基于物联网的输煤设备监测系统设计

基于物联网的输煤设备监测系统设计

张文

新疆圣雄能源股份有限公司热电厂  新疆维吾尔自治区  838100

摘要：输煤设备是发电建设中的重点，输煤设备直接关系到发电系统的效率。设备状态在线监测与预警诊断系统直接影响着电厂设备的安全运行和电能的平稳生产。通过设备状态在线监测与预警诊断系统，不仅可以帮助设备检修工作者全方位掌握设备的状态信息，制定针对性的保养维护计划，还能对设备的安全隐患进行有效预警，提前做出应对措施。针对输煤设备现场人工监测方式效率较低、实时性较差等不足，通过分析输煤设备输煤过程以及监测内容，设计了一种基于物联网的设备监测系统，并结合实际需求对硬件部分进行选型。

关键词：物联网；输煤设备；监测

引言

随着科学技术的迅速发展，电厂输煤设备也逐渐朝着大型化、规模化的方向发展。目前输煤设备监测主要以传统人工巡检的方式进行，检测效率较低，实时性较差，且不易发现设备潜藏的故障隐患和危险点。相关企业开始采用物联网监测技术来实现大型设备的远程监控。与传统人工方式相比，该方法通过不同类型的传感器来获取设备运行数据和运转状态，不受环境因素限制，具备良好的监控、追溯及分析能力，能够在提高输煤设备检测效率的同时降低人工劳动量。

1输煤设备的特征分析

（1）输煤设备规模大，火力发电厂输煤系统内使用的设备都具有规模大的特征，设备质量、功率、生产等都表现出了大型化、规模大的特征，输煤设备管理与检修方面的困难度较大；（2）自动化与综合化特征，现代输煤设备朝向自动化的方向发展，采用了大量自动化设备，而且各项设备之间具有综合化的特征，在管理与检修时要注意输煤设备自动化与综合化的特征，保障管理与检修工作的准确性。

2输煤设备故障检修存在的问题

2.1故障资料的收集分析

故障资料的收集分析是指对所有设备部件潜在的故障风险、影响后果进行分析，以便于及时找到设备运行中存在的薄弱环节。具体来看，它包括系统结构和功能的分析、运维记录分析、故障模式和故障风险评价等。从输煤设备的状态检修工作来看，故障资料主要包括输煤设备的运行参数与点检参数、说明书和检修规程等。另外，依照国家标准与行业规范要求，在收集资料时应该保证信息的准确性与完整性。

2.2故障因素分析

要想进行故障因素分析，就要了解不同故障表现出的不同形态，这些故障类型包括已知故障与未知的潜在故障。煤设备的故障模式按照类型区分，可以分为物理损坏、功能损坏、磨损与其他故障。物理损坏即使用过程中出现的设备断裂、脱落、变形等；功能损坏是由于操作不当导致的接触问题、温度过高等；磨损问题主要是指由于设备使用周期过长导致的老化、变质、受腐蚀等；其他故障则包括性能稳定方面的问题。

2.3故障影响

在输煤设备推行状态检修前需要对所有故障进行影响分析，重点对设备的使用功能与实际状态进行评估，并以此为基础分析机械故障可能产生的危害。另外，这项工作需要有相对客观的评价标准，结合企业实际情况，对安全问题、生产成本问题、维修损失问题等多个方面进行综合分析。另外，如果设备故障直接影响到正常的生产工作甚至导致停机时，应分析生产损失与设备故障间的联系。以检修故障影响的停运时间为例，可以将影响划分为几个不同的等级，判定生产损失的程度，根据设备维修所消耗的备件材料决定。

3基于物联网的输煤设备监测系统设计

3.1物联网技术

物联网技术主要由射频识别（RFID）、M2M、传感网和两化融合等支撑技术所构成，通过RFID、红外感应器等信息传感器对“物体”的信息进行采集、传输和处理，并按照既定协议使之与网络连接，从而完成对“物体”在线监测、远程控制以及预警预报等多方面的综合管理，在多种领域中被广泛应用。物联网结构一般采用3层架构体系，感知层负责信息识别和采集，并通过传输层对数据进行传输和处理，最终由应用层来完成数据的融合、分析、决策以及应用服务。

3.2输煤设备组成与控制流程

输煤设备是输煤链中的核心内容，包含往复式给煤机、带式输送机、碎煤机以及卸料器等多种设备，通过各设备之间的协作配合，最终完成煤炭的输送。但由于系统中设备种类较多、位置相对分散，实际跨度大。并且设备之间相互闭锁起停的动作顺序要求严格，逻辑控制相对复杂，因为实际巡检监测难度较高。

3.3系统结构

输煤设备物联网巡检监测系统由应用层、传输层以及感知层等部分组成。由感知层中各类传感器和点巡仪来获取输煤设备的运行信息，通过ZigBee无线传感网络和GPRS将数据传输至应用层，并由相应服务器来完成信息的分析、处理和存储，进而实现输煤设备运行情况的监测与管理。用户可通过PC端或App手机端实时查看输煤设备的运行情况和故障预警信息。

3.4设备选型

嵌入式主板是感完成知层与应用层之间信息传递的主要设备。本文选用S5P4418ARM微处理器作为嵌入式主板的主控芯片，该芯片具备较强的运算处理能力，且接口类型丰富，通信性能良好。现场巡检工作由设备RFID标签结合手持点巡仪来完成，巡检数据通过ZigBee或GPRS网路传至服务器，为设备运行分析提供依据。RFID读写器选用Impinj的UR6258超高频读写器，标签采用艾德沃克的fpc21。应用层服务器均选用IBMx3850，系统为WindowsServer2016，数据库SQLServer2019。考虑到实际监测内容，主要使用的传感器类型有振动传感器、温度传感器以及红外成像传感器，分别采集输煤设备的振动频谱、电动机的温度以及输煤过程各关键点的现场图像。

3.5数据库设计

监测系统中的数据库作为数据管理与查询的接口，承担着大量核心数据的存储工作。考虑到监测系统的实际需求，将数据库的性能、数据之间逻辑关系以及结构作为设计重点，以确保其运行的稳定性，高效的实现数据管理。并在保证数据准确、完整的基础之上，进一步简化数据管理与提取的流程，提升数据库数据提取和查询的响应速度。数据库性能不仅与主机硬件相关，字段长度、SQL语句以及对象数量等方面也会对其产生影响。因而本文从2方面来优化数据库，确保其性能满足实际需求。硬件方面：扩大虚拟内存；调整数据库吞吐量为最大。软件方面：建立数据库索引与时间分区，使用固定长度字段和限制字段长度,如:varchar(10)，提升数据库处理速度；减少比较次数，限制返回条目数。在数据库的设计过程中，应充分考虑所储存数据之间的区别与内在联系，建立基本的数据逻辑关系与表结构逻辑概念，保证待存储的数据信息符合数据库概念模型。监测系统数据库概念模型内容主要由实体、联系与属性组成。

结束语

基于物联网的输煤设备监测系统监测能力较为突出，温度与振动监测数据Pearson相关系数分别达到了0.9846和0.967，满足监测实时性和稳定性的需求；多客户端并行操作时数据库CPU使用率较低，且响应时间较短。运用该设计能够进一步提高设备监测的效率，具有较高的实际应用价值。

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