賀大強(qiáng)

（晉能控股煤業(yè)集團(tuán)雁崖煤業(yè)大同有限公司， 山西 大同 037000）

引言

隨著世界工業(yè)化的發(fā)展，化石能源（煤炭資源）不斷消耗，世界各國對煤炭資源的開采和使用均給出相應(yīng)的政策。我國作為世界煤炭儲量最多的國家，煤炭資源在我國能源消耗中占據(jù)著相當(dāng)大的比重，并且對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。隨著綠色能源風(fēng)能、水能、太陽能等能源行業(yè)的進(jìn)步，煤炭資源的消耗量日益減小，但由于綠色能源還處于初級階段，使得煤炭資源的消耗仍十分巨大。電牽引采煤機(jī)作為煤礦生產(chǎn)的重要設(shè)備，其工作性能直接關(guān)系到我國煤礦的生產(chǎn)效率。由于礦山地質(zhì)環(huán)境較為復(fù)雜，在工作過程中極易發(fā)生故障，而一旦發(fā)生故障如果不能及時(shí)處理會大大降低煤礦的開采效率，因此對采煤機(jī)的故障診斷成為了一個(gè)重要的課題[1-2]。此前楊成喜[3]分析了采煤機(jī)液壓調(diào)高系統(tǒng)常見故障及其相應(yīng)的解決方案，并提出提升調(diào)高系統(tǒng)性能的方案，為礦山提升了經(jīng)濟(jì)效益。姜海等[4]設(shè)計(jì)了采煤機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)，設(shè)計(jì)后采煤機(jī)數(shù)據(jù)記錄儀能實(shí)時(shí)監(jiān)測采煤機(jī)的工況。實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測，為采煤機(jī)故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測作出一定的貢獻(xiàn)。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)件了采煤機(jī)故障檢測及報(bào)警系統(tǒng)，為礦井高效開采及安全開采提供一定的參考與借鑒。

1 采煤機(jī)故障分析

采煤機(jī)在煤礦開采過程中發(fā)揮極其重要的作用，主要負(fù)責(zé)截煤，目前市面上常見的采煤機(jī)多為電牽引雙滾筒采煤機(jī)，其主要由電機(jī)、牽引部、滾筒、搖臂、破碎頭、滑靴等，對于大部分煤礦而言，采煤機(jī)需要配備兩套電機(jī)，用于提升采煤機(jī)的運(yùn)行效率。雙滾筒采煤機(jī)在其兩側(cè)各布置一個(gè)滾筒，右邊滾筒向右旋轉(zhuǎn)，左邊滾筒向左旋轉(zhuǎn)，雙滾筒同時(shí)發(fā)揮作用，同時(shí)進(jìn)行割煤，右側(cè)滾筒負(fù)責(zé)底煤，左側(cè)滾筒負(fù)責(zé)頂煤。

目前，我國采煤機(jī)出現(xiàn)的故障主要可以分為三種，分別為機(jī)械故障、液壓系統(tǒng)故障、電氣故障。由于采煤機(jī)工況環(huán)境較為惡劣，使得采煤機(jī)受外部載荷波動較大，使得發(fā)生機(jī)械故障，機(jī)械故障主要有齒輪故障及軸承故障等。液壓故障是由于采煤機(jī)運(yùn)行過程中，液壓系統(tǒng)由于電壓、電流過載等原因造成液壓故障，同時(shí)液壓故障出現(xiàn)后很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)，嚴(yán)重影響后期的運(yùn)行。電氣故障是采煤機(jī)最為常見的故障形式，其引起故障的原因也較多，因此，設(shè)計(jì)一款采煤機(jī)故障分析系統(tǒng)十分必要。

對采煤機(jī)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行建立，故障發(fā)生原因不是單一的，常常是由多種因素共同造成，所以如果僅按照單一原因進(jìn)行診斷，往往得不到較為有效的診斷效果，所以本文提出基于不同特征的混合智能診斷模型。在設(shè)備的故障診斷中，對輸入信號選用不同的預(yù)處理技術(shù)和特征提取的方式，獲取不同形態(tài)下的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。通過對設(shè)備狀態(tài)的表現(xiàn)，當(dāng)使用相同的分類器，最終將分類器輸出的信號進(jìn)行合成，從而實(shí)現(xiàn)混合智能診斷，具體實(shí)現(xiàn)的組合模型框架如圖1 所示。

