麻 琪

（晉能控股煤業(yè)集團(tuán)浙能麻家梁煤業(yè)有限責(zé)任公司，山西 朔州 036000）

引言

掘進(jìn)機(jī)是一種集機(jī)、電、液于一體的大型機(jī)電設(shè)備，在工作時(shí)需要電氣控制系統(tǒng)控制液壓系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行，用于煤礦井下的巷道掘進(jìn)，由于煤礦井下工作環(huán)境惡劣、地質(zhì)條件復(fù)雜，導(dǎo)致掘進(jìn)機(jī)在長(zhǎng)期高強(qiáng)度工作下極易出現(xiàn)機(jī)械故障，影響煤礦井下巷道的掘進(jìn)作業(yè)。目前主要通過(guò)定期維護(hù)、日常檢修等被動(dòng)方案來(lái)提高掘進(jìn)機(jī)的可靠性，但該方案效率低、效果差，既無(wú)法有效的提前發(fā)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)故障，也無(wú)法快速的對(duì)掘進(jìn)機(jī)故障進(jìn)行定位和處理，已經(jīng)無(wú)法滿足煤礦井下高效掘進(jìn)作業(yè)的需求。

本文提出了一種新的礦井掘進(jìn)機(jī)故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)，該診斷系統(tǒng)是搭建在掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，以基于案例推理和規(guī)則推理的故障診斷邏輯為核心，通過(guò)對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析，快速識(shí)別出異常信息，對(duì)異常信息進(jìn)行解讀和判斷，確定故障類別和位置，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，便于維護(hù)人員及時(shí)調(diào)整。同時(shí)該系統(tǒng)所具備的故障定位和故障分析功能，實(shí)現(xiàn)了掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行故障的快速判別，為故障的快速解決奠定了基礎(chǔ)。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)能夠?qū)⒕蜻M(jìn)機(jī)故障排除時(shí)間降低92.4%以上，將掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行時(shí)的故障率降低了89.2%，對(duì)提升煤礦井下巷道掘進(jìn)效率具有十分重要的意義。

1 掘進(jìn)機(jī)故障監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)

掘進(jìn)機(jī)的工作過(guò)程是機(jī)、電、液共同作用下的結(jié)果，因此對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的故障監(jiān)測(cè)過(guò)程診斷，實(shí)際上是對(duì)掘進(jìn)機(jī)工作時(shí)機(jī)、電、液工作執(zhí)行信號(hào)的監(jiān)測(cè)，通過(guò)將監(jiān)測(cè)結(jié)果和正常的運(yùn)行執(zhí)行信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，該掘進(jìn)機(jī)故障監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1所示[1]。

由圖1可知，該故障監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)傳感檢測(cè)模塊、電控系統(tǒng)故障判別模塊、數(shù)據(jù)信息顯示模塊和視頻監(jiān)控模塊。各個(gè)數(shù)據(jù)模塊之間采用高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)相連接、確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)木_性和時(shí)效性。

圖1 掘進(jìn)機(jī)故障監(jiān)測(cè)及診斷系統(tǒng)

數(shù)據(jù)傳感檢測(cè)模塊，主要是分布在掘進(jìn)機(jī)上的傳感器，用于對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行控制信號(hào)、運(yùn)行姿態(tài)、運(yùn)行壓力等進(jìn)行檢測(cè)，然后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇LC控制中心對(duì)其進(jìn)行判斷，篩選出異常運(yùn)行信號(hào)傳遞給故障判別系統(tǒng)，故障判別系統(tǒng)利用預(yù)設(shè)的案例推理和規(guī)則推理邏輯對(duì)異常原因進(jìn)行分析判斷，確定故障位置、故障類別、解決處理方案等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后將其傳遞給數(shù)據(jù)信息顯示模塊，以特定的類型將故障信息顯示在顯示屏上并發(fā)出報(bào)警，便于監(jiān)控人員第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并處理。同時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)故障的不停機(jī)自動(dòng)處理，提高掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行的可靠性。視頻監(jiān)控系統(tǒng)屬于數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的補(bǔ)充，用于對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行姿態(tài)進(jìn)行判斷，從而確定調(diào)節(jié)是否到位，滿足監(jiān)測(cè)可靠性的需求。

