基于PLC的遠程軸承故障診斷的研究與應用

1、基于PLC的遠程軸承故障診斷的研究與應用.(1.陜西科技大學電氣與信息工程學院，陜西西安 710021；2.陜西西微測控工程有限公司，陜西咸陽 712081；3.河北煤炭科學研究院，河北邢臺 054000)摘要：本文采用基于PLC的遠程故障診斷系統(tǒng)對滾動軸承進行檢測，該系統(tǒng)通過專家系統(tǒng)與BP神經網絡相結合的方法對異地系統(tǒng)進行故障診斷和維護，具有快速交換診斷信息，加快故障診斷速度，減少故障對生產造成的負面影響等優(yōu)點。企業(yè)采用跨地域診斷技術對滾動軸承進行故障檢測，能產生巨大的經濟效益，因此其研究具有重要的經濟意義和實用價值。關鍵詞：BP神經網絡，PLC，滾動軸承，遠程故障診斷中圖分類號： TP27

2、3 文獻標識碼：AThe Study and Application of Remote Bearing Fault Diagnosis Based on PLCWang Zhongfeng1,Tang Wei1，2,Liu Qingli1，2,Wang Mengxiao1，2,Li Huiniu3    (1.Shaanxi University of Science and Technology, Xian, Shaanxi;2.Microcomputer Application and Development Institute, Xianyang, Sha

3、anxi, 712081, China3 Hebei Academy of Sciences for the Coal Industry,Xingtai,Hebei,054000, China)Abstract:  In this paper,the rolling bearing is detected by the remote fault diagnosis system based on PLC,this system conducts the fault diagnosis and maintenance to the remote systemthrough expexp

4、ert systemert system and BP Neural Network. Since it has the capabilities to exchange the diagnosis information quickly,to improve the fault diagnosis speed, and reduce the negative effects on production process, many enterprises use the remote fault diagnosis technology to detect the rolling bearin

5、g, meanwhile, the method brings the enormous economic benefits to enterprises, it shows the important practical value and economical benefit of research.Keywords:BP Neural Network,PLC,rolling bearing,remote fault diagnosis0 引言.本文設計的遠程故障診斷系統(tǒng)是基于Internet的實時遠程診斷系統(tǒng)。該診斷系統(tǒng)由本地故障診斷專家系統(tǒng)和基于BP神經網絡的遠程故障診斷中心組成。本地

6、的故障診斷服務器直接連入工業(yè)控制網絡，其主要功能是進行現(xiàn)場數(shù)據的采集，并對控制系統(tǒng)進行故障檢測，發(fā)現(xiàn)故障后進行初步診斷。而遠程故障診斷中心任務則是對本地故障診斷系統(tǒng)解決不了的問題利用BP神經網絡進一步診斷，同時專家可以遠程實時地監(jiān)控現(xiàn)場系統(tǒng)的運行狀況，對故障進行綜合診斷，做出決策1。高濃磨漿機是APMP制漿系統(tǒng)關鍵設備之一，大部分高濃磨漿機是高壓電機，且轉速非常高，一旦出現(xiàn)故障將造成嚴重的生產事故，給企業(yè)帶來巨大的經濟損失。因此，對APMP高濃磨漿機的故障診斷顯得尤為重要。磨漿機的故障有30%是來自滾動軸承2，因此對滾動軸承故障診斷成了研究中心之一。本文提出了基于西門子PLC的BP神經網絡遠程

7、智能診斷方法，實際的應用證明了該方法的有效性，使工廠設備穩(wěn)定、安全運轉，節(jié)約了生產成本。1遠程故障診斷系統(tǒng)的設計遠程故障診斷系統(tǒng)通過遠程獲取過程控制系統(tǒng)的實時數(shù)據，用該數(shù)據做為遠程故障診斷中心的診斷數(shù)據進行故障診斷。系統(tǒng)采用本地與遠程故障診斷相結合的方法，在本地的故障診斷系統(tǒng)中采用基于規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)，而遠程的故障診斷中心將采用BP神經網絡的故障診斷方法。1.1 計算機與控制器直接連接的遠程診斷根據控制系統(tǒng)所采用的控制器的不同，遠程連接的方法也各不相同。本文將以宿遷恒升紙業(yè)西門子S7-412 PLC的遠程連接方式為例介紹。首先，計算機與遠程PLC通訊需要由PLC廠家提供的軟件，對于S7-

