故障和功率监测

故障和功率监测（精选八篇）

故障和功率监测 篇1

电力系统可靠性一直是业界关注的主题。Monte Carlo模拟是电力系统可靠性评估的古典方法[1,2],其许多改进方法有广泛应用[3,4,5,6,7],我国电力系统可靠性研究也有丰富的成果在Markov分析基础上发展而来的解析法在电力系统可靠性评估中也有广泛应用。

发电、输电、配电系统以及变电站及其电气主接线系统等子系统是影响电力系统可靠性的主要环节,变电站的连接关系对供电可靠性有极大影响[8,9]。变压器和线路等设备自身特性影响系统可靠性,这些设备的连接关系对系统可靠性也有很大影响。电力系统供电可靠性一直是业界关注的重要内容[10],许多评估方法获得了好的效果并得到实际应用,如故障树[11]、环幅网解耦算法[12]、灰色预测改进模型[13]、最小割集法[14]、模拟法[15]、解析法[16,17,18,19,20,21]、多状态模型评估算法[22,23,24]等,其中模拟法和解析法已应用于检修决策[25,26]。电力系统可靠性的其他评估方法,如重要抽样算法[27]、卷积计算方法[24]、运行可靠性评估方法[28,29,30,31,32]、故障模式后果分析法[31]、最小路最小割集法[32]、网络等值法、故障扩散法等[33,34,35],对于多变电站之间的互联系统可靠性评估有借鉴之处。但是,2个和3个甚至多个变电站之间的互联关系受其联络线连接数量和运行特性影响,还受与大系统电源连接的输电线路数量和运行特性、变电站并列变压器数量和运行特性影响,因此多变电站联系统有其自身的结构特点和运行特性,其供电可靠性评估也需要研究针对性的方法。

本文针对多变电站互联系统结构特征和运行特性,采用概率理论中的并联系统、串联系统以及串并联系统的可靠度分析方法,对2个和3个变电站所组成的互联系统供电可靠性进行了剖析,提出了负荷点供电可靠度的计算方法。

1 2个变电站互联系统可靠性

2个变电站用1条联络线连接,构成2个变电站互联系统,如图1所示。图1中由NL条线路和NT台变压器并列运行,对负荷供电。若供电系统采用2级多条线路多台变压器并列运行方式,则在一定程度上可提高系统的可靠性。

为了直观评估2级多条线路多台变压器并列运行系统的供电可靠性,对图1进行简化如图2所示,A1,A2表示多条线路的并联,B表示联络线,C1,C2表示多台变压器的并联

1.1 不考虑线路电源侧电源故障和出力水平的可靠性分析

不考虑线路电源侧电源故障和出力水平的负荷SD1供电的概率为:

按照概率理论,负荷点1的供电可靠度可表示为:

若假设同一个变电站的输电线路、变压器的故障率相同,则连接大系统S1和S2的输电线路运行可靠度RLA1(t)和RLA2(t),联络线运行可靠度RLB(t),变压器T1和T2运行可靠度RTC1(t),RTC2(t)分别为:

式中:λLA1和λLA2,λTC1和λTC2,λLB分别为连接大系统S1和S2的输电线路故障率、变电站1和2的变压器故障率、变电站1和2之间联络线故障率;NLA1和NLA2,NTC1,NTC2,NLB,分别为连接大系统S1和S2的输电线路数量、变电站1和2的变压器数量、变电站1和2之间联络线数量。

因此,负荷点1供电可靠度为:

由P(SD2)=P{[A2∪(A1∩B)]∩C2},可以推得负荷点2的供电可靠度:

1.2 考虑线路电源侧电源故障和出力水平的可靠性分析

考虑线路电源侧电源的故障概率特性,对下级变电站而言,上级变电站的故障概率特性可视为其线路侧电源的故障概率特性。

负荷点1的供电可靠度表示为:

大系统的可靠度为：

式中:λGS1和λGS2分别为大系统S1和S2的故障率。

考虑大系统S1和S2的可靠度时,负荷点1和2的供电可靠度为:

式中:λGS1,λGS2分别为线路侧电源的故障率,即上级变电站的故障率。

2 3个变电站互联系统可靠性

在3个变电站之间通过联络线进行连接,形成互联系统,如图3所示。采用3级多条线路多台变压器并列运行的供电方式,在一定程度上增加了网络的复杂度与投资费用,但有利于提高供电系统的可靠性,所以对于重要的供电用户可采取3级多条线路多台变压器并列运行的供电系统。

3个变电站互联系统在可靠性分析上可简化成图4。图4中,3个大系统S1,S2,S3分别经过环节A1,A2,A3,再通过环节B1和B2连接在一起,形成互联供电系统。负荷SD1,SD2,SD3分别经过环节C1,C2,C3与互联供电系统连接。

在图5(a)中,可得到负荷点1的供电可靠度:

式中:RLA3(t)为连接大系统S3的输电线路运行可靠度。

由于图5(c)与图5(a)是对称关系,同理可得负荷点3的供电可靠度如下:

式中:RTC3(t)为变压器T3运行可靠度

在图5(b)中,可得到负荷点2的供电可靠度:

3 实例计算与分析

3.1 500 kV 2个变电站互联系统可靠性

某500 kV变电站,HL和变电站DG构成互联系统,对负荷点1和负荷点2的供电可靠性评估如表1所示。

当变电站采取2级并列运行方式时,变电站的供电可靠性有了一定的提高。比如500 kV变电站HL和变电站DG通过2条联络线的连接,构成了2级多条线路多台变压器并列运行的供电系统。

将表1中HL,DG可靠性指标数据与采取单级供电系统时的可靠性指标比较,当运行年限为5年时,采取2级并列运行方式时HL的可靠度为0.999 442,失效率为0.007 173次/a,DG的可靠度为0.999 517,失效率为0.006 018次/a;而采取单级供电方式时,HL可靠度为0.993 396,失效率为0.014 280次/a,DG的可靠度为0.998 717,失效率为0.008 382次/a。可知2级并列运行系统较单级运行系统的供电可靠性高,对于较高电压等级的输变电系统以及对重要用户供电的变电站,可采取2级多条线路多台变压器并列运行的供电系统,提高系统供电的可靠度,降低系统的失效率。

3.2 500 kV 3个变电站互联系统可靠性

某电网500 kV变电站SX、变电站GC及变电站ZJ构成了3级并列运行系统。其中SX有3台容量为1 500 MW的变压器,4条500 kV输电线路,分别为ss甲乙线,长度为32.2 km,sz甲乙线,长度为13.7 km;ZJ有3台容量为1 000 MW的变压器,4条500 kV输电线路,分别为zb甲乙线,长度为17.4 km,xz甲乙线,长度为137.9 km;GC有4台容量为1 000 MW的变压器,与SX之间的联络线为2条,为sg甲乙线,长度为39 km,与ZJ之间的联络线为2条,为cg甲乙线,长度为29.3 km。SX,GC及ZJ的供电可靠性指标如表2所示。

