传感器以物理传感器为主。传感器将泵车各个部分的工作状态以物理信号的方式表现出来,物理信号经过标定、运算放大、滤波、A/D转换电路,最终转化成数字信号,便于识别和处理。在信号处理电路中还要考虑温度漂移和零位漂移。
需要注意的是,由于泵车的臂架部分刚性差,输送过程中产生交变载荷,臂架和节臂尾部铰点处的侧耳等处会产生肉眼难以发现的微小裂纹,且传感器无法监测,所以需要使用无损检测设备,比如红外热波检测、磁粉监测等。且需要经常将监测数据传输到数据中心,以便进行故障的预报,防止臂架断裂等事故的发生。
远程故障诊断是设备故障诊断技术、计算机网络技术和通信技术的结合,由3部分组成,即对从网络传输的监测数据进行储存;对数据进行过滤,分离出异常信号;由专家系统对过滤出的问题进行诊断,分析故障原因(见图2)。
在工程机械上建立状态监测点,采集其状态数据;在诊断中心集中控制。远程故障诊断可以使机械设备的故障诊断更加灵活方便,也能实现资源共享,还可以对多台泵车或者其他工程机械同时进行监控和诊断。
使用全球移动通讯系统(GSM)和通用分组无线业务(GPRS)可以实现信号的远程传输。能够有效地将故障住处传输到数据中心,具有很高的性价比,非常适合在工程机械上使用。远程故障诊断系统如图3所示。
专家系统是通过故障的知识库与推理机,计算机借助现场的数据利用知识库和推理机进行深入的逻辑推理,找出故障原因。由于工程机械故障的多样性、突发性、成因复杂性,系统能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值,提高故障的检测率,降低漏报率和误报率,快速查找故障部位并指导故障排除,减少不必要的设备拆装。
系统工作时,各传感器将采集到的信号转换后送至处理器,处理器通过专家系统调用数据库,进行综合比较判断分析。如果确认系统为正常状态,则继续对系统进行检测;若判断异常,则报警并进入论断模式。如果根据数据库中已有的案例集,可以判断故障原因,则给出故障原因,并提示维修方法。并且事先将故障划分为若干个等级,如果故障等级超出设定的等级,处理器发出指令将泵车的工作系统锁死,直到事故排除,避免事故的进一步发生。
如果判断不出故障原因,则进入学习模式,记录设备的状态参数,并借助专家的帮助建立新的故障案例,扩展知识库。在每一次进行故障诊断之后,系统自动记录发生故障的位置和该位置发生故障的频率,并且将数据汇总到数据库中,这样就可以对易发生故障位置进行可靠性分析。
远程监控中心还可以对故障进行协同处理和统一管理,汇总故障,对故障任务进行归类,并下达子任务到各个远程诊断资源点,各个远程诊断资源点再对子任务进行诊断。这样就可以充分发挥各个诊断资源的优势,做到优势互补。
无论混凝土泵车位于何处,只要用户开通了远程诊断系统,系统就可随时监控机器的运转情况,及时对发生的故障进行会诊,并能地第一时间提出排除故障的方案。