基于物联网的矿井提升机监测与故障诊断系统.pdf

2020 年第 12 期 信息与电脑 China Computer internet of things; real-time monitoring; fault diagnosis; remote monitoring 0 引言 矿井提升机是矿山生产的关键设备，担负着矿山的主要 运输任务，是矿山的“咽喉”[1]。通过对提升机各部分工作 状态进行实时监测，对监测数据进行判断分析，开展故障诊 断，可以更好地了解其工作状况、更及时有效地进行维修， 使其能够安全可靠地运行 [2-3]。 目前，大多数煤矿对提升机开展预防性检修工作，不仅 浪费人力、物力，还会造成“过维修”或“欠维修”状况。 而有的煤矿虽然建立了提升机监控系统，但仅限于现场监 测 [4-5]。物联网技术的出现给提升机监测与故障诊断提供了一 种新模式。物联网技术是集感知技术、网络技术、人工智能 技术与自动化技术于一体的一种智慧型网络技术。利用物联 网技术完成提升机海量信息的采集、融合、处理、反馈等， 构建提升机的监测与故障诊断系统，对提升系统的安全稳定 运行有着十分重要的意义。 本文基于物联网的体系架构设计了一种提升机监测与故 障诊断系统，该系统将传感器技术、无线传感网络技术、分 布式计算技术、多源信息融合技术和故障诊断技术等有效结 合，实现矿井提升系统的实时远程状态监测、故障诊断、异 常报警等功能。 1 系统总体结构及工作过程 以物联网的体系架构为整体思路，设计提升机监测与故 障诊断系统，其总体结构如图 1 所示。在物联网环境下，提升 系统通过安装在各部位的传感器节点及无线传感网络将其运 行状态传送至操作室，进行故障诊断处理，最后本地显示实时 运行状态和诊断结果，并通过以太网上传至远程监控中心。 基金项目淮北矿业集团科研项目（项目编号HX2019052530）。 作者简介吴杰 1972，男，安徽淮北人，本科，中级工程师。研究方向矿山机电和机器视觉。 163 2020 年第 12 期 信息与电脑 China Computer Communication网络与通信技术 图 1 提升机监测与故障诊断系统总体结构 基于物联网的矿井提升机监测与故障诊断系统由感知 层、 网络层和应用层3层组成， 每层数据处理工程如图2所示。 数据采集 网 络 层 感 知 层 应 用 层 数据保存 数据预处理 历史数据 节点信息 数据接收、汇聚 多源信息融合 数据接收 故障诊断 用户界面 图 2 系统的数据处理过程 由图 1、图 2 可知，矿井提升机监测与故障诊断系统的 感知层的作用是通过传感器节点进行信息获取，主要包括 数据的采集、保存、预处理，同时将一些资料信息和需要的 历史数据传送至下一层。网络层主要实现众多传感器节点的 数据汇聚，并进行多源信息融合计算，最后上传。应用层用 于故障诊断，实时显示提升机的运行状态及诊断结果，提供 良好的人机交互界面，同时与监控中心和厂家之间实现远程 交互。 2 系统感知层设计 矿井提升机监测与故障诊断系统的感知层主要由传感器 节点组成，作用是采集提升机相关信息，进行预处理，然后 传送出去，其总体结构如图 3 所示。 STM32F1 03ZET6 传感器 复位电路 无线通信模块 电源电路 时钟电路 图 3 传感器节点组成框图 2.1 传感器选型 矿井提升机是一个非常复杂的系统，需要监测的部位非 常多，所用到的传感器种类也很多。这里监测的量主要有 提升机电气设备的电压、电流等电量，液压系统和润滑系统 的油压、温度，制动系统的闸瓦间隙、制动盘偏摆量、制动 力，钢丝绳的拉力，罐笼的速度、位移等。本系统选用旋转 编码器 PIF-1024-C05D 采集提升速度，选用电机振动传感器 YD300 采集电机振动信号，选用电流传感器 WBI344U05 采 集提升电流，选用 YDYT9800 位移传感器采集闸瓦间隙和闸 瓦偏摆量信息，选用温度传感器 BD-WZP-PT10 检测闸温， 选用温度传感器 TS412 检测油温，选用温度传感器 KYW-TD 检测电机温度，选用压力传感器 ZPM3910 检测油压。 这 些 传 感 器 有 的 是 一 个 主 控 芯 片 接 一 个 传 感 器， 有的是一个主控芯片接多个传感器，视现场布点距离远 近而定。这些传感器有数字的也有模拟的，而主控芯片 STM32F103ZET6 自带 A/D 转换，所以即使是模拟的也可以 直接接入其 I/O 口。有的传感器需要隔离的话，可在传感器 与主控芯片之间接高速光耦。 2.2 无线通信模块 传感器节点需要将采集到的信息传送出去，如采用有 线传输的话，难布线、不经济，故采用无线通信方式。这里 的无线通信技术选用的是 LoRa 通信。