为充分发挥两种软件的优势,选组态软件为监控人机交互画面制作软件,MATLAB作为数据处理与分析软件,即将MATLAB作为客户程序,建立DDE连接后,动态调用组态监控画面上的点参数,经过数据处理分析后发回组人机交互画面显示.
3 压缩机时间序列故障诊断
时间序列分析是采用参数模型对所观测到的有序随机数据进行分析和处理的一种数据处理方法[3].时间序列故障诊断就是将时间序列数据进行预处理后建立时间序列模型,由于该模型是将动态数据所蕴含的信息凝集在模型参数中[4],所以可以根据模型参数来判别设备运行状态.在诸多时间序列模型中,自回归AR (Auto-regression)模型是最为常用的一种,以某种压缩机为研究对象的故障诊断流程如图1所示.首先从M种故障状态中随机找出N组样本数据,最好每种故障状态都有2~3组以上数据,建立各故障状态的时间序列模型AR(n),求得模型参数向量Φi,N(i=1,2,…,n;N为样本数据组数),通过聚类分析得出M组参数向量Φi,M,并将其加入标准故障状态向量库;然后对待检数据建模得出模型参数Φj(j=1,2,…,n),计算出Φj到Φi,M的M个距离D;设定一固定值C,若距离D均大于该设定值C,则为新故障并将该故障向量加入故障状态库,若D小于该设定值C并且距离最小时(假如为DK),则说明待检验数据代表的设备工作状态属于第K种故障状态.
4 实例分析
大型离心式压缩机组是企业中的关键设备,它的长期稳定运行是企业正常生产的关键,如果停机将影响全厂的生产,造成重大经济损失.为了保证压缩机组的正常运行,必须时刻监测其运行参数,并能根据这些参数来分析设备运行状态,如果机组发生故障时能够分析产生故障的原因.压缩机组需要监测的信号有各级气缸内部的气体温度,排气压力,轴承振动,润滑油压力,电机电流和阀门开度等,这些数据由传感器采集,现场监控系统分析获得,并通过总线传到主控室.在主控室,监控软件采用力控组态PCAUTO3.62,当设备的检测量如压力,油温,电流等值改变时,一般可直接判断出故障,但若轴承部位振动值显著改变时,说明压缩机转子系统出现故障,但转子系统十分复杂又是设备核心,若能适时分析出故障原因并给出维护办法,则可为企业节约维修时间,挽回巨大经济损失.用力控组态软件做的时间序列故障诊断界面如图2所示.
进行时间序列故障诊断时,用力控组态软件建立时间序列模型并据此模型分析计算时就捉襟见肘,应用MATLAB软件来编写故障诊断程序,具体设计流程如图1.下面就将MATLAB作为客户程序和力控组态软件建立DDE连接,动态调用组态中的点参数,经过故障诊断后将结果发回组态软件供脚本程序调用.在组态软件中一级振动的点参数为vibra1.pv,再建立一新的点参数var.pv作为分析结果的接受变量,这一过程的MATLAB程序如下(%表示注释):
……
channel=ddeinit('DB','DB'); %初始化DDE连接
ddeadv(channel,'level.pv','disp(x)','x'); %建立DDE联结
for i=1:hisnum
x(i)=ddereq(channel,'vibra1.pv');
end %从组态中读Vibra1.pv值并赋给变量x,hisnum为读取数据量
th1=ar(x,num); %时间序列建模,num为模型阶次
a1=th2arx(th1);dai=-a1(2:length(a1));
e=ones(n,1)*dai;ff=(B-e)';he=sum(ff.^2);
[minn,index]=min(he); %统计识别法实现故障诊断,index为故障序号
……
ddepoke(channel,'var.pv',index);%将故障序号发给var.pv
ddeterm(channel); %终止DDE连接
通过以上程序实现了MATLAB和组态软件的动态数据交换[5-6],并完成时间序列故障诊断,输出了故障序号,然后对图2故障诊断界面上"显示诊断结果"按钮编写脚本程序,根据故障序号变量var.pv来输出故障诊断结果,命名显示故障诊断结果的文本框为jie,则部分脚本代码为
switch (var.pv-1)
case 0
#jie.textload("d:\正常.txt")
case 1
#jie.textload("d:\不平衡.txt")
……
otherwise
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压缩机时间序列故障诊断在力控组态软件中的实现
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