趙 凱，徐夢(mèng)雅

（西安航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 閻良 710089）

大多數(shù)煤礦開(kāi)采都是在井下進(jìn)行的，在開(kāi)采過(guò)程中，涌出很多易燃、易爆、有毒、有害氣體和煤塵，對(duì)井下工作人員的身體健康甚至煤礦開(kāi)采安全都構(gòu)成了嚴(yán)重威脅[1]。利用通風(fēng)機(jī)可以及時(shí)將井內(nèi)的有毒有害氣體和粉塵排出，同時(shí)向內(nèi)部輸入新鮮空氣，改善礦井工作環(huán)境，保障井下人員身心健康和煤礦開(kāi)采過(guò)程的安全進(jìn)行[2]。因此，通風(fēng)機(jī)對(duì)于煤礦安全生產(chǎn)的重要性是不言而喻的，通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中如果出現(xiàn)故障問(wèn)題將無(wú)法正常工作運(yùn)轉(zhuǎn)。不僅對(duì)煤礦的連續(xù)生產(chǎn)造成不良影響，而且會(huì)影響到井下工作人員的身體健康甚至生命安全[3]?；诖?，有必要設(shè)計(jì)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)，對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以掌握設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患和故障問(wèn)題，提前采取措施進(jìn)行處理，避免小問(wèn)題引發(fā)嚴(yán)重的安全生產(chǎn)事故[4]。本文在分析煤礦通風(fēng)機(jī)具體情況的基礎(chǔ)上，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)，并將其應(yīng)用到煤礦工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)取得了良好的效果，對(duì)于提升通風(fēng)機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性、保障煤礦安全生產(chǎn)具有一定的實(shí)踐意義。

1 礦用通風(fēng)機(jī)主要結(jié)構(gòu)及常見(jiàn)故障問(wèn)題

1.1 通風(fēng)機(jī)主要結(jié)構(gòu)

就結(jié)構(gòu)層面而言，通風(fēng)機(jī)主要可以分為軸流式和離心式，不同類型有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)[5]。本文主要以FBCDZ-10-No36軸流式礦用通風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象。該型號(hào)通風(fēng)機(jī)的一級(jí)葉片角度和二級(jí)葉片的角度分別為45°和40°，扇葉直徑為3.6 m，能夠提供的風(fēng)量為197～456 m3/s、風(fēng)壓為1 294～4 621 Pa。配套的電機(jī)型號(hào)為YBF710M2-10，該型號(hào)電機(jī)的額定功率為900 kW、額定轉(zhuǎn)速為593 r/min、額定電流為112.4 A、額定電壓為6 000 V。

軸流式對(duì)旋通風(fēng)機(jī)的主要結(jié)構(gòu)如圖1所示。從圖1中可以看出，除了防爆電機(jī)外，還包括一級(jí)葉輪、二級(jí)葉輪、整流罩、集流罩、擴(kuò)壓器、基座、隔流腔室等部分。軸流式對(duì)旋通風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)比較對(duì)稱，但實(shí)際上兩個(gè)葉輪的葉片數(shù)量不同，一級(jí)葉片和二級(jí)葉片的數(shù)量分別為13個(gè)和17個(gè)，兩者之間相差4個(gè)葉片。電機(jī)輸出的動(dòng)力直接驅(qū)動(dòng)葉片做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，可以降低能量傳遞過(guò)程中的損失。

圖1 軸流式對(duì)旋通風(fēng)機(jī)主要結(jié)構(gòu)示意Fig.1 Schematic diagram of the main structure of axial flow counter-rotating fan

1.2 常見(jiàn)故障問(wèn)題

由于礦井的工作環(huán)境比較復(fù)雜，而通風(fēng)機(jī)又需要連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，所以容易出現(xiàn)故障問(wèn)題。根據(jù)工程實(shí)踐調(diào)查結(jié)果，通風(fēng)機(jī)最容易出現(xiàn)故障問(wèn)題的部位主要是電機(jī)、軸承和葉片[6]。電機(jī)故障中常見(jiàn)的表現(xiàn)形式有電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中、彎曲，電機(jī)軸承故障；通風(fēng)機(jī)中使用的主要為滾動(dòng)軸承，包括滾珠、內(nèi)圈、外圈和保持架，以上4個(gè)結(jié)構(gòu)件在實(shí)際應(yīng)用中都有可能出現(xiàn)故障問(wèn)題；葉片的主要故障形式有表面腐蝕和疲勞損傷，葉尖、葉片根部也容易出現(xiàn)裂紋，甚至斷裂等故障問(wèn)題。一旦通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障問(wèn)題，會(huì)對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)產(chǎn)生不良影響，通過(guò)對(duì)通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，可以分析判斷存在的問(wèn)題。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及故障診斷原理

