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联网基于物联网技术机泵群智能监测和诊断学年

收藏本文 2024-04-02 点赞:24617 浏览:108742 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:针对煤化工企业目前设备维修管理所面临的问题,本文提出了一种基于物联网技术的智能预知维修诊断控制策略,即采用物联网技术与智能诊断分析技术的结合,构成对机泵群进行智能监测与诊断的完整的解决方案。运行结果表明该系统通过物联网技术能够及时准确的采集到所监测机泵设备的振动和温度数据,并根据数据的异常状况给出报警提示和检修建议,帮助企业及时发现故障,实现预知性维修。
关键词:物联网 机泵群 智能化 预知维修诊断
1007-9416(2013)05-0108-03
设备状态检测和故障诊断技术最早起源于美国,是1967年由美国宇航局倡导、美国海军研究室主持成立的美国机械故障预防小组(Mechanical Fault Prevention Group, MTPG)。 早在60年代末至70年代初

摘自:本科生毕业论文www.udooo.com

,以科拉科特(R.A.Collacott)为首的英国机械保健中心(UK.Mechanical Health Monitoring Center)也曾率先开展设备故障诊断技术研究工作。欧洲其他国家的设备诊断技术研究也有不同程度的进展并在某些方面占据领先地位,如瑞典的SPM轴承监测技术,丹麦的振动噪声分析和声发射技术等。在日本,设备诊断技术在民用工业部门(如钢铁、化工和铁路等)发展迅速并占有一定的优势。进入新世纪,该技术应用已相当普及,并开始向智能化方向发展,而逐步发展成为一门较为完整的新兴边缘综合工程学科[2,3]。
物联网概念最早于1999年美国麻省理工学院提出,早期的物联网是指依托射频识别技术和设备,按约定的通信协议与互联网相结合,使物品信息实现智能化识别和管理,实现物品信息互联而形成的网络。随着技术和应用的发展,物联网内涵不断扩展。现代意义的物联网可以识别对物的感知、识别、控制,网络化互联和智能处理有机统一,从而形成高智能决策。此时物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网[4]。
中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司是世界上第一个百万吨级的煤直接液化工业示范装置,核心装置采用了具有自主知识产权的工艺技术和催化剂[5],该装置对设备依赖程度高,自动化水平高、生产连续性强,兼有高温、高压、易燃、易爆的特点,一旦设备发生泄漏,就会导致火灾、爆炸、人身伤亡等重大事故的发生。为了保证设备的正常运行,通过应用基于物联网技术的监测与诊断技术,对关键设备实行在线检测,即对煤制油装置重要设备如机泵群实施智能点检来有效消除高温油泵的安全隐患,提升设备管理水平,产生了良好的效果。

1 监测系统介绍

1.1 系统结构和组成

选用无线振动、温度传感器,通过无线Zigbee通讯技术,将采集到的机泵振动和温度信号传输到无线通讯站,无线通讯站对数据进行收集和处理,再远传给怎么写作器。系统体系结构如图1所示。
系统组成:在线状态监测方案由HD300无线监测器、HD500无线通信站、HD700点检仪、振动加速度传感器、通讯电缆和IMAS智能监测分析系统构成:
(1)HD300无线监测器:针对现场测点较为分散、布线复杂的设备专门开发的无线监测产品,可以实现单通道振动信号和温度信号的采集,并且通过无线的方式传输现场测试数据,避免了现场布线的工作,大大降低了企业对分散设备进行监测的难度。
(2)HD500无线通信站:是无线监测方案的重要组成部分,负责无线监测器HD300与数据库怎么写作器之间的数据传输与通讯;接收无线监测器传来的设备监测数据,并且将数据传输给数据库怎么写作器;从数据库怎么写作器接受指令并且下达给无线监测器。
(3)HD700点检仪:基于WinCE嵌入式操作系统,真彩显示,集振动波形、频谱、红外测温、手抄表等功能于一体,体积小、重量轻,易操作和使用。
(4)智能监测分析系统(IMAS):B/S架构的网络化设备状态监测整体解决方案,同时支持离线监测、有线无线监测及无线在线监测方式,兼容所有的监测设备,可以实现对设备在线监测数据和离线监测数据的统一管理与分析,实现对设备状态的自动报警,并且对设备故障进行早期诊断与趋势预测,为实现状态预知维修提供关于设备状态的标准量化的数据基础。

1.2 IMAS智能分析软件

采用B/S结构,客户端不需要安装任何软件即可登录系统,对所采集的信号进行在线智能分析与报警,重要报警信息可通过短信的方式通知运维人员,及时进行维修。
提供多种诊断分析工具(集成了趋势分析、时域波形、频谱分析以及波形对比的瀑布图),专业人员可以在线分析具体故障原因,见图4。

1.3 系统方案特点

本方案采用无线zigbee传感器,将振动与温度检测合二为

一、一方面大大减少了现场布线的工作量,另一方面便于现场的检维修工作。

现场无线传感器采用电池供电,由于振动检测需要采集大量的数据进行分析,对电池的使用寿命是一个考验。针对此难点我们通过软件的智能算法对采样周期进行智能调节,常规振动监测设定采样定周期为1~2小时,温度监测采样周期设为5分钟,将温度与振动实施联动,温度异常以及振动监测异常系统会自动缩短振动的采样周期,这样,一方面系统不会漏报,另一方面延长了电池的使用寿命。
系统提供在线自诊断功能,一旦传感器缺电或故障,系统会自动给出报警提示,提醒运维人员及时维修更换。
系统提供4级报警方式,重要报警可以通过自动发送短信的方式提醒运维人员以及相关主管领导。
系统提供软件分析与专家分析结合的方式,帮助企业及时确定故障原因,并给出运行以及维修建议,帮助企业根据设备的状态制定维修计划,真正实现预知性维修,提升企业的维修管理水平。

摘自:毕业论文摘要www.udooo.com

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