基于虚拟仪器的盾构机故障预测与健康管理研究

发布时间：2020-10-14 03:51

　　 盾构机在我国基础设施建设、城市市政建设中担任着至关重要的角色。针对盾构机在使用过程中各种数据管理效率低、故障查找困难、故障修复不及时、故障数据利用率低等问题造成盾构机故障恶化、工程长时间停工等现象,本文开发了一套基于虚拟仪器的盾构机故障预测与健康管理系统。本文首先确定盾构机的监测对象,同时分析这些监测对象可能发生的故障原因以及对应的故障诊断方法或趋势预测方法。然后对系统的体系结构进行了设计,通过LabVIEW搭建了基于NI OPC的盾构机基本状态数据采集平台和基于NI DAQ的振动数据采集平台,且实现了这两部分数据的本地存储。对通过NI OPC采集到下位机PLC中的基本状态数据实现了实时显示、报警,且对这部分基本状态数据建立了模糊诊断的智能故障识别方法,并通过模糊矩阵的自动更新提高了模糊诊断的正确率。重点建立了盾构主电机模糊诊断方案以及盾构推进系统模糊诊断方案。并对采集的基本状态数据建立ARIMA模型完成健康趋势预测,通过对南京长江隧道在1-172环施工过程中某些状态数据建立ARIMA模型并验证其模型的有效性。对通过NI DAQ采集的振动数据实现了振动烈度的标准管理以及振动等级测定。并对这部分数据通过LabVIEW软件建立小波-神经网络诊断方案完成智能故障识别。将采集到的具有故障信息的振动信号导入系统中,使用三层小波包对该振动信号分解得到八个频段内的信号并求其信号能量,将求得的能量组成一个特征向量。求多个不同故障的特征向量并将其输入一种改进的BP神经网络进行神经网络训练,最终利用该神经网络训练结果对采集的故障信号作出故障识别。最后完善了该故障预测与健康管理系统,包括在线监测模块、故障诊断模块、故障预测模块、各种信息管理模块、数据导入导出模块、成员管理等模块。该管理系统实现了盾构机的状态数据实时监测、故障分析、设备健康趋势预测、数据存储等功能,使盾构机从被动维修变为主动维护,提高盾构机数据的利用率、降低重大故障发生的概率、降低了施工成本,保障了施工安全。
【学位单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U455.39
【部分图文】：

与泥水混合搅拌后形成高密度泥浆，经泥浆泵送至地面，泥浆在地面经过分离，再次进入盾构的密封舱，不断地循环排渣。泥膜形成：当泥水压力大于地下水压力时，泥水渗入土壤，在土壤间隙形成一定比例的悬浮颗粒，被捕获并集聚于开挖面，泥膜就此形成。随着时间的推移，泥膜的厚度不断增加，渗透抵抗力逐渐增强。当泥膜抵抗力远大于正面土压时，产生泥水平衡效果。

这会给用户及软件开发人员产生了巨大的工作负担。因此为了满足实际的工作需要，OPC 标准应运而生，该标准是一种具有高效、可靠、可互操作的即插即用设备驱动程序。且 OPC 标准是以微软公司 OLE 技术为基础，OLE 标准允许多台微机之间交换文档、图形等对象。目前，NI 公司为了方便 LabVIEW 与其他 PLC 型号能够较为方便的进行访问，NI 公司推出了 NI OPC 服务器。NI OPC 服务器与 NI LabVIEW 组合而成的单一平台可对工业系统进行高性能的测量和控制。并且上位机可以使用串口或以太网通过 OPC Server 对 PLC 进行访问，实现数据的在线采集。2.5.3 使用 NI OPC Server 访问 PLC为了能够访问下位机中 PLC[21]的数据，需要对 PLC 端以及 NI 服务器两部分进行配置。首先在 PLC 端需要将通讯模块添加到硬件中，完成通讯硬件模块的添加后，打开 NI OPC Server 服务器，其余的配置过程在该服务器中完成，包括连接方式选择、所需连接的 PLC 型号选择、绑定 PLC 地址，最后建立 OPC客户端完成数据的绑定，如图 2-2 所示。

图 2-3 读取 PLC 绑定变量数据后面板程序2.6 数据库结构设计2.6.1 数据库分类与建立在本次设计的健康管理系统中，需要进行大量的数据管理，包括数据采集部分、数据分析部分、故障诊断部分、故障预测部分、成员信息部分。这些信息非常的多并且对数据的管理方式也不一样。比如对于采集的数据需要重复使用并且数据量大需要连续存储，或者每次完成故障诊断和故障预测时信息需要能够随时查询，对于成员信息则不能够查询需要保密。基于以上情况，本系统总共设立 5 个数据库，分别为用户数据库、状态数据库、外加传感器数据库、诊断信息数据库、其他信息数据库。(1)用户数据库在本数据库包含两个表，分别为登陆信息表以及注册信息表。登陆信息表
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本文编号：2840136