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域尤其是現(xiàn)在的智能領(lǐng)域有比較廣泛的應(yīng)用，且在工業(yè)上應(yīng)用效果相對(duì)較好[7-8]。建立的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)主要基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集獲得的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與處理，從而判斷通風(fēng)機(jī)是否存在故障問(wèn)題，并對(duì)其進(jìn)行定位。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)如圖2所示。由圖2可知，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有3個(gè)層級(jí)，分別為輸入層、隱含層和輸出層，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的正向傳播和誤差的反向傳播。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)示意Fig.2 Schematic diagram of main structure of BP neural network

由圖2可知，基于傳感器檢測(cè)獲得的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行故障特征參量提取，并將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，可以用n維的特征向量來(lái)描述故障特征參量。隱含層是實(shí)現(xiàn)輸入層和輸出層連接的重要橋梁，是整個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，隱含層中包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)量會(huì)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生決定性的影響，通常情況下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量越多則精度越高，但是對(duì)應(yīng)的運(yùn)算量越大。圖2中，參數(shù)表示輸入層中第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和隱含層中第h個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值。輸出層為礦井通風(fēng)機(jī)的常見(jiàn)故障類型，數(shù)量為m，同樣可以用m維的特征向量來(lái)描述故障類型。參數(shù)表示隱含層中第h個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和輸出層中第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷原理

由于通風(fēng)機(jī)整體的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，且服役環(huán)境比較惡劣，所以容易出現(xiàn)的故障類型比較多。但不管是何種類型的故障，都會(huì)存在與之關(guān)聯(lián)的故障特征。如果利用傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析很難建立兩者之間的聯(lián)系[9]。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射和自學(xué)習(xí)能力，利用此項(xiàng)技術(shù)能夠很好地建立故障信號(hào)特征與故障類型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)故障快速診斷，保障通風(fēng)機(jī)的安全可靠運(yùn)行。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機(jī)故障診斷原理如圖3所示。由圖3可知，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)通風(fēng)機(jī)的故障問(wèn)題進(jìn)行診斷需要分為兩大過(guò)程。首先，需要準(zhǔn)備好網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集，訓(xùn)練集中包含有礦井通風(fēng)機(jī)已知的故障類型數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)已知的訓(xùn)練集進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，從而建立故障類型與故障特征數(shù)據(jù)之間的準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)關(guān)系。完成訓(xùn)練工作以后，可以明確輸入層與隱含層各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值，以及隱含層與輸出層各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值，形成訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后，將通風(fēng)機(jī)未知的故障類型數(shù)據(jù)提取特征參量，進(jìn)行歸一化處理后，利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，即可分析判斷對(duì)應(yīng)的故障類型，獲得故障診斷結(jié)果。

圖3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機(jī)故障診斷原理Fig.3 Principle of Fan Fault Diagnosis Based on BP Neural Network

與傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析方法的不同之處在于，傳統(tǒng)分析方法是從機(jī)理層面來(lái)建立振動(dòng)信號(hào)特征與故障類型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法不關(guān)心振動(dòng)信號(hào)特征與故障類型之間的機(jī)理聯(lián)系，只是從數(shù)據(jù)層面構(gòu)建兩者之間的關(guān)系[10]。一般給定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集越多則建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越準(zhǔn)確。

3 方案設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)

鑒于通風(fēng)機(jī)對(duì)于煤礦安全生產(chǎn)的重要性，有必要設(shè)計(jì)研究通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控及報(bào)警系統(tǒng)，對(duì)通風(fēng)機(jī)存在對(duì)安全問(wèn)題進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后能及時(shí)報(bào)警處理。已有的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障問(wèn)題后，會(huì)對(duì)其振動(dòng)狀態(tài)產(chǎn)生影響，利用振動(dòng)傳感器對(duì)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵位置的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，即可感知設(shè)備存在的故障問(wèn)題[7]。通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的整體方案如圖4所示。由圖4可知，整個(gè)系統(tǒng)可以劃分為3大部分，分別為現(xiàn)場(chǎng)硬件選型與設(shè)計(jì)、上位機(jī)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)與上位機(jī)連接的工業(yè)以太網(wǎng)。

圖4 通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)方案框圖Fig.4 Scheme block diagram of fan operation status monitoring and alarm system

