综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.doczj.com/doc/817466428.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
1、概述 压风机在线监测系统是依据国家标准《工业通风机用标准化风道进行性能试验》GB/T1236-2000和煤炭行业标准《煤矿用主要通风机现场性能参数测定方法》MT 421-2004的要求，结合煤矿安全生产的实际情况而研制的新一代矿用压风机在线监测系统。它利用高性能PLC构成前端数据采集和处理单元，以稳定、可靠、精确的方式将采集数据传送给主控制计算机，主控制计算机对采集数据进行分析计算并显示存储，从而对压风机的运行状态进行连续的在线监测，为压风机的安全、高效运行提供科学依据。 风机是矿井要害设备之一，风机的实时运行数据需要纳入全矿井自动化系统，传统的设备无法与矿井自动化系统交换数据，只要依赖于计算机网络技术，才可以将风机运行的实时信息数据传送给矿调度室，并将其运行数据并入全矿井数据库以供整体分析决策使用。所以，在线监测是实现全矿井自动化的必备设备。 压风机微机监测系统是应用于大型通风机流量监测方法的装置；系统以国家标准“压风机空气动力性能试验方法”和煤炭行业标准“煤矿用主要压风机现场性能参数测定方法”为依据，应用工业计算机检测技术和独特的专有研究成果对矿用大型压风机的运行状态进行连 续在线测量与处理，以多种方式提供压风机运行状态的各种数据，保障通风机的安全运行和方便通风机的性能测试，并为多种功能扩充提供方便的条件。
在线测量与处理的风机运行参数包括：风量、负压、静压、动压、全压、风速；电机电压、电流、功率因数、轴功率、转速、轴承温度、正反转、效率等；根据运行情况可实时输出各种特性曲线。数据传输模式兼容满足国际标准的多种数交换形式， FTP、局域网IE数据服务与广域网IE数据服务功能，可与全矿井自动化系统实现灵活便捷的数据联网，将风机的实时运行参数传输到矿总调度室，满足自动管理的需求。压风机微机监测系统能够在生产过程中随时掌握压风设备的运行状态，改变了传统的设备管理方式，提高了通风设备的自动化管理水平，有力地保证了通风机设备的经济、可靠运行，为设备的管理和维修提供了可靠的科学依据，深受用户欢迎。 本系统采用测控功能齐全，画面、报表丰富多彩，方便现场操作人员使用和技术维护。 煤矿风机在线监控系统是工业级煤矿风机自动监控系统。它实现了风机运行的实时监控、风机停运报警、风机远程中心监控等功能。系统采用多种数据远程传输模式，适合于各种煤矿通讯条件，为煤矿提供最及时、安全、可靠、便捷、经济、易维护的安全监控手段，实现现场风机系统的无人值守在线监控。 1．1系统功能： 系统的主要功能有：实时监测压风系统参数、压风机的性能参数、电机的电气参数、轴承温度、数据管理、报表管理、性能测试、远程通讯等，详述如下： ★、实时监测压风系统入口静压、入口温度、风量。
摘要 随着对自动化设备的安全性、可靠性以及有效性要求的提高，故障诊断技术受到人们的重视，已成为国内外自动化控制界的热点研究方向之一。故障诊断是对控制系统进行故障检测与诊断，并对故障的原因、故障的频率、故障的危害程度及故障的趋势预测等内容进行分析判断，为确诊故障点、及早采取维修、防护等补救措施提供科学的决策依据。 随着科学技术进步，过程工业生产装置的结构日趋复杂，逐渐从单变量系统发展到以多变量系统为主，通常具有非线性、时变性、强耦合性及结构和参数的不确定性，这类系统和设备一旦发生故障，排除的时间增长，不仅造成巨大的经济损失，甚至造成人员伤亡和环境污染，因此传统的故障诊断方法已无法满足要求。 由于大多数过程工业难以建立精确的数学模型，基于数学模型的故障诊断方法在实际应用中遇到了较大的困难。多元统计过程控制的故障检测与诊断方法不依赖于系统的数学模型，因此该方法更具实用性。基于主元分析的工业过程故障诊断方法，由于充分利用了主元分析算法在处理线性数据时可对其降维的作用，使得对多变量生产过程的监测可在低维变量空间实现。本文对基于主元分析的故障诊断方法进行了系统、深入的研究。 关键字：故障诊断；主元分析；过程工业