从表2数据可以看出,第1运行年SX,GC及ZJ 3个500 kV变电站所组成的互联系统供电可靠性最低为0.999 969,HL,DG 2个500 kV变电站所组成的互联系统供电可靠性最低为0.999 999;第2运行年3个变电站互联系统最低可靠性为0.999 766,而2个变电站互联系统最低可靠性为0.999 985。可见,由SX,GC,ZJ 3个500 kV变电站所组成的互联系统在不同运行水平年上供电可靠性比HL,DG 2个500 kV变电站所组成的互联系统供电可靠性略低。

3.3 220 kV 3个变电站互联系统可靠性

某电网220 kV变电站CW、变电站BQ及变电站HX构成了3级并列运行系统。220 kV变电站CW有4台容量为180 MW的变压器,输电线为2条,为sc甲乙线,长度为24 km,上级电源为500 kV变电站SX;220 kV变电站HX有3台容量为240 MW的变压器,输电线为2条,为hh甲乙线,长度为14.7 km,上级电源为500 kV变电站HL;变电站BQ有4台容量为240 MW的变压器,与变电站CW之间的联络线为2条,为bc甲乙线,长度为4.3 km,与变电站HX之间的联络线为2条,为hb甲乙线,长度为16.5 km。

对CW,BQ及HX构成的3级并列运行系统进行可靠性评估时,需考虑线路侧电源的故障率,即500 kV变电站的供电可靠性情况。系统的供电可靠性指标如表3所示。

从表3数据可以看出,3个220 kV变电站所组成的互联系统与3个500 kV变电站所组成的互联系统在不同运行水平年上保持大致相同的供电可靠性水平

4 结论

本文采用概率理论中的并联系统、串联系统以及串并联系统的可靠度分析方法,对2个和3个变电站所组成的互联系统供电可靠性进行了分析,提出了负荷点供电可靠度的计算方法。通过理论分析、仿真计算以及与历史数据的比对,得出如下结论:

(1)3个500 kV变电站所组成的互联系统在不同运行水平年上供电可靠性比2个500 kV变电站所组成的互联系统供电可靠性略低,而3个220 kV变电站所组成的互联系统与3个500 kV变电站所组成的互联系统在不同运行水平年上保持大致相同的供电可靠性水平。

故障和功率监测 篇2

关键词：风力发电机  监测  故障诊断

随着环境的日益恶化，作为绿色能源的风能，其被广泛的应用与发电行业，风力发电机技术已经成为当前世界各国研究的热点。由于风场位于环境恶劣的偏远地区，使得风力发电机发生故障的位置比较复杂，对风力发电机运行状态的监测工作造成很大的困难。因此为降低风力发电机的故障发生率，需要大力发展状态监测与故障诊断技术。

1 风力发电机组的故障特点

本单位的风力发电机机型是联合动力UP86-1500，由于其属于刚投产使用，因此故障的发生率不高，但是为了以后的工作，本文主要针对该机型状态监测及故障诊断技术进行分析。风力发电机首先将风能通过风轮转换为机械能，再通过主轴、齿轮箱等将机械能转化为电能，进而实现风力发电。一般风力发电机的运行环境比较恶劣，因此其故障的发生率也是比较多的，根据相关资料表明：风力发电机组的典型故障主要集中在齿轮箱、发电机、叶片、电气系统等部位。针对不同的故障部件和故障特征，采取合适的故障诊断方法是有效实施状态监测和故障诊断技术的保证。

2 状态监测与故障诊断系统的基本结构

风力发电机状态监测与故障诊断技术主要是利用现代计算机控制系统，将信号采集、在线监测以及信号分析等融为一体的监测分析系统。通过对风力发电机的振动、温度以及压力等数值的监测结果与预定的数值进行对比，以此能够及时的掌握风力发电机的运行情况，并且可以根据计算机信息采集系统收集到的数值进行分析，根据计算机的自动分析准确的分析出风力发电机设备的故障。风力发电机状态监测与故障诊断主要的功能就是收集信号-处理信号-分析信号-判断信号-诊断结果。一般对于信号的收集等工作主要是利用安装在风力发电机中或者周期的检测设备完成，信号检测设备在完成信号收集工作之后，将信号传递给计算机控制中心，由计算机系统实现对信号的分析与处理。

3 风力发电机的监测诊断技术

3.1 齿轮箱 齿轮箱是风力发电机的主要部件，是连接主轴与发电机的重要枢纽，齿轮箱的内部结构比较复杂，因此该部位的故障发生率也就比较多，比如轴承故障、齿轮故障以及润滑系统故障等等。可以说随着风力发电机组的投产使用，齿轮箱的故障发生率也会随之增多，为避免因齿轮箱故障而带来的停工，人们开始加大了对齿轮箱运行状态的监测，目前的监测技术主要有振动测量方法、温度测量方法。其中温度测量方法是基于零部件的温度变化实现异常状态识别的诊断方法。温度作为状态量，测量方便，操作简单。鉴于温度测量方法的简单易行等特点，该方法已集成在风力机的控制系统中，用于检测齿轮箱、发电机以及主轴等部件的健康状态。

3.2 发电机 发电机的核心部件是发电机，发电机主要是负责将旋转的机械能转化为电能，因此发电机的正常运行是保障风力发电机健康运行的基础，由于发电机长期处于变工状和电磁环境中，因此该部位的故障主要有：发电机的振动比较大，发电机过热、定子线圈短路等。根据发电机的故障特点，对发电机的故障诊断方法有基于转子/定子电流信号、电压信号以及输出功率信号均等状态检测手段。通过定子电流信号分析可以将发电机的故障进行识别，进而可以快速的判断出具体的故障。另外有人提出了在变转速下建立基于多项式的双馈式异步发电机线性与非线性数学模型，但是其不能找出具体的故障源头。

3.3 叶片 叶片是风力发电机吸收风能的主要元件，也是风力发电机的重要组成部分。其一般长为40米左右，由纤维增强型复合材料，其体积比较大，一旦发生故障很难进行维修，而且其一旦发生故障，不仅会影响风力发电机的运行，而且还会对整个风力发电机的安全产生致命的损伤。由于风力发电机的叶片常年暴漏在外边，其要经受各种恶劣天气的影响，因此叶片容易出现腐蚀、裂缝等故障。根据当前对叶片故障的检测诊断技术文献资料分析，叶片的故障检测主要是根据叶片的受力变化而进行分析，因为叶片在发生故障时运行的效果与没有发生故障时的效果是完全不相同的。我们对叶片的检测主要是利用光纤光栅传感器对叶片的应力应变的变化范围进行分析，根据检测的结果分析叶片的运行状态。之所以应用该方法主要是因为光纤光栅传感器的运行效果比较适用于恶劣的环境中。

3.4 电气系统 电气系统是整个风力发电机向电网输出信号的主要部分，是控制电能输出的重要装置。由于电气系统属于精密元件，其任何一个细微的故障都有可能对整个风力发电机的运行构成威胁，我们常见的电气系统的故障主要集中在线路短路、电流过大或者过小、过温故障等，对于电气系统的故障我们主要采取性能参数检测法，具体的检测措施就是利用计算机控制检测技术对发电机电气系统的输出电流、功率等数值与预定设置的数值进行对比，根据对比的效果判断电气系统的元件是否正常工作。

风力发电机状态监测及故障诊断技术融合了人工智能、数据处理、信号分析、计算机、电子测试等多门学科，要结合风力发电机自身的特点和故障类型，要积极运用多种先进的科学技术，不断提高风力发电机状态监测及故障诊断技术的准确性。

参考文献：

[1]葛苁.风力发电机状态监测及故障诊断技术分析[J].电源技术应用，2014（06）.

