集与转换，并对数据进行预处理；通过采 集控制模块7可实现采集方式控制、过程参数及通道设置、采集设备功能设置，实现自动采 集；
[0030] 图4所示，为数据采集流程：
[0031] 步骤1:创建采集卡CreatDevice,并判断设备状态，满足判断条件（返回值<-1) 释放米集卡ReleaseDevice;
[0032] 步骤2:获取设备数量GetDeviceCount,并判断设备状态，满足判断条件（返回值 < 〇)释放采集卡；
[0033] 步骤3,配置设备参数，初始化采集卡A/D设备InitDeviceProAD,并判断设备状 态，满足判断条件（返回值=〇)释放采集卡；
[0034]步骤4,执行采集过程 StartDeviceProAD;
[0035]步骤5，读取采集数据；
[0036] 步骤6,按通道拆分、重构数据；
[0037] 步骤7,数据转换成电压值；
[0038] 步骤8,数据处理；
[0039] 步骤9,结束一次采集，判断采集状态，若停止采集，则停止A/D设备 StopDeviceProAD,释放A/D设备，ReleaseDeviceProAD,并释放采集卡，否则继续执行步骤 4 ；
[0040] 实时监测模块8对单机振动测点实现监测，包括实时烈度值、烈度级别、预警报警 状态监控，实现了振动烈度的仪表显示、趋势显示和时域信号显示三种显示界面切换，并且 可对监控设备进行人工切换。
[0041] 在线诊断模块9对设备各振动测点进行实时数据诊断和历史数据诊断，诊断过程 依据时域分析、频域分析、稳定性分析和轴心轨迹分析过程及其所对应的22种征兆参量， 利用多目标层次分析法、模糊综合评判法，定量计算故障权重矩阵，与征兆参量结合给出各 种故障发生的概率；诊断结果可以Word文本形式输出。
[0042] 进一步，在上述系统中，所述时域分析通过对实时数据或历史数据经时域计算，得 到烈度、裕度、歪度、峭度等时域指标，根据时域指标的变化确定时域分析过程征兆参量；频 域分析通过提取与时域分析同一时刻的数据经FFT得到数据全局频谱，并采用EMD技术，将 数据按频率由高到低分离，提取数据特征频率，确定频域分析过程征兆参量；稳定性分析从 采样数据库中提取指定时间范围内的振动烈度值，以趋势图的形式表现，通过趋势图的波 动情况进行稳定性分析，确定稳定性分析过程征兆参量；轴心轨迹分析提取某一监测位置 的成组数据，分别将其进行数值积分，转化为振动位移值，组合后获取轴心轨迹图形，根据 图形确定轴心轨迹分析过程征兆参量；将时域分析、频域分析、稳定性分析、轴心轨迹分析 四种分析过程的征兆参量组合成诊断过程的征兆参量。
[0043] 进一步，在上述系统中，所述诊断方法采用多目标层次分析法、模糊综合评判法， 对矿井通风机进行故障诊断，通过振动信号特征分析，经概率计算提供最有可能的几种故 障。故障特征分为两层即征兆层和对应特征层，利用层次分析1-9标度法计算各元素对于 该层次准则的相对排序权重向量。采用根法求得权重向量，并进行归一化处理。最后进行 一致性检验。
[0044] 根法求权重向量方法：
[0048] 一致性检验方法：
[0049] 计算比较判断矩阵中各列元素之和，得到向量S=(Sl，S2，…，sn)，其中S1是第i 列的各元素之和；计算A_的值，与随机指标A比较，当A_<A时求得的权 重向量为有效值，并且满足一致性检验。
[0050]入_的计算方法：
[0052] 信息管理模块10包括采样数据、用户信息、诊断信息、报警信息、参量阈值和系统 信息管理；构建关联数据库保存采样数据、用户信息、诊断信息、报警信息；构建系统配置 文件保存参量阈值和系统信息；根据采样数据量大的特点，设计了一种按时间距离逐段递 减的数据存数方法，大幅度减小数据量。
[0053] 网络发布模块11通过以太网，利用共享变量技术，采用C/S网络结构，实现异地数 据传输；本地端兼顾网络服务器功能，远程端通过接收服务器数据，实现监控与诊断；远程 端可进行信息管理操作，将信息操作结果和操作指令同时发送到服务器，服务器根据操作 指令进行本地数据库修改。