Abstract With the increasing requirement on safety, reliability and effectiveness of automation devices, study on the problem of fault diagnosis has received great attention and been one of the most active research topics. Fault diagnosis is doing fault monitoring and diagnosis for monitor and control system. It also analyzes fault source, frequency, severity, tendency etc., and provides scientific decision-making basis in order to confirm fault, take remedies, such as timely maintenance and defense. With the development of science and technology, the process industrial production installment's structure is getting more and more complex, and develops gradually from the single variable system to the many-variable system primarily. Since it is usually highly nonlinear, time-varying, seriously coupling and its structure parameters are uncertain, traditional fault diagnosis method can’t satisfy the demand. Once this kind of system and equipment comes about malfunction, it will take a long time to be solved and lead to a large amount of economic loss, even human injuries or environmental problems. It is difficult to found precise math-model in many industry processes, the fault detection method base on math model has much more difficulty actually application. The method of fault detection and diagnosis based on MSPC (Multivariate Statistics Process Control) doesn’t depend on the math model of system. The method of fault detection based on PCA (Principal Component Analysis) making full use of PCA algorithm well and it has the function of declining the dimension while handing line related data. It can make the monitor process carrying out from multivariate space into the low dimension. The main purpose of this thesis is to make further study on the fault diagnosis based on PCA. Keywords: Principal Component Analysis; Fault detection; Process Industry
