物联网故障设备检测系统的设计与实现
2015-12-02邓荣
邓荣
摘 要: 物联网环境下的设备相对复杂,人工检测成本过高,故障检测误差较大,因此,设计并实现了一种基于物联网的故障设备检测系统。系统通过采集模块获取故障设备的实时参数,利用控制器为SIM900B的GPRS通信模块实现各模块间信息的传输,采用核心芯片为S7?200型PLC的检测诊断模块,对故障设备信息进行分析和处理,判断故障产生的原因和位置,实现对故障设备的实时管理和诊断。软件设计过程中,对基于物联网故障设备检测系统的流程进行了详细分析,并给出无线传感节点接收和处理故障设备数据的程序代码。实验结果表明,所提系统具有很高的可行性及实用性。
关键词: 物联网; 故障设备; 检测系统; 无线传感节点
中图分类号: TN958?34; TP391.4 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2015)22?0108?03
0 引 言
随着当前的物联网技术的快速发展,相关设备已经进入了物联网时代,使得不同的智能化物联网机械设备的应用率不断增加。寻求有效的方法,确保设备的正常运行成为相关人员分析的热点[1?3]。因此,设计合理的智能化物联网设备故障检测系统具有较高的应用意义。当前针对物联网下的设备总体运行状态的监测和故障的诊断研究方法较多,但是还是以人工为主,因为物联网环境下的设备故障特征缺少统一标准[4?7],因此,对故障不能实现快速定位、维修。设计针对物联网故障设备的运行状态的检测系统,具有重要的应用价值。本文设计并实现了基于物联网的故障设备检测系统,对信息进行智能处理和分析,实现设备故障信息的有效诊断的一种网络。
1 基于物联网故障设备检测系统总体架构
为了保证物联网设备故障检测的智能化,本文构建了基于物联网的故障设备检测系统,该系统的结构如图1所示。该系统总体上包括数据采集模块、通信网络模块以及故障诊断模块,分别对应于物联网的感知层、网络层和应用层。
2 系统硬件设计方案
2.1 数据采集模块硬件设计
本文系统数据采集模块主要负责采集物联网环境下的故障设备实时参数,对故障设备系统状态进行检测,数据采集模块的电路图用图2描述。数据采集模块主要包括传感器、电源适配器、无线通信模块、设备故障数据存储模块、A/D转换器和通信接口构成。传感器用于采集故障设备数据,电源适配器为总体数据采集模块提供能量,无线通信模块通过IEEE 802.15.4协议实现数据的无线传递。数据采集模块对从故障设备现场通过传感器发送的信号进行滤波、放大、采样/保持、A/D转换等操作,并将故障设备数据存储在设备故障数据存储模块中,采集模块通过通信接口同其他模块间传递设备信息。
2.2 通信网络模块中GPRS终端通信硬件设计
本文系统通过通信网络模块实现物联网中故障设备数据的高效传输,通信网络模块是总体系统的桥梁,是数据采集模块和检测诊断模块间数据传递的纽带,具有重要的作用。GPRS终端通信模块的核心控制器来自于SIMCom公司的无线四频SIM900B控制器,该控制器可以最低功耗发送数据信息。本文系统选用的GPRS终端通信模块电路图用图4所示。该通信模块主要由SIM900B控制器、射频模块、电源模块、存储器以及应用接口等构成。GPRS终端通信模块的优势为:
(1) 提供语音、数据、短消息传真等服务;
(2) 内置TCP/IP协议栈;
(3) 过低的功耗,休眠情况下仅需2.0 mA电流等。
GPRS通信终端可以连带主控制管脚,通过单片机控制其功能,也需要连接诊断模块,以便在故障发生时,快速实现定位。
2.3 检测诊断模块硬件设计
检测诊断模块是故障检测系统的核心部分,主要用于实现故障数据的分析和诊断。本文将SIEMENS公司的S7?200型PLC当成作为系统检测诊断模块的基础芯片,PLC模块的电路图用图3描述。PLC系统主要由中央处理单元(CPU)、信号模块、通信处理器,诊断分析模块、输入模块、输出模块、电源模块以及接口模块等构成。该系统将CPU224当成CPU。扩展模拟量输入模块EM231以及开关量输出模块EM222。集成的PROFIBUS?DP接口用于采集实时故障设备数据,并将获取的实时故障设备数据反馈给诊断分析模块,诊断分析模块则针对故障设备数据进行分析,判断故障产生的原因和位置,实现对设备故障进行报警和分析。