[2]吴娜，孙丽玲，杨普.风力机状态监测与故障诊断技术研究[J].华北水利水电学院学报，2012（04）.

故障和功率监测 篇3

随着国内广播电视事业的飞速发展, 调频多工器越来越多地被应用在调频广播无线发射系统中。调频多工器也称作调频多频道合成器, 是将多部不同频率的调频发射机输出功率合成到一起, 使用一副宽带天馈线系统进行发射的核心设备。在无线发射系统中应用多工器, 可以极大地节约塔顶资源, 降低系统成本, 提高覆盖增益, 提升无线发射系统的稳定性和可扩展性。

大功率调频多工器的单路输入功率为5~10k W, 工数 (即发射频率数量) 一般为4~5个, 甚至更多, 调频多工器总输出功率大于40k W, 个别大功率调频多工器的总输出功率可达到100k W。这种大功率调频多工器一般应用在国家或省级的核心发射台站, 此类多工器的额定功率大, 技术指标要求高, 并且要求具有良好的日常维护保养, 以确保多工器和整个发射系统万无一失。

本文归纳总结了大功率调频多工器的主要技术指标, 分析了大功率调频多工器一些常见故障产生的原因以及处理办法, 介绍了大功率多工器的日常维护保养方法和注意事项。

2 大功率调频多工器主要技术指标

大功率调频多工器的主要技术指标包括工作频率、通带带宽、额定功率、端口驻波比 (或反射损耗) 、插入损耗和带外衰减、端口隔离度、温度系数、满功率温升等。

(1) 工作频率和通带带宽

调频多工器的工作频率要求在87~108MHz范围内全频段可调, 频率调整过程中, 要求不能更换多工器的零部件。

调频多工器的通带带宽:对于模拟频点, 通带带宽不小于200k Hz;对于数字音频广播 (CDR) 频点, 多工器应满足模式1、模式2、模式9、模式10等不同的发射机工作模式, 通带带宽不小于500k Hz。

(2) 额定功率

大功率调频多工器的单路输入功率一般为5~10k W。由于使用方对大功率调频多工器的安全性和稳定性的要求非常高, 因此大功率调频多工器一般都要求输入端和输出端至少预留50%~100%的功率容量冗余。

大功率调频多工器一般采用桥式 (或称定阻抗型) 结构, 其原理决定了窄带端口的输入功率会被3d B耦合器一分为二, 每个带通滤波器仅需承受一半的输入功率, 相比星型结构, 桥式结构的调频多工器具有更大的功率容量。

(3) 端口驻波比

端口驻波比 (或反射损耗) 表征多工器输入端口的匹配程度, 驻波比指标越低, 表明端口匹配程度越好。一般情况下, 调频多工器的端口驻波比要求小于1.10, 即反射损耗大于26.5d B;而对于大功率调频多工器来说, 对端口驻波比的要求会更高, 一般要求小于1.08, 即反射损耗大于28.5d B。

(4) 插入损耗和带外衰减

插入损耗表征信号通过多工器后的功率损失程度, 插入损耗指标越低, 表明信号通过多工器损失的能量越少。对于10k W功率等级的调频多工器, 工作频点中心频率的插入损耗应小于0.30d B, 换算成效率值为93.3%, 即会有6.7%的能量损耗在多工器上。而如果插入损耗可以达到0.20d B以下, 效率值将会提升到95.5%以上。

带外衰减表征多工器对发射机带外杂波的抑制能力如下:带外衰减越大, 对杂波的抑制能力越强, 同时还能降低调频发射机产生高阶互调干扰信号的可能性。目前, 大功率调频多工器一般采用三腔带通滤波器, 工作频点中心频率±2MHz的衰减要求大于25d B, 中心频率±4MHz的衰减要求大于40d B。

(5) 端口隔离度

端口隔离度表征多工器各输入端口间相互影响的程度, 隔离度越大, 各端口之间相互影响的程度越小。对于10k W功率等级调频多工器而言, 一般要求端口间隔离度不小于40d B, 各端口之间的影响程度不超过万分之一。

(6) 温度系数

温度系数表征多工器在自身温度或环境温度发生变化时, 其谐振频率的变动程度, 温度系数的绝对值越小, 表明多工器的温度稳定性越高。对于10k W等级的调频多工器, 要求其温度系数在±1k Hz范围内。当温度变化在20℃时, 多工器工作频率的变化不超过20k Hz。

(7) 满功率温升

大功率调频多工器在满功率工作时, 其表面温度的温升不应超过20℃。

3 大功率调频多工器常见故障分析

调频多工器属于无源设备, 它自身不产生功率和信号, 相对于发射机等有源设备, 多工器出现故障的概率要低很多。但由于大功率调频多工器的应用场合特殊, 一旦出现故障可能会造成严重影响, 因此对多工器常见故障的分析和总结就显得更加重要。

3.1 发射机显示驻波比过大或发射机全反射保护

如果整个发射系统为新建系统, 出现上述情况应从以下方面查找原因:

(1) 天线和馈线指标是否符合要求, 特别是驻波比指标是否合格。

(2) 多工器工作频道是否正确, 发射机是否正确地连接到多工器指定端口。

(3) 多工器和发射机及天馈线之间的硬馈连接是否正确, 特别是要检查硬馈中是否正确安装了介质支撑, 防止由于硬馈内导体下垂后与外导体接触造成的短路。根据我们多年的实际经验, 发射机发生全反射保护, 绝大多数的问题都出在多工器和发射机及天馈线之间的硬馈连接上。

(4) 如果多工器和天馈线指标均正常, 但二者连接后测试发现指标变差, 需要考虑在二者之间增加阻抗调配装置。

如果整个发射系统已经正常工作一段时间, 之后突然出现一个或几个频道的发射机驻波比过大或全反射, 应从以下方面查找原因:

(1) 天馈线是否出现进水、打火击穿等故障, 测试天馈线指标是否正常。特别是要对照天馈线的出厂测试指标, 看指标是否出现明显变化。

(2) 多工器和发射机及天馈线之间的硬馈连接是否出现过磕碰、移位等情况, 造成硬馈连接的物理损坏。

(3) 检查弯头、插芯等连接部位是否正常。

(4) 如果上述各方面均无异常, 再检查多工器自身是否出现故障。

3.2 多工器局部或整体发热

由于多工器本身存在插入损耗, 大功率调频多工器在工作过程中发热是正常的, 但温度变化不应超过多工器的满功率温升指标。如果发射机房的环境温度为30℃, 多工器在满功率工作时, 其表面温度不超过50℃, 都是正常工作状态, 无需过分担心。