大型风机在线监测系统 第一章. ARJC系统硬件部分 第1节系统功能与技术指标 1.系统功能 2.技术指标 3.监测参数范围 4.系统特点 5.系统的组成 6.系统的工作原理 第2节气体流量的监测 1.气体流量计算的基本原理 2.负压测点的布置 3.微差压变送器的基本技术指标与使用方法 4.EDA9017模拟量采集模块 5.EDA485C 有源隔离转换器 6.气体温度的测量与JWB系列温度变送器 7.负压的采集与气体流量的计算 第3节电机的轴承温度、绕组温度的测量 1.简介 2.PT100电阻介绍 3.EDA9018温度采集模块 4.ARJC温度采集工作原理 第4节电气参数的测量 1.EDA9033A三相电参数采集模块 2.ARJC系统电参数的采集 第5节振动的测量 1.系统组成 2.一体化振动变送器介绍 3.振动的测量 第6节 ARJC系统的报警 1.系统报警的基本原理 2.EDA9060继电器输出模块 第7节系统的硬件滤波、电子滤波与软件滤波 1.气体的滤波与稳压 2.电子滤波 3.软件滤波 第8节计算机及数据打印设备 1.ARJC对计算机、打印机的需求
第1节系统功能与技术指标 1 系统功能 系统的主要功能有：实时监测通风系统参数、通风机的性能参数、电机的电气参数、轴承温度、电机振动、数据管理、报表管理、性能测试、远程通讯等，详述如下： ?实时监测通风系统入口静压、入口温度、风量。 ?实时监测通风机性能参数：流量、全/静压、效率。 ?实时监测风机配用电机的电气参数：电流、电压、功率。 ?实时监测轴承温度并在超限时报警。 ?实时监测定子温度并在超限时报警。 ?实时监测电机振动。 ?数据实时显示、存储、查询、打印。 ?报表自动生成、存储、查询、打印 ?兼容多种国际计算机通讯协议（DDE、OPC、FTP）。 ?局域网IE浏览功能 ?Internet信息发布与存贮功能 ?GPRS远程信息服务 ?GPRS手机短信功能 2 技术指标 ?工作电压：~220V±10% ?环境温度：－10℃~＋50℃ ?环境湿度：≯85% ?变送器精度：≮0.5级 监测精度： ?流量：2.5级 ?压力：0.5级 ?电参数：0.25级 ?温度：0.5级 ?振动：0.5级 ?其它：1.5级 3 监测参数范围 ?流量：4000~125000 m3/min ?压力：－1000~0 mmH2O ?温度：0~150℃ ?电压：0~10kV
摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统
The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system
风电在线监测系统介绍 来源：亚泰光电伴随着风能的快速发展和风电机组的广泛安装使用，风电机组的运行故障问题日益突出。风电机组的安全、稳定、无故障运转不仅可以提供稳定的电力供应，也可以大幅降低风电的成本，是整个产业链健康发展的关键环节。 据资料显示，20年间欧美风电行业中机组容量为1MW的风力发电机组，其总投资的65％～90％都消耗在运行、维护上，非计划停机又用去了其中的75％。国际工程保险协会在年报中介绍，支付给丹麦风电业的理赔费用的40％是由于机械故障，主要是齿轮箱和轴承的故障。而中国的风电设备的维护损耗更是惊人，甚至有一大批的风力发电机的正常累计工作时间都不超过l000小时。 由于风电机组安装在高山、荒野、海滩、海岛等风口处，受无规律的变向变负荷的风力作用以及强阵风的冲击，常年经受酷暑严寒和极端温差的影响，使得风电机组故障频发。近年来，国内外风力发电机故障率最高的部件当数齿轮箱。我国的风场齿轮箱损坏率高达40～50％，极个别品牌机组齿轮箱更换率几乎达到100％。国外在对风力发电机各主要部件的故障统计中，齿轮箱的故障率也是居高不下，据西班牙纳瓦拉水电能源集团公司最近几年对风电机组主要部件的故障统计：由齿轮箱、发电机、叶片引起的故障是风电机组故障的主要原因，其中齿轮箱的故障发生率在逐年增高，故障百分比已超过60％，是机组中故障发生率最高的部件。我国已建成的风电场的风力机有相当部分是上世纪90年代中期由国外购进的，这些机组寿命为15、20年，保修期一般为2年，随着机组运行对间的加长，目前这些机组陆续出现了故障，（包括风轮叶片、电机、增速齿轮，及控制系统等等）导致机组停止运行，严重影响发电量，造成经济损失。而且，风电机组的费用非常高昂，在国内，中小型风电机的投入成本在一万元/每千瓦左右，或更高。