3 系统软件设计
3.1 系统总体流程
设计主体部分由硬件实现,软件部分的工作主要为硬件初始化和故障数据显示,以及启动设备故障检测程序。先采用传感器节点获取设备各部件的数据信息,采集模块可将这些信息传输到检测诊断模块中的计算机。数据采集模块中的计算机将获取的数据反馈给远程服务器。检测诊断模块中的计算机获取数据后,依据事先设置的协议对数据进行解包处理,再比较数据同服务器本地数据。如果本地数据列表中有该设备,则同该设备信息进行匹配,分析数据包是否完整,当数据包存在缺失,则将其过滤。若数据列表中不存在该设备,则将设备数据存储在新的数据列表中。诊断设备故障情况时,应用程序将通过设备故障诊断算法对读取的设备数据进行分析处理,若设备不存在故障,则返回设备的状态信息,并显示设备故障信号;否则,将做出设备故障诊断信息,并给出具体的维修策略。
3.2 系统软件流程关键代码设计
创建线程InfoGather和FaultDete,两个线程可实现信息汇聚以及故障诊断算法的处理,并且设备数据处理程序也主要在该两个线程中完成。
qmonl_shape( qmonlt *thread_idl, /* 线程 ED*/
const qmonlattrt *attr, /*控制线程与其他部分的交互*/
(void *)InfoGather (void *),void *arg /*故障检测线程函数*/
);
qmonl_shape( qmonl t *thread—id2, /*故障确认线程ED*/
const qmonlattrt *attr, /*对线程同其他部分交互进行调控*/
(void *)FaultDete (void ?),void *arg
/*错误数据采集线程函数*/
);
4 实验分析
4.1 实验条件
齿轮箱是物联网智能机械过程中经常使用的设备,选择大型自动化智能物联网工业控制系统中的HRP?310型齿轮箱的振动数据作为实验测试样本。该齿轮箱由电机带动,齿轮箱中包含输入轴、中间轴和输出轴组成。齿轮箱的实验平台如图4所示。
4.2 故障类型
为了诊断齿轮的不同故障特征,在以上实验平台上设置了断齿、内圈点蚀、外圈点蚀、以及保持架断裂4种故障。用锉刀齿轮的中间轴上锉去一齿,使得其变成断齿,在轴承的内圈、外圈以及保持架分别设置蚀故障和断裂故障。
4.3 实验结果
对实验设备进行故障检测,将得到的数据作为样本数据。表1描述的是采用本文系统和文献[5]系统检测实验齿轮故障发生率的结果与真实齿轮故障发生率的对比结果。分析表1可以看出,采用本文系统对齿轮故障进行检测的结果明显高于文献[5]系统,验证了本文系统的准确性。通过经过一段时间的监测后统计系统对于4种类型实验设备的故障诊断情况,计算本文系统的误报率、漏报率和诊断准确率,结果如表2所示。通过表2的实验结果可以看出,所设计系统具有较低的误报率和漏报率,同时具备较高的故障辨识能力和鲁棒性,极大增强了设备故障诊断的有效性和准确性。
表1 两个系统的检测结果比较 %
表2 本文系统故障诊断结果 %
上述实验结果说明,将物联网技术运用到故障设备状态监测系统中,通过故障诊断方法全面、及时诊断设备安全状况,进而提高设备运行状态检测精度,增强设备检测系统性能。并且该系统还可快速感知故障的运行状态,大幅提升了故障设备检测系统物联网的工作可靠性和抗干扰能力。
5 结 语
本文设计并实现了一种基于物联网的故障设备检测系统。系统通过采集模块获取故障设备的实时参数,利用控制器为SIM900B的GPRS通信模块实现各模块间信息的传输,采用核心芯片为S7?200型PLC的检测诊断模块,对故障设备信息进行分析和处理,判断故障产生的原因和位置,实现对故障设备的实时管理和诊断。软件设计过程中,对基于物联网故障设备检测系统的流程进行了详细分析,并给出无线传感节点接收和处理故障设备数据的程序代码。实验结果表明,所提系统具有很高的可行性及实用性。
参考文献
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