崔文德

（甘肅省地礦局第二地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院，甘肅 蘭州 730020）

礦山機(jī)械設(shè)備是現(xiàn)代礦山開(kāi)采技術(shù)應(yīng)用和實(shí)施過(guò)程中必須涉及到的設(shè)備，目前礦山開(kāi)采過(guò)程中常見(jiàn)的機(jī)械設(shè)備主要有起重機(jī)、運(yùn)輸機(jī)、通風(fēng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、排水機(jī)等，專業(yè)用于采礦、探礦以及選礦等工作。隨著工業(yè)發(fā)展對(duì)礦產(chǎn)資源需求量的增加，以及科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，礦山開(kāi)采工作逐漸趨于機(jī)械化、智能化和數(shù)字化，大部分礦山開(kāi)采工作都采用了先進(jìn)的礦山機(jī)械設(shè)備，通過(guò)機(jī)械化開(kāi)采方式提供礦山開(kāi)采工作效率和工作質(zhì)量[1]。礦山機(jī)械設(shè)備的使用雖然在一定程度上提高了礦山開(kāi)采工作質(zhì)量，節(jié)約了礦山開(kāi)采勞動(dòng)力成本，但是同時(shí)也產(chǎn)生了新的問(wèn)題，礦山機(jī)械設(shè)備種類和數(shù)量較多，并且工作環(huán)境比較惡劣，多數(shù)情況下都是在溫度較高、濕度較大的環(huán)境中運(yùn)行，這導(dǎo)致礦山機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)故障，為了保證礦山機(jī)械設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行，目前主要依靠礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)來(lái)判斷設(shè)備運(yùn)行情況，并且針對(duì)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)處理，以此確保礦山開(kāi)采工作順利開(kāi)展。但是目前現(xiàn)有的診斷系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)誤診和錯(cuò)診現(xiàn)象，誤診率較高，已經(jīng)無(wú)法滿足礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷需求，為此提出基于大數(shù)據(jù)分析的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)在硬件方面主要針對(duì)傳感器硬件設(shè)備進(jìn)行了設(shè)計(jì)與選型，傳感器是采集礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的主要硬件設(shè)備，根據(jù)礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求，以及礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行參數(shù)采集需求，分別設(shè)計(jì)了溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、流量傳感器、壓力傳感器以及轉(zhuǎn)速傳感器五種傳感裝置[2]。利用該五種傳感器分別采集到礦山機(jī)械設(shè)備的轉(zhuǎn)速、溫度、流量、壓力以及振動(dòng)等運(yùn)行參數(shù)，選取的傳感器型號(hào)分別為JKD-DS40、DSDF-AS41、JSDF-SF59、LOSA-S5A6、PSDF-9401。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用信道傳輸協(xié)議將系統(tǒng)傳感裝置采集到的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，利用該單元完成對(duì)數(shù)據(jù)處理任務(wù)。在邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理單元中采用了邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換以及數(shù)據(jù)規(guī)歸約等技術(shù)，對(duì)于系統(tǒng)傳感裝置采集的數(shù)值型狀態(tài)參量，通過(guò)清洗、刪除、篩選等處理后，將采集到的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效狀態(tài)特征量，為后續(xù)大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支撐，下圖為邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖。

圖1 邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖

將文本類型、數(shù)值類型、圖像類型三種數(shù)據(jù)利用邊緣物聯(lián)代理自動(dòng)進(jìn)行大量狀態(tài)參量初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征量。

2.2 礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析

在完成了邊緣物聯(lián)代理數(shù)據(jù)預(yù)處理后，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的使用是以礦山機(jī)械設(shè)備故障數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，其分析過(guò)程如下。

表1 礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)調(diào)取系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)庫(kù)中的故障數(shù)據(jù)，將處理后的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，將礦山機(jī)械設(shè)備各個(gè)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行整體量化，并設(shè)計(jì)一個(gè)相關(guān)的診斷閾值。將量化總值與診斷閾值進(jìn)行比較，分析到礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行是否處于穩(wěn)定狀態(tài)，該過(guò)程中公式表示如下：

公式（1）中，t表示礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷時(shí)間；k表示量化系數(shù)；l表示機(jī)械轉(zhuǎn)速運(yùn)行參數(shù)與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)值差值；e表示機(jī)械壓力運(yùn)行參數(shù)與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)值差值；機(jī)械溫度運(yùn)行參數(shù)與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)值差值；機(jī)械流量運(yùn)行參數(shù)與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)值差值；機(jī)械振動(dòng)運(yùn)行參數(shù)與故障數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)值差值；W表示系統(tǒng)設(shè)定的診斷閾值。如果公式（1）成立則表示礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)處于故障狀態(tài)，如果公式（1）不成立則表示礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)處于穩(wěn)定狀態(tài)。公式（1）計(jì)算結(jié)果為大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以此完成礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而完成基于大數(shù)據(jù)分析的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷。

3 實(shí)驗(yàn)論證分析

本次實(shí)驗(yàn)以某礦山為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，以該礦山開(kāi)采過(guò)程中所使用到的機(jī)械設(shè)備為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中包括兩臺(tái)起重機(jī)、兩臺(tái)運(yùn)輸機(jī)、三臺(tái)通風(fēng)機(jī)、一臺(tái)發(fā)電機(jī)、兩臺(tái)排水機(jī)，利用此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)對(duì)該礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能診斷。實(shí)驗(yàn)中選取Windows2010作為操作系統(tǒng)，硬盤(pán)選取IS32G硬盤(pán)，共布置了兩臺(tái)溫度傳感器、兩臺(tái)壓力傳感器、兩臺(tái)流量傳感器、三臺(tái)轉(zhuǎn)速傳感器以及一臺(tái)振動(dòng)傳感器，傳感器數(shù)據(jù)采集周期設(shè)定為1.5s，數(shù)據(jù)采集頻率設(shè)定為0.36Hz，系統(tǒng)診斷時(shí)間設(shè)定為30min。利用電子表格記錄兩個(gè)系統(tǒng)診斷結(jié)果，并利用SUD軟件計(jì)算出兩個(gè)系統(tǒng)的誤診率，將其作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示。

表2 兩個(gè)系統(tǒng)誤診率對(duì)比（%）

從上表中可以看出，此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)誤診率較低，基本可以控制在0.1%以內(nèi)，而傳統(tǒng)系統(tǒng)誤診率較高，最大誤診率值可以達(dá)到21.37%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)，因此證明了基于大數(shù)據(jù)分析的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)相對(duì)于傳統(tǒng)系統(tǒng)更適用于礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷。

4 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合目前現(xiàn)有系統(tǒng)存在的問(wèn)題，在傳統(tǒng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上引用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)了一套新的礦山機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)，并利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)具有良好的可行性和可靠性。此次研究對(duì)提高礦山開(kāi)采工作效率，延長(zhǎng)礦山機(jī)械設(shè)備使用壽命，減少礦山開(kāi)采工作成本以及實(shí)現(xiàn)礦山開(kāi)采智能化、信息化具有良好的現(xiàn)實(shí)意義。