郝二文

(霍州煤電集團 呂梁山煤電公司店坪煤礦，山西 霍州 031400)

煤礦生產(chǎn)流程復(fù)雜，井下設(shè)備的安全運行關(guān)系著煤礦工人的生命安全和煤礦企業(yè)的高效生產(chǎn)。礦用膠帶輸送機在井下生產(chǎn)過程中，對于原煤輸送起著重要的作用，其運行狀況直接影響了整個開采過程[1].近年來，伴隨著我國煤礦開采的發(fā)展，膠帶輸送機工作負荷增大、工作環(huán)境惡劣，工作過程中經(jīng)常發(fā)生跑偏、撕裂、斷帶及堆煤等問題，這給煤礦的安全生產(chǎn)和高效運行造成了威脅。因此，對膠帶輸送機運行狀況的分析和評測意義重大，根據(jù)實際工作中的評估狀態(tài)及時進行檢修可以降低危險，保證膠帶輸送機的高效運行，提高煤礦運輸可靠性[2].本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用膠帶輸送機健康狀態(tài)分析方法，根據(jù)店坪煤礦二水平主運輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機實際情況，設(shè)定了評估指標，將實際運行參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，對SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機健康狀態(tài)進行預(yù)測分析。

1 工程概況

店坪煤礦原為山西省方山縣縣營煤礦，設(shè)計生產(chǎn)能力0.30 Mt/a，2002年10月由霍州煤電集團并購?，F(xiàn)主要開采區(qū)域為回風(fēng)立井和主斜井周邊2#、3#、5#煤層，開采面積約0.8 km2，產(chǎn)量在0.1 Mt/a左右，累計生產(chǎn)原煤約0.40 Mt. 井田內(nèi)含主井強力皮帶、SSJ1000/2×160型重型膠帶輸送機、SSJ1200/2×315型重型膠帶輸送機、SSJ1000/2×90型膠帶輸送機、DTL120/3×500型強力皮帶。以二水平主運輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機為研究對象對膠帶輸送機健康狀態(tài)進行分析，為其他型號膠帶輸送機的健康狀態(tài)評測提供研究基礎(chǔ)。SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機具體參數(shù)見表1，2，3，4.

表1 膠帶輸送機技術(shù)參數(shù)表

表2 電動機技術(shù)參數(shù)表

表3 減速器技術(shù)參數(shù)表

表4 常用備件參數(shù)表

2 膠帶輸送機健康狀態(tài)評估

合理的評估依據(jù)是建立膠帶輸送機健康評估系統(tǒng)的基礎(chǔ)，結(jié)合歷史故障類型，將膠帶輸送機的健康狀態(tài)進行分類，構(gòu)成膠帶輸送機評測系統(tǒng)[3]，見圖1.

圖1 膠帶輸送機健康評測系統(tǒng)圖

健康狀態(tài)實時評估是建立在歷史樣本數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對膠帶輸送機的健康模式進行實時評估[4]. 根據(jù)對膠帶輸送機運行情況影響最關(guān)鍵的歷史運行參數(shù)情況，將電機、齒輪箱、滾筒、托輥以及膠帶的參數(shù)情況作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評測系統(tǒng)的基本參數(shù)[5]，訓(xùn)練參數(shù)，將實時采集數(shù)據(jù)處理后進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出模式數(shù)據(jù)，以此作為評判膠帶輸送機可靠運行的依據(jù)，其具體評測流程見圖2.

圖2 膠帶輸送機健康情況實時評測流程圖

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的膠帶輸送機健康狀態(tài)分析

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括正向傳播和逆向誤差傳播兩個過程，前者是指輸入層將輸入信號送至隱含層，激勵后傳至輸出層；后者則是指當(dāng)輸出值和期望值差異比較大時，誤差原路返回，通過改變神經(jīng)元權(quán)重關(guān)系使誤差值降至最低[6].