8、412 PLC來說需要其編程軟件Step 7。本文選用基于Modem撥號的方式和遠程S7-412 PLC進行通訊。該方案是西門子 PLC遠程訪問的標準配置，計算機和遠程的PLC站之間是通過Modem撥號進行連接的，只要在兩端分別放置一個Modem，通過通訊適配器TS-Adapter 連接到PLC的MPI口，需要時就可以進行撥號連接，通過MPI（Multi Port Interface）網絡進行遠程訪問3。該方案需要的軟硬件包括：軟件：SIEMENS TeleService 軟件及Step 7軟件。硬件：兩根電話線，兩個串口Modem，一個TS-Adapter適配器。這種方案的優(yōu)點在于配置簡單，

9、無需額外的通訊模塊。PC機上只需要有串口，PLC站則只需要CPU上的MPI（或Profibus）口（PLC自帶）即可。連接圖如圖1所示。圖1 Modem撥號的PC/PLC遠程連接1.2遠程故障診斷系統(tǒng)在軸承故障檢測中的設計遠程故障診斷的任務是在本地的故障診斷系統(tǒng)無法診斷出故障時，自動切換到遠程故障診斷系統(tǒng)進行遠程專家診斷。遠程故障診斷能夠實時地監(jiān)控本地故障診斷系統(tǒng)的請求信號，一旦接收到本地故障診斷系統(tǒng)的請求信號便立即作出回應。在驗證了用戶信息之后，便建立連接和接收本地系統(tǒng)的故障診斷數(shù)據，然后啟動BP神經網絡故障診斷系統(tǒng)進行診斷，把診斷的結果傳給本地的故障診斷系統(tǒng)。遠程故障診斷系統(tǒng)采用本地和遠程

10、相結合的診斷方式，本地的故障診斷系統(tǒng)采用基于產生式規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)，并負責故障的檢測以及通（1）對于一般的模式識別問題，三層網絡可以很好的解決。（2）三層網絡中，隱含層神經元個數(shù)n2和輸入層神經元個數(shù)n1之間有一下近似關系：n2=2n1+1。由此，可按照如下的方式設計網絡，網絡的輸入層神經元個數(shù)為5個，輸出層神經元個數(shù)為4個，所以隱含層的神經元個數(shù)近似為11個。隱含層的神經元個數(shù)并不是固定的，需要經過實際訓練的檢驗來不斷調整。在MATLAB的M-File中編寫前面描述的仿真語句：P=0.57 0.22 0.25 0.34 0.31;0.55 0.19 0.24 0.36 0.33;0.4

11、9 0.20 0.25 0.33 0.29;0.55 0.24 0.25 0.33 0.29;0.53 0.24 0.21 0.36 0.32;0.53 0.21 0.25 0.36 0.33;3.86 1.37 0.25 0.43 0.35;4.46 1.38 0.25 0.49 0.42;5.29 1.31 0.33 0.47 0.40;1.71 0.58 0.34 0.49 0.42;1.14 0.35 0.31 0.53 0.45;1.38 0.37 0.38 0.54 0.46;2.91 1.07 0.26 0.37 0.34;3.05 1.12 0.28 0.39 0.36;3.0

12、7 1.08 0.27 0.39 0.36; 5.15 1.97 0.70 0.41 0.33;6.04 1.78 0.12 0.48 0.42;7.26 1.97 0.09 0.57 0.47;3.81 0.55 1.65 1.42 1.07;3.25 0.78 0.44 0.79 0.61;2.54 0.52 0.78 0.95 0.72;9.57 1.88 0.80 1.26 0.33;9.01 1.57 0.15 1.13 0.92;8.05 7.03 0.72 0.74 0.63;P=P'T=0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 0;0 0 1;

