＊趙艷鵬

（陽(yáng)泉煤業(yè)集團(tuán)泊里煤礦有限公司 山西 032700）

引言

我國(guó)地域遼闊、國(guó)土面積位于全球第三。礦產(chǎn)資源豐富多樣，煤炭?jī)?chǔ)量居多，埋藏普遍較深。普遍以掘井方式予以開采，由于開采環(huán)境相對(duì)封閉，有害氣體不利于擴(kuò)散，造成有害氣體積聚，含氧量不高。所以，煤炭開采作業(yè)時(shí)，首先要確保通風(fēng)良好。要求通風(fēng)系統(tǒng)性能可靠。通風(fēng)系統(tǒng)的核心設(shè)備為通風(fēng)機(jī)，一旦發(fā)生故障，造成通風(fēng)量的波動(dòng)，甚至中斷，導(dǎo)致有害氣體排出困難，嚴(yán)重威脅煤礦安全生產(chǎn)。為保障通風(fēng)安全，通風(fēng)機(jī)處于不間斷運(yùn)行狀態(tài)。然而，井巷環(huán)境潮濕、煤塵多、存在腐蝕性氣體，給設(shè)備運(yùn)行帶來(lái)不便。該工況下，通風(fēng)機(jī)易于發(fā)生故障，其中振動(dòng)故障占比較高，為確保通風(fēng)機(jī)運(yùn)行安全，必須對(duì)其進(jìn)行故障檢測(cè)，以確保通風(fēng)安全。

泊里礦井田位于山西省晉中市和順縣與昔陽(yáng)縣交界處，行政區(qū)劃屬和順縣李陽(yáng)鎮(zhèn)管轄，井田面積為109.379平方千米，設(shè)計(jì)可采儲(chǔ)量為4.35億噸，礦井生產(chǎn)能力500萬(wàn)噸/年。采用傾斜長(zhǎng)臂采煤法，使用綜合機(jī)械化回采工作一、全部垮落法管理頂板。該礦屬于高瓦斯礦井，瓦斯相對(duì)涌出量平均16.0m3/t，絕對(duì)涌出量平均78m3/min。礦井現(xiàn)有2個(gè)回風(fēng)井，各有一臺(tái)主扇。2015年至2020年，主扇每年初冬都會(huì)出現(xiàn)異常振動(dòng)，2019年、2020年發(fā)生異?，F(xiàn)象多次，持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)達(dá)70min，最短時(shí)長(zhǎng)5min。嚴(yán)重影響礦井安全生產(chǎn)。為保障主扇可靠運(yùn)行，急需分析、研究異常振動(dòng)的原因，以便采取應(yīng)對(duì)措施。

1.振動(dòng)分析

主扇風(fēng)機(jī)是一種從動(dòng)的流體機(jī)械，依靠電機(jī)輸出的機(jī)械能轉(zhuǎn)換為氣體的內(nèi)能，從而實(shí)現(xiàn)氣體朝一定方向排出。電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速普遍較高，對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)部件局部產(chǎn)生磨損，磨損超過(guò)允許值時(shí)，振幅將會(huì)增加，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)運(yùn)行出現(xiàn)振動(dòng)。

(1)軸系不對(duì)中

通風(fēng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)屬于兩臺(tái)設(shè)備，電動(dòng)機(jī)為通風(fēng)機(jī)提供源動(dòng)力，兩者之間通過(guò)聯(lián)軸器相連。聯(lián)軸器的一端與電動(dòng)機(jī)相連，另一端與通風(fēng)機(jī)相連。聯(lián)軸器、電機(jī)軸、風(fēng)機(jī)軸加工中存在一定的偏差，裝配作業(yè)中存有裝配偏差，兩者相加為聯(lián)通軸體系偏差。隨著運(yùn)行時(shí)間的推移，偏差會(huì)逐步增加，轉(zhuǎn)子在受力不均的作用下，會(huì)造成形變，使得電機(jī)軸和風(fēng)機(jī)軸同心度偏差過(guò)大。軸系不對(duì)中故障其根本原因在轉(zhuǎn)子軸在運(yùn)行狀態(tài)下發(fā)生平行、位移、角度不對(duì)稱，造成聯(lián)軸器不同心，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)故障，通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性下降。

(2)轉(zhuǎn)子不平衡

轉(zhuǎn)子不平衡式風(fēng)機(jī)振動(dòng)的誘因之一，通風(fēng)機(jī)的零部件在制造過(guò)程中需要經(jīng)過(guò)諸多工序進(jìn)行，每道工序均有一定的公差范圍，即制造誤差、裝配過(guò)程中存有裝配誤差、零部件材質(zhì)不均，即材質(zhì)誤差。受誤差因素影響，轉(zhuǎn)子出現(xiàn)變形、錯(cuò)位、磨損等，造成風(fēng)機(jī)振動(dòng)。

