一种风机在线状态监测评估装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风机在线状态监测评估装置，包括数据采集与运算模块、主控器模块和通讯接口模块。数据采集模块采集风机振动、温度、电压、电流、压力等参数信息，运用多小波方法将风机振动信号的分解，提取早期故障特征信号并采用基于云模型的状态性能评估算法进行性能评估；主控器模块对采集到的温度压力等信号进行判别与显示；装置配置多种通讯接口，可实现信息与工厂控制、生产制造执行系统的数据交换。采用本发明专利技术，能准确评估风机性能状态，实现风机的合理维护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机电设备维护与故障诊断领域，特别是涉及一种风机在线状态监测评估装置。
技术介绍
在冶金、电力等流程工业领域大量使用的风机是大型的回转设备之一，其运行状况直接关系到工厂的安全、经济运行，因此对风机的安全与经济性能的要求越来越严格。因此，实施对风机状态监测和故障诊断，对工厂设备系统安全状况的提高都有重大意义。目前国内外学者对于风机故障诊断的方法和技术进行了深入的研究，提出了信号处理的故障诊断、基于数据驱动的故障诊断等方法。但研究早期故障诊断与状态性能评估的很少。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种风机在线状态性能评估方法与装置，可以评估风机性能，有利于发现早期故障，使设备及时合理的得到预测维护。本专利技术提供的风机在线状态监测评估装置，包括数据采集与运算模块、主控器模块和通讯接口模块(见附图1);所述装置采用多CPU结构，其中主控器模块采用嵌入式系统结构，具体为ARM芯片，数据采集与运算模块采用DSP芯片，该芯片作为ARM芯片的协处理器；主控器模块通过双端口 RAM与数据采集与运算模块连接实现数据交换，主控器模块通过ARM芯片所具有的通讯接口与通讯接口模块连接。1、主控器模块，采用ARM芯片，用于完成系统数据采集通道配置、人机交互，并通过通讯接口模块传输采集数据和评估结果；所述的主控器模块包括一个ARM芯片，该ARM芯片分别连接双端口 ARM、Flash存储器、SDRAM存储器、IXD显示器以及键盘。所述主控器模块是以ARM为核心的嵌入式系统(见附图2)，系统采用两片32MBSDRAM芯片HY57V561620BT-H，提供64MB的内存空间，系统采用了 NANDFlash芯片1(9卩1208而11，系统扩展800\600像素10)显示器。系统扩展16K双端口 RAMIDT7006与数据采集与运算模块交换数据。2、数据采集与运算模块，负责采集来自传感器的振动、温度、压力、电压和电流信号，并对上述信号进行预处理(对信号的预处理是指采用高密度离散小波变换算法即HD-DffT算法剔除不符合风机运行所可能产生数据的异常值，由数据采集与运算模块完成预处理)后，进行有效判断，将振动信号传输给基于多小波方法的振动特征信号提取与基于云模型的状态性能评估算法对风机状态进行综合评估，将温度、压力、电压、电流信号传输给主控器模块，进行判别与显示(其结构见附图6)；所述的数据采集与运算模块包括一组信号采集传感器，分别用于采集振动、温度、压力、电压和电流信号，各传感器分别经过信号调理电路后与模拟多路开关的输入端连接，模拟多路开关的输出端连接DSP芯片。所述的数据采集与运算模块(见附图3)是以DSP为核心的信号采集与运算处理系统，模拟量采集模块根据系统参数配置可采样16路模拟量，从现场振动、温度、压力、电压、电流传感器产生的信号，经过调理滤波、多路转换开关⑶4053和模数转换器AD7656转换成数字信号采集到DSP，DSP分别外扩了一片256K的RAM和一片256K的铁定存储器FM31256。其中铁定存储器为I2C接口，因其非易失性用来存储参数设定值和评估模块计算结果和故障特征明显的振动信号数据，FM31256内部具有时钟伴侣功能同时为系统提供实时时钟。系统配置看门狗电路(CAT1161)，其同时给ARM提供复位信号。系统扩展16K双端口 RAMIDT7006与主控模块交换数据。3、通讯接口模块，用于实现信息与工厂控制层网络、生产制造执行系统的数据交换；所述的通讯接口模块包括以太网接口模块和PROFIBUS现场总线通讯接口模块(见附图4)，其中PROFIBUS总线通讯控制器采用PROFIBUS从站芯片SPC3，微处理器选用AT89C55单片机(见附图5)。本专利技术的优点和积极效果:可以评估风机性能，有利于发现早期故障，使设备及时合理的得到预测维护，应用前景广阔，并可以推广应用到其它机电设备。