圖1 組合模型框架圖

采煤機(jī)故障的診斷是否準(zhǔn)確很大程度上依賴知識庫的影響，建立完備的數(shù)據(jù)庫會使診斷更加準(zhǔn)確高效。數(shù)據(jù)庫的建立需要按照如下步驟進(jìn)行，首先建立一個(gè)知識數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對各種原始數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲；其次，對重要的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)用，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行規(guī)范化處理；最后，不斷地對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行有效維護(hù)，及時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫。監(jiān)測參數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下頁表1 所示。

表1 監(jiān)測參數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了加強(qiáng)采煤機(jī)故障診斷系統(tǒng)各項(xiàng)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)程度，消除數(shù)據(jù)冗余，使操作者更加清晰地對系統(tǒng)進(jìn)行使用，對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過數(shù)據(jù)表關(guān)鍵字，將數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。通過規(guī)范化處理使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，利于對采煤機(jī)的故障進(jìn)行診斷，如果數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)冗余量大，操作人員在調(diào)用重要數(shù)據(jù)信息時(shí)十分困難，影響到數(shù)據(jù)調(diào)用效率。

2 采煤機(jī)故障診斷系統(tǒng)建立

采煤機(jī)故障預(yù)測是故障診斷系統(tǒng)中重要組成部分，利用模糊BP 網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)件預(yù)測模型，可以有效實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)重要參數(shù)的離線預(yù)測及預(yù)測，發(fā)現(xiàn)采煤機(jī)故障第一時(shí)間進(jìn)行處理，首先進(jìn)行樣本的建立，對采煤機(jī)運(yùn)行的流量、系統(tǒng)壓力、油溫、牽引速度等重要參數(shù)進(jìn)行檢測，當(dāng)系統(tǒng)中任意部件發(fā)生故障時(shí)，所有部件進(jìn)行異常運(yùn)行，同時(shí)通過對比油量的差值、搖臂的升降時(shí)間、水壓等判斷發(fā)生故障的類型及部位。采煤機(jī)故障及特征集合如表2 所示。

表2 采煤機(jī)故障及特征集合

根據(jù)采煤機(jī)液壓牽引系統(tǒng)的12 個(gè)故障與6 種故障特征的敏感性不同，分析各個(gè)故障特征與故障產(chǎn)生原因敏感性，對敏感性最高的故障特征來進(jìn)行模型的訓(xùn)練。采用的方法有隨機(jī)選擇、方差選擇法、主成分分析法、相關(guān)系數(shù)法、互信息法等。找出所有特征中最主要的特征來代替原始數(shù)據(jù)。智能診斷模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 智能診斷模型結(jié)構(gòu)圖

對采煤機(jī)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)，利用Visual Basic 6.0 進(jìn)行程序編寫，Visual Basic 6.0 編寫語言相對簡潔，具有操作方便、資源占用較少等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)利用Microsoft SQL Server 2005 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫平臺，MicrosoftSQLServer2005 數(shù)據(jù)庫的引擎為關(guān)系型數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)安全可靠，便于構(gòu)建可用和高性能的數(shù)據(jù)庫。選定PCI9111 為系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集卡，PCI9111 系列支持16 通道、32 位5VPCI 總線，同時(shí)具有高達(dá)100 ksample/s 采樣速率，能夠勝任Windows、Linux 等操作系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主界面如圖3 所示。

圖3 故障診斷系統(tǒng)主界面

3 結(jié)語

本文以采煤機(jī)故障分析診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)為目標(biāo)，通過分析國內(nèi)外相關(guān)研究，明確了采煤機(jī)運(yùn)行過程中常見故障，并對采煤機(jī)故障的檢測方法進(jìn)行論述，給出了具有針對性的組合分類器故障診斷方法，通過對單個(gè)分類器進(jìn)行組合合并，提升診斷結(jié)果。通過建立了采煤機(jī)故障診斷知識庫，最終構(gòu)建了采煤機(jī)故障診斷系統(tǒng)，建立的系統(tǒng)對故障的判別及診斷效率大幅度提升，提高了采煤機(jī)工作過程中易發(fā)生故障的診斷準(zhǔn)確性，為采煤機(jī)高效運(yùn)行、礦井高效開采提供一定的參考。