（1）通風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)硬件方案設(shè)計(jì)?，F(xiàn)場(chǎng)中比較重要的硬件設(shè)施主要有振動(dòng)傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、監(jiān)測(cè)平臺(tái)主機(jī)。首先，需要利用傳感器對(duì)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵位置的振動(dòng)狀態(tài)以及轉(zhuǎn)速等信息進(jìn)行采集；然后，將采集獲得的數(shù)據(jù)信息通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡收集后，傳入到監(jiān)測(cè)平臺(tái)主機(jī)中。傳感器是重要的基礎(chǔ)設(shè)施，必須具有足夠的量程、較高的精度和良好的抗干擾能力。由于傳感器采集獲得的多為模擬量信號(hào)。因此，數(shù)據(jù)采集卡必須具備足夠的A/D轉(zhuǎn)換位數(shù)、較大的采樣頻率、豐富的通道數(shù)量等。

（2）上位機(jī)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)。上位機(jī)軟件平臺(tái)最重要的作用是對(duì)采集獲得的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入的分析與處理，判斷通風(fēng)機(jī)是否存在故障問(wèn)題。利用監(jiān)控大屏對(duì)采集到的數(shù)據(jù)信息以及分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示。系統(tǒng)中基于LabVIEW軟件平臺(tái)對(duì)系統(tǒng)的軟件程序進(jìn)行編寫(xiě)設(shè)計(jì)，利用MySQL建立數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)所有的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類存儲(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢、導(dǎo)出和刪除等操作。

3.2 主要測(cè)試參數(shù)及測(cè)點(diǎn)

礦井主通風(fēng)機(jī)如果出現(xiàn)故障問(wèn)題，會(huì)從電流、聲音、振動(dòng)狀態(tài)等特征反映出來(lái)，其中故障對(duì)振動(dòng)狀態(tài)的影響最為明顯，可以對(duì)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵點(diǎn)的振動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分析，進(jìn)而感知通風(fēng)機(jī)存在的故障問(wèn)題[8]。在充分考慮通風(fēng)機(jī)主要結(jié)構(gòu)以及常見(jiàn)故障類型的基礎(chǔ)上，對(duì)需要測(cè)量的參數(shù)以及測(cè)量點(diǎn)的位置進(jìn)行了設(shè)計(jì)，主要是對(duì)電機(jī)、軸承和葉片的振動(dòng)狀態(tài)及轉(zhuǎn)速進(jìn)行監(jiān)測(cè)。礦井主通風(fēng)機(jī)測(cè)量參數(shù)及測(cè)點(diǎn)分布情況見(jiàn)表1。通過(guò)這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)可以對(duì)主通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行全方位的采集，有效保障了數(shù)據(jù)信息提取的完整性，為故障診斷預(yù)警工作奠定了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

表1 礦井主通風(fēng)機(jī)測(cè)量參數(shù)及測(cè)點(diǎn)分布情況Tab.1 Measurement parameters and distribution of measurement points of mine main fan

AMV-70420加速度振動(dòng)傳感器中使用的是ADI低噪聲單軸振動(dòng)加速度芯片，在工程應(yīng)用中對(duì)應(yīng)的量程和靈敏度分別可以達(dá)到±70g和24.2 mV/g。其中，g為重力加速度，完全能夠滿足通風(fēng)機(jī)振動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)需要。傳感器最終輸出4～20 mA的電流模擬量信號(hào)，基于LasterTach系列光電式轉(zhuǎn)速傳感器對(duì)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)速進(jìn)行檢測(cè)，能夠檢測(cè)的最高轉(zhuǎn)速可以達(dá)到3×104r/min，可以滿足系統(tǒng)的實(shí)際使用需要。

4 運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)主要架構(gòu)

通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的軟件程序基于LabVIEW軟件平臺(tái)搭建。為了方便用戶操作并能直觀地對(duì)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行查看，軟件的界面基于圖形化方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，LabVIEW軟件平臺(tái)具有非常強(qiáng)大的圖形化處理功能，能夠滿足本系統(tǒng)的實(shí)際需要。運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的主要功能架構(gòu)如圖5所示。由圖5可知，系統(tǒng)的一級(jí)功能模塊主要有5個(gè)，分別為登錄模塊、采集參數(shù)設(shè)置、故障診斷與報(bào)警、數(shù)據(jù)管理、幫助。

圖5 系統(tǒng)的主要功能架構(gòu)Fig.5 Main functional architecture of the system

4.2 系統(tǒng)的主要功能模塊

（1）登錄模塊。為了確保系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程的安全性，只有具有一定權(quán)限的人利用賬號(hào)和密碼登錄系統(tǒng)后，才能對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作和查看。管理人員可以結(jié)合煤礦實(shí)際需要設(shè)置用戶數(shù)量。

（2）采集參數(shù)設(shè)置模塊。主要作用是對(duì)傳感器的采集過(guò)程進(jìn)行設(shè)置，包括采樣頻率設(shè)置、傳感器與主機(jī)之間的通信單元選擇、傳感器靈敏度和型號(hào)選擇等，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)設(shè)置的參數(shù)對(duì)通風(fēng)機(jī)各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的振動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行采集。

