盾构在线监测系统研究*

李大伟 ，周远航，葛宜元

（1.中铁隧道集团有限公司专用设备中心，河南洛阳 471009；2.盾构及掘进技术国家重点实验室，郑州 450001；3.佳木斯大学机械工程学院，黑龙江佳木斯 154007）

0 引言

随着城市轨道交通建设的蓬勃发展，盾构机作为当前隧道施工的主要设备得到了广泛应用[1]。由于盾构机是集机、电、液为一体的大型复杂设备，施工过程中任意一个系统部件的损坏都有可能造成整个设备的故障停机。因而有必要建立一套能对盾构机进行全方位在线监测的系统，及时发现设备存在的故障并正确预报设备潜在的故障信息，减少盾构机因故障造成的停机，提高运行可靠性[2]。

目前，国内外在线监测技术已成功应用在风电设备的状态监测中，且在线监测技术日趋完善，但国内外尚无针对盾构的在线监测系统[3-4]。杨其明等[5]对盾构主轴承齿轮箱的工作状态进行参数监测，以对盾构主轴承齿轮箱能量传递效率做出定量评价。李秋秋等[6]介绍了油液分析在大型泥水-气垫式平衡盾构机状态监测中的应用。左庆林[7]对盾构机关键设备状态监测与故障诊断研究。上述研究主要采用离线式油液检测、状态监测、故障分析与诊断等技术进行，不能对设备进行连续、全面的检测工作。赵炯等[8]设计了一套盾构远程在线监测与诊断系统，从理论上实现了对盾构机的远程监控、故障预警、诊断以及维护，但没有实际搭建盾构在线监测系统。针对上述问题，开发一套能对盾构进行全方位在线监测的系统，以保证实现对设备工作状态的实时监测，为更加安全、可靠地施工提供技术保证，同时提高了工程管理的信息化水平。

1 系统的总体框架和软硬件实现

1.1 系统结构

本文主要目标是建设一套专业的针对盾构设备运行状态的在线监测系统，为安全生产及工程信息化管理提供服务，根据在线监测技术结合盾构机的实际情况，设计了盾构在线监测系统，框架图如图1、图2所示。

根据盾构机在线监测相关要求，在线监测系统分为两个模块：状态在线监测模块、油液在线监测模块。将传感器布置在盾构机待测点位置，数据通过采集器、通讯管理器传输至主控室工控机，实时采集和存储监测数据，并对采集到的数据进行汇总分析，实现报警提示等功能。

图1 在线监测系统的总体架构图

图2 在线状态监测系统的总体架构图

1.2 硬件实现

（1）状态在线监测模块

状态在线监测模块结构如图3所示。盾构机/TBM都配备了PLC，监测参数中压力、流量、刀盘扭矩等参数，可以通过规约通信的方式从盾构/TBM的PLC系统中进行调取，振动、温度等参数获取，需要安装传感器进行采集。

图3 状态在线监测模块结构图

（2）油液在线监测模块

图4 油液在线监测模块结构图

油液在线监测模块结构如图4所示。通过对盾构机液压系统和主轴承润滑系统的各项指标进行实时在线监测和分析，使一线的工作人员第一时间掌握和了解设备运转过程中润滑油各项理化指标的变化状况，以达到对盾构/TBM液压系统工况的掌握。油液在线监测模块具有以下功能特点：具备设备运行异常预警功能；进行数据的收集和分析处理。对盾构机油液检测数据进行详细的解析，并为盾构机的状态维护和故障诊断提供可靠的数据支持。

1.3 软件配置方案

软件架构如图5所示。在线监测系统的软件架构主要分为4层：采集层、基础层、诊断层和报警层，通过4层的数据采集、数据存储、数据分析和故障提醒，最终达到在线监测目的。

图5 软件架构图

2 监测数据的分析研究

2.1 动信号的处理方法与研究

据统计分析，机械设备机械故障的60%～70%是由振动引起的（这里主要指的是运动机械），尤其是数量较大且使用面较广的旋转式机械和往复式机械设备，所以机械设备的振动故障诊断已然成为故障诊断的主要方向之一，进而振动分析方法成为设备故障诊断的主要技术方法，发展迅速。盾构机各个核心部件基本全为旋转机械，运转时会形成振动冲击，发出振动冲击信号。当机械出现故障时，这些信号的幅值和频率参数会产生异常，通过对这些参数的研究，特别是波动情况，可以对机械的故障进行诊断分析。