在风能资源特别丰富地区的大型机组，初期建设投入成本一般在八千元/每千瓦左右，维护费列入电价中，使得风电的价格居高不下，而使风电成本比火电成本高出2/3，所以风电虽无污染，能再生是十分理想的清洁而又可持续发展的能源，却未普遍应用。 风电机组的主要部件造价昂贵而且更换非常困难，如果合理采用状态监测和故障预警的技术，通过实时状态检测和智能故障预警技术可以有效地发现事故隐患并实现快速准确的系统维护,保障机组安全运行，做到防范于未然，必能大大地降低风机的故障率，有效地减少维修费用，必能提高风电的竞争能力，推动风能行业的跨越式发展。 风电总投资的65%以上都消耗在运行维护上，其中齿轮箱维护约占一半以上。采用在
电动机故障诊断系统设计毕业设计 目录 第一章绪言 (1) 第一节电动机的发展 (1) 第二节电动机的结构及分类 (2) 第三节电动机的原理 (5) 第二章电动机的用途及常见故障 (6) 第一节电动机的运行方式及参数 (6) 第二节电动机的用途 (7) 第三节电动机的常见故障及维修 (8) 第三章电动机的故障诊断 (15) 第一节电动机的故障诊断方法 (15) 第二节PLC原理介绍及设备总体结构介绍 (15) 第三节电动机的故障分析 (19) 第四节电动机故障检测系统设计 (19) 第五节硬件设计 (21) 第六节软件设计 (24) 第四章电动机的电气保护及维护 (28) 第一节电动机的电气装置保护 (28) 第二节电动机的日常维护 (31) 结论 (35) 致谢 (36) 参考文献 (37) 附录 (38)
第一章绪言 第一节电动机的发展 电动机是一种实现机、电能量转换的电磁装置。它是随着生产力的发展而发展的，反过来，电动机的发展也促进了社会生产力的不断提高。从19世纪末期起，电动机就逐渐代替蒸汽机作为拖动生产机械的原动机，一个多世纪以来，虽然电动机的基本结构变化不大，但是电动机的类型增加了许多，在运行性能，经济指标等方面也都有了很大的改进和提高，而且随着自动控制系统和计算机技术的发展，在一般旋转电动机的理论基础上又发展出许多种类的控制电动机，控制电动机具有高可靠性﹑好精确度﹑快速响应的特点，已成为电动机学科的一个独立分支。 电动机的功能是将电能转换成机械能，它可以作为拖动各种生产机械的动力，是国民经济各部门应用最多的动力机械。 在现代化工业生产过程中，为了实现各种生产工艺过程，需要各种各样的生产机械。拖动各种生产机械运转，可以采用气动，液压传动和电力拖动。由于电力拖动具有控制简单﹑调节性能好﹑耗损小﹑经济，能实现远距离控制和自动控制等一系列优点，因此大多数生产机械都采用电力拖动。 按照电动机的种类不同，电力拖动系统分为直流电力拖动系统和交流电力拖动系统两大类。 纵观电力拖动的发展过程，交、直流两种拖动方式并存于各个生产领域。在交流电出现以前，直流电力拖动是唯一的一种电力拖动方式，19世纪末期，由于研制出了经济实用的交流电动机，致使交流电力拖动在工业中得到了广泛的应用，但随着生产技术的发展，特别是精密机械加工与冶金工业生产过程的进步，对电力拖动在起动，制动，正反转以及调速精度与围等静态特性和动态响应方面提出了新的，更高的要求。由于交流电力拖动比直流电力拖动在技术上难以实现这些要求，所以20世纪以来，在可逆，可调速与高精度的拖动技术领域中，相当时期几乎都是采用直流电力拖动，而交流电力拖动则主要用于恒转速系统。
基于SAE J1939的自卸车故障诊断专家系统设计 【摘要】基于SAE J1939的便携式自卸车故障诊断专家系统。该系统上位机通过CAN总线获得车辆自检信息，通过故障诊断专家系统根据自检信息对知识库进行搜索匹配，诊断推理，得出故障诊断结论，并给出相应的排除故障的措施和维修意见。 【关键词】SAE J1939 自卸车故障诊断专家系统 自卸车辆在钢铁、煤炭开采运输领域应用广泛。随着国内外大型露天矿山规模的不断扩大，自卸车在年开采量1000万吨级以上大型露天矿山的运输设备中起着举足轻重的作用。然而自卸车辆出现故障后，往往严重依赖维修人员的经验和专业熟练程度，测试和平均维修周期长，甚至很难发现故障部位。本系统基于SAE J1 939CAN总线，可加快故障诊断快速性、准确性，实现故障诊断的智能化。[1] 1 总体设计方案 根据自卸车辆功能划分若干检测子系统，例如发动机检测系统、动力传输检测系统、温度检测系统和照明检测系统等。