附图说明图1是本专利技术提供的一种风机在线状态监测评估装置结构示意图。图2是本专利技术提供的一种风机在线状态监测评估装置的主控制器模块硬件结构示意图。图3是一种风机在线状态监测评估装置的数据采集与运算模块硬件结构示意图。图4为一种风机在线状态监测评估装置的以太网接口模块硬件结构示意图。图5为一种风机在线状态监测评估装置的PROFIBUS总线接口模块硬件结构示意图。图6是本专利技术提供的一种风机状态性能评估方法流程图。图7是本专利技术提供的基于模糊专家规则的多参数状态性能评估算法模糊系统网络模型。具体实施例方式实施例1一种风机在线状态监测评估装置，包括数据采集与运算模块、主控器模块、总线通讯接口模块。该装置采用多CPU结构(见附图1)，ARM作为主控制器，完成系统数据采集通道配置、人机交互，并通过以太网或现场总线传输采集数据和评估结果，DSP芯片作为ARM芯片的协处理器，负责采集自传感器的振动、温度、压力、电压、电流信号等多路信号及算法运算。1、数据采集与运算模块(见附图3)，是以TMS320F2812DSP为核心的信号采集与运算处理系统，模拟量采集模块根据系统参数配置可采样16路模拟量，从现场振动、温度、压力、电压、电流传感器产生的信号，经过调理滤波、多路转换开关CD4053和模数转换器AD7656转换成数字信号采集到DSP，DSP分别外扩了一片256K的RAM和一片256K的铁定存储器FM31256。其中铁定存储器为I2C接口，因其非易失性用来存储参数设定值和评估模块计算结果和故障特征明显的振动信号数据，FM31256内部具有时钟伴侣功能同时为系统提供实时时钟。系统配置看门狗电路(CAT1161)，其同时给ARM提供复位信号。系统扩展16K双端口 RAMIDT7006与主控模块交换数据。数据采集与运算模块软件采用C++语言开发，其软件实现以下功能:I)定时数据采集与传输。实现根据采集通道的控制参数配置定时数据采集，采集速度可选，采集到的振动信号传输给基于小波方法的振动特征信号提取算法程序，其他温度、压力、电压、电流数据通过双端口 RAM传输给主控模块。2)基于多小波方法的振动特征信号提取算法，首先采用多小波包对振动信号进行分解、降噪处理，多小波包采用GHM多小波，然后对处理后的信号进一步提取各频段的能量作为特征参数，将特征参数作为基于云模型的状态性能评估算法的输入计算评估结果。考虑到噪声能量却分布于整个小波域内，本专利技术采用改进的阈值降噪方法，首先在设备投入使用的正常运行状态下进行信号采集并进行多行小波分解，测算各频段噪声强度，在此基础上进行软阈值降噪。将降噪处理后的信号按照用户设定的频段，以各频段多小波包重构序列的各分量的平方和为能量，作为特征参数。 2、主控器模块(见附图2)，是以S3C2440A ARM为核心的嵌入式系统，系统采用两片32MBSDRAM芯片HY57V561620BT-H，提供64MB的内存空间，系统采用了 NANDFlash芯片1(9卩1208而11，系统扩展800\600像素10)显示器。系统扩展16K双端口 RAMIDT7006与数据采集与运算模块交换数据。数据采集与运算模块采集来自传感器的振动、温度、压力、电压、电流信号，对上述信号进行预处理后，并进行有效判断，将信号传输给基于小波方法的振动特征信号提取程序处理后得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风机在线状态监测评估装置，其特征在于该装置包括数据采集与运算模块、主控器模块和通讯接口模块；所述装置采用多CPU结构，其中主控器模块采用嵌入式系统结构，具体为ARM芯片,数据采集与运算模块采用DSP芯片，该芯片作为ARM芯片的协处理器；主控器模块通过双端口RAM与数据采集与运算模块连接实现数据交换，主控器模块通过ARM芯片所具有的通讯接口与通讯接口模块连接；主控器模块,用于完成系统数据采集通道配置、人机交互,并通过通讯接口模块传输采集数据和评估结果；数据采集与运算模块，负责采集来自传感器的振动、温度、压力、电压和电流信号，并对上述信号进行预处理后，进行有效判断，将振动信号传输给基于多小波方法的振动特征信号提取与基于云模型的状态性能评估算法对风机状态进行综合评估，将温度、压力、电压、电流信号传输给主控器模块，进行判别与显示；通讯接口模块，用于实现信息与工厂控制层网络、生产制造执行系统的数据交换。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：岳有军，王红君，贺鹏，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：