在实际工程中，针对传感器检测的振动信息，采用旋转机械振动旋转机械振动诊断的国际标准IS0237进行判断，如表1所示。

表1 振动诊断标准（IS0237）

其中Ⅰ类为固定的小机器设备或固定在整机上使用的小电机，功率不大于15 kW。Ⅱ类为没有专业用途的基础中型机器设备，功率在15～75 kW之间，刚性固定安装在专用基础上且功率小于300 kW的机器。Ⅲ类为刚性或重型基础结构上的大型旋转机械设备。Ⅳ类为轻型基础结构上的大型旋转机械设备，如透平发电机组等。A级：振动在良好限值以下，优良，认为振动状态良好。B级：振动在良好限值和报警值之间，合格，认为机组振动状态是可接受的（合格），可长期运行。C级：振动在报警限值和停机限值之间，尚合格，机组可短期运行，但必须加强监测并采取措施。D级：振动超过停机限值，不合格，应立即停机。结合盾构掘进过程中的实际工况，应根据振动信号时间序列图中显示的振动幅值和振动持续时间来综合判断振动是盾构前进过程中产生的固有振动，还是属于由于机械故障引起的振动。其区别在于盾构/TBM前进过程中产生的振动平稳、幅值小，而机械故障引起的振动突变性强、幅值大。

表2 检测指标选择表

2.2 油液系统检测指标

润滑油的理化检测项目有十余项，从长期跟踪监测经济性角度考虑，选择合理的检测项目，达到理想的检测目的，这样既能实现设备的润滑与磨损状态监测，又能为企业节省相关费用支出，本项目针对盾构机（TBM）主要动力传送部位、液压系统摩擦信息进行监测和分析，齿轮油和液压油各自的检测指标及意义各不相同，本项目中盾构主驱动齿轮油在线检测和盾构液压油在线检测针对各自油品的检测指标如表2所示。

3 实验测试

为了检验该系统性能，将该系统实际应用于合肥地铁三号线方兴大道-紫云路区段和紫云路-锦州大道区段的在线施工的实时数据在线监测。盾构机的实时在线监测，对系统的状态监测、油液监测、掘进参数监测、曲线分析功能、告警信息功能进行检验。

3.1 系统功能说明

本系统运行界面如图6所示。

图6 盾构机在线监测系统界面

由图可知，该系统具有对盾构机进行状态监测、油液检测、掘进参数监测、曲线分析和显示告警信息功能。其中，状态监测以盾构机的泵站、轴承以及减速机作为主要监测部位，对检测点的振动数据、温度、刀盘扭矩、轴承运转时间进行检测。油液的在线监测主要分为液压油和齿轮油（主轴承）在线监测两部分，液压油的监测项目主要包括粘度、密度、水分、介电常数、激光颗粒度等参数，齿轮油的监测项包括粘度、水分、金属颗粒度、激光颗粒度。告警信息功能实现了对设备中采集的数据达到阈值时的报警提醒。

3.2 系统监测数据分析

在线状态监测部分共对30个点进行了实时状态数据采集，分别对每个点位的振动速度、加速度、位移和温度共4个参数进行采集，每个点位共采集近20 000个数据。本次数据分析主要对振动速度和测点温度进行了详细分析，其余进行了抽检。通过对以上数据的趋势曲线和散点曲线分析，所有被监测对象的状态趋势与设备的运行趋势相同，传感器所采集的数据最小偏离度为0.67%，且对相同工况下的2#刀盘驱动泵和螺旋机驱动泵、主驱动减速机之间、主轴承4个部位之间的数据进行对比分析可得，相同工况下的振动值和温度值相近。图7、8所示为2#刀盘驱动泵电机振动速度和温度曲线图。

图7 2#刀盘驱动泵电机振动速度曲线图

图8 2#刀盘驱动泵电机振动温度曲线图

4 结束语

本文对盾构在线监测系统进行研究，搭建一体化平台，将盾构机振动传感器、油液系统和PLC的数据汇总到一个系统中进行在线实时监测。根据合肥地铁项目中盾构机掘进情况，对在线监测系统连续50天的监测数据进行统计分析，在线监测所采集状态监测和油液检测数据，能够稳定在一定范围内，所采集数据与设备状态吻合，系统准确性和稳定性满足要求。实现对在线监测数据的智能化分析是本文进一步研究的方向。