許祥贇

（山西潞安郭莊煤業(yè)有限責(zé)任公司， 山西 長治 046100）

引言

礦井內(nèi)由于存在很多有毒的氣體，因而對通風(fēng)系統(tǒng)有很高的要求，通風(fēng)機(jī)作為通風(fēng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，如果出現(xiàn)故障，不僅會造成整個設(shè)備的故障，而且可能會出現(xiàn)井下無法通風(fēng)而導(dǎo)致氣體排不出去，引發(fā)爆炸的危險。通風(fēng)機(jī)在井下一直處于工作狀態(tài)，面對非常復(fù)雜的工作環(huán)境，需要對礦井主通風(fēng)機(jī)的振動故障進(jìn)行監(jiān)測，以確保井下安全作業(yè)[1]。

1 振動故障分析

通風(fēng)機(jī)作為旋轉(zhuǎn)的機(jī)械裝置，主要是通過轉(zhuǎn)軸來運(yùn)動的，在運(yùn)行過程中，通風(fēng)機(jī)電機(jī)的轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)，這樣會出現(xiàn)一些零部件的磨損，當(dāng)磨損到一定程度時，會出現(xiàn)故障而導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)運(yùn)行不平穩(wěn)，產(chǎn)生振動，進(jìn)而出現(xiàn)通風(fēng)機(jī)的振動故障。

1.1 軸系不對中

通風(fēng)機(jī)的核心是一個聯(lián)通軸系統(tǒng)，聯(lián)軸器的一端連接電機(jī)轉(zhuǎn)軸，另一端連接風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)軸，在進(jìn)行轉(zhuǎn)子軸的安裝時，由于相互配合之間存在誤差，隨著運(yùn)行時間的增加，產(chǎn)生的誤差也在不斷增大，轉(zhuǎn)子在承受壓力的過程中出現(xiàn)變形，使轉(zhuǎn)子軸和電機(jī)軸出現(xiàn)偏移而造成故障。軸系不對中故障就是由于轉(zhuǎn)子軸在運(yùn)行中出現(xiàn)平行、位移以及角度的不對稱，這種故障還會使聯(lián)軸器出現(xiàn)偏轉(zhuǎn)、連軸出現(xiàn)變形等，造成通風(fēng)機(jī)的破壞，影響整個通風(fēng)系統(tǒng)的性能[2]。

1.2 轉(zhuǎn)子不平衡

轉(zhuǎn)子不平衡也是通風(fēng)機(jī)振動故障的主要影響因素，在設(shè)計制造通風(fēng)機(jī)過程中，會由于裝配誤差或材質(zhì)的不均勻等而出現(xiàn)轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)的不平衡，在運(yùn)行過程中，受外部因素的影響，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子出現(xiàn)變形、錯位、磨損、局部破壞、脫落等影響平衡的問題。

1.3 轉(zhuǎn)子與零部件間發(fā)生碰磨故障

由于轉(zhuǎn)子和靜止的零部件之間存在摩擦，在長時間運(yùn)行過程中會出現(xiàn)碰磨故障，主要有來自徑向和軸向兩個方向的摩擦，轉(zhuǎn)子的外部接觸到靜止的零部件產(chǎn)生徑向摩擦，轉(zhuǎn)子的軸向接觸到靜止的零部件產(chǎn)生軸向摩擦，由于轉(zhuǎn)子與靜止的零部件之間由于間隙過大或過小、轉(zhuǎn)子在安裝時沒有對準(zhǔn)定子、轉(zhuǎn)軸在長時間運(yùn)行時受熱不均勻造成殼體過大等原因影響，使得通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子出現(xiàn)碰磨故障。

1.4 風(fēng)機(jī)葉片變形

由于通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中受外部氣體激烈的沖擊，導(dǎo)致葉片出現(xiàn)裂縫、變形，甚至斷裂的現(xiàn)象，這樣會引發(fā)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行的不平衡。葉片故障引發(fā)的風(fēng)機(jī)振動主要表現(xiàn)為徑向方向的振動，在受氣流沖擊較大造成葉片大面積故障時，風(fēng)機(jī)也會出現(xiàn)軸向方向的振動。

1.5 軸承損壞

由于裝配時零部件配合不當(dāng)，不定期的潤滑，局部出現(xiàn)腐蝕等問題，使軸承出現(xiàn)損壞而產(chǎn)生故障，軸承長時間不潤滑會出現(xiàn)點(diǎn)蝕、膠合、磨損等故障，導(dǎo)致與軸承接觸的其他元器件在表面也會產(chǎn)生一定周期的振動，影響通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

