一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，属于机电保护和故障诊断技术领域，具体涉及一种三相旋转机电设备的早期故障进行检测，及早发现故障、预防故障的继续恶化，防止破坏性和灾难性事故的发生，将事故消灭在萌芽状态的实时预测诊断器的技术方案，其特征在于该诊断器是一种三相旋转机电设备运行状态实时预测诊断器，该诊断器通过多平台混合编程最终在DSP实时处理器TMS320C6713B上实现了三相旋转机电设备的智能预测诊断；信息采集中对机电设备三相电流和三相电压的采集均未使用互感器，避免了实时信号的畸变，使信息处理结果更加精确；功能强大，易于与其它现有监控系统进行接口，具有较好的可扩展性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，属于机电保护和故障诊断技术领 域，具体涉及一种三相旋转机电设备的早期故障进行检测，及早发现故障、预防故障的继续 恶化，防止破坏性和灾难性事故的发生，将事故消灭在萌芽状态的实时预测诊断器的技术方案。
技术介绍
三相旋转机电设备是指以电为动力的机械驱动设备，如三相异步电动机，是当今 用于驱动各种机械和工业设备的最通用装置，被广泛应用于大中型工矿企业，但因其工作 负荷及工作环境比较特殊，发生故障的情况非常普遍，目前基本是采取各种继电保护措施， 但继电保护系统具有局限性，没有预防功能，只是当被监视参数达到或超过继电器整定值 时才起作用，可能已造成巨大的经济损失。为及早发现故障、预防故障的继续恶化，防止破 坏性和灾难性事故的发生，必须能对三相旋转机电设备的早期故障进行检测，将事故消灭 在萌芽状态。但它的故障机理非常复杂，其故障原因与其征兆之间的关系并非完全是一一 对应的关系，往往是同一故障表现为多个征兆，而某一征兆又可能同时反映不同的故障状 态，利用少量信息无法确切分析和精确提取它们的早期故障特征，特别是由于早期故障物 理信号的微弱性和不明晰性，使得早期故障诊断和多故障分离更加困难，因此预测诊断难 度较大。目前基于线电流和线电压来监测三相旋转机电设备过载、短路、倒相、以及显示有 功功率、无功功率、功率因素等的还有一些应用，也有一些产品通过质量认证，但基于电流、 电压、振动、扭振、温度等多信息的用于三相旋转机电设备早期故障在线预测的技术还未见 报道，做成产品的也未见报道。
技术实现思路
本专利技术一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，基于上述现有技术存在的不足， 旨在提供一种三相旋转机电设备实时预测诊断器的实现方法，以解决三相旋转机电设备早 期预测诊断的实时性问题。本专利技术一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，其特征在于该诊断器是一种三相 旋转机电设备运行状态实时预测诊断器，由1信号采集部分、II信号处理部分、III智能分 析部分和IV多平台混合编程实现部分组成I、信号采集部分所述的信息采集中对机电设备绕组、铁心和轴承温度以及多处振动分别采用钼电 阻和振动传感器，其中测温用的钼电阻分别放置在铁芯、定子绕组共十处，测振动用的加速 度传感器分别放置在电机的轴端、机身处，信号采集是利用AD9283高速A/D采集9路振动 信号，利用AD7490采集3路电流、3路功率、8路温度和2路扭振信号，利用EP2C20F484作 为AD与DSP处理器TMS320C67i;3B的数据接口 ；信号隔离芯片的两个DC/DC电源隔离芯片 要同时得电，以防发热烧损，A/D、FPGA和DSP的接口电路中，将A/D的数据线、片选线和其他3控制线与FPGA的I/O直接相连，将DSP的数据线、地址线、片选信号及其他控制信号与FPGA 