但是, 如果大功率调频多工器出现以下情况, 就需要特别关注并查找原因:

(1) 多工器局部或整体出现过热的情况, 表面温度已超过50℃, 甚至局部出现颜色改变、异味、发出啸叫声等异常情况。

(2) 多工器局部或整体温度突然明显上升。

(3) 相互对比多工器各部分, 出现工作功率小, 但温度反而更高的情况。

3.3 发射机显示数据正常, 多工器也无异常, 但用户反映接收效果不好

发射机、多工器和天馈线连接, 并正常工作后, 发射机显示的数据, 特别是驻波比数据, 最能反映多工器工作状态的指标。一般来说, 如果发射机显示的驻波比正常 (这里所说的正常, 不仅是驻波比读数要在规定的范围内, 还包括驻波比读数在规定范围内不能有明显的改变) , 多工器出现故障的概率不大, 应该从发射系统的其他部分查找原因, 比如天线的安装是否符合要求、覆盖场型是否满足设计需要等。

4 大功率调频多工器日常维护保养

根据多年的工作经验, 大功率调频多工器在使用时, 要注意如下几点:

(1) 要有效防水, 多工器为室内使用设备, 一般不会设计严格的防水措施, 因此多工器必须在室内使用, 并防止水淋。

(2) 要合理防尘, 要保证发射机房的清洁, 防止灰尘进入多工器及硬馈连接处, 造成打火击穿等事故。

(3) 要避免磕碰, 大功率调频多工器的工作频率较高, 多工器特别是其中包含的谐振腔, 其形状直接影响谐振频率等关键指标, 要避免对调频多工器的磕碰、踩踏、撞击等, 防止物理损坏。

对于大功率调频多工器的日常维护和保养, 要做到以下几点:

(1) 记录日常数据, 包括发射机的驻波比 (或反射损耗) 、定向耦合器的功率数据、表面温度计读数等, 并定期完成数据整理和分析工作。

(2) 观察异常情况, 包括温度、颜色、声音、味道等, 一旦发现异常情况, 及时分析解决。

(3) 定期检修测试, 大功率调频多工器的质保期一般为3~5年。在质保期内, 多工器厂家至少每年进行一次巡检, 对多工器进行彻底检修。在质保期之外, 多工器的使用方更要提高检查频次, 及时发现问题和隐患并加以解决。特别是对于插芯、弯头等连接部件应重点检查, 如发现氧化、轻微打火等现象, 应及时更换相关零部件。

(4) 发现异常情况, 应及时联系多工器厂家技术人员。

5 结语

故障和功率监测 篇4

在铁道信号专业领域, 现场使用的道岔设备就动态使用频率而言S700K型分动式外锁闭道岔用于繁忙干线。由于客货混行、重载高速对道岔的冲击、震动增大加之外部环境恶劣等因素, 道岔故障率居高不下已经成为影响安全生产的“瓶颈”。如何通过日常的巡检, 微机监测调看及早发现和消除道岔设备隐患, 大力压缩道岔故障延时, 是扭转安全被动局面的重要环节之一。本文就如何维护好提速道岔, 及时处理提速道岔设备故障, 确保行车安全进行探讨分析。

1 调查S700K道岔故障频发的原因主要有以下两个原因

(1) 对S700K外锁闭道岔平时维修不到位, 不懂得根据天气变化及时对锁闭框杆件的方正进行调整, 造成道岔转换时卡阻、卡缺口原因较多;

(2) 不会调阅微机监测, 对于S700K道岔故障分不清是压力变化造成故障还是缺口变化造成故障, 造成故障处理时间长, 走弯路而影响行车;

2 针对存在的问题提出合理化建议

(1) 根据天气变化合理及时进行道岔压力调整, 对不正的锁闭框及杆件及时进行调整, 对磨耗严重的外部传动杆件及时更换, 才能确保设备的良好运用。现场主要发生3种设备故障, 一是道岔不解锁故障, 此类故障主要是由于锁闭框及杆件不方正和传动杆件磨耗严重造成的, 由于外锁闭装置是直接装在钢轨上的, 因此要考虑气温变化钢轨热胀冷缩前后爬行造成外锁闭装置的不方正, 极易造成道岔转换时发生卡阻, 要及时调整锁闭框的位置联系工务部门对道岔区段钢轨扣件及时进行紧固, 消除外部影响;二是压力大的故障, 造成这种故障发生的原因主要是日常气温变化后没有及时检查道岔压力造成的, 可以通过检查外锁闭钩头的松紧程度或者“天窗点”内手摇道岔来判断压力的大小。三是卡缺口的故障较多。这种故障要掌握道岔缺口随气温变化的规律, 由于尖轨的热胀冷缩作用, 在低温时段调整的道岔缺口在高温时由于尖轨向前窜动, 必然检测杆向机外方向移动。所以在低温时段道岔缺口应保持机内侧偏大, 机外侧偏小为宜, 这样可做到高温时段缺口居中, 低温时段缺口适当。同理高温时段反方向调整为宜。在配合工务部门进行线路拨道或改道作业完毕后, 要掌握列车过后缺口的变化规律。由于机车轮对的作用, 会使轨距不同程度的变大, 从而使上层检测杆向机内方向运动, 下层检测杆向机外方向运动。如果工务作业完毕电务人员将上层检测杆机外侧道岔缺口调整过小, 下层检测杆机内侧机内侧缺口调整过小, 车列过后有可能会形成“死缺口”引起道岔故障, 对此一定要加以注意。S700K提速道岔日常巡视因气温变化造成缺口便宜的一般缺口调整不超过2个调整面为宜。

(2) 树立科技保安全的思想, 充分发挥好室内微机监测设备功能。通过调看道岔启动电流曲线来区分提速道岔故障是压力大还是卡缺口或者是不解锁的故障, 可以帮助我们快速的判断和处理故障, 大力压缩故障延时保障运输畅通。S700K道岔正常转换动作曲线时间为5.2S左右, 如图1所示。

图2中左边的曲线就是一个提速道岔压力大故障的曲线, 如果某组S700K道岔由定位向反位转动时发生故障, 转辙机13秒后停机。再由反位向定位扳动发现转动时间比正常时间少1秒左右即4.2秒左右时定位表示恢复, 可以断定该道岔反位压力大。如果此时向定位转动时间和正常转换时间一致, 则可断该道岔反位卡缺口故障。如果定位向反位扳动转辙机13秒后停机, 反位无表示, 这时我们再向定位扳动仅用了1-2秒时间, 定位表示就恢复, 说明该道岔存在定位不解锁的故障。平常调看时与参考曲线进行对比, 发现电流曲线不良时及时处理, 将隐患消灭在萌芽状态, 真正做到对隐患“提早发现、超前预防”。

