基于PSoC芯片的粗轧机组扭矩在线监测系统的设计与实现

　　前言

　　轧机是轧钢厂的核心设备之一，其工作效率及设备的可靠性直接决定了企业的生产能力。轧机传动轴作为轧机的重要关键部件，其断裂或破坏等故障直接影响了生产的进行，造成的损失巨大。

　　随着轧制速度和产量的不断增加，使得轧制设备与其工作载荷的矛盾日趋明显;同时，在轧钢生产过程中，由于其特殊的工艺制度，如粗轧R1、R2为可逆式轧机，需要频繁的启动和制动，同时轧件的突然咬入和抛出等都会引起轧机负荷的突然变化，形成一定的破坏能力。国内诸多钢铁企业曾多次发生过轧机主传动系统万向接轴断裂等重大事故，严重影响了企业的正常生产。由于缺乏相应的监测手段，无法判断事故发生时主传动系统的基本状态，给事故原因的查找及控制带来困难，更谈不上对事故的预警和对主传动轴的寿命预估。

　　轧机传动轴发生破坏的原因较多，用一般的负荷和强度设计计算往往难以解析;研究表明，这类破坏大多与传动轴扭振有关。轧机机组主传动系统在生产中是否产生扭振，扭振放大系数达到多少，是否产生破坏性谐振，这是生产和设备安全亟待解决的问题。鉴于该情况，为了从根本上避免轧机主传动系统事故的发生，提高设备的作业率，对轧机主传动系统的扭矩实施在线监测和分析，使操作人员在监测系统的指导下科学的操作，就具有重要的实际意义。

　　轧机的传动轴扭矩和扭振与轧制工艺参数密切相关，本项目通过对扭矩的测试信号进行在线监测与分析，得到轧制过程中每道次扭矩的最大值、最小值和平均值等，并通过在线监测数据和理论分析，建立轧制力矩预报模型，将理论计算值与实际测试值进行比较，从而优化轧制工艺参数，提高轧制节奏，扩大产能，保护设备安全，提高设备的完好率。

　　粗轧机组扭矩监测系统开发

　　2.1 监测对象与测点布置

　　本系统监测对象为机组传动轴扭矩。主要测试内容有：

　　R1、R2主传动轴扭矩、转速、功率、转向;

　　工艺量(包括轧制力P、主电机电流、钢卷号、轧制道次、材质、板坯尺寸、出炉温度、R1和R2出口温度、入口和出口厚度、各温度下的 等)。

　　以上监测对象中，主传动轴扭矩、转速、功率、转向这4个对象为实时同步监测信号，8个工艺量信号为系统辅助信号。

　　扭矩测点选在上、下万向接轴上(图1)。在传动轴上沿与轴线成45°方向按图2所示粘贴4片电阻应变片，并按图3所示组成全桥测试电路，电桥信号经无线遥测装置、嵌入式数据采集系统用网线传送到服务器。粗轧机组扭矩监测点统计如表1所示。　　

　　表1 线粗轧机组扭矩监测点统计表

　　2.2 系统总体设计方案

　　2.2.1 系统总体结构

　　系统总体结构及硬件连接示意图如图4所示。

　　考虑到现场的特点，整个系统前端采用嵌入式采集模块，采集模块分别安装在R1轧机和R2轧机附近，扭矩、电机转速、电流、轧制力这4个实时同步监测信号进入嵌入式采集模块，经过处理后通过网线传输到远程监测与诊断服务器上;每台轧机的6个工艺量辅助信号从工厂PLC中读出后也进入服务器，信号采用电量隔离传感器与工厂原有系统隔离。远程监测与诊断服务器则可放置到粗轧机的控制室内。

　　系统主要硬件为TT Revolution在线遥测系统。TT Revolution 在线遥测系统可同时输出轴的扭矩、转速、功率和转向四种4～20mA信号，适用于对轴进行长时间监测。系统由两部分组成：旋转的轴环(内置发射机)与轴上的应变传感器连接，不旋转的主控机(带电源)输出信号。轴环直径根据被测轴尺寸确定。其主要特点：

　　安装时无需对轴体进行改造和拆解;

　　非接触式感应电源和数据传输避免因长期使用导致的表面磨损;

　　数字式遥测设计抑制噪声和干扰;

　　自诊断功能可通过发光二极管显示错误类型。[!--empirenews.page--]

　　2.2.2 硬件系统配置

　　粗轧机组扭矩远程监测系统硬件配置及设备清单如表2和表3所示。

表2  扭矩远程监测系统主要硬件配置清单

表3  服务器、交换机、电脑等

　　2.2.3 软件系统主要功能

　　在对粗轧机组传动轴扭矩监测的基础上，可以根据实测结果，拟合形成有针对性的轧制力矩数学模型，以此进行轧制力矩预报，并将理论计算值与现场实测值进行比较，优化轧制工艺参数。

　　轧制工艺参数优化结果可以用来指导工艺编制，提高轧制节奏，扩大产能;同时也可以降低轧制力，保护设备的同时，也起到了节能降耗的作用。

　　系统具有远程监测、实时数据处理及分析和轧机基本工作状态及其分析的功能。通过指定IP访问扭矩监测网页。软件系统主要功能有：

　　实时显示扭矩的波形、峰值，均值及扭矩放大系数(TAF)。

　　给出轧机当前的主要工艺参数及其板坯的基本信息。

　　扭矩峰值超标报警。

　　给出扭矩峰值、均值及TAF的变化趋势图。

　　根据轧制力矩计算模型进行轧制力矩预报，并将理论计算值与实测值进行比较。

　　评估轧机的基本工作状态。

　　为轧机的轧制工艺方案的编制提供一定的指导建议。

　　报表输出功能。

　　2.2.4 数据库设计

　　状态监测与诊断系统的数据库接口拟采用SQL Server。软件设计中采用标准插件技术，可以方便地对系统数据库进行浏览和维护。对于需要储存管理的数据设计以下几个数据库：

　　常规数据库：又分为特征值数据库和文本数据库。其中特征值数据库保存扭矩的峰值、均值、TAF值等，以及轧制力的峰值和均值;文本数据库定时保存轧制过程中的实时数据，便于进行全面的分析和状态追溯。

　　报警数据库：也分为特征值数据库和文本数据库。当超限报警时，保存所有实时数据以及特征数据。数据库存满时，可自动备份。

　　以上各数据库，文件命名时采用时间格式“年月日时分秒”，以方便管理和查询。