2 故障自動(dòng)判別邏輯

由于煤礦井下地質(zhì)條件復(fù)雜、掘進(jìn)機(jī)在掘進(jìn)過(guò)程中的截割姿態(tài)、運(yùn)行控制信號(hào)等在載荷沖擊等外界因素的影響下極易出現(xiàn)波動(dòng)，因此如何實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)異常運(yùn)行狀態(tài)的判斷，避免出現(xiàn)誤報(bào)警情況是該故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)的核心要點(diǎn)之一[2]。同時(shí)系統(tǒng)還需要具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，能夠不斷地對(duì)故障庫(kù)進(jìn)行更新，滿足快速識(shí)別故障的能力，該故障判別邏輯如圖2所示[3]。

圖2 故障判別邏輯示意圖

由圖2可知，系統(tǒng)在獲取設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)后，根據(jù)異常數(shù)據(jù)信號(hào)從案例庫(kù)內(nèi)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行案例匹配和案例推理（CBR）[4]，若系統(tǒng)匹配上對(duì)應(yīng)的案例，則自動(dòng)調(diào)取故障原因、維修措施、經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)等，若系統(tǒng)未匹配到對(duì)應(yīng)的案例則開(kāi)始從規(guī)則庫(kù)內(nèi)獲取相應(yīng)規(guī)制并進(jìn)行規(guī)制推理（RBR）[5]，最終獲取綜合診斷結(jié)果，判定故障類別。

同時(shí)系統(tǒng)還能夠?qū)崿F(xiàn)將所獲取的案例進(jìn)行重新匹配，對(duì)原案例進(jìn)行修正或者添加新案例，不斷對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行完善，提高系統(tǒng)對(duì)故障的識(shí)別率。

3 案例檢索邏輯

由于整個(gè)系統(tǒng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)量極大，因此若按傳統(tǒng)逐一匹配的方案會(huì)導(dǎo)致檢索周期長(zhǎng)、識(shí)別效率低，影響整個(gè)系統(tǒng)使用的可靠性，因此本文提出了一種新的基于相似度的案例檢索邏輯[6]，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵字和特征的匹配實(shí)現(xiàn)對(duì)案例的快速檢索。根據(jù)實(shí)際驗(yàn)證，該案例檢索邏輯能夠?qū)?shù)據(jù)檢索速度控制在0.7 s內(nèi)，檢索速度快、效率高，其檢索控制邏輯如圖3所示[7]。

4 實(shí)際應(yīng)用效果分析

圖3 案例檢索控制邏輯示意圖

該故障自動(dòng)判別系統(tǒng)，能夠?qū)γ刻炀蜻M(jìn)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行總結(jié)，對(duì)各關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行分析，獲取參數(shù)偏移量大的數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成設(shè)備維護(hù)建議報(bào)告，在停機(jī)的過(guò)程中設(shè)備維護(hù)人員根據(jù)系統(tǒng)提供的維護(hù)報(bào)告，針對(duì)性地對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，降低了維護(hù)工作量，還提升了維護(hù)的可靠性。

根據(jù)實(shí)際應(yīng)用表明，在系統(tǒng)建立故障判別體系后，出現(xiàn)故障后的平均解決時(shí)間為2.28 min，比優(yōu)化前的30 min降低了92.4%。通過(guò)建立掘進(jìn)機(jī)設(shè)備維護(hù)建議系統(tǒng)，針對(duì)性地對(duì)掘進(jìn)機(jī)進(jìn)行維護(hù)，有效地提升了掘進(jìn)機(jī)工作時(shí)的穩(wěn)定性，將掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行時(shí)的故障率降低了89.2%，提升了掘進(jìn)機(jī)的工作穩(wěn)定性和工作效率。

5 結(jié)論

1）掘進(jìn)機(jī)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)際上是對(duì)掘進(jìn)機(jī)工作時(shí)機(jī)、電、液工作執(zhí)行信號(hào)的監(jiān)測(cè)，通過(guò)將監(jiān)測(cè)結(jié)果和正常的運(yùn)行執(zhí)行信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障判別；

2）系統(tǒng)通過(guò)案例推理和規(guī)則推理對(duì)掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行故障的準(zhǔn)確分析，同時(shí)通過(guò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)行對(duì)故障庫(kù)的自動(dòng)更新和完善，提高故障判別效率和準(zhǔn)確性；

3）基于相似度的案例檢索邏輯能夠?qū)?shù)據(jù)檢索速度控制在0.7 s內(nèi)，檢索速度快、效率高。

4）系統(tǒng)建立故障判別體系后，出現(xiàn)故障后的平均解決時(shí)間比優(yōu)化前降低了92.4%，掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行時(shí)的故障率降低了89.2%，顯著地提升了掘進(jìn)機(jī)的工作穩(wěn)定性和工作效率。