3 收到的效果

笔者所在的西安铁路局宝鸡电务段拓石电务车间管内维修人员通过正确掌握维护方法后, 管内提速道岔设备质量大大提高, 故障率大幅降低, 2014年该车间发生提速道岔故障17件, 占故障总件数的63%, 按照上述正确的方法进行维护后, 2015年该车间仅发生提速道岔故障1件。故障率大幅度降低, 运输安全得到了极大的保障。

4 结论

随着科技现代化科技的飞速发展, 铁路信号设备的安全可靠性要求不断提高, 正确掌握提速道岔的维修和微机监测故障分析办法对于提高维修质量, 保证行车安全, 提高运输效率, 起着非常重要的作用。

参考文献

故障和功率监测 篇5

南水北调东线一期江苏境内共新建14座泵站工程，2013年全部建成后，全面转入调水运行管理阶段。截至目前，江苏段已圆满完成2013—2014,2014—2015年度水利部下达的调水计划，完成向南四湖生态应急调水和省内抗旱运行等7次调水任务，泵站累计抽水59.26亿m3，调水出省6.10亿m3。随着南水北调工程管理体制的全面构建，工程将逐步实现规划目标值，即年度增供调水量36.00亿m3，泵站年平均运行将达5 000 h。如出现故障或事故停机导致供水中断，将造成重大的经济损失和严重的社会影响，因此为保证泵站的安全、可靠运行，对泵站机电设备的检修、维护、运行、管理提出了更高的要求。

按照“无人值班、少人值守”的管理目标，为减少泵站工程现场管理对人员经验、能力和数量的依赖，充分发挥互联网等技术的优势，需在保证工程安全的前提下，提高管理的经济性，提升现代化管理水平。研究南水北调泵站设备状态监测和协作故障诊断技术，加强对电气设备、水泵机组的监测，掌握设备运行状况变化趋势，及时有效地进行预防性维护，最终在南水北调运行管理单位引入状态检修机制，具有非常重要的实际意义。

本研究以分布在泵站现场的振动、温度、电气、工况等多种指标为基础，研制一种设备状态监测和远程协作故障诊断软件产品，通过对机电设备信息的实时采集、集中监视、越限报警、劣化趋势预测等，利用专项建设的南水北调东线江苏段调度运行系统的应用支撑和数据资源管理等平台，以及基于Internet的协作诊断机制，实现泵站状态监测和远程协作故障诊断功能，以期提升泵站的运行和维护管理水平，保证南水北调工程安全、经济运行，发挥工程的整体效益。

1 研究方案

状态监测和远程协作故障诊断主要实现以下功能：实现泵站机电设备的在线状态监测；在设备发生故障时，能够准确进行设备故障诊断和判断故障原因；实时评价各个设备的健康工作状态，并有针对性地安排检修计划、设计检修方案等。

1.1 研究进展

泵站机组维修经历事后维修到定期维修的发展过程，事后维修是故障停机后检修，会带来生产损失、设备的二次损坏及事故[1]。定期维修也称为预防维修，是大型设备现阶段常规采用的维修方式，依据相关行业的规程、规范规定，确定检修周期，缺点是可能造成过度检修而增加维修费用，如未及时检修发生意外停机事故会带来损失。泵站主机组检修周期如表1所示。

近年来，随着采集设备加工制造、计算机、云计算、数据处理及网络等技术及振动与噪声理论的发展，机电设备的维修方式正逐步由预防性维修向预测性维修转换。建立通用、广义的评价模型和标准，根据泵站机电设备在线信息，经过数据处理和统计分析，判断机组的整体或者部件的劣化程度，并在故障发生前进行有计划的针对性维修，合理检修，可降低故障停机风险。

1.2 研究目标

针对电气设备、主机组的特点，建立以下监测和诊断方法：1）对电气设备构建安全状态评价，实时评价设备的安全状态；2）研究建立人机协作的泵站主设备故障诊断方法，为消除故障提供技术帮助。

同时，建立监测和远程协作诊断平台，在典型工程建立开发南水北调泵站机组状态监测和远程协作诊断系统示范应用平台。

1.3 研究内容

1.3.1 研究设备状态分析模型

分类研究泵站主电机、主水泵、变压器、GIS、高压配电柜、供水系统等设备状态的评价方法，建立设备的状态分析模型。例如：根据水泵轴承的振动、声音、摆度、温度，以及扬程、水力脉动等监测参数，再结合相关参数统计分析、技术人员巡查等结果综合评价每个设备的劣化程度和风险系数，评价设备的健康状态等级，给出设备状态正常、有故障趋势需要关注、存在故障需要安排检修、存在严重故障需要立即检修等评价和建议。

1.3.2 研究故障诊断方法

研究泵站主设备故障诊断模型，将计算机的自主推理能力与专家的智慧相结合，用于在主设备发生故障时，进行设备故障原因分析和定位，为消除故障提供技术帮助。

1.3.3 研究设备状态数据中心建设方法

针对大多数状态参数需要高速采集，数据量巨大的情况，研究基于云技术的南水北调泵站设备状态数据中心建设方法，分析泵站设备状态监测数据的存储内容、频度等，存储每台设备运行、开机、停机过程及故障前后的各种状态数据，方便共享和调用。对长期积累的大量状态数据进行特征、趋势等信息析取方法的研究，补充和更新泵站设备健康状态评价模型、故障诊断知识库。

1.3.4 研究远程协作会诊方法

研究基于Internet的远程协作诊断技术，构建远程协作诊断平台，专家通过网络能够查看设备的实时、历史状态数据等，进行设备状态、故障原因分析，提出维修建议。在遇到疑难问题时，可以邀请多个专家进行远程在线会商，以给出更全面的故障原因诊断和维修建议。

1.4 系统结构

状态监测和远程协作故障诊断系统内部运行模块包括监测、评价、故障分析、趋势分析、维修建议等部分，如图1所示。软件系统采用B/S应用构架，整体系统结构分为3层，具体结构如图2所示。

2 研究方法

2.1 诊断流程

一般的故障诊断流程包括参数测量、数据处理和分析、故障征兆获取、故障诊断、诊断结果分析几个阶段。

2.2 故障特征提取

征兆获取是联系状态监测与故障诊断的桥梁，强有力的自动征兆获取能力是故障诊断的基本条件，故障征兆信息是故障诊断的依据，通常征兆提取种类包括频谱、波形、趋势型、轴心轨迹的特征等，并按照相关机理进行原因判别[2]。

2.3 模型建立

根据有关泵站设备的性能指标评价标准、设备性能保证值、相关运行规程设定的各工况下的报警定限值和泵站运行人员的现场运行经验等，结合正常运行、故障过程、历史运行数据及机组结构特点等信息，在线监测参数的数值变化或变化趋势、试验数据、观察现象等，通过多种信息融合方法训练故障原因与特征之间关系模型[3]。