（3）故障診斷與報(bào)警模塊。系統(tǒng)的故障診斷與報(bào)警界面如圖6所示，可以看出，在該界面可以對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。可以在界面中選擇通風(fēng)機(jī)振動(dòng)狀態(tài)特征產(chǎn)量數(shù)據(jù)，并基于已經(jīng)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)提取的特征參量進(jìn)行分析，獲得分析結(jié)果，明確通風(fēng)機(jī)中存在的故障類型。另外，系統(tǒng)還可以基于特征參量分析結(jié)果，預(yù)測(cè)通風(fēng)機(jī)潛在的故障問(wèn)題，提前發(fā)出預(yù)警。

（4）數(shù)據(jù)管理模塊。該模塊主要是基于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)傳感器采集獲得的數(shù)據(jù)信息以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類存儲(chǔ)。具有權(quán)限的工作人員可以根據(jù)實(shí)際需要在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行查詢、導(dǎo)出或者刪除。

5 系統(tǒng)應(yīng)用情況

所述的FBCDZ-10-No36軸流式礦用通風(fēng)機(jī)，前期未使用狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)故障問(wèn)題，對(duì)設(shè)備的穩(wěn)定可靠運(yùn)行造成了嚴(yán)重不良影響。經(jīng)過(guò)前期統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，通風(fēng)機(jī)的故障頻率達(dá)到了5.6次/月。

圖6 系統(tǒng)的故障診斷與報(bào)警界面Fig.6 System fault diagnosis and alarm interface

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的可靠性，將系統(tǒng)應(yīng)用到通風(fēng)機(jī)工程實(shí)踐中，通過(guò)連續(xù)2個(gè)月的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試后，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)整體運(yùn)行良好，各項(xiàng)功能都能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)，然后正式投入使用。目前系統(tǒng)已經(jīng)在工程中得到了應(yīng)用，通過(guò)對(duì)故障率的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地對(duì)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的故障問(wèn)題進(jìn)行識(shí)別，正確率可以達(dá)到95%以上。系統(tǒng)一旦檢測(cè)發(fā)現(xiàn)存在故障問(wèn)題，能夠通過(guò)聲光報(bào)警裝置以及上位機(jī)監(jiān)控界面彈窗進(jìn)行警告，工作人員能第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)的故障問(wèn)題。由于系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障問(wèn)題，所以通風(fēng)機(jī)整體的故障率與未使用系統(tǒng)之前相比較有了大幅度降低，最終的統(tǒng)計(jì)結(jié)果為0.27次/月，與前期相比降低幅度達(dá)到了95.18%。通風(fēng)機(jī)在使用運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)前后故障頻率對(duì)比如圖7所示。

礦用通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)的成功實(shí)踐應(yīng)用，顯著提升了通風(fēng)機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性，為煤礦安全生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，同時(shí)為企業(yè)節(jié)省了一定的設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)成本。另外，系統(tǒng)的投入使用，煤礦可以節(jié)省2～3名設(shè)備巡邏和維護(hù)人員，每年可以節(jié)省一定的人力資源成本。總之，系統(tǒng)的應(yīng)用為煤礦企業(yè)創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)效益和安全效益。

圖7 通風(fēng)機(jī)在使用運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)前后故障頻率對(duì)比Fig.7 Comparison of failure frequency of fan before and after using the operating status monitoring and alarm system

6 結(jié)論

以煤礦中重要的安全裝備通風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，基于先進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)。

（1）系統(tǒng)主要由3大部分構(gòu)成，分別為通風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)硬件設(shè)施、上位機(jī)軟件平臺(tái)和連接以上兩者的工業(yè)以太網(wǎng)，通風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)主要是利用加速度傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器對(duì)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位的振動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行檢測(cè)。

（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含3個(gè)層級(jí)，分別為輸入層、隱含層和輸出層，其中采集獲得的振動(dòng)特征參量作為輸入層，輸出層則是通風(fēng)機(jī)的故障類型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用前需要利用已知的特征參量對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，以得到穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

（3）系統(tǒng)整體上可以劃分成為5大功能模塊，分別為登錄模塊、采集參數(shù)設(shè)置模塊、故障診斷與報(bào)警模塊、數(shù)據(jù)管理模塊和幫助模塊。

（4）將設(shè)計(jì)的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及報(bào)警系統(tǒng)部署到通風(fēng)機(jī)工程實(shí)踐中，經(jīng)測(cè)試后正式投入使用，取得了非常好的效果。通過(guò)系統(tǒng)的成功應(yīng)用，通風(fēng)機(jī)故障率與前期相比降低了95.18%，為煤礦企業(yè)創(chuàng)造了良好的安全效益和經(jīng)濟(jì)效益。