13、0 0 1;0 0 1;0 0 1;0 0 1;0 0 1;0 1 0;0 1 0;0 1 0;0 1 0;0 1 0;0 1 0;1 0 0;1 0 0;1 0 0;1 0 0;1 0 0;1 0 0;T=T'threshold=0 10;0 10;0 10;0 10;0 10;net=newff(threshold,11,3,'tansig','logsig','trainlm');LP.lr=0.1;net=train(net,P,T) save net 可見，經過102次訓練后，網絡誤差達到要求，誤差曲線如圖4所示。圖4 網絡訓練

14、誤差圖用load指令把訓練好的網絡調出來，對訓練好的網絡進行測試。抽取1組新的數(shù)據作為網絡的測試輸入數(shù)據，如表2所示。表2 滾動軸承測試數(shù)據峰值均方根值峭度值裕度指標波峰因數(shù)正常軸承0.520.230.260.380.36外圈故障3.210.270.260.540.37內圈故障5.801.990.930.310.44滾珠故障4.513.190.551.230.83測試代碼為：P1=0.52 0.23 0.26 0.38 0.36;3.21 0.27 0.26 0.54 0.37;5.80 1.99 0.93 0.31 0.44;4.51 3.19 0.55 1.23 0.83; P_test=

15、 P1' Y=sim(net,P_test);測試結果為：Q= 0.0010 0.0091 0.0012 0.9978 0.0033 0.0088 0.9647 0.0000 0.0369 0.9887 0.0235 0.0095可以看出，這些誤差是非常小的。因此，可以判定經過訓練后，BP神經網絡是完全可以滿足滾動軸承故障診斷要求的。本文提出的這種本地與遠程相結合的故障診斷系統(tǒng)的模式，較好地解決了遠程數(shù)據不易獲取的難題，同時通過本地故障診斷系統(tǒng)提高了實時故障檢測的能力，減輕了遠程故障診斷的負荷，提高了系統(tǒng)運作的效率。本文實現(xiàn)了將BP神經網絡用于遠程故障診斷，使得故障診斷系統(tǒng)的診斷能力以

16、及知識的擴充都得到了較大提高。4 結論現(xiàn)代工業(yè)對控制系統(tǒng)可靠性的要求非常高，故障診斷系統(tǒng)將成為自動控制系統(tǒng)的重要組成部分。隨著網絡技術的發(fā)展，遠程故障診斷系統(tǒng)也必然會成為控制系統(tǒng)開發(fā)商和用戶共同的選擇。遠程故障診斷系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)故障，減少故障診斷的時間，很大程度上減少故障對于生產造成的影響，從而給廠家?guī)砭薮蟮慕洕б?，同時還能夠減少系統(tǒng)維護成本。遠程故障診斷和BP神經網絡的完美結合，使BP神經網絡有著廣泛的應用前景。利用Matlab 神經網絡工具箱可實現(xiàn)BP網絡的程序設計、訓練和仿真；運行結果表明BP神經網絡能夠有效的對滾動軸承故障進行檢測，準確率非常高，并且大大降低了機器故障給企業(yè)帶來的

17、巨大損失。該遠程故障滾動軸承診斷系統(tǒng)在宿遷恒升紙業(yè)運行一年多來，準確預測了一次軸承故障，給該企業(yè)減少了很大的經濟損失。參考文獻：1 成寶芝,郭險峰等.基于嵌入式技術的無限遠程監(jiān)測系統(tǒng)設計J.化工自動化及儀表,2010,37(4):73-75.2 李渭華,蕭德云,方崇智.一種基于自適應滑動窗格形濾波算法的故障檢測器J.自動化學報,1996,22(2):251-253.3 Jiang Dongxiang,Ni Weidou. Network system of remote on-line monitoring and diagnosis for thermal system in power plantsJ. Journal of Tsinghua University,2000,40 (2):7-80.4 張宏立,陳華,李