基于物联网的矿井主排水设备状态监测及寿命管理系统的开发

发布时间：2017-03-25 11:16

  本文关键词：基于物联网的矿井主排水设备状态监测及寿命管理系统的开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文是山西省科技重大专项“基于物联网的煤矿重大生产装备状态监测及全寿命周期管理系统开发(No:20131101029)”的重要子课题之一,也是横向课题晋煤集团科技攻关项目“矿井主排水自动化监控系统的开发(No.20100819-2)”的继承和延续。本文主要针对目前我国矿井主排水设备自动化程度不高,主排水泵磨损故障频发、无法给出系统健康状况评价等问题而提出的。矿井主排水设备是煤矿安全排水的重要保障,其运行健康状态直接影响煤矿井下的安全生产。目前,我国大多数矿井的主排水设备自动化程度不高,主要依赖于人工操作完成井下排水任务。而且井下工况环境恶劣,矿井主排水设备输送流体介质复杂,其中含有大量物理和化学磨损因子,导致矿井主排水泵易出现叶轮磨损等故障,严重威胁井下排水工作的正常进行。物联网技术是目前各个行业研究的重点内容之一,我国也推出了大量的政策扶持物联网技术的推广和应用。煤矿作为我国能源的支柱行业也顺时而动,大范围的应用了物联网技术解决煤矿安全生产等问题。因此,应用物联网技术实现对矿井主排水设备的状态监测,发现早期矿井主排水泵机械磨损,对潜在的矿井主排水泵失效故障进行诊断、预警,并综合评定其剩余寿命,为设备的维修和更换提供合理建议,最大程度降低矿井主排水设备维修成本,提高煤矿井下排水系统的可靠性和安全性,对煤矿的安全生产有着至关重要的现实意义。本文深入分析了目前我国煤矿物联网的发展状况及研究动态,总结了我国煤矿物联网研究的最新成果,同时也指出了我国煤矿物联网存在的不足,即偏重于煤矿物联网的“网络层”的研究,忽略煤矿井下实际生产情况,导致物联网“感知层”和“应用层”的研究发展缓慢。基于上述情况,本文提出了我国煤矿物联网当下发展的重点应在全面感知设备状态的基础上,将现有煤矿井下有线环网与无线网络结合做到数据可靠传输,深入挖掘全矿山人员、设备、环境等大数据信息,实现煤矿的安全生产和效益最优化。基于上述思想,本文根据煤矿井下主排水设备排水工艺流程,设计了基于PLC的矿井主排水自动控制系统,并根据矿井主排水设备故障特征,布置了矿井主排水设备状态监测传感器,设计了物联网“感知层”;在井下以太环网的架构上设计了基于OPC的物联网数据共享机制,实现现场数据可靠传输;设计了基于LabVIEW和MATLAB的上位机应用软件,搭建物联网“应用层”平台,实现全面感知矿井主排水设备运行状态信息,为后续的矿井主排水设备寿命管理打下基础。提出了基于离心泵特性曲线的矿井主排水泵寿命评价指标,应用自回归滑动平均模型(ARMA),实现矿井主排水泵剩余寿命评估,并给出了基于离心泵数学模型的仿真分析结果,验证了算法的可行性。研究了基于振动信号和电信号多数据参量的矿井主排水泵故障诊断方法,提出了基于局部均值分解(LMD)的矿井主排水泵叶轮磨损振动信号特征量提取方法。同时应用派克变换电流平方模频谱解决了矿井主排水泵叶轮磨损电流信号特征量被基波淹没问题。结合振动和电流信号故障特征数学模型给出了仿真分析,验证LMD算法和派克变换可以有效提取矿井主排水泵故障特征量,实现矿井主排水泵故障诊断。设计了基于双循环测量隔离管路的矿井主排水设备加速寿命试验平台,为在实验室进行矿井主排水泵实物故障仿真试验打下基础。并提出了双循环的管路结构,解决了试验平台管路堵塞和传感器磨损等问题。在试验平台上,对离心泵进行了人工叶轮磨损破坏试验,测定了其振动、电流和特性曲线等试验数据,并应用算法进行了分析。试验结果表明:LMD算法可以有效提取叶轮磨损振动信号故障特征量,实现矿井主排水泵故障诊断。电信号经过派克变换可以解决基波淹没问题,应用频段能量计算规则可以有效诊断矿井主排水泵叶轮磨损故障。
【关键词】：煤矿物联网 矿井主排水 寿命管理 剩余寿命预测 局部均值分解
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD636;TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题的研究背景和意义11-13
• 1.2 煤矿物联网研究概况13-19
• 1.2.1 国外煤矿物联网发展现状14-15