的I/O相连，使FPGA作为连接数据的中间桥梁，DSP控制FPGA，FPGA控制A/D，最终实现多 路高速数据采集II、信号处理部分三相电流采用测量供电线路的电压降来间接测量通过的电流，三相电压采用测 量并联在三相绕组的分压电阻上的电压来测量，信号处理是利用功能齐备的高性能的 DSP处理器TMS320C67i;3B，32位浮点高速数字处理器，最高工作频率300M，处理能力可达 M00MIPS，实现高速运算和大容量数据存储，基本配置为200M的C6713，以实现实时信号处 理，为三相旋转机电设备的基于多传感器信息的高度智能化的故障预测提取特征量；III、智能分析部分智能分析是采用小波包、神经网络、遗传算法等复杂理论，对多传感器信息进行智 能融合和处理，智能分析是对三相旋转机电设备的故障机理进行全面分析，探讨了常见故 障的机理以及在振动、电流、功率、温度等频谱上的特征，用先进的算法实现它们的早期故 障预测；IV、多平台混合编程实现部分由于实现上述分析需要进行大量运算，无论是高级语言还是汇编语言都很难直接 编制小波包、神经网络、遗传算法和信息融合等复杂理论的运行程序，必须应用Matlab仿 真平台中的工具包，这样就无法脱开计算机，为满足恶劣环境下特别是煤矿等特殊环境的 使用，必须将系统做成易于安装的产品，因此在多平台和环境下进行混合编程实现智能分 析，借助多平台自带的各种工具库，完成软件的编程，最终下载到TMS320C67i;3B实时系统 内，完成产品化。上述的一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，其特征在于所述的智能分析部分 还包括智能预测诊断产品以PROFIBUS、MODBUS, CANBUS协议实时与工控机进行通讯，在工 控机上对数据进行更高层次的分析，满足数据信息的分析、记录、管理以及远程共享管理， 与其它现有监控系统进行接口。本专利技术一种三相旋转机电设备实时预测诊断器的优点在于(1)通过多平台混合编程最终在DSP实时处理器TMS320C67i;3B上实现了三相旋转 机电设备的智能预测诊断；(2)信息采集中对机电设备三相电流和三相电压的采集均未使用互感器，避免了 实时信号的畸变，使信息处理结果更加精确；(3)功能强大，易于与其它现有监控系统进行接口，具有较好的可扩展性。 附图说明图1是本专利技术的系统结构图；图2是本专利技术振动传感器布置图；图3是本专利技术信号测量中的保护和隔离电路图；图4是本专利技术A/D、FPGA和DSP的接口电路图。具体实施例方式结合附图对本专利技术的具体实施方式做出进一步的详细说明如下如图1所述，本专利技术一种三相旋转机电设备运行状态实时预测诊断器，包括信号 采集和处理、信号保护和隔离、智能分析和多平台混合调用编程。本专利技术所述的信息采集 中对机电设备绕组、铁心和轴承温度以及多处振动分别采用高精度的钼电阻和振动传感器 (加速度传感器)。其中测温用的钼电阻分别放置在铁芯、定子绕组共十处，测振动用的加 速度传感器分别放置在电机的轴端、机身处。如图2所述，是三轴加速度传感器安装的示意图。本专利技术所述的信息采集中对机 电设备三相电流和三相电压的采集均未使用互感器，三相电流采用测量供电线路的电压降 来间接测量通过的电流，三相电压采用测量并联在三相绕组的分压电阻上的电压来测量， 电机三相绕组的阻抗非常小，这样测量电压的方法不会影响电动机的正常工作。如图3所述，本专利技术所述的保护和隔离是针对机电设备三相电流和三相电压的采 集未使用互感器而设计的，信号隔离芯片的两个DC/DC电源隔离芯片要同时得电，以防发 热烧损。