每个子系统作为一个独立的节点接入CAN网络。网络连接后，上位机（PC）对下位机发送检测指令，下位机将检测信息反馈到上位机进一步处理。上位机接收检测信息，利用专家故障诊断系统对检测信息进行分析推理，最终生成故障诊断报告供检修人员参考。 该系统主要由五大部分组成：检测子系统、CAN总线及接口、USB-CAN适配器、上位机PC和专家系统应用程序。其中USB-CAN适配器和专家系统应用程序是我们主要设计部分（见图1）。 2 CAN总线和1J1939协议 控制器局域网络（CAN）是德国Robert Bosch公司在20世纪80年代初为汽车业开发的一种串行数据通信总线。具有高的保密性，有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。[2] J1939协议以CAN2.0B协议为基础，通讯速率最高可达250 kbps。采用协议数据单元PDU（Pro—tocol Data Unit）传送信息，每个PDU相当于CAN 协议中的一帧。J1939在通讯中是负责数据传输的传输协议，其功能分为数据的拆分打包和重组及连接管理两部分。PDU由29位标识符和0～8个字节的数据所组成，（如表1）。[3] 3 适配器设计 3.1 USB-CAN适配器硬件电路设计（见图2）
华宁矿业鑫安煤矿主通风机性能在线监测监控系统方案
目录 第一章概述 第二章设备技术规格、参数与要求 一、基本要求 二、技术要求 第三章系统技术方案 第一节系统功能与技术指标 1系统功能 2技术指标 3监测参数范围 4系统特点 5系统的组成 6系统的工作原理 第二节气体流量的监测 1气体流量计算的基本原理 2负压测点的布置 3系统负压测点的结构与物理位置 4微差压变送器的基本技术指标与使用方法 5EDA9017模拟量采集模块 6EDA485C有源隔离转换器 7气体温度的测量与JWB系列温度变送器 8负压的采集与气体流量的计算 第三节电机的轴承温度、绕组温度的测量 1、PT100电阻介绍
2XJY-160智能快速温度巡检仪 3温度采集工作原理 第四节电气参数的测量 1PD194Z-9S4（或EDA9033F）三相电参数采集模块 2系统电参数的采集 第五节振动的测量 第六节系统的报警 第七节系统的控制部分 第四章服务承诺 4.1供货、施工 4.2质保期 部分业绩表 系统组成
第一章概述 风机是矿井要害设备之一，风机的实时运行数据需要纳入全矿井自动化系统，传统的设备无法与矿井自动化系统交换数据，只要依赖于计算机网络技术，才可以将风机运行的实时信息数据传送给矿调度室，并将其运行数据并入全矿井数据库以供整体分析决策使用。所以，在线监测是实现全矿井自动化的必须设备。 风机微机监测系统是应用于大型风机流量监测方法的装置；系统以国家标准“通风机空气动力性能试验方法”和“煤炭行业标准”煤矿用主要通风机现场性能参数测定方法”为依据，应用工业计算机检测技术和独特的专有研究成果对矿用大型通风机的运行状态进行连续在线测量与处理，以多种方式提供通风机运行状态的各种数据，保障通风机的安全运行和方便通风机的性能测试，并为多种功能扩充提供方便的条件。 在线测量与处理的风机运行参数包括风机入口静压、风速、流量，电机的轴承温度、定子绕组温度、电机功率、风机效率等，根据需要还可以扩充监测风机的环境参数、电机振动烈度等性能参数。数据传输模式兼容满足国际标准的多种数交换形式，FTP、局域网IE数据服务与广域网IE数据服务功能，可与全矿井自动化系统实现灵活便捷的数据联网，将风机的实时运行参数传输到矿总调度室，满足自动管理的需求。 风机微机监测系统能够在生产过程中随时掌握通风设备的运行状态，改变了传统的设备管理方式，提高了通风设备的自动化管理水平，有力地保证了通风机设备的经济、可靠运行，为设备的管理和维修提供了可靠的科学依据，深受用户欢迎。 本系统采用测控功能齐全，画面、报表丰富多彩，方便现场操作人员使用和技术维护。
