會反饋到齒輪振動信號中,在時域中無法查看到,在頻域中具在調(diào)幅、調(diào)頻、附加脈沖和隱含譜線方面有著不同的特征。齒輪產(chǎn)生正常振動,會產(chǎn)生嚙合頻率、高階諧波振動信號。如果齒輪產(chǎn)生局部故障,則振動信號產(chǎn)生調(diào)幅、調(diào)頻現(xiàn)象。

        滾動軸承不同部位出現(xiàn)故障,每個接觸點(diǎn)的部位頻率有著很大的差異,需要結(jié)合故障部位頻率來識別,故障特征頻率為主要信息。但滾動軸承故障機(jī)理十分復(fù)雜,故障特征頻率會與理論值相互間形成較小的偏差,在誤差允許區(qū)間內(nèi),振動信號有轉(zhuǎn)頻形成的諧振信號、周期性沖擊信號。

        2.2 基于GA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法研究

        GA也就是人們常說的遺傳算法,是通過對生物遺傳和變異來適應(yīng)自然環(huán)境,形成的全局尋優(yōu)算法,可以具備很好的適應(yīng)能力,已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。是通過上代基礎(chǔ)上選擇并保留最優(yōu)的群體,使群體向著最優(yōu)方向變異和進(jìn)化,由編碼方法、遺傳算子、適應(yīng)度函數(shù)和GA參數(shù)構(gòu)成。BP是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合反向誤差來對傳遞訓(xùn)練權(quán)值和閾值進(jìn)行計算,由輸入、隱含和輸出三個層構(gòu)成,本設(shè)計采用標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱故障進(jìn)行診斷,有著對復(fù)雜情況進(jìn)行識別的性能,可以對多維函數(shù)映射進(jìn)行體現(xiàn),充分結(jié)合GA算法的優(yōu)勢,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,可以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率,也可以解決BP局收斂問題。

        2.3 基于MCA的齒輪箱故障特征提取研究

        MCA是形態(tài)分量分析的簡稱,是用于分圖像不同形態(tài)分量的方法,可以把圖像紋理和光滑部分實現(xiàn)分離,也可以用于對圖像工具的修得,MCA算法確定出接近于真實解的最小化任務(wù),生成簡化的問題來確定最為有效算法,采用稀疏表示項來應(yīng)用軟閾值法。

        2.4 基于MCA優(yōu)化的齒輪箱故障診斷

        為了更為深化地對齒輪故障機(jī)理進(jìn)行分析,可以將齒輪裕度指標(biāo)、峰值因數(shù)、脈沖指標(biāo)等作為特征參數(shù),峰值因數(shù)不會受到振動信號、運(yùn)行速度等影響,可以用于對齒輪箱故障的診斷,峭度是故障概率密度分布的度量,可以體現(xiàn)出信號沖擊,該數(shù)值大則表示幅值分布更為集中。齒輪正常運(yùn)行、磨損和損傷等狀態(tài)下的時域圖,可以完整地觀察到故障沖擊分量混雜情況。利用MCA獲取到磨損狀態(tài)下振動沖擊信號特征,結(jié)合特征參數(shù)應(yīng)用MCA法來對故障特征參數(shù)進(jìn)行處理,對正常情況特征參數(shù)進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)故障特征參數(shù)沒有顯著提升。

        3 ?基于FTA的門式起重機(jī)行車電氣設(shè)備專家系統(tǒng)故障診斷研究

        3.1 故障樹分析法

        故障樹分析法(FTA)也就是通過因果分析來對故障進(jìn)行展現(xiàn)的樹型結(jié)構(gòu)圖,把不希望發(fā)生的事情作為頂層事件,按著因果關(guān)系逐層開展分析,通過樹狀圖形將故障結(jié)構(gòu)進(jìn)行清楚地表達(dá)。利用該分析法可以得到故障樹所有最小割集,進(jìn)而對頂層事件故障原因進(jìn)行深入分析,為一種簡易有效的故障定性分析法。故障樹的形成應(yīng)該先收集研究對象技術(shù)、維修等方面的資料,將頂層事件相關(guān)部分尋找出來,結(jié)合故障樹的深度和廣度建立起故障樹模型。

        3.2 專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)與功能

        所謂的專家系統(tǒng),也就是利用具有知識和推理能力的計算機(jī)程序,在對故障定性分析中得到了大量的應(yīng)用。需要求解的知識不會隱藏在程序和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)當(dāng)中,需要建立起新型的知識庫,該種分離處理方式對問題求解和故障診斷都帶來很大的便利。

        專家系統(tǒng)中的推理,是結(jié)合規(guī)則或事實來對其它過程的判斷,結(jié)合相應(yīng)的判斷作為推理的基礎(chǔ),通過正向、反向的演繹推理,采取沖突消解策略。在有啟發(fā)信息條件下,按照問題求解特點(diǎn)來設(shè)計出相應(yīng)的排序解決方法,在函數(shù)存在沖突時出進(jìn)行排序,以不同的優(yōu)先級進(jìn)行排序。

        3.3 基于FTA的門式起重機(jī)行車電氣設(shè)備專家系統(tǒng)設(shè)計

        將故障樹分析作為基礎(chǔ)的門式起重機(jī)專家系統(tǒng),從知識的獲取到知識庫的建立,是進(jìn)行專家系統(tǒng)知識庫建立的前提條件。通過查閱文獻(xiàn)資料,了解起重機(jī)廠商技術(shù)手冊,對故障診斷相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí),與特種設(shè)備檢測維修方面的專業(yè)人員進(jìn)行交流,然后將獲取到的專家知識用產(chǎn)生式表示法體現(xiàn)出來,對知識庫進(jìn)行編輯存儲,進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表征,再利用框架表示法來體現(xiàn)出故障樹邏輯關(guān)系。

        4 ?結(jié)論

        門式起重機(jī)采用B/S架構(gòu)來建立起無程監(jiān)測和故障診斷,可以解決傳統(tǒng)故障診斷和數(shù)據(jù)分析不足的問題,有著很好的實用性和人機(jī)交互性,方便用戶對門式起重機(jī)進(jìn)行管理,有著很好的推廣應(yīng)用價值。

        參考文獻(xiàn):

        [1]秦晉華,許桂仙.QD20/5-13.5橋式起重機(jī)機(jī)械故障及監(jiān)控系統(tǒng)的研究[J].機(jī)械管理開發(fā),2020,35(03):111-113.

        [2]劉建.港口門座式起重機(jī)常見電氣故障分析[J].設(shè)備管理與維修,2019(24):149-151.

        [3]羅如崗.海上平臺起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術(shù)研究與應(yīng)用[J].石油和化工設(shè)備,2019,22(10):83-87.

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