A/D、FPGA和DSP的接口电路中，将A/D的数据线、片选线和其他控制线与FPGA的 I/O直接相连，将DSP的数据线、地址线、片选信号及其他控制信号与FPGA的I/O相连，使FPGA 作为连接数据的中间桥梁。DSP控制FPGA，FPGA控制A/D，最终实现多路高速数据采集。本专利技术所述的Matlab与DSP的混合编程以小波变换为例说明。在Matlab/Simulink环境下，利用Embedded Target for TI C6000 DSP和Signal Processing Blockset工具包通过搭建模块的方式实现信号的小 波变换。Matlab/Simulink 提供了 Embedded Target for TI C6000 DSP 工具箱，该工具箱 是用于C6000系列DSP本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种三相旋转机电设备实时预测诊断器，其特征在于该诊断器是一种三相旋转机电设备运行状态实时预测诊断器，由：Ｉ信号采集部分、ＩＩ信号处理部分、ＩＩＩ智能分析部分和ＩＶ多平台混合编程实现部分组成：Ｉ、信号采集部分所述的信息采集中对机电设备绕组、铁心和轴承温度以及多处振动分别采用铂电阻和振动传感器，其中测温用的铂电阻分别放置在铁芯、定子绕组共十处，测振动用的加速度传感器分别放置在电机的轴端、机身处，信号采集是利用ＡＤ９２８３高速Ａ／Ｄ采集９路振动信号，利用ＡＤ７４９０采集３路电流、３路功率、８路温度和２路扭振信号，利用ＥＰ２Ｃ２０Ｆ４８４作为ＡＤ与ＤＳＰ处理器ＴＭＳ３２０Ｃ６７１３Ｂ的数据接口；信号隔离芯片的两个ＤＣ／ＤＣ电源隔离芯片要同时得电，以防发热烧损，Ａ／Ｄ、ＦＰＧＡ和ＤＳＰ的接口电路中，将Ａ／Ｄ的数据线、片选线和其他控制线与ＦＰＧＡ的Ｉ／Ｏ直接相连，将ＤＳＰ的数据线、地址线、片选信号及其他控制信号与ＦＰＧＡ的Ｉ／Ｏ相连，使ＦＰＧＡ作为连接数据的中间桥梁，ＤＳＰ控制ＦＰＧＡ，ＦＰＧＡ控制Ａ／Ｄ，最终实现多路高速数据采集ＩＩ、信号处理部分三相电流采用测量供电线路的电压降来间接测量通过的电流，三相电压采用测量并联在三相绕组的分压电阻上的电压来测量，信号处理是利用功能齐备的高性能的ＤＳＰ处理器ＴＭＳ３２０Ｃ６７１３Ｂ，３２位浮点高速数字处理器，最高工作频率３００Ｍ，处理能力可达２４００ＭＩＰＳ，实现高速运算和大容量数据存储，基本配置为２００Ｍ的Ｃ６７１３，以实现实时信号处理，为三相旋转机电设备的基于多传感器信息的高度智能化的故障预测提取特征量；ＩＩＩ、智能分析部分智能分析是采用小波包、神经网络、遗传算法等复杂理论，对多传感器信息进行智能融合和处理，智能分析是对三相旋转机电设备的故障机理进行全面分析，探讨了常见故障的机理以及在振动、电流、功率、温度等频谱上的特征，用先进的算法实现它们的早期故障预测；ＩＶ、多平台混合编程实现部分由于实现上述分析需要进行大量运算，无论是高级语言还是汇编语言都很难直接编制小波包、神经网络、遗传算法和信息融合等复杂理论的运行程序，必须应用Ｍａｔｌａｂ仿真平台中的工具包，这样就无法脱开计算机，为满足恶劣环境下特别是煤矿等特殊环境的使用，必须将系统做成易于安装的产品，因此在多平台和环境下进行混合编程实现智能分析，借助多平台自带的各种工具库，完成软件的编程，最终下载到ＴＭＳ３２０Ｃ６７１３Ｂ实时系统内，完成产品化。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：田慕琴，陈惠英，郭军，杨丽萍，王晓玲，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：14
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。