基于可靠性的状态监控预知系统 ------风机在线监测及诊断系统技术方案 一、概况： [监控设备]： 对于炼钢厂转炉风机，实施在线状态监测，精确了解设备运行状态，实施有计划的预知维修，同时根据运行状态与根源分析，进一步提高设备运行的可靠性，为合理安排设备维修和优化备件提供有力保障。 [实施目标]： 该系统通过建立关键设备在线监测体系，实时监控设备振动参量状态，及时报警，防止重大设备事故的发生；同时采用最先进的监控技术，最大程度延长设备的预警时间，从而实现预知维修，并通过智能的专家诊断，精确诊断故障源，实现精密维修，缩短维修用时，为检测维修制度合理化提供准确的数据基础。 二、项目意义 利用传感器捕捉振动、冲击脉冲、转速、电流信号；进行信号处理、模式识别、预报决策，及计算机技术，监测机组在运行过程中的振动参数及有关性能参数及其动态变化，在机组运行过程中，作出是否有故障、故障种类、故障部位、故障严重程度、故障发展变化趋势等诊断结果，判断机组性能劣化趋势。使运行、维护、管理人员能在维修之前做好有关准备，做到预知维修，并可根据监测诊断结果，进行技术改造，避免类似事故再次发生。 实施本项目的意义在于： 1、通过本项目实现对机组的连续在线监测和劣化趋势预测达到预知维 修的目的，以保证无故障运行。 2、利用监测诊断系统可以及时判别设备是否有故障，并且能够迅速查 明故障原因、部位、预测故障影响。从而实现有针对性的按状态维 修，那里坏了修那里，而不是大拆大卸，延长检修周期，缩短检修 时间，提高检修质量，减少备件储备，提高设备的维修管理水平。 3、向运行人员提供及时的信息，有效地支援运行，提高设备使用的合 理性、运行的安全性和经济性，充分挖掘设备潜力，延长服役期限， 以便尽量合理地使用设备。从而降低设备故障停机时间，减少计划 检修时间和非计划检修时间。 4、向维修管理人员及时提供设备运行情况，及时准备备品备件，及时 处理有关故障，真正实现预知维修，以最少的代价发挥设备最佳的 效益，做到最佳运行，使设备维修费用、设备性能劣化与停机损失 费用最低。根据监测诊断结果确定维修时间、维修部位和维修方法，
前言 第一章系统功能与技术指标 1.系统功能 2.技术指标 3.监测参数围 4.系统特点 5.系统的组成 6.系统的工作原理 第二章气体流量的监测 1.气体流量计算的基本原理 2.负压测点的布置 3.系统负压测点的结构与物理位置 4.压力变送器的基本技术指标与使用方法 5.压力的采集与气体流量的计算 第三章电机的轴承温度、绕组温度的测量 1.PT100电阻介绍 2.温度采集模块 3.温度采集工作原理 第四章电气参数的测量 1.三相电参数采集模块 2.系统三相电参数的采集 第五章风机流量的计算 流量的计算 第六章振动的测量 振动的监测 第七章转速的测量 转速的监测 第八章模拟量的采集 模拟量采集模块 第九章场安装环境的选择及要求 1.安装环境的选择 2.安装程序、方法 3.信号线的接线方法 4.现场保养与维护
前言 风机是矿井要害设备之一，它的实时运行数据需要纳入全矿井自动化系统。传统的设备无法与矿井自动化系统交换数据，只有依赖于计算机网络技术，才可以将风机运行的实时信息数据传送给矿调度室，并将其运行数据并入全矿井数据库以供整体分析决策使用。所以，在线监测系统是实现全矿井自动化的必须设备之一。 通风设备配电在线监测系统是基于大型风机流量监测方法的装置。系统以国家标准《通风机空气动力性能试验方法》、《煤炭行业标准》和《煤矿用主要通风机现场性能参数测定方法》为依据，应用工业计算机检测技术和独特的专有研究成果对矿用大型通风机的运行状态进行连续在线测量 与数据处理，以多种方式提供通风机运行状态的各种数据，保障通风机的安全运行和方便通风机的性能测试，并为多种功能扩充提供方便的条件。 在线测量与处理的风机运行参数包括：风机入口静压、风速、流量，电机的轴承温度、定子绕组温度、电机功率、电机振动烈度、风机的转速、进出气体温度等。数据传输模式可与全矿井自动化系统实现灵活便捷的数据联网，将风机的实时运行参数传输到矿总调度室，以满足自动管理的需求。 通风设备配电在线监测系统能够在生产过程中随时掌握通风设备的运行状态，改变了传统的设备管理方式，提高了通风设备的自动化管理水平，有力地保证了通风机设备的经济、可靠运行，为设备的管理和维修提供了可靠的科学依据，深受用户欢迎。 本系统测控功能齐全，画面和报表丰富多彩，方便现场操作人员使用和技术维护。 第一章系统功能与技术指标 1 系统功能 系统的主要功能有：实时监测通风系统参数、通风机的性能参数、电机的电气参数、轴承温度、数据管理、报表管