2.4 诊断方法

诊断方法主要有以下几种[4]:

1）电气设备健康评价。采用基于权值系数的综合评价逻辑进行评价，即采用各因素权值完全一样，然后取所有状态中的最高状态作为整机的评价结果。

2）主机组故障诊断。采用基于规则的专家系统诊断、BP神经网络的故障诊断、模糊运算的故障诊断等多种自动智能推理算法融合的方法对同一个故障进行诊断，力求获得比较准确的故障原因和定位。

3）“人-机协作”方式。故障诊断由“人-机”公同完成，计算机负责进行泵站设备状态数据的采集、分析和处理，提取机组故障特征，并进行初步故障诊断；对于一些无法通过计算机自动识别或者不能自动进行形式化表述的故障特征，则由技术人员运用形式化语言对故障现象进行形式化描述；最后通过技术人员与计算机的交互作用，进行故障推理和诊断，给出可信度高的诊断结果。

4）远程协作诊断。由于有经验的专家通常分布在泵站管理处、研究院、大学等机构，因此研究泵站设备故障的远程诊断方法和协作会诊机制，应包括专家组织、会诊启动方式、多种诊断结果的融合和仲裁机制等[5]。

3系统功能

南水北调东线泵站状态监测和远程协作故障诊断系统可实现以下功能：

1）建立泵站主电机、主水泵、变压器、GIS、高压配电柜、供水系统等设备状态分析模型，通过对设备的监测、分析，结合这些部件的重要性，实时评价设备的健康状态，定期给出泵站设备的健康状态分析报告[6]。

2）将技术人员的智力、知识、经验，与计算机强大的数据分析、推理能力相结合，实现泵站主设备故障的“人-机协作”诊断，弥补目前南水北调泵站设备故障案例不多、诊断需要的知识不足的缺陷，实现更准确的故障定位。

3）利用云技术建立数据中心，存储南水北调东线工程泵站设备状态数据，既可以作为历史数据查询，也可以通过大数据分析等方法形成设备状态分析和诊断的新知识，补充故障诊断知识库。

4）建立基于网络的泵站机组故障远程协作诊断机制，在泵站机组发生疑难杂症时，能够实现多领域专家通过网络进行协作会诊。

4 结语

开展泵站设备状态监测和远程协作故障诊断研究，可推动泵站机组的维修制度从定期的预防性维修方式向预测性的状态维修方式转变，提高泵站机组的运行维护水平。泵站工程机电设备是复杂的系统，故障诊断过程不仅需要测量机组的实时状态、历史数据，故障时和发展过程的数据，更需要各种典型故障案例、诊断方法和经验的积累，在泵站实现机组的全智能故障诊断将是一项长期、复杂的技术问题。因此，首先以单个泵站为示范工程，建立泵站机电设备状态监测和故障诊断中心，研究故障机理和诊断方法；再扩大到南水北调东线江苏段全线基于泵站群的泵站设备状态监测和远程协作故障诊断研究及应用，实现泵站机组的预测性维修和故障远程协作诊断的维护管理模式，可为南水北调东线工程泵站机电设备长时间安全运行提供保障，为南水北调工程跨流域调水的综合效益发挥提供支撑。

摘要：针对南水北调东线泵站工程需要长时间运行、安全要求高等特点,对泵站机电设备运行维护和故障诊断模式进行研究。提出泵站设备状态监测和远程协作故障诊断的故障征兆获取、“人-机协作”诊断、故障诊断知识库构建、远程专家诊断的研究方案,确定故障诊断流程及判别方法,明确系统设备健康状态评价、故障准确定位、设备计划检修等功能,从而实现泵站机电设备预测性维修的目标。

关键词：泵站设备,状态监测,故障诊断,远程协作,预测性维修

参考文献

[1]中华人民共和国电力部.SD 230—87发电厂检修规程[S].北京:中华人民共和国电力部,1987:3-8.

[2]中国机械工业联合会.GB/T 6075.5—2002在非旋转部件上测量和评价机器的机械振动(第5部分):水力发电厂和泵站机组[S].北京:中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,2002:2-18.

[3]中国机械工业联合会.GB/T 11348-5—2002旋转机械转轴径向振动的测量和评定(第5部分):水力发电故事和泵站机组[S].北京:中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,2002:3-8.

[4]曹林宁,花敏辉,沈祖诒.水轮发电机组智能故障诊断技术综述[J].水力发电,2010(1):73-77.

[5]仇宝云,工形俊,魏强林,等.大型泵站常见故障分析[J].排灌技术,1999(2):20-24.

故障和功率监测 篇6

中韩沙尘暴联合监测站选用美国R&P公司生产的TEOM1400a大气颗粒物质量浓度监测仪, 具有灵敏、自动化程度高和操作简单等特点。本文介绍该仪器的工作原理, 并归纳总结了一些仪器的日常维护和常见故障的排除方法。

1 工作原理

R&P 1400a大气颗粒物质量浓度监测仪采用锥管振荡微天平方法, 连续测量大气中颗粒物质量浓度。锥管振荡微天平的核心部件为一上小下大的硬质玻璃空心锥管, 下端固定, 上端可以自由摆动, TEOM专用可换式滤膜放置于按一定频率振荡的锥形管顶端, 当空气样品流经滤膜时, 颗粒物积累在该滤膜上。由空心锥管和采样滤膜所构成的弹性振荡体系, 其振荡频率取决于锥形管的物理特性及滤膜质量。

当微粒聚集于滤膜上时, 锥形管的自然振荡频率相应减少。根据质量和频率间的相关变化, 电子系统能连续监测频率的变化, 并经微处理器计算出滤膜上所积累的颗粒物总质量和质量浓度。

2 日常维护

1) 每天要随时检查仪器显示面板上第一行显示的状态是否为“OK”, 如有报警提示, 则根据提示信息查找原因。“M”表示控制器不能收到频率信号, “T”表示温度报警, “F”表示流量报警, “X”表示滤膜负载将达到极限 (当负载率达到90%时) ;

2) 每天要随时注意观察系统流量变化, 主流量允许范围应为1±0.12 l/m, 旁路流量允许范围应为15.67±0.5 l/m。如果变化超过范围, 则检查是否需要更换气-水分离器滤芯或旁路大过滤器;

3) 每天要随时检查TEOM专用滤膜的负载率是否已经超过30%, 如果超过则需更换滤膜;

4) 要随时检查面板显示的颗粒物质量浓度值是否出现较大负值或较大波动;

5) 定期更换旁路流量过滤器, 更换时间应视当地环境空气质量状况而定, 一般6个月左右;

6) PM10切割头的清洗一般每3个月一次, 遇到强烈沙尘天气, 过后应立即清洗。

3 故障排除

3.1 运行程序丢失

造成运行程序丢失的原因可能有:

1) 电压波动过大时, 容易丢失仪器运行程序;

2) 仪器正常运行时, 不当操作易丢失运行程序;