[0054] 专业人员可以进一步意识到，结合本说明书公开的实施例描述的各模块功能及相 关算法、步骤，可通过硬件、软件或二者结合实现，在上述说明中一般性的阐述了各模块的 组成和步骤，上述功能的实现取决于特定的设计条件和应用环境。专业人员可通过不同的 途径实现各模块所实现的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0055] 专业人员可对本发明各部分进行修改、变型而不脱离本发明的精神范围，如果修 改、变型符合本发明权利要求以及同等技术范围之内，则本发明意图包含这些改动和变型。
【主权项】
1. 一种矿井风机在线监测与故障诊断系统，其特征在于，包括： 安装于风机各个监测点上的振动传感器以获得风机振动状态模拟数据； 与传感器相连的用以完成传感器数据预处理的信号调理设备； 与信号调理设备相连的端子板及数据采集卡，采集经调理后的模拟数据，将模拟数据 经A/D转换成数字数据； 数据采集卡插入工业控制计算机的PCI总线插槽内，用于在计算机控制下完成多路传 感器信号的采集工作，在作为控制核心的工业控制计算机上安装有本地监测与诊断软件， 同时在远程终端上安装有远程监测与诊断软件。内含采集控制模块、实时监测模块、在线诊 断模块、信息管理模块和网络发布模块，实现风机振动信号实时采集，设备运行状态动态监 测，设备运行正常值、预报警值和停机范围值的设置、显示和报警提示，根据设备运行情况 通过层次分析法进行诊断，得出故障发生概率，建立有线通讯网络，利用共享变量技术共享 数据信息，实现异地实时监测与诊断。2. 根据权利要求1所述的矿井风机在线监测与故障诊断系统，其特征在于： 所述传感器为振动速度传感器和霍尔传感器，振动速度传感器获取风机振动模拟数 据，霍尔传感器获取风机振动相位信号。3. 根据权利要求1所述的矿井风机在线监测与故障诊断系统，其特征在于： 所述信号调理设备为振动烈度监控仪，具有信号放大、滤波功能，可进行有效值线性检 波计算，计算值通过机旁仪表显示以及预警报警设定、指示。4. 根据权利要求1所述的矿井风机在线监测与故障诊断系统，其特征在于，所述数据 采集设备为PCI数据采集卡，可实现多通道高速同步采集。5. 根据权利要求1所述的矿井风机在线监测与故障诊断系统，其特征在于，所述软件 系统包含采集控制模块、实时监测模块、在线诊断模块、信息管理模块和网络发布模块。6. 根据权利要求1或权利要求5所述的基于振动信号的矿井风机在线监测与故障诊 断系统，其特征在于，所述采集控制模块控制采集卡进行数据采集与转换；所述实时监测模 块对单机振动测点实现监测；所述现场诊断模块对设备各振动测点进行实时诊断和历史诊 断；所述信息管理模块包括采样数据、用户信息、诊断信息、报警信息、参量阈值和系统信息 管理。7. 根据权利要求书1所述实时监测模块可实现指针、趋势、图表三种监测状态切换；故 障类型分析及特征参量选取上达到了 22个；层次分析法和模糊综合算法用于风机故障诊 断系统。8. 根据权利要求1或权利要求5所述的基于振动信号的矿井风机在线监测与故障诊断 系统，其特征在于，所述网络发布模块通过以太网，利用共享变量技术，采用C/S网络结构， 实现异地数据传输；本地端兼顾网络服务器功能，远程端通过接收服务器数据，实现监控与 诊断；远程端可进行信息管理操作，将信息操作结果和操作指令同时发送到服务器，服务器 根据操作指令进行本地数据库修改。
【专利摘要】本发明提供一种基于LabVIEW平台的矿井风机远程实时监测与故障诊断系统，系统硬件包括：工业控制计算机；端子板和PCI数据采集卡；信号调理设备；振动速度传感器；软件包括数据采集模块、数据存储与管理模块、数据显示模块、历史查询模块、故障诊断模块与网络发布模块。本系统实现了风机振动信号实时采集，设备运行状态动态监测，设备运行正常值、报警值和停机范围值的设置、显示和报警提示，各种故障数据及诊断结果等相关数据的存储与查询，采用层次分析算法得出各种故障发生概率。建立有线通讯网络，利用共享变量技术实现异地实时监测与诊断。本发明能够提高大数据处理能力，实现风机运行状态本地与远程的监测和模糊故障诊断。
【IPC分类】F04D27/00
【公开号】CN105003453
【申请号】CN201410353496
【发明人】玄兆燕, 谢世满, 薛琦, 唐佳明
【申请人】河北联合大学
【公开日】2015年10月28日
【申请日】2014年7月18日