嵌入式智能故障诊断系统设计 摘要：针对传统的故障诊断方法精度不高，实时性不好的问题，在嵌入式系统 环境下进行故障实时诊断系统的优化设计。本文首先分析了机械状态监测及故障 诊断的相关理论，然后详细分析了嵌入式智能故障诊断系统的设计与实现。实验 结果表明，采用该故障诊断系统进行滚动轴承故障实时检测非常便捷实用又适于 后续联网管理。 关键词：嵌入式系统；滚动轴承；故障诊断；硬件系统 引言 随着现代科技的不断发展，机械设备早已不是一个纯机械装备，而是融合了自动控制、 液压与气压传动等技术的结构和功能都十分复杂的系统。这给机械运行状态的监测和故障诊 断提出了越来越高的要求。机械运行过程中发生的故障不仅会导致重大经济损失，还可能给 人身安全带来极大威胁。因此，实时监测机械设备的运行工况并及时诊断故障，对经济效益 和社会效益的提高都有极其重要的意义。 1 机械状态监测和故障诊断的相关理论 机械诊断技术是通过监测机械设备运行状况，发现故障并预报故障发展趋势，诊断故障 类型及故障原因，确保机器正常运转的技术。目前，普遍采用的机械诊断技术有振动监测、 油液监测、噪声监测和无损探伤等。油液光谱分析技术通过分析机油中的金属颗粒物浓度， 能准确判断机械设备传动系统是否存在磨损型故障隐患。无损探伤技术利用物质的光、磁和 电等特性，能够在不损坏工件或改变机械设备运行状态的前提下准确完成机械部件工况的监测。 故障机理分析是机械诊断的关键。故障机理是在理论研究和实验分析的基础上得到的反 映故障信号和机器参数关系的表达式。从采集到的机械设备的状态信号，它能方便诊断出故 障的位置。这些状态信号通常是机械设备运行过程中表现出来的物理或化学现象，如机械振动、运行噪声、机器温度、油压波动、功耗增多和异常气味等。机械运行状态监测是通过各 种传感器采集机械设备运行过程中的物理或化学状态信号，并据此诊断故障的类型及原因。 故障信号的提取与处理是机械诊断中的重要步骤。通过分析传感器采集到的反映机械设备运 行状态的信号，提取出机械故障特征信息，从而为故障类型和故障原因的准确诊断提供可靠 的依据。信号处理方法经历了从时域分析到频域分析，再由频域分析到时频域分析的发展过程。频域分析将采集到的机械状态信号从时域变换到频域。典型的频域分析法有基于快速傅 里叶变换的经典谱估计法和现代谱估计法。时频分析技术同时在时域和频域分析机械非平稳 信号，其中Wigner-Ville时频分布等时频分析技术在机械诊断中得到了普遍应用。 2 嵌入式智能故障诊断系统设计 本系统将整体结构分为四层，包括管理层、功能层、推理层和数据层。管理层主要负责 整个系统的管理机制与通信机制。决策需要通信的Agent双方需要对话，还是需要进行知识 的交换。二是要Agent之间的关系作出判断。Agent之间的交互有两种关系：正关系和负关系。正关系表示Agent的规划有重叠的部分，或某个Agent具备其他Agent不具备的能力， 各Agent可通过管理层的协调获得帮助，负关系会导致冲突。管理层要进行协调，达到冲突 的消解的目的。功能层是多Agent诊断系统的核心层。主要包括知识处理、特征提取、实时 监控、故障诊断与故障决策等功能组件。推理层处于数据层和功能层之间。主要提供各功能 组件所需的知识或数据，并对推理机制进行定义。数据层包括数据库、知识库与扩展知识库 三个方面。数据库主要用于存储由传感器获得的各种信息，知识库为众多相关领域的专家的 经验总和。扩展知识库主要是为系统的日后扩展诊断功能留下接口。在管理层中主要有两个Agent：管理Agent和数据传输Agent。管理 Agent负责协调各Agent和通信，数据传输Agent 负责与后台计算机上的通信Agent之间传输巡检数据。具体诊断时，数据采集子系统将被诊 断设备的运行状态、参数等数据采集输入到诊断系统，一方面提供给PC端显示，另一方面，将数据提供给诊断方法 Agent，形成诊断请求。管理Agent对诊断请求进行任务分解，得出 多个子任务，再根据对诊断Agent的认识，将诊断任务分配给适当的诊断Agent。管理Agent 还要负责诊断Agent间的工作协调、协作和借助于KQML语言通信，以及将各诊断Agent的
风机设备故障监测与诊断系统2.0 采集器需求分析说明书 版本：1.0 作者：XX 日期：2013-02-02
文档修改记录：
