梁 晉

(山西焦煤西山煤電集團公司 馬蘭礦機電部，山西 太原 030205)

0 引 言

礦井通風機是井下煤炭生產(chǎn)的核心通風設(shè)備，是保證井下空間空氣環(huán)境良好，新鮮風量充足，有害氣體與粉塵濃度降低的重要安全生產(chǎn)設(shè)備。礦用通風機的故障對煤炭企業(yè)生產(chǎn)安全造成很大損失。礦用通風機的故障具有形式多樣、機理復(fù)雜、故障征兆與故障發(fā)生之間存在非線性關(guān)系等特點，通風機故障信號提取較為困難。針對這一現(xiàn)象，筆者提出運用建模仿真分析的方法進行故障特征信號獲取，利用故障特征信號進行通風機故障診斷，以解決故障信息獲取不準確問題，實現(xiàn)通風機故障診斷系統(tǒng)判斷更為及時準確的目標。

1 軸流式通風機結(jié)構(gòu)分析

現(xiàn)階段，煤礦企業(yè)使用的主流通風機為軸流式通風機，軸流式通風機結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。礦用通風機主要由葉輪、集流器、頭罩、電動機、電動機外包筒、后導葉以及擴壓器芯筒。其中，電動機、葉輪、集流器以及擴壓器芯筒為主要部件。電動機是設(shè)備的主要動力來源，為葉輪做旋轉(zhuǎn)運動提供能量；葉輪可使葉片旋轉(zhuǎn)從而沖擊空氣，使空氣獲得風壓與速度，使空氣得以流通；擴壓器芯筒可使軸向氣流動能轉(zhuǎn)換為靜壓動能；集流器可減小空氣阻力損失，減少能量消耗。

礦用通風機故障主要體現(xiàn)在通風機運行時發(fā)生強烈的振動，其振動原因通常有六種，分別為轉(zhuǎn)子失衡、連接件之間發(fā)生松動、軸系中心不對稱、葉片發(fā)生損壞等故障、動靜摩擦失衡以及軸承發(fā)生斷裂等。其中，轉(zhuǎn)子失衡、軸系中心不對稱、連接件之間發(fā)生松動以及葉片發(fā)生損壞為最常見的故障原因。文中主要對葉片發(fā)生損壞故障進行仿真研究，以期對通風機故障診斷系統(tǒng)故障信息提取提供相關(guān)依據(jù)。

圖1 軸流式通風機結(jié)構(gòu)圖

2 葉片損壞故障仿真分析

2.1 CFD模擬過程分析

對于葉片故障的仿真分析文中采用CFD的方法，CFD相比于物理模擬費用更低、周期更短、實驗更加方便。CFD的基本原理是：將原本的時間與空間坐標中的例如溫度場、速度場、壓力場以及濕度場等的連續(xù)物理量場運用有限離散點值的集合進行代替，運用一定的原則與方式建立離散點變量關(guān)系的代數(shù)方程組，通過方程組的求解得到場變量的近似值。CFD的工作流程示意圖如圖2所示。

圖2 CFD工作流程示意圖

2.2 葉片故障建模

以葉片損壞故障為主要研究對象。葉片損壞故障中最為常見的故障為葉片連接松動以及葉片損壞。運用SolidWorks軟件對普通葉片、損壞葉片、連接松動葉片以及葉片連接松動且損壞四種情況進行建模分析。

通風機葉輪的基本參數(shù)設(shè)置為：葉輪外徑設(shè)置為2 830 mm，輪轂直徑設(shè)置為1 600 mm，級數(shù)設(shè)置為2，一級動葉片數(shù)設(shè)置為19，二級動葉片數(shù)設(shè)置為19，中導葉片數(shù)設(shè)置為8，后導葉片數(shù)設(shè)置為14，通風機外殼與動葉葉尖的間隙設(shè)置為5 mm。將通風機各部位參數(shù)設(shè)置完成后，文中主要對通風機葉片周圍流場模擬。通風機的旋轉(zhuǎn)方式為機械旋轉(zhuǎn)，葉片周圍流場具有對稱與周期的特性，故只需對一對葉片分析即可得出所有葉片特性。葉片損壞故障可通過模擬普通葉片被切割處理后即可，葉片連接松動故障則可通過模擬改變?nèi)~片安裝角度，選取改變后的某一時間進行模擬即可，葉片連接松動與損壞并存的情況則對上述兩種情況進行合并模擬即可。通風機葉片進行流體動力學計算模型的建立，由于通風機旋轉(zhuǎn)為機械旋轉(zhuǎn)，故只需對一部分內(nèi)部流體區(qū)域進行計算分析，邊界條件為周期性邊界即可。四種情況的幾何模型示意圖如圖3所示。

