地铁风机振动在线监测系统方案设计

摘要：针对地铁线路中的大风机、射流风机，分析了风机振动监测的必要性和重要性，主要从传感器设备的选择及布置、振动监测装置、监测诊断软件等方面进行了详细的描述，构建一套完整的风机振动在线监测系统方案。

关键词：地铁车站；风机振动；故障诊断；在线监测

经济增长速度越来越快，城市越来越向周边发展，人口聚集，交通状况日益加剧，城市轨道交通建设随之愈演愈烈。目前，国内一线城市已全面建设地铁线路，二线城市迎头赶上，城市轨道交通的地位越来越重要，伴随着地铁中的风机设备也越来越多，风机的监测保护需求也日益显著。

1必要性分析

地铁通风空调系统主要由隧道通风车站公共区通风空调系统（简称车站大系统）、车站设备管理用房通风空调系统（简称车站小系统）和空调水系统组成。车站大风机、射流风机等风机设备主要用于地铁通风空调系统中的隧道通风系统，主要是对地下车站和区间隧道内温度、湿度、风速、事故工况排烟等进行全面控制。这类地铁风机特点是工况变化复杂、运行条件恶劣、故障率较高。同时，风机的故障类型繁多，原因也很复杂，风机故障主要包括：轴承振动、轴承温度高、动叶卡涩、保护装置误动及固定支架松动等。其中，风机运行中出现最多、影响最大的就是振动，它将直接影响到风机的安全稳定运行，严重时还会导致设备损坏等恶性事故的发生。因此，地铁风机在线振动监测保护显的尤为重要，通过在线实时振动监测及时了解风机设备运行状况，当风机机组发生故障时及时预报、报警，以便安排检查和维修，避免造成故障扩大化。

2故障维修种类分析

在线监测风机振动分析故障，根据故障类型对风机进行适合场景的维修，从而降低成本，提高经济效益。风机维修分为事后维修、预防性维修、预测性维修。（1）事后维修其特点就是运行直到其损坏，可能会随时停车，直到发现明显的故障，才会检修或更换。不必有事先的成本投入，但是后期维修成本较高、减少设备的平均无故障时间、频繁的更换设备或备件导致成本增高、停车时间较长会导致非计划停车。事后维修适用于长时间或频繁的停车对生产影响不大、产品质量不受停车的影响、维修和更换的成本不高的场合。（2）预防性维修其特点是定期维修、有计划有准备的维修。其优点是优化维修资源、减少非计划停车增加MTBF、优化备件储备、可确定维修预算；其缺点是会产生过剩维修、有时会更改计划时间、有人为判断失误的可能。预防性维修适用于具有成熟的失效模式、保修期限所要求的情况、维修和更换的成本较低的情况。（3）预测性维修其特点是有需求时才维修、通过数据对比评估今后的运行状态和故障可能。其优点是预测灾难性的故障、降低业主的成本、使维修人员效率最大化、根本失效原因分析的有效手段；其缺点是需要事先的成本投入和人力投入、需要特定的技术和知识、不同的设备有不同的监测手段。预测性维修适用于非计划停车对生产有严重影响、非计划停车会影响产品质量、当维修和更换成本较高时的场合。

3系统方案

振动是状态监测与故障诊断的核心参数，与其它设备参数相比，振动信号较敏感，可以早期发现设备故障。振动信号包含了几乎所有的设备故障信息，可以进行设备故障的精密诊断。信号的采集除振动总值外，振动波形的采集更为重要，波形中含有丰富的故障信息。地铁风机的振动监测系统主要包括安装在风机设备上的振动传感器、数据采集器等几个部分。

3．1方案概述

在风机的水平和垂直方向各设置一个振动测点，用于监测和判断设备如不平衡、不对中、基础松动、叶轮装配不当及轴承故障等轴流风机常见故障。地铁风机和组合空调器振动监测方面，风机设备通过垂直和水平各设置一只振动传感器在线实时采集振动信号，并将振动信号传送到风机附近的数据采集单元进行处理、分析。风机振动在线监测系统的结构图如图1所示。在线状态监测保护装置负责对风机设备的振动信号进行数据样本采集、处理、分析，同时对相关数据进行特征参数提取，得到机组状态数据，完成机组故障的数据处理和分析，协助维护人员评价风机运行状态，查找风机故障原因及位置。并当特征数据超过装置设定的报警阈值时，装置根据设定的延时要求进行软件报警提醒。

