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机械真空泵远程故障诊断系统研究与应用

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  【摘 要】为了实现工业领域的安全生产和高效运维,优化工业运营与决策,工业设备的远程故障诊断是当下的发展趋势。通过搭建RH真空精炼机械真空泵远程故障诊断平台,建立流程数据采集分析系统和运行保障专家系统,能够实现机械真空泵设备的远程监控运维以及故障分析,达到减少真空系统故障率、降低设备维护成本、提高设备生产效率的效果。
  【关键词】真空精炼;机械真空泵;远程物联网;故障诊断
  引言
  工业大数据可理解为是工业领域信息化应用中所产生的大数据,作为互联网、数据科学以及工业产业相互融合的产物,越来越多的参与到了工业发展中。工业大数据除了具备一些传统大数据的特征(海量、多变及多变性),还拥有更强的目的性和指导决策性。同时,工业大数据面向更加复杂的工业流程,具备更高的稳定性,避免了数据间断或残缺,保证了数据本身的质量。由于工业大数据将直接参与设备控制与决策,高质量的数据是优化决策的基本保障。在我国钢铁行业对工业设备自动化的升级改造过程中,智能监控系统已取得了长足进步。但针对机械泵的温度、振动、粉尘浓度、转速、功率等多源异质数据进行关联分析和故障诊断的自动化控制系统尚未取得工业化应用。通过对多元参数综合分析以预测真空泵和控制设备的故障。通过i-LERT3180模型系统,对泵的工作参数进行监控,通过可视化技术连续测量振动和温度信息以衡量泵的健康指标等故障监测系统未能在国内推广。因此,对机械泵真空系统进行在线监测和快速故障诊断显得尤为重要。
  1机械真空泵基本原理
  机械真空泵包括前级罗茨泵及末级螺杆泵,都属于旋转式变容真空泵。(1)罗茨泵基本原理是通过转子的不断旋转,将需要被真空的气体从进气口抽进转子与泵之间的上侧封闭空间内,再通过排气口排出气体。在转子转动的过程中,上侧封闭空间一开始无压力变化,随着转子顶部经过排气口时,与排气口相连的下册封闭空间压力增大,压力差会使部分气体被挤入上侧封闭空间,上侧压力随即增大,随转子继续转动,最终气体被排出泵外。(2)螺杆真空泵将两根由轴承作支撑的螺杆安装在泵腔内,两个螺杆之间预留空间。当设备开始工作,两个转子在泵内空间反向高速旋转,由此产生吸气和抽气两种动作。螺杆泵的工作主要靠容积的扩大和缩小实现,相比于罗茨泵结构更加简单稳定且环保。由于单台机械泵抽气能力的局限性,全机械真空泵系统由许多台机械泵串并联组成。整体机械真空泵系统由四级泵组共同组成。在保证整体真空系统抽气能力的前提下,每一级泵组的单体泵根据需要运行启动或处于备用状态。对于RH精炼炉机械泵组,常见的故障有高温故障、震动故障、超负荷、达不到设定流量等。
  2机械真空泵远程故障诊断系统设计
  2.1系统架构设计
  远程故障诊断系统架构由现场设备端、中间端和远程客户端三部分组成。该架构的现场设备端PLC直接连接RH机械真空泵组,同时添加了工业智能网关作为中间端。设备现场端通过对RH机械真空泵组的实时数据进行PLC协议解析,中间端的工业智能网关将PLC的数据周期性采集并完成数据的边缘计算和处理,实现生产设备联网。最终远程客户端的终端和服务器通过对工业网管采集的数据进行处理,实现设备远程监控和故障预警、报警。该系统利用工业数据智能采集网关进行数据采集。该网关采用高性能工业级处理器和工业级无线模块,以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台,通过以太网接口连接到PLC硬件实现对主流协议硬件的解析,最终实现对工业现场设备数据的采集。通过该工业智能网关采集的数据被放置于专有的工业数据库中。除一般数据库的特点和用途外,工业数据库作为面向对象的数据库,主要储存监控运维系统中的所有對象的属性和参数。数据库对象根据功能被放置于接口层、交换层和监控层。
  2.2系统功能
  大型机械真空泵系统采用多泵组,通过分布式数据采集、集中式在线监测与诊断的方式,实时监控各机械泵故障劣化趋势,精准定位故障点、智能化分析故障原因,为设备检修决策提供依据,系统分为三层设计:(1)数据采集层:包括真空泵的电机频率、电机电流、电机功率,泵体振动强度、废气温度、真空压力、粉尘浓度、废气流量等参数进行实时采集并打包存储;(2)网络传输层:将现场存储的数据通过虚拟专用网络传送到远程的数据分析中心;(3)应用层:基于物联网的云端数据库服务器平台,完成数据的持久化存储、管理(记录存储采集到的状态数据),通过故障历史库、专家库系统、预测分析模型实现真空泵的故障诊断与预测。
  3机械真空泵运行温度监测与故障诊断
  3.1真空泵运行温度监测与故障诊断
  机械真空泵系统中每台单泵和泵组间都设有温度防护。每台泵的进气管路和排气管路都设有温度传感器。当某级泵进气、排气管路温度在正常值范围内时,泵组依据压力-频率曲线,改变运行频率。当监测出真空泵入口或出口温度超高报警值,系统认定为真空泵运行温度过高,发出报警提示用户。系统将自检泵体冷却水流量、电机电流负载、泵入口气体温度、泵出口气体温度。根据故障点调用处理程序或故障解决方案至系统页面。如入口温度值过高发生报警时,入口温升-降频曲线投入使用,限制泵组的运行频率,防止泵体发生损伤。当排气管路温度过高时,出口温升-降频曲线投入使用,逐渐降低泵组的运行频率。当两路温度超过停机阈值时,该级泵组停止并退出。温度降低后,泵组再次投入,重新参与系统的抽真空处理。如监测出冷却水流量小于报警值,将提醒用户检查冷却水回路,如有必要调整调节阀。如监测数据未出现异常,则推荐故障解决方案。
  3.2真空泵运行异常监测与故障诊断
  在生产过程泵正常运行中,系统实时将每台泵的实际运行电流和实际振幅与同组其他泵进行对比。当实际电流大于电机额定电流或振幅值明显异于同组其他泵时,系统认定为真空泵运行出现异常,发出报警提示用户并推荐故障解决方案。如电流实际值大于停机值时,系统发出报警信息,同时关闭该台泵入口阀门、切断电机电源,停泵,待用户停机检修。如图4所示,三级4#泵启动时电流112%,大于电机额定电流,变频器会立即发出警报至云端数据库,提示用户采取关闭该台泵入口阀门并停泵,防止罗茨泵转子出现卡损坏。当发现某台泵振幅值异常时,系统发出报警信息,提示用户此泵的异常状态。同时关闭该台泵入口阀门,同时切断电机电源,停泵,待用户停机检修。
  结语
  在工业大数据的推动下,工业设备的远程故障诊断,是当下工业领域运营优化和高效生产的驱动力。在诊断平台的帮助下,用户及维保人员除了可以监控泵组设备的运行状态,设备的任何异样状况被实施捕捉,提高了炼钢厂整体生产效率。随着工业大数据的不断发展,远程故障诊断也会在国内外各工业领域普及。通过对工业设备的远程监控运维以及预测性的故障分析,降低设备故障对人力及工业生产力带来的损失,提升工业设备的可靠程度,,进一步促进工业领域的高质量发展。
  参考文献:
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  (作者单位:大连深蓝泵业有限公司)

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