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基于CS架构的风机状态监测与故障诊断系统

作者:天津优质工业风机  来源:未知  浏览次数: 日期:2020-06-04 11:04

基于C/S架构的风机状态监测与故障诊断系统和周一莲(安徽工业大学电气信息学院,安徽马鞍山243002)介绍了一种基于ActiveX技术和C/S架构的风机状态监测与故障诊断系统。该系统以微软视窗2000为服务器平台,以SQLServer为数据库后台,以VB为开发工具,应用ASP技术和ActiveX控件实现风机的实时监控、离线分析和故障诊断功能。近年来,风机的状态监测和故障诊断逐渐成为研究的热点,但成熟的软件却很少。介绍了为某钢厂焦化鼓风机设计的在线鼓风机状态监测与故障诊断系统。该系统的基本结构体系由企业监测诊断中心、现场在线监测分析工作站和多通道数据采集与组装组成,如所示。其中,企业状态监测与诊断中心由一个网络服务器、一个数据库服务器和多个澄清工作站组成。数据库服务器上安装了一个面向整个企业的“远程”全局数据库,由网络服务器负责协调整个远程监控和诊断系统。2数据采集和标志处理:振动标志从设备的现场传感器采集,通过屏障电缆连接到振动收集器,转换成标准标志并收集。基本的传感器系统布置如下:由于高速扭曲的风扇转子轴的外观具有非常高的切向线速度,因此难以用接触式传感器实现振动接收。涡流位移传感器用于通过操纵一般情况和传感器探头端部之间的间隙过渡来接收振动,避免与旋转轴的外部直接接触,并且具有零频率响应、宽频率限制、良好的线性度以及在初始间隙的线性限制内的迁移率不变的优点。它不仅可以用来测量轴心的振动位移,还可以用来测量轴心静态位置的偏差。因此,该系统的关键相位、转速、轴承振动和轴位移的测量都是用涡流分布器进行的。惯性速度传感器用于速度测量。加速度由具有极高宽带、重量轻和高动态极限的电加速度传感器测量。考虑到现场传感器采集数据频率高、采集数据量大以及系统实时性和访问功能的要求,实时采集的数据被放入和放出数据文件。每隔5或10秒,通过数据采集装置将一批数据存入实时监控数据库,存储时间超过30分钟。过程数据库存储过程,并且每2或5分钟将实时监控数据库中的数据传输到常规监控数据库(分析数据库)。随着时间的推移,数据会根据必要的规则进行压缩。该系统以功能强大的SQLServer为数据库背景。它是一个关系数据库管理系统(RDBMS),支持扩展和高功能。它完全基于服务器/客户端模型的特征,使它能够管理大中型企业和企业数据库。3振动监测与分析软件在当前数据库开发过程中非常流行。使用VisualBasic开发客户/服务器应用程序非常流行。同时,在法语开发过程中,也可以使用面向对象技术来提高法语的可重用性和可维护性。VisualBasic在数据库应用程序的开发中提供了各种简单而强大的技术来帮助设计者访问和等待数据库。该系统以微软视窗2000为平台,SQLServer为数据库后台,VisualBasic6.0为开发对象,利用ASP技术和ActiveX控件实现对风机的实时监控和离线分析。3.1系统的整体框架首先对系统的整体功能进行模块化,然后将每个模块划分为最独立的模块,并逐步细化,最后得到不需要逐个细分的基本功能块。组装时的顺序正好相反。

软件实现的基本方式是:用ActiveX基本控件实现每个基本功能,然后对基本控件的根长进行功能集成,形成中级控件和高级控件,再由一半以上的高级控件组成一个完整的系统。监控分析系统的整体模块结构如下图所示。3.2系统函数的代码实现:服务器端的存储过程存储过程是一组预先在SQLServe上定义和编译的transact-SQL语句,它可以接管参数并返回状态值和参数值。使用存储过程来满足数据库不仅可以提高数据库的等待效率,还可以使客户端的应用程序简单明了。以下是系统数据库存储过程中接口函数的代码:基于C/S架构的风机状态监测与故障诊断系统的系统模块结构示意图//数据库访问接口函数desc/数据库访问字符串(2)客户端ActiveX控件中对应的等待代码定义了服务器上的存储过程。将来,在访问数据库之前,这些存储过程应该在客户端ActiveX控件中被盗用。当嵌入时,需要的参数应该传递给相应的接口函数。下面是上述接口函数的嵌入代码:mConnctString=cConnctString//客户端的数据库与相邻的字符串相遇。当系统正式运行时,网页发送//建立客户端与数据库的DCOM对象与数据库的接口函数人的网页,并操纵VBScript脚本说话,等待控件的属性和方法来处理控件的事件。在OBJECT标记中,参数ClassID指定控件的唯一标识符,而CODE指定控件的下载地址。当用户打开此页面时,用户首先在本地注册表中搜索ClassID。如果它存在,它确定它的版本是否是新的,如果不是,它下载并注册更新,如果不是,它没有必要下载控件;如果不存在,根据ODE ASE指定的路径搜索下载控件,并在本地主动注册。网页代码如下:4故障诊断本系统采用故障树诊断和神经网络采集诊断两种诊断方法。对原始质量不平衡、动静碰摩、差动空档、转子热弯曲、运动部件飞出、电磁激励、轴瓦不紊乱、油膜振荡等13种常见故障给出了初步诊断定义。对于其他复杂的故障环境,为专业人员、生产和技术主管提供有价值的分析和确定,以进一步澄清和规划障碍和一些复杂的故障。在初步故障诊断的基础上,通过采集浏览器运行实验室故障诊断中心的多通道神经采集故障诊断专家系统,连接人机交互获取征兆,从而进行进一步的实时主动推理分析,获得双可靠的振动故障诊断结果。并提供具体的故障诊断讲座,为解释推理过程的详细描述和结论提供依据,提供诊断叙述的打印功能,故障信息的报警和归档功能。5.该系统的软硬件采用了当今中国主要的堕胎产品,保证了系统的先进性和可维护性。系统采用开放式采集布局,可扩展硬件产品,各种接口通用,所有采集子系统预留15个输入输出硬件余量,具有良好的可扩展性。该系统能可靠高速采集数据,采样频率可在80毫秒~ 5秒范围内调整,不同类型的检测参数可设定不同故障的优先级,实时响应速度快。此外,系统中所有设备的采集子系统可以独立运行。数据采集和数据处理与分析可以独立运行,采集过程中出现故障时,不会影响所有设备的数据采集和数据处理与分析功能,具有优越的数据独立性。该系统不仅适用于风机,也可推广到类似风机的扭转机。



 关键词: 基于,架构,的,风机,状态,监测,与,故障,诊断,