一、引言 1目的 采集器2.0版是在原有版本的基础上进行的一次彻底的升级，主要包括： 1、原有采集器是单片机方式，需要额外的工控机支持，本版采集器采用ARM9内核， 安装Linux操作系统及自主开发的采集、传输程序，不需工控机支持。 2、原有采集器支持8个通道，新版采集器支持10个通道。 3、原有采集器的采样频率较高，新版采集器采样频率选择范围较大，既能支持低频 信号，也能支持高频信号。 2文档约定 采集器2.0版包括硬件及软件两部分，本文档只包含软件部分需求说明书。 二、系统概述 采集器2.0版的软件部分包括有：采集程序、存储程序、有线传输程序、无线传输程序及日志管理程序。 1任务背景 采集器2.0版是1.0版本的升级版，将采集、存储、传输程序客户端合为一体，升级为嵌入式系统，同时在报警功能做出了改进。 2产品功能 信号采集、有线传输、无线传输、数据存储及日志管理等。 信号采集功能 采集功能通过采集器和采集程序实现。采集器安装到风机现场，能同时采集10路传感器信号，传感器包括速度传感器、加速度传感器、位移传感器、转速传感器、音频传感器。十路采集信号能同时采集，采集一帧（包括10路数据）称为同一采集单号，采样长度最大不小于81920个数据，采集完一帧数据，暂存在采集器的存储卡中。采集器可暂存1个月内的数据，同时采集器通过传输程序上传至服务器数据库中。
有线传输功能： ●上传采集器实时数据至服务器的数据库 ●服务器读取采集器历史数据 ●服务器读取采集器参数配置 ●服务器设置采集器参数配置 无线传输功能 ●暂时与有线传输功能相同 数据存储 ●采集器可暂存1年内的历史数据至存储卡中 ●存储卡可拔出至另一台采集器中读出数据 日志管理 ●可动态跟踪程序运行状态 ●可记录重要历史运行状态 ●可上传日志至远程监控服务器 3用户特点 ●安装环境恶劣 ●通信条件不能确定 ●不能实时现场维护 4运行环境 ●硬件平台 采集器：ARM9200T（ARM9），三星S3C2440，主频400MHz，128M RAM，RS232串口，DM9000网络芯片，SD卡，电源控制、FPGA控制器。 网络设备：路由器1台，GPRS模块1台。 存储设备：32G SD卡 线缆：信号线、网线、电源 传感器：声音传感器、振动传感器（速度、加速度、位移）、转速传感器。 ●支持软件
煤矿风机在线监测系统 说 明 书 煤矿风机在线监测系统说明书 一．系统设计参照标准 本系统设计依据煤矿风井主扇风机现场实际情况制定； 振动状态监测部分参照GB/T 19873.1-2005/ISO 13373-1:2002《机器状态监测与诊断振动状态监测》；
有关电气装置的实施参照GB50255-96《电气装置安装工程施工及验收规范》； 有关自动化仪表实施参照GB50093-2002《自动化仪表工程施工及验收规范》及DLJ 279-90《电力建设施工及验收技术规范》（热工仪表及控制装置篇）； 风机性能测试满足GB/T1236-2000《工业通风机用标准化风道进行性能试验》和MT421(煤炭行业标准)“煤矿用主通风机现场性能参数测定方法“。 其余部分参照中国华电南京农网城网工程有限公司企业标准。 二．系统设计的主要内容 2．1系统概况 根据煤矿企业的生产特点，风井两台主扇风机是全矿生产中的特大型重要负荷关键设备。它的正常运行是矿井得以连续安全生产的最根本保证。主通风机经常由于超负荷运转、设备累计运行时间过长和安装质量等问题而发生很多故障，风机系统在运行中存在着多种故障,它们是隐性的,不可预测的，对生产存在严重的威胁。这些存在的故障隐患,严重影响到全矿运行的经济性和安全性。 华电南京农网城网公司的"风机在线故障监控系统"充分利用传感器检测,信号处理,计算机技术,数据通讯技术和风机的有关技术, 全面地对矿井总回风中的风压（负压、静压、动压、全压及其效率）、风速、风量、瓦斯浓度、出口气体温度、主通风机前后轴承温度、运行状态、正反转状态、电机定子温度和轴承温度等通风机性能参数，主通风机设备振动位移、速度、加速度、振动主频、频率分量及其烈度等振动参数，电机三相电压、电流、有功无功电度、有功无功功率、总有功功率、总无功功率视在功率、功率因数、频率等电量参数进行实时在线监测，在机组的运行过程中,判别机组性能劣化趋势,使运行,维护,管理人员心中有数。系统具有数据窗口显示和存储报表打印、趋势曲线显示、越限声光报警和历史报警摘要显示查询、工况点合理范围分析、风产分析、设备故障诊断和手自动控制、报警阀值设定、用户及权限管理、操作记录、日志查询、在线联机帮助、风机房视频监控和数据远距离传输等丰富功能。通过本系统的实施,使煤矿风井主扇风机的状态监测诊断的水平达到国内领先水平。