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全文下载 2022年第09期
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煤矿机电设备故障诊断系统

  • 作者(Author):
    姜雪
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       在国家大力推进煤矿智能化方针的指引下,煤炭企业根据行业自身的生产特点,沿着生产过程无人化、安全监测数字化、信息管理集约化的发展路线持续推动自动化、智能化、信息化深度融合。  

  现阶段,很多大型煤炭企业都配备了综合自动化系统,但缺乏对关键设备关键部位的运行状态、健康状况监测与故障诊断,导致关键设备的运行存在安全隐患;另外,煤矿各个子系统之间的监测信息是割裂的,存在很多“ 数据孤岛” 现象,无法实现数据共享,无法发挥数据分析和融合的价值。因此,在工业互联网的基础上,煤矿需要建立关键设备在线监测与诊断系统平台,同时建立相关的故障预警机制及风险防范系统,实现对关键设备智能监测、故障预警与故障诊断。  

  山东科大机电科技股份有限公司研发的煤矿机电设备故障诊断系统(以下简称 DHMS),将传感检测、无线通信、人工智能与工业互联网等技术相结合,研发高精度、宽频带的无线振动温度采集装置,构建矿山设备故障诊断平台,建立多参数融合的诊断分析模型和故障特征库。 DHMS 基于设备关键部位振动和温度的分析,融合其他子系统的设备运行参数,对煤矿机电设备进行状态预警、故障诊断、状态评价,将参数记录电子化、故障诊断信息化。  

DHMS 关键技术  

  (1)智能告警技术通过历史趋势、工况学习、降噪去伪以及动态阈值等多策略协同开发的智能告警算法模型,显著提高故障告警准确率。  

  (2)全自动闭环智能自动诊断采用机理模型 + 学习模型相结合,对轴系、轴承、齿轮等旋转设备的典型故障进行自动故障诊断,并自动生成诊断报告。  

  (3)低功耗无线传输技术基于传感检测、无线通信、微处理(MCU)等技术,开发了低功耗无线智能振动温度监测器和大数据量无线传输通信协议。2022 年最新上市的 DMS1200I 无线振动温度监测器,具有突出的低功耗特性,在正常工作情况下,电池的使用寿命可达 5 年。  

  (4)边缘计算技术终端监测器内置数据处理和振动分析算法,输出 10 种振动故障特征值,本地化的边缘计算可以实现就地告警,满足煤矿实时性和安全性的要求,可大幅减轻中心服务器的压力。  

实践应用

       DHMS通过无线振动温度监测器进行数据采集与边缘计算,以无线方式将数据传输至网关与后台服务器,服务器端软件对振动数据进行频谱分析。当发生告警时,系统自动进行智能诊断,其诊断结论触发维保工单,将工单推送给相关的维保人员,形成一个闭环的业务流程。DHMS 可诊断不对中、底座松动、不平衡、叶片损坏、轴承损坏、齿轮损坏、联轴器故障等旋转机械常见的故障类型。  

  DHMS 监测对象涵盖煤矿的关键机电设备,主要应用场景有 3 种:①煤矿地面设备,包括主副井提升机、主通风机、压风机和瓦斯泵站;②洗选设备,包括振动筛、刮板输送机、泵类、离心机等;③煤矿井下设备,包括主排水泵、带式输送机、刮板输送机等。  

  目前,DHMS 已在国家能源集团、山东能源集团、中煤能源集团、晋能控股集团、陕煤集团、淮北矿业集团等 20 多家大型煤炭企业的 80 余家煤矿单位取得应用,仅 DHMS 管理的煤矿机电设备测点数量就达到 1 万个以上。DHMS 通过振动分析、智能诊断与远程专家会诊等功能,将萌芽状态的故障提前告知用户,显著降低了非计划停机时间和设备维护成本。  

  DHMS 通过智能感知、数据分析、预测预警、人工智能、移动互联等先进技术,指导用户对设备进行预测性维护,大幅提高了设备运行的安全性和可靠性,为智能矿山建设提供底层数据支持。

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关于期刊

刊  名:智能矿山
刊  期:月刊
创刊时间:2020年11月
主管单位:中国煤炭科工集团有限公司
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司
主  编:王国法
出版单位:《智能矿山》编辑部
ISSN 2096-9139 : CN:10-1709/TN
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