神經(jīng)元輸入輸出數(shù)：

x=f(X)

(1)

(2)

式中：

xi—輸入信號；

ωi—上一層的神經(jīng)元到當(dāng)前神經(jīng)元的連接取值；

θ—神經(jīng)元的激活閾值；

f(X)—激勵函數(shù)。

常用Sigmoid函數(shù)作激勵函數(shù)：

(3)

目標函數(shù)用均方誤差表示，輸出實際值和期望值差值最低時即為目標最低值。第p個輸入樣本的目標函數(shù)為：

(4)

式中：

n—輸出神經(jīng)元個數(shù)；

權(quán)值修正公式可表示為：

(5)

ωij(t+1)=ωij(t)+Δωij(t)

(6)

(7)

vjk(t+1)=vjk(t)+Δvjk(t)

(8)

式中：

ωij(t)—輸入層到隱藏層的連接權(quán)值；

vjk—隱藏層到輸出層的連接權(quán)值；

η—網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率；

t—迭代次數(shù)。

3.2 膠帶輸送機健康狀態(tài)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1) 樣本數(shù)據(jù)。

從評估指標中選取最能反應(yīng)膠帶輸送機健康狀態(tài)的參數(shù)：電機P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5，利用公式將取自工作面實際情況的100組參數(shù)通過數(shù)據(jù)極差歸一處理，處理后其值位于[0,1],即為歸一化后的指標數(shù)據(jù)。

i=1,2，…,5，k=1,2，…,100

(9)

式中：

pi(k)—實際指標數(shù)據(jù)。

鑒于實際參數(shù)較多，列舉其中一部分參數(shù)，見表5.

表5 歸一化后的膠帶輸送機指標樣本數(shù)據(jù)表

2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

選取電機P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點。輸出層采用4個節(jié)點對應(yīng)向量[X1，X2，X3，X4]表示膠帶輸送機的健康狀態(tài),X1，X2，X3，X4值取于[0,1]，當(dāng)X1>0.900取1，反之取0；當(dāng)X2>0.850取1，反之取0.當(dāng)X3>0.850取1，反之取0；當(dāng)X4>0.950取1，反之取0。其中[1,0，0,0]表示健康狀態(tài)，[0，1,0,0] 表 示 亞 健 康 狀態(tài)，[0，0,1,0]表示不健康狀態(tài)，[0，0,0,1]表示危險狀態(tài)。根據(jù)實際問題設(shè)計隱藏層節(jié)點數(shù)量為5～20，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱選擇 Levenberg-Marquardt 訓(xùn)練函數(shù)作為誤差修正函數(shù)，選擇Sigmoid 函數(shù)作為激勵函數(shù)，最大訓(xùn)練次數(shù)和目標誤差分別為2 000和0.01，將最大訓(xùn)練或誤差達到其一作為其停止條件。不同隱含層節(jié)點的訓(xùn)練結(jié)果見圖3，由圖3可以看出節(jié)點10時誤差較低。膠帶輸送機實時運行健康狀況評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖4.

4 分析結(jié)果評價

采集2018年3月1日—2018年8月31日店坪煤礦二水平主運輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶運輸機關(guān)鍵部位的100組參數(shù)，對其中前90組參數(shù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，利用剩余10組數(shù)據(jù)檢驗訓(xùn)練能力，訓(xùn)練處理過程見圖5. 根據(jù)上述輸出參數(shù)形式，將輸出結(jié)果X1，X2，X3，X4中最大值作為輸送機實時狀態(tài)，此4項分別代表健康、亞健康、不健康和危險，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估結(jié)果與實際結(jié)果對比見表6. 通過表6可以看出，其中9組數(shù)據(jù)評估均與實際相符，此評估系統(tǒng)能夠精確地評估膠帶輸送機的實際運行狀態(tài)。

圖3 不同隱含層節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖

圖4 膠帶輸送機實時健康管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

1—訓(xùn)練曲線 2—最優(yōu)曲線 3—目標曲線圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程圖

表6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估結(jié)果與實際健康狀態(tài)對比表

5 結(jié) 語

構(gòu)建了膠帶輸送機健康評估體系，根據(jù)膠帶輸送機的實際情況設(shè)定了評估指標，并選取了5個最能反映膠帶輸送機健康狀態(tài)的指標：電機P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5.根據(jù)店坪煤礦二水平主運輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機實際運行參數(shù)，并將其運行參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，對其運行狀態(tài)進行了評估，利用其中一部分參數(shù)對評估結(jié)果進行了對比檢驗，結(jié)果證明此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估系統(tǒng)能夠準確地評測膠帶輸送機的實時運行健康狀況，為膠帶機的可靠運行提供了保障。