基于GPRS的远程状态监测技术研究
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摘要
根据现阶段国内大部分企业所存在的设备种类多但总量少的现状,以状态监测GPRS信息管理系统构架为基础,利用集成化设计理念,以双MCU平台作为控制核心和运算核心,并基于此构建监测终端。现有的网络化故障诊断和远程状态监测技术主要以Internet或Intranet为远程通信手段。这样,监测终端要进行远程通信就必须通过网络线缆连接网络接口。这使得监测终端在环境复杂、不宜连线的工业现场的使用受到了很大的限制和约束。本文基于先进的GPRS无线数据传输技术,提出了一种GPRS远程状态监测系统,并在其中嵌入级联双稳随机共振、包络分析、故障预报算法,以实现监控中心在脱离网络线缆和网络接口的情况下对多台机电设备的远程实时监控。
     远程监测终端是该监测系统的重要组成部分,担负着现场信号采集、预处理、存储、远程数据通信等工作。基于“ARM+DSP”双核平台,设计了一种能够对采样信号进行连续、实时采集的监测终端。以DSP作为信号采集模块的控制核心,通过FPGA对A/D转换和信号预处理进行协调,通过高速FIFO进行数据的暂存,以实现对采样信号的实时、连续、不丢点采集。
     将GPRS无线模块引入机电设备远程状态监测,以解决监测终端远程无线通信的问题。通过研究GPRS无线分组业务以及GPRS模块功能、技术参数,选取适合于本文的GPRS模块。并为模块设计外围接口电路、控制软件以及GPRS模块与服务器之间的通信协议,以实现GPRS模块接入Internet。
     研究和分析空间磁场、电噪声、背景噪声等影响采样信号的主要噪声源。基于Multisim设计并验证根据信号频率调整截止频率的程控高通和低通滤波器。以滤除采样信号中的直流和低频缓变噪声以及各种高频干扰和噪声,提高采样信号的信噪比,为故障信号的分析提供高品质的原始信号。研究级联双稳随机共振特性,完成算法在系统中的实现,并应用于电动机状态监测与诊断微弱信号特征提取。研究包络分析特性,完成算法在系统中的实现,并应用于轴承故障数据特征频率提取。
     以某发电厂磨煤机的摩擦故障为例,研究了基于离散动力系统的非线性混沌控制理论,对远程在线监测获得的运行状态振动信号进行了故障识别理论及实验研究。采用了关联积分的C-C算法,进行监测信号的嵌入维数与时间延迟选择,采用相空间重构算法,提取了在线监测故障判定阈值。进行了故障预报验证实验,实现了故障设备的快速准确预报。
     在机电设备管理信息系统中,采样测点的准确性尤为重要,本文基于Ibutton技术设计路径管理系统,以最大限度地避免误采、漏采现象的发生。并且制定出监测终端与监控中心两者之间所应用的协议,权限信息以及路径信息的传递和通信均利用GPRS网络来完成,从而使数据的有效性及其安全性得到有效保障,与此同时,本文还以此为基础,开发了基于DS1990A和权限管理的精简的路径文件管理系统。
According to most of the enterprises had more types and less amount of equipments,under an integrated design idea and a framework of GPRS information managementsystem based on condition monitoring, ARM+DSP dual-core platform was used ascontrol core and computing core to construct a monitoring terminal. Internet orIntranet was the main remote communication means for the existing network faultdiagnosis and remote monitoring technology. In this way, the monitoring terminal forremote communication must be through the network cable and network interface,which made the monitoring terminal was greatly restricted in complex industrial field.In this paper, based on advanced GPRS wireless data transmission technology aGPRS remote state monitoring system embedded with cascaded bistable stochasticresonance, envelope analysis, fault prediction algorithm was proposed to solve theabove problem in order to realize the monitoring center can monitor many mechanical&electrical equipments remotely in real-time in the absence of network cable andnetwork interface.
     Remote monitoring terminal was an important part of the monitoring systemwhich played the field signal acquisition, preprocessing, storage, remote datacommunication etc.. Based on the ARM+DSP dual-core platform a monitoringterminal was designed to accomplish real-time continuous signal acquisition. DSPwas used as control core of the signal acquisition module, FPGA was used tocoordinate the A/D conversion and signal preprocessing, and high speed FIFO wasused to store data temporarily, through which the real-time continuous signalacquisition without missing any point of sampling signal was accomplished.
     The GPRS wireless module was introduced into mechanical&electricalequipment remote monitoring, in order to solve the remote wireless communicationproblem of monitoring terminal. Through the study of GPRS packet radio service andthe function, technical parameters of GPRS module, a suitable GPRS module wasselected. And interface circuit, control software, and communication protocol betweenGPRS module and server were designed for the module to achieve the GPRS modulecan access Internet.
     The main noise source caused by the magnetic field interference, electrical noise,background noise and other factors was researched and analyzed. Based on Multisimthe programmable high-pass and low-pass filters which can adjust cut-off frequency according to signal frequency were designed and verified to filter out the DC and lowfrequency signal, a variety of high-frequency interference and noise in samplingsignal, which can greatly improve the sampling signal to noise ratio and supply highquality original signal for fault signal analysis. Cascaded bistable stochastic resonancecharacteristic was researched. The algorithm was realized in system and applied toextract the weak signal feature of motor condition monitoring and diagnosis. Thecharacteristic of envelope analysis was researched. The algorithm was realized insystem and applied to extract the feature frequency of bearing fault data.
     A power plant coal grinding machine friction fault was used as an example tostudy nonlinear control theory of chaos based on discrete dynamical systems. Thefault recognition theory and experimental study were made on the running state ofvibration signal obtained from remote on-line monitoring. The correlation integralC-C algorithm was used to select the embedding dimension and time delay ofmonitoring signal. Phase space reconstruction algorithm was used to extract theon-line monitoring fault judging threshold. The fault prediction verificationexperiment was made to realize quick and accurate fault equipment prediction.
     In mechanical&electrical information management system the veracity of testpoint was very important. In this issue a route management system based on Ibuttontechnology was designed to avoid error sampling and omission sampling farthest. Anda corresponding agreement between monitoring center and monitoring terminal wasestablished. The communication of route information and competence informationwas achieved by GPRS network, which ensure the safety and effectiveness of data.And a route file management system based on DS1990A and competencemanagement was developed.
引文
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