圖3 通風機葉輪幾何模型示意圖

2.3 計算結(jié)果分析

將普通葉片、損壞葉片、連接松動葉片以及連接松動且損壞的葉片幾何模型導入FLUENT軟件，并對邊界條件、求解器以及網(wǎng)格劃分進行分別設(shè)置，對最終結(jié)果進行對比分析。FLUENT軟件顯示方式和結(jié)果輸出方式多樣，可進行葉片損壞故障的多方面分析。由于湍流流動是通風機葉輪研究中最為常見的流動現(xiàn)象，通風機葉輪流體流動大多處于湍流狀態(tài)。文中主要選擇通風機葉輪的內(nèi)部流場湍流情況進行分析，從而使通風機葉輪故障診斷與流體力學聯(lián)系更加科學緊密。

運用FLUENT軟件對通風機內(nèi)部流場湍流情況的k-ε模型中的ε值與k值進行模擬分析，ε值與k值模擬變化曲線圖如圖4所示。其中，圖4(a)～(d)分別為葉片正常情況下、葉片損壞情況下、連接松動葉片情況下以及葉片連接松動且損壞情況下的ε值與k值變化曲線。

其中，x軸為時間步長，s；y軸為變量值；深色曲線為k值的變化曲線，J；淺色曲線為ε值變化曲線，J·s-1。

通過對葉片的不同狀態(tài)下的ε值與k值變化進行對比分析發(fā)現(xiàn)，不同狀態(tài)下的葉片ε值與k值變化曲線擁有各自的規(guī)律，特別是湍流耗散率ε值變化曲線規(guī)律最為特殊，湍流耗散率ε值變化曲線的內(nèi)部湍流場差異十分大，辨識度較高。圖4(a)中，湍流耗散率ε值的變化曲線呈線性減低規(guī)律，隨著時間的變化逐漸穩(wěn)定收斂于7×10-3；圖4(b)中，斷裂葉片的ε值較為平穩(wěn)呈降低趨勢，沒有發(fā)生收斂現(xiàn)象；圖4(c)連接松動葉片的湍流耗散率ε值變化曲線波動較為強烈，隨著時間的推移，湍流耗散率ε變化逐漸變緩且收斂于5.0×10-3；圖4(d)中連接松動且損壞的葉片湍流耗散率ε值變化曲線呈平穩(wěn)降低的趨勢，其數(shù)值變化穩(wěn)定且逐漸收斂于1.0×10-1。由圖可知，湍動能k值的變化也存在一定的規(guī)律性。圖4(a)普通葉片、圖4(b)損壞葉片以圖4(d)連接松動且損壞葉片情況湍動能k值變化曲線形狀較為相似，但圖4(b)損壞葉片的情況比圖4(a)普通葉片情況湍動能k值變化曲線的變化幅度更大，圖4(d)連接松動且損壞葉片情況k值變化較為平緩且其數(shù)值逐漸收斂于6.0×10-4；圖4(c)連接松動葉片情況與另外三種的湍動能k值變化區(qū)別較大，可通過肉眼直接區(qū)分開來。

圖4 ε值與k值模擬變化曲線圖

3 仿真實驗

通過上述分析可得在不同故障狀態(tài)時通風機葉片的湍流參數(shù)變化曲線，依據(jù)不同的湍流變化曲線規(guī)律可診斷與識別不同的通風機葉片故障。運用ADAMS軟件對通風機系統(tǒng)進行模型建立，依據(jù)實際通風機系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、約束、作用力以及運動激勵對模型進行參數(shù)設(shè)置，頻率設(shè)置為50 Hz，功率為1 000 kW，轉(zhuǎn)速設(shè)定為600 r/min。模型建立完成后對葉片連接松動故障進行模擬，得出的故障仿真圖如圖5所示。該仿真圖符合葉片連接松動故障仿真圖特性，系統(tǒng)運行正常。按上述仿真試驗方法對200種不同葉片故障進行仿真實驗后發(fā)現(xiàn)，通風機故障診斷系統(tǒng)準確率為100%，故障類型與原因判定準確，符合通風機故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計要求。

圖5 葉片連接松動故障仿真圖

4 結(jié) 論

礦用通風機一直是煤炭生產(chǎn)企業(yè)重要的安全生產(chǎn)設(shè)備，現(xiàn)階段，礦用通風機發(fā)生故障的類型較多、且設(shè)備故障機理大多復(fù)雜、故障征兆與故障發(fā)生之間聯(lián)系困難，很難建立線性關(guān)系，故障診斷系統(tǒng)故障特征信號獲取困難。針對這一現(xiàn)象，提出了運用仿真分析的方法進行通風機故障診斷研究，通過分析研究得出了以下結(jié)論：

(1)CFD建模仿真技術(shù)通過對葉片故障進行仿真分析可得出葉片在不同故障狀態(tài)時的特征信號且區(qū)分較為明顯，可實現(xiàn)礦用通風機故障診斷系統(tǒng)故障特征信號的獲取。

(2)將上述特征信號獲取方法應(yīng)用于通風機故障診斷系統(tǒng)并進行系統(tǒng)檢測實驗后發(fā)現(xiàn)，通風機故障診斷系統(tǒng)準確率為100%，符合通風機故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計要求。