3．2振动传感器选择及测点布置

传感器信号对于风机设备的在线振动监测及故障分析的正常运行致关重要，考虑到地铁风机的特点，建议传感器选用压电式加速度传感器。每台风机配置2只，其中包括探头、双芯屏蔽电缆两个部分。在风机外壳本体上，分别监测风机水平（X方向）、垂直（Y方向）的振动，在风机外壳垂直方向和水平方向各安装一个振动传感器即可，具体测点安装位置见图2。传感器的安装方面，建议传感器部位有一个直径30mm的平面，同时在平面中心位置上攻M10×1．5螺纹，螺纹深为12mm，将探头固定在螺孔上，无须对机器内部进行任何操作。3．3振动监测装置采用多通道同步采集方式，是设备监测分析系统的核心部件。振动监测装置采用ARM＋DSP＋FPGA的架构能提供强大的实时数据处理能力，采集系统采用24位AD、200ksps高速采样，通过多通道实时采集，使得采集系统在保有高性能的同时亦具有高品质的数据采集能力。同时，它具有断点续传能力，保证传输可靠稳定、数据的完整。

3．4机组在线状态监控诊断系统软件

机组在线状态监控诊断系统软件是基于WindowsSERV-ER系统开发，采用B／S架构方式设计的云平台状态监测诊断管理软件。可以实现运行设备状态监测、组态配置、振动分析、数据库管理、设备管理、网络通信等功能。它为设备建立一套严密的机组监测分析管理体系。系统通过连续监测设备运行的重要状态参数，及时了解设备的运行状况，为事故征兆的预诊断提供重要的数据资料，对已发生的故障进行快速的诊断分析，及时指出故障原因，提醒运行人员采取必要的措施，为设备的安全运行提供可靠的保障。另外，通过远程服务平台，现场机组服务器实时将数据传送至远程服务中心平台，并通过远程服务中心的工程师人工分析诊断，给出设备的运行情况报告及维修建议，为业主提供更全面的设备保障服务。通过长期的跟踪观察，定期地给出设备的运行报告，提出维修计划建议，给出设备故障预警，为设备的长期稳定运行提供保障支持。在系统进过长时间运行之后，根据实际的运行操作习惯以及机组运行的状况，对在线监测分析软件提出针对性的修改意见。本方案在保证在线监测系统的可靠运行的基础上，对软件系统根据提供的修改建议进行定制化的开发，同时又兼具所在机组运行的机组的振动等特点，可从设备本身以及客户个性化角度对软件进行合理修改。图3为振动监测软件实时监测示例图。

4结束语

风机在线振动监测系统设备建立一套严密的在线监测保护体系，为事故征兆的预诊断提供重要的数据资料，亦为企业建立科学的预测、维修机制提供技术基础。通过系统的严密监测和诊断分析，判断设备有无异常或故障趋势，较准确地估计设备继续运行的可靠时间，使设备使用寿命最长和意外停机事故最小，避免过剩维修。目前，各地铁线路中的风机均设置了振动在线监测系统，其效果明显，既保证设备安全，又为客户节省运营成本、提高经济效益。

参考文献

［1］尤丽静．地铁环控系统轴流风机故障诊断方法研究［D］．天津：天津理工大学，2010

［2］温敏健．地铁风机故障诊断系统的研究［D］．北京：北京建筑大学，2013

［3］孟鑫，张晓伟．远程监测诊断系统在地铁风机中的应用现状及发展趋势［J］．都市快轨交通，2019，32159（5）：130－133

［4］王颖．基于振动信号地铁轴流风机的故障诊断分析［J］．风机技术，2017（S1）：55－59

［5］闵正英．浅谈重庆地铁环线二期风机振动检测系统方案优化［J］．大科技，2019，（3）：134－135

［6］栗岗，周继续．基于振动监测的地铁风机故障诊断研究［J］．交通节能与环保，2018,14，66（4）：20－22

［7］邵东波．基于振动监测的状态修在地铁风机设备管理中的应用［J］．城市轨道交通研究，2012（7）：79－82

作者：马筱艳 单位：国电南瑞科技股份有限公司