3) 电压过高时, 引起仪器运行噪音过高、K0值增高或颗粒物浓度过高时, 均可能发生运行程序的丢失, 此时应重新安装程序。

3.2 流量显示不正常 (状态显示出现“F”)

1) 首先检查气-水分离器滤芯、主路或旁路在线过滤器是否已堵。检查方法如下:如果将气-水分离器出气管拔开后, 旁路流量上升时, 则应更换气-水分离器滤芯;如果旁路流量不上升, 而当取下大过滤器后, 旁路流量上升, 则应立刻更换大过滤器;如果取下主路原有大过滤器后主流量上升, 也应立刻更换新的大过滤器。

2) 清洁PM10切割头及全部采样管;

3) 检查确定真空泵是否运行正常, 否则更换备件;

4) 雨季时应及时巡视, 根据降水量做出合理判断, 对气路系统进行除水处理。

3.3 温度显示不正常 (状态显示出现:“T”)

1) 检查温度传感器是否正确连接;

2) 清洁温度传感器的头部或者将其插头插牢;

3) 更换新的温度传感器;

4) 温度加热单元出现异常或其他原因。

3.4 质量传感器异常 (状态显示出现“M”)

1) 仔细检查“天平”上滤膜安装是否到位;

2) 仔细检查“天平”两侧小磁铁是否存在;

3) 更换质量传感器时, 必须换装新的放大板, 否则仪器无法正常工作。

3.5 浓度出现负值

1) 检查工作电压是否稳定;

2) 检查空气 (箱体、罩) 加热器的温度是否稳定;

3) 检查主 (旁) 路流量是否稳定;

4) 检查采样系统是否畅通;

5) 检查方舱室内温度是否控制在26℃~28℃之间;

6) 加装平衡除湿系统及更换新滤膜。

4 结论

TEOM 1400a (PM10) 监测仪是一种高性能、低故障率的颗粒物监测仪器, 掌握设备的监测原理以后, 日常维护和常见故障处理就相对简单、容易, 从而保证PM10监测的数据连续性。

参考文献

[1]黎雪梅, 等.TEOM RP1400 (PM10) 监测仪日常维护和常见故障处理[J].中国环境监测, 21 (6) .

故障和功率监测 篇7

一、ABB UN6励磁系统的特性和工作原理

1. 此机组的励磁装置有3个方面的作用:

完成同步机的异步启动并牵入同步运行;在牵入同步以后励磁电流的调节控制;监控系统故障, 确保同步机安全运行。它还具有如下特性。

(1) 纳秒级的中央微机控制系统。这时控制系统可使监测电机运行信号的反馈时间忽略不计, 以保证主电机在负载变化等情况下转速的稳定。

(2) 强大的逻辑、参数功能。可编程的控制, 对用户的要求能够灵活地进行逻辑调整。

(3) 双通道系统。每个通道带有独立的控制和功率单元, 可以独立的进行带载, 两个通道可以手动或自动进行切换, 且不影响负载的运行。

(4) 强大的保护功能和故障自诊断功能。

(5) 自动进行励磁调节, 叠加无功功率或功率因数控制以优化电机运行, 无需人员干预。

(6) 具有与监控后台进行通信的功能。

2. 为便于理解励磁系统的工作原理, 以采用ABB UN6励磁系统的某同步电动机启动过程为例。

该同步电动机和励磁系统原理结构框图见图1。

同步电机和励磁系统启动运行工作原理如下。

(1) 在主电机定子回路进行串电抗器的降压 (Q1断路器合闸) 。

(2) 励磁装置接收Q1合闸开关量节点指令后, 实现主电机异步启动至滑差5Hz时, 励磁系统检测后给6k V全压断路器发“投全压”启动节点指令, 合闸全压断路器Q2。 (启动电阻R串接在转子中) 。

(3) 主电机异步启动至滑差2.5Hz时, 励磁装置检测后, K1闭合开始给转子投入励磁电流, 将主电机转子拉入同步转速。

二、机组励磁系统的巡检标准分析

根据经验及可行性确定了ABB UN6系励磁柜的巡检标准。

1. 检查励磁柜指示定子电流、励磁电流不应超过额定值。

2. 检查励磁柜运行时有无异味和超标噪声, 手操器上显示屏应没有“Alarm”信息。

3. 检查励磁柜盘面指示灯是否指示正确。

(1) 正常运行励磁柜盘面“自动模式”指示灯亮 (代表励磁柜在自动模式下运行) 。

(2) 正常运行励磁柜盘面“投励”、“主机运行”指示灯亮。

(3) 正常运行“通道1运行”或“通道2运行”指示灯有1个亮, 但与上次巡检状态比较应无变化, 如果有变化应确定原因。

(4) 正常运行“报警”指示灯灭, 灯亮代表有报警。

4. 记录励磁柜盘面上定子电流, 记录手操器上显示的励磁变电压、励磁电流、励磁电压。

5. 检查励磁变压器盘面温度指示, 指示三相绕组温度应不高于100℃, 前后两次巡检温差应不大于10℃;检查励磁变压器一、二次电缆接线有无发热变色现象。

6. 检查励磁柜进风、出风滤网是否有堵塞。检查励磁柜风机运行是否正常, 风机运行有无噪声。

三、励磁系统的故障判断

分析故障的可能性, 必须从励磁系统的薄弱环节和影响主机运行的关键部位进行分析。图2是此机组励磁系统的单线结构图, 图中标注出了系统的薄弱环节和关键部位, 具体分析如下。

1. 励磁变压器。

励磁变压器对励磁柜主回路提供50V的交流电源, 干式变压器装在1个封闭的箱子中, 因此需注意运行温度 (<100℃) , 并要求前后2次检查的温差不大于10℃, 如超标应立即进行通风散热及检查分析, 确定温度超标的原因。

2. 励磁控制器。

此励磁系统具有独立的双通道, 每个通道均可以承担所有负载, 需要时可自动切换保证主机的运行。可从以下2方面来判断励磁控制器的故障。

(1) 在盘面上检查通道运行指示灯, 以判断是否做过切换, 发生故障的通道会发出报警并将盘面“Alarm”灯点亮。

(2) 每个励磁通道都带有一个手操器, 一旦励磁柜有问题时, 都会在手操器的屏幕上显示报警代码, 可帮助维护人员发现故障的原因。

3. 输入输出接线。

输入输出接线及外围电路的故障, 主要从以下2个方面进行判断。

(1) 在主电机开机时, 如果启动不成功, 应首先检查励磁系统的输入输出接线。

(2) 在主电机运行时, 发生了故障停机, 在没有出现明确故障原因的情况下, 应首先检查输入输出接线是否松动、接点是否动作可靠。

4. 主电机断路器。

如果励磁系统在主电机启动时投励不正常, 就应首先排除主电机断路器的辅助接点是否有故障。

5. 主电机PT/CT信号。

故障和功率监测 篇8

1 仓储无线监测系统总体架构设计

本文在ZigBee技术的基础上,实现了一个仓储环境无线监测以及故障诊断相结合的系统,此系统由无线传感器数据采集和监控诊断两大模块组成,二者通过无线网进行连接。监控诊断模块主要完成传感器数据的实时监控与存储,并对传感器数据通过软件图像界面进行实时显示、查询以及分析诊断故障,监测平台采用Microsoft Visual Studio 2010进行界面功能开发,主要包括软件登录界面、串口选择界面、节点数据采集界面和服务器管理界面,能对仓储中的温度、湿度、烟雾等环境参数进行实时监测和更新,并对这些监测参数进行测试和校准,从而保证仓储环境中传感器的准确性和测量精度。无线传感器数据采集传输模块主要由光纤网络、交换机和Zigbee无线传感网络组成,ZigBee协调器接收并传递来自子无线网络节点中的各项传感器参数信息,并通过无线网将接收到的数据信息传输到监测模块。