LoRa 是一种基于扩 频技术的远距离无线传输技术，是诸多低功耗广域网通信技 术中的一种，其最大优点是在同样的功耗条件下比其他无线 方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在 同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大 3 ～ 5 倍，其 通信距离可达 3 ～ 5 km。这里选用 SEMTECH 公司推出的 SX1278 射频芯片。 2.3 传感器节点软件设计 传感器节点主要是完成数据的采集与发送，传感器节点 在程序开始运行后，采用中断的方式采集数据，然后随机延 时发送传感器采集到的数据，避免造成拥堵。通过复位方式 判断是否存在欠压，提醒用户电量不足，在发生一次欠压复 位后将不再使能欠压复位，以避免单片机连续复位。 3 系统网络层设计 矿井提升机监测与故障诊断系统的网络层采用无线与有 线相结合的方式来传输信号，其组成结构如图 4 所示。提升 机上传感器节点众多，故首先采用无线传感网络的形式将一 个区域里的传感器节点数据汇聚至汇聚节点，进行数据融合 处理后，再将各区域内的汇聚节点数据通过无线通信的方式 传输至网关，网关通过无线通信模块接收汇聚节点信息，然 后通过以太网接入模块，连入煤矿光纤主网，就可将信息传 送到监控中心。 164 2020 年第 12 期 信息与电脑 China Computer Communication网络与通信技术 图 4 系统网络层组成结构 在图 4 中，考虑到网络结构和网络通信消耗两个方面， 传感器节点和汇聚节点是星型网络结构，而汇聚节点和网关 之间也是星型网络结。网络中存在两个方向的通信链路，一 条是传感器节点通过汇聚节点转发，向网关发送数据；另一 条是网关通过汇聚节点，与监测节点实现通信。图 4 中的汇 聚节点结构与传感器节点结构类似，也可以使用某一个传感 器节点作为这个区域的汇聚节点。网关主要实现 LoRa 无线 通信网络和光纤有线通信之间的协议转换，以保证通讯的正 常进行，其主要组成结构如图 5 所示。 STM32F1 03ZET6 以太网接 入模块 复位电路 无线通信模块 电源电路 时钟电路 图 5 系统网关组成框图 网关主要由控制芯片主控芯片、LoRa 无线通信模块、 以太网接入模块、电源模块、时钟电路和复位电路组成。主 控芯片依然采用 STM32F103C8T6，LoRa 无线通信模块采用 SX1278，以太网接入模块采用 W5200 芯片。 4 系统应用层设计 矿井提升机监测与故障诊断系统的应用层由数据处理平 台、实时监测平台和远程监管平台组成。 4.1 数据处理平台 数据处理平台主要是对提升机的相关运行数据进行处 理。数据服务器接收到底层的传感器数据后，首先对数据进 行多源信息融合，目的是融合传感器的信息，提取信号的特 征值，保证数据的准确性；接着依据故障专家系统进行故障 诊断推理分析，判断提升机的故障类型及故障位置，并存储 相关状态信息；最后将相关状态信息、故障信息发送给实时 监测平台和远程监管平台。 4.2 实时监测平台 实时监测平台主要用于发布本地信息，可根据用户需求 进行个性化设计，把提升机相关状态信息和故障诊断结果对 外发布到用户界面上。实时监测平台可以实时显示提升机的 工作状态、通信状态和各种报警信息等，显示提升机的故障 类型和故障点位置，能自动生成提升机各项数据的历史曲线。 4.3 远程监管平台 远程监管平台主要用于企业管理部门或厂家进行远程监 管，在监管部门或厂家与现场技术人员之间建立一个实时沟 通的交流平台。企业管理部门或厂家得到访问许可权后，通 过 Internet 网访问数据服务器，可实时动态地监视提升机的 运行状况、系统运行的历史信息和相关故障信息，可针对提 升机出现的故障给出相应的故障维护意见，为现场维护人员 提供检修依据，从而提高提升机设备的维护质量和效率。 5 结 语 本文以物联网技术为基础，结合感知层、网络层和应用 层的 3 层网络体系结构，构建了矿井提升机监测与故障诊断 系统。通过感知层的数据采集、网络层的可靠高效传输，以 及应用层的故障诊断、实时显示与远程交互，实现了矿井提 升机的实时数据采集与显示、故障诊断、本地监控、远程监 控等功能，提高了矿井提升机运行的可靠性与故障维修效率， 对保障煤矿安全稳定生产具有重要的意义。 参考文献 [1] 袁传运 . 矿用提升机监测和故障诊断方法研究 [J]. 能 源与环保 ,2019,413135-139. [2] 常用根 , 江帆 , 陈潇 . 矿井提升装备健康状态监测系 统设计 [J]. 工矿自动化 ,2018,44238-42. [3] 高天翔 , 高强 , 李如菊 , 等 . 矿井提升机数据实时监 测与故障诊断报警系统 [J]. 煤矿机械 ,2014,358262-265. [4] 王保德 . 提升机群远程监测与智能故障诊断系统设 计 [J]. 工矿自动化 ,2013,3911106-109. [5] 方晓汾 , 罗方赞 , 魏小华 . 基于云计算的矿井提升机 智能故障诊断系统研究 [J]. 矿山机械 ,2017,45426-30. 165