• 1.2.2 国内煤矿物联网发展现状15-19
• 1.3 本文研究目标及主要研究内容19-21
• 第二章 基于物联网数据共享的矿井主排水状态监测系统设计21-41
• 2.1 矿井主排水系统组成21-27
• 2.1.1 矿井主排水系统21-24
• 2.1.2 矿井主排水自动化控制系统改造方案24-27
• 2.2 矿井主排水设备常见故障及特征参量确定27-30
• 2.2.1 矿井主排水设备常见故障27-29
• 2.2.2 矿井主排水设备故障特征参量29-30
• 2.3 基于物联网的状态监测系统设计30-39
• 2.3.1 基于物联网的矿井主排水设备状态监测系统功能30-31
• 2.3.2 状态监测系统总体结构设计31-33
• 2.3.3 物联网感知层设计33-34
• 2.3.4 物联网网络层设计34-36
• 2.3.5 物联网应用层设计36-39
• 2.4 本章小节39-41
• 第三章 基于ARMA模型的矿井主排水泵寿命预测研究41-59
• 3.1 PHM概述41-44
• 3.1.1 PHM定义41-42
• 3.1.2 PHM技术框架42-44
• 3.1.3 矿井主排水设备PHM系统体系结构44
• 3.2 矿井主排水泵基本结构44-48
• 3.2.1 矿井主排水泵基本结构45
• 3.2.2 矿井主排水泵特性曲线45-47
• 3.2.3 矿井主排水泵寿命预测指标47-48
• 3.3 基于ARMA模型的矿井主排水泵寿命预测48-52
• 3.3.1 ARMA模型时间序列分析方法概述48-49
• 3.3.2 基于ARMA的矿井主排水泵寿命预测模型49-52
• 3.4 仿真分析52-56
• 3.4.1 矿井主排水泵特性曲线建模52-54
• 3.4.2 矿井主排水泵剩余寿命预测仿真分析54-56
• 3.5 本章小节56-59
• 第四章 基于多信号融合的矿井主排水泵故障诊断研究59-71
• 4.1 矿井主排水泵叶轮故障及特征量选取59-62
• 4.1.1 矿井主排水泵叶轮磨损机理分析59-60
• 4.1.2 矿井主排水泵叶轮磨损故障特征参量60-62
• 4.2 基于LMD分解的叶轮磨损振动信号特征量提取方法62-66
• 4.2.1 LMD分解基本原理62-64
• 4.2.2 LMD在矿井主排水泵叶轮磨损故障中的应用64-65
• 4.2.3 仿真分析65-66
• 4.3 基于定子电流模平方的叶轮磨损故障诊断研究66-69
• 4.3.1 矿井主排水泵叶轮磨损电流信号分析66-69
• 4.3.2 派克变换和电流模平方信号模型69
• 4.4 本章小节69-71
• 第五章 矿井主排水泵加速寿命试验平台研制71-89
• 5.1 矿井主排水泵加速寿命试验原理71-73
• 5.1.1 加速寿命可行性理论分析71-72
• 5.1.2 磨损因子材料选型72-73
• 5.2 加速寿命试验平台管路结构设计73-75
• 5.2.1 矿井主排水泵特性曲线测量原理73
• 5.2.2 基于双循环测量隔离管路结构设计73-75
• 5.3 试验平台监测监控系统设计75-85
• 5.3.1 监测监控系统整体架构75-76
• 5.3.2 传感器选型与布局76-80
• 5.3.3 监测监控系统硬件设计80-82
• 5.3.4 监测监控系统软件设计82-85
• 5.4 加速寿命试验平台试验流程85-87
• 5.4.1 离心泵初始性能测定85-86
• 5.4.2 加速寿命试验86-87
• 5.5 本章小节87-89
• 第六章 试验及结果分析89-103
• 6.1 矿井主排水泵健康状态参数测量89-94
• 6.1.1 离心泵及电机型号89-90
• 6.1.2 健康状态下离心泵振动信号分析90-92
• 6.1.3 健康状态下离心泵电流信号分析92-94
• 6.2 矿井主排水泵人工故障叶轮制备94-95
• 6.3 叶轮磨损振动信号试验结果分析95-98
• 6.4 叶轮磨损电流信号试验结果分析98-101
• 6.5 本章小节101-103
• 第七章 结论与展望103-105
• 7.1 研究结论103-104
• 7.2 工作展望104-105
• 参考文献105-111
• 致谢111-113
• 作者在攻读硕士学位期间的研究成果113

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