1.1 无线传感器模块设计

本系统采用的是以ZigBee技术为核心的无线传感网络,因此,选择何种类型的ZigBee芯片是本系统硬件设计中的重要环节。目前,ZigBee领域中比较成熟的解决方案大概分两种:一种是采用ZigBee单芯片进行组网设计,另外一种是采用ZigBee芯片和微控制器(MCU)相结合的解决方案。根据仓储环境系统设计的需求,本系统选用CC2530芯片为硬件核心进行无线数据的收发处理以及ZigBee组网。

无线数据收发模块是整个模块中的核心,它主要由CC2530芯片、功放芯片CC2591以及少量外围电路组成。在一些场地比较大的仓储环境中,如果需要监测的环境区域比较广,而CC2530芯片本身存在通讯距离有限的缺点,所以,在一些场地比较广阔的特殊情况下就需要采用其他方法来增节点的通信距离,TI公司的CC2591功放芯片在一定程度上可以显著扩大无线系统信号的覆盖范围,这样不仅可以减少CC2530无线网络的层数及中间节点的数量,而且可以增加无线网络通信的稳定性。

1.2 网络节点硬件设计

网络节点硬件设计主要包括以下三方面的内容:传感器节点模块设计、处理器模块设计以及无线通信模块设计。其结构如图1所示,传感器模块由传感器将仓储环境内的各项传感器参数进行A/D转换,并传递到处理器模块进行进一步处理;处理器模块的功能是对传递过来的数据信息进行控制、存储,起到一个承上启下的传递作用;无线通信模块的功能是和处理器模块进行数据信息的双向交换,并通过收发器和网络来实现和其他传感器节点的无线通信。

除了上述三大模块以外,电源模块也十分重要,因为它是传感器节点正常运行的能量源泉。电源模块作为上述三大模块的底端模块,其主要作用是给前端的三大模块供电,鉴于系统采用的是无线网传输模式,所以,在监测环境中传感器节点不适合经常更换电池,本系统采用一种低功耗、高效率的设计模式,从而避免了频繁更换电池的问题,提高了系统的稳定性和持续性。本系统中的CC2530芯片以及其他传感器硬件全部采用3.3V供电,在实际的仓储环境监测中,传感器节点供电是不能间断的,因此,可以先采用LM7805芯片降压到5V,再通过LM117电压调节芯片二次降压转为3.3V。

2 数据融合技术实现系统监测和故障诊断

2.1 数据融合技术及其主要算法在仓储环境中的应用

多传感器数据融合的定义可以概括为把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合,采用计算机技术对其进行分析,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,加以互补,降低其不确定性,获得被测对象的一致性解释与描述,从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性,使系统获得更充分的信息。数据融合的研究对象从原来的单传感器单数据进化到多传感器多数据,目前已成为很多领域研究的热点。

多传感器系统中,各传感器不确定信息的融合过程实际上是一个不确定的推理过程。目前常用的数据融合方法为统计方法和人工智能两大类。目前,常用的多传感器数据融合理论方法有:Bayes推理法、D-S证据理论、多尺度融合理论、模糊逻辑理论和神经网络理论等。仓储环境对安全性要求较高,防潮、防霉、防火、防爆是仓储日常工作的重要内容,仓储环境中由于放置了各种类型的传感器,但是由于温度、湿度和其他环境因素的干扰,使得仅利用单一传感器无法达到预期目标,可能使得传感器在多种因素的影响下不精确,甚至失效而导致出现误判的情况。因此,在仓储环境监测系统中应用多传感器数据融合技术,用来进行动态检测和故障精确定位诊断是十分必要的。

2.2 系统动态在线监测和故障诊断

在线监测模块包括监测模块UI设计、传感器数据存储以及监测故障报警三个部分。仓储监测系统采用实时曲线图的方式动态捕捉仓储环境内数据的变化情况,对仓储环境内传递的温度、湿度、烟雾等各项参数进行监测调控,根据曲线图判断是否出现异常情况并随时发出报警指令,从而及时发现异常情况并采取有效措施,减少重大事故发生。

故障诊断模块的功能是根据报警信号检测仓储环境内的故障类型和跟踪故障发生的位置,在监测过程中,系统会将采集的传感器监测数据保存至文档,再利用相关程序提取数据并进行数据分析,结合数据分析结果,判断故障发生的具体位置和类型,从而做出快速应对策略,防止重大灾害和事故发生。本系统在上述提出的多传感器信息融合故障诊断方法的基础上,以交流异步电动机为研究对象对不同类型传感器量测数据进行统计分析,借助相应的仿真软件如MATLAB、ISPICE、Multisim,并利用仿真软件中的灵敏度分析找出系统测试点对输出影响最大的节点,再设置故障模式,获取系统在各个状态模式下的信号输出形式,从而验证了该系统应用于交流异步电动机故障诊断中的有效性。

3 结语

本文将ZigBee无线通信技术应用于仓储环境监测和动态故障诊断系统中,而仓储环境对安全性系数要求比较高,所以,在处理采集数据的过程中采用了多传感器数据融合和无线网相结合的技术,在一定程度上减少了冗余信息和故障发生的几率,提高了系统动态监测的准确性和故障精确定位的一致性,极大降低了系统开发成本,避免了灾害事故发生,对于仓储环境安全存储具有很大的实际意义。

摘要：无线通信监测与数据融合技术相结合是未来发展的趋势,可以有效克服在线监测的种种局限性,而且能够适用于高温高热、布线困难、危险、复杂的环境中。笔者开发了一套基于ZigBee的仓储无线环境监测系统,并结合数据融合技术对仓储环境监测系统的无线网络架构、系统安全性监测以及故障定位、诊断、排除进行了简单阐述。

关键词：数据融合,ZigBee,无线传感器,故障诊断

参考文献

[1]胡绍泉.选煤厂设备状态监测与故障诊断系统研究[D].武汉:华中科技大学,2012.

[2]宋海强.基于无线传感器网络的矿用通风机监测及诊断系统开发[D].北京:北京工业大学,2012.

[3]朱勋斌.传感器和检测仪表发展的趋势[N].电子报,2012-8-12.