1.6 機(jī)體振動

機(jī)體振動故障是由于在安裝時，地基或?qū)к壉旧聿黄交驅(qū)喌耐亩冗^大而產(chǎn)生的振動，而且由于引風(fēng)道不夠長，不能降低風(fēng)流對風(fēng)機(jī)的沖擊而產(chǎn)生的振動，還有葉片或輪轂上長時間積累的粉塵，使風(fēng)機(jī)動平衡遭到破壞而產(chǎn)生的振動，這些都會引發(fā)機(jī)體故障。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

通風(fēng)機(jī)的振動故障監(jiān)測系統(tǒng)屬于非線性系統(tǒng)[3]，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是輸入對輸出的非線性映射，因此采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計監(jiān)測系統(tǒng)。

2.1 建立樣本集

在通風(fēng)機(jī)的振動故障中，運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的不平穩(wěn)隨機(jī)信號中包含大量故障信息，采用小波分析技術(shù)，分析振動故障的頻率范圍，并將其信號分解到不同的頻率通道中，對頻率通道上的信號能量在統(tǒng)計后，對振動信號進(jìn)行提取，得到故障的特征值，然后將特征值歸一化處理后得到特征向量，得到常見6種故障的訓(xùn)練樣本集，如表1所示。

表1 故障訓(xùn)練樣本集

2.2 確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點(diǎn)

根據(jù)對通風(fēng)機(jī)振動故障的分析，設(shè)計一個6輸入6輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間設(shè)1層隱含層，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取值范圍[4]為：

式中：N為輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)；M為輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)；a為整數(shù) 1～10。

2.3 選取參數(shù)

網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)的初始權(quán)值和閾值一般?。?1，1），學(xué)習(xí)效率根據(jù)不同階段的訓(xùn)練誤差而設(shè)置，防止過大出現(xiàn)系統(tǒng)震蕩，過小出現(xiàn)訓(xùn)練時間和次數(shù)的增加。

2.4 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將6個輸入節(jié)點(diǎn)與頻帶的能量值相對應(yīng)，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為8，6個輸出節(jié)點(diǎn)與6種振動故障相對應(yīng)，設(shè)置期望的誤差為0.01。

3 故障監(jiān)測系統(tǒng)總體方案

通風(fēng)機(jī)振動故障監(jiān)測系統(tǒng)包含軟硬件設(shè)計，信號采集、處理、轉(zhuǎn)換等功能通過硬件設(shè)施來實(shí)現(xiàn)，對采集的信號進(jìn)行顯示、分析和存儲的功能通過軟件來完成，軟硬件結(jié)合，達(dá)到對振動故障的實(shí)時監(jiān)測，及時采取措施，確保生產(chǎn)的持續(xù)進(jìn)行。

3.1 硬件設(shè)計

系統(tǒng)的硬件設(shè)計如圖1所示，振動傳感器用于采集故障信號，在調(diào)理模塊的作用下，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后通過數(shù)據(jù)采集卡，將最終的輸出信號傳給工控機(jī)，供LabVIEW來采集。

圖1 硬件設(shè)計圖

3.2 軟件設(shè)計

系統(tǒng)的軟件設(shè)計如圖2所示，將工控機(jī)與采集卡連接起來，利用LabVIEW平臺開發(fā)相關(guān)程序，將采集的信號顯示在工控機(jī)上，采用小波分析技術(shù)分解故障信號的特征值，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中進(jìn)行訓(xùn)練，最后通過Matlab實(shí)現(xiàn)對信號的分析與處理，完成故障監(jiān)測。

圖2 軟件設(shè)計圖

4 實(shí)驗驗證

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在Matlab平臺上對故障類型進(jìn)行監(jiān)測，得出監(jiān)測的實(shí)際結(jié)果如表2所示，且經(jīng)過學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練后，得到監(jiān)測的誤差曲線，如下頁圖3所示。

表2 實(shí)際輸出結(jié)果

5 結(jié)論

通過對礦井主通風(fēng)機(jī)振動故障的分析，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法建立故障監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)果表明：

1）軸系不對中、轉(zhuǎn)子不平衡、碰磨、風(fēng)機(jī)葉片、軸承、機(jī)體振動等故障都會對通風(fēng)機(jī)產(chǎn)生影響，不僅造成機(jī)器故障，嚴(yán)重時會引發(fā)事故。

2）采用小波分析技術(shù)，對故障特征信號進(jìn)行提取，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以特征向量為輸入，故障特征為輸出，對樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)驗結(jié)果表明，在訓(xùn)練180次后基本就可達(dá)到期望值，說明此網(wǎng)絡(luò)可以很好地實(shí)現(xiàn)監(jiān)測。

圖3 誤差變化曲線圖

3）設(shè)計監(jiān)測系統(tǒng)的軟硬件，在LabVIEW和Matlab平臺上，實(shí)現(xiàn)對故障信號的采集、顯示和存儲。