矿用轴流式风机无人监测控制系统的应用研究

2022-11-05雷金亮

山东煤炭科技 2022年10期

雷金亮

（山西宁武大运华盛能源集团有限公司，山西忻州 036700）

大运华盛矿属于高瓦斯矿井，综采作业时瓦斯的最大涌出量约为27.4 m³/t。该井下通风采用了对角混合抽出式，井下的局部风扇处选用的是2 台FBDNO7.1/2*30 kW 对旋式局部风机，采用了一用一备的布置结构。风机在工作时的全压运行范围是600～6624 Pa，产生的风量范围是480～650 m³/min。目前在对井下局部风扇运行状态的监测主要采用了人工巡检的模式，在井下设置了专门的机电组，安排3 人对矿井通风系统的运行状态进行巡检。但由于井下各个局部风扇的布置距离较远，因此采用人工巡检的模式巡检效率低，当风机出现异常时无法及时进行处理，在巡检过程中也难以发现风机运行时的隐含故障，难以满足井下通风安全性的需求。

结合煤矿机电系统的升级改造，采用了一种新的矿用轴流式风机无人监测控制系统，以监测与控制技术为核心，将多传感器监测及数据分析技术进行融合，实现了对风机运行状态的自动监测及预警，能够快速地对风机运行时的故障进行判断和定位。

1 无人值守控制系统总体结构

风机运行无人值守的核心需求是将分散的风机进行集中控制[1]，能够对风机运行时的状态进行准确判断，同时系统还能够根据所监测到的井下的环境状态，对风机的运行参数进行调整，当风机出现运行异常时，能够第一时间进行故障分析、故障定位和故障预警。因此本文所提出的风机运行状态无人值守控制系统采用远程监测、中央管理、现场监测及调节的控制架构，其整体结构如图1 所示[2]。

（1）现场监测及调节

由图1，该系统的现场监测及调节部分主要包括了风机运行参数监测和风机运行状态调节两个部分。对风机运行参数的监测主要是通过各类传感器设备及智能监测仪器，实现对风机运行时的机组振动情况、机组温度情况、风机转速、电机温度的实时监测；风机的运行状态调节部分，主要是通过启动柜、风门电机启停等，对风机的运行情况进行调节，满足井下环境-风机运行状态动态调整的需求。

图1 风机无人值守控制系统结构示意图

（2）中央管理

中央管理部分主要是包括了通信系统、工业计算机、视频显示单元等，主要是对现场监测单元的各类监测信息进行综合及快速分析，及时、准确地确定风机的运行状态。

（3）远程监测

远程监测部分主要是将监测结果显示在监控中心处，便于监控人员能够掌握井下的空气状态和风机的运行情况。系统还具有远程控制功能，允许操作人员对风机的运行情况进行远程调控，提高风机运行的灵活性和可靠性。

2 无人值守系统硬件结构

由于煤矿井下的工作环境比较恶劣，风机长期在高湿、高尘的环境下工作，因此对无人值守系统的工作可靠性和监测精确性提出了更高的需求。结合无人值守监测系统的整体结构，本文所提出的无人值守系统的硬件构成如图2 所示[3]。

图2 风机无人值守控制系统硬件结构示意图

由图2 可知，该系统中的硬件结构部分主要包括了监控主机、PLC 控制模块、信息交互模块、风机运行参数采集模块（传感器）等。

（1）PLC 控制模块

PLC 控制模块是该硬件结构的核心，需要能够对数据进行快速处理，因此选择了西门子的SR-08型PLC 处理器，具有体积小、速度快、标准化程度高的优势，且网络通信能力较强，能够实现数据的快速分析和调用。

（2）传感器

传感器主要包括压力传感器和温度传感器。压力传感器主要是对风机运行时的风压和压差进行监测，以便确定风机运行时的状态是否符合通风系统的设定值。为了满足监测可靠性的需求，选择了APG-LC100 型风压传感器，能够使用自身所携带的稳压电源保证持续性的工作，因此具有较高的监测精度。对井下温度的监测则选择了GWWOS90 型数字传感器，用于对井下巷道环境温度、风机电机的表面温度进行监测。该数字传感器还具有温度实时显示和数据信息交互功能，满足不同工况下的使用可靠性需求。

机械振动传感器主要是对风机运行时的振动情况进行监测，能够通过不同的振动频率对风机运行时的机械故障进行快速判断。考虑到风机在运行过程中本身就具有较大的振动，因此机械振动传感器在选择的时候不仅需要具有较高的监测精度，还需要具备杂波剔除和波形转换功能。在综合各类因素后选择了GB20 型振动传感器，其采用了压电式振动检测模式，具有尺寸小、安装方便的特点。GB20传感器的工作原理如图3 所示[4]。

图3 压电式振动传感器工作原理图

（3）信息交互模块

信息交互模块采用了GSM-MODEM 型，能够实现不同位置风机间数据信息的传输和共享，系统运行稳定性好，能够保证在井下高电磁干扰环境下的使用可靠性需求。

（4）通信装置

为了解决井下地质环境复杂、电磁干扰严重的问题，通信装置采用了有线和无线相结合的数据通信结构。有线通信部分为CAN 数据总线，采用了双通信回路，保证数据传输的效率和抗干扰性；无线通信部分则是以4G 无线网络为主，无线基站的设置距离需要根据井下环境来灵活确定，以保证信号稳定性为原则。

3 风机运行故障诊断

矿用风机运行状态监控系统的一个核心需求，是能够及时对风机运行时的异常进行识别和预警，从而避免故障范围的进一步扩大，把对通风系统运行安全的影响降低到最小，同时系统还需要具备风机运行状态振动功能，根据诊断结果输出风机“体检”报告，便于工作人员能够针对性地对风机进行维护，提高风机维护效率和有效性。

由于风机长期处在高恶劣环境中运行，受外界环境的影响较大，比如其他设备启动时候的冲击电流、综采作业扰动等，会导致监测系统对风机运行时的状态参数监测的不稳定性，而且由于井下电磁干扰现象的存在，会导致风机运行时的重要信号被干扰，因此为了提高风机运行故障诊断系统的可靠性，需要对各类监测信号进行消噪处理[5]，提高数字信号的信噪比，提高对风机运行状态监测的准确性。该风机运行故障诊断流程如图4 所示[6]。

由图4 可知，该风机运行状态故障诊断采用了闭环处理的控制模式[7]，通过传感器来对风机的运行参数进行监测，然后在信号处理装置内进行数据信息的处理，实现对风机运行情况的状态识别。根据对风机运行参数的分析确定风机的故障类型、故障位置，然后进入到决策模式确定对风机运行状态的调整要求，最后输出决策干预信号，实现对风机运行状态的调整。