(3)轉(zhuǎn)子和零部件之間存在摩擦

風(fēng)機(jī)構(gòu)件由轉(zhuǎn)動(dòng)部件、靜止部件兩類組成。轉(zhuǎn)動(dòng)部件在轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中與配合的部件出現(xiàn)碰撞，產(chǎn)生軸向或徑向摩擦。轉(zhuǎn)子外部與靜止部件發(fā)生的摩擦類型為徑向摩擦。轉(zhuǎn)子軸向與靜止部件發(fā)生的摩擦類型為軸向摩擦。轉(zhuǎn)子在安裝時(shí)與定子同心度不足、轉(zhuǎn)軸在長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行受熱不均造成轉(zhuǎn)子出現(xiàn)碰磨現(xiàn)象。

(4)風(fēng)機(jī)葉片變形

風(fēng)機(jī)葉片在高速旋轉(zhuǎn)的狀態(tài)下，受到較大氣體沖擊力，而葉片厚度較小，此條件下葉片易于變形、開裂、磨損，出現(xiàn)該類故障，葉片動(dòng)平衡受到破壞，引發(fā)風(fēng)機(jī)振動(dòng)。振動(dòng)分為徑向振動(dòng)、軸向振動(dòng)兩類，早期多為徑向振動(dòng)，若故障處理不及時(shí)，致使葉片故障加劇，引發(fā)軸向振動(dòng)。進(jìn)而威脅通風(fēng)系統(tǒng)安全性。

(5)軸承故障

軸承在轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中可有效降低轉(zhuǎn)動(dòng)部位的摩擦值，從而減少磨損，保障精度，降低發(fā)熱量。為確保轉(zhuǎn)動(dòng)精密度，必須做好以下幾點(diǎn)：首先，把好軸承質(zhì)量關(guān)；其次，控制裝配關(guān)，規(guī)范安裝步驟；再次，把控保養(yǎng)潤(rùn)滑關(guān)，潤(rùn)滑不足，轉(zhuǎn)動(dòng)體、保持架易于腐蝕、損壞。一旦軸承發(fā)生故障，將會(huì)引發(fā)通風(fēng)機(jī)異常振動(dòng)。

(6)機(jī)體振動(dòng)

機(jī)體振動(dòng)通常處于安裝過(guò)程中。基礎(chǔ)平整度不足、導(dǎo)軌平面度不達(dá)標(biāo)、聯(lián)軸器不同心等因素，造成通風(fēng)機(jī)異常振動(dòng)。引風(fēng)道過(guò)短，不足以對(duì)風(fēng)流進(jìn)行緩沖，從而引起風(fēng)機(jī)振動(dòng)；葉片或輪轂附著物較多，使得風(fēng)機(jī)動(dòng)平衡失效，產(chǎn)生異常振動(dòng)，以上因素都會(huì)引發(fā)機(jī)體振動(dòng)。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

通風(fēng)機(jī)振動(dòng)為非線性變量，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為非線性映射，此次，振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為載體。

(1)建立樣本集

通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行中，出現(xiàn)振動(dòng)故障，其不平穩(wěn)狀態(tài)包含許多故障信息，運(yùn)用小波分析技術(shù)，對(duì)其振動(dòng)頻率進(jìn)行分析，將不同頻率的信號(hào)分解至相應(yīng)通道中，對(duì)頻率通道的信號(hào)能量進(jìn)行匯總，提取振動(dòng)信號(hào)，得出故障特征值，再將其歸一化處理，得出特征向量，總結(jié)出六中常見(jiàn)的故障樣本訓(xùn)練集，見(jiàn)表1。

表1 故障訓(xùn)練樣本集

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

針對(duì)通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)故障，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（六進(jìn)六處、一個(gè)隱含層），該節(jié)點(diǎn)數(shù)取值范圍，如式（1）。

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。

(3)參數(shù)選擇

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的初始權(quán)值與閾值，取值范圍（-1，1），學(xué)習(xí)效率設(shè)定以訓(xùn)練誤差為參照。防止過(guò)大造成系統(tǒng)震蕩劇烈，過(guò)小總成耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、次數(shù)繁多。

(4)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

把6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和頻帶的能量值一一對(duì)應(yīng)，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為8，6個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)和6類振動(dòng)故障進(jìn)行對(duì)應(yīng)，期望誤差設(shè)定為0.01。

3.監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體方案

通風(fēng)機(jī)振動(dòng)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)涉及軟硬件設(shè)計(jì)，信號(hào)采集、處理、轉(zhuǎn)換等均依靠硬件進(jìn)行；信號(hào)顯示、分析、存儲(chǔ)依靠軟件完成；軟硬件的聯(lián)合運(yùn)用，達(dá)到對(duì)振動(dòng)的有效監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早處理，將故障消除在萌芽階段，確保通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性。

(1)硬件設(shè)計(jì)

監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件板塊設(shè)計(jì)，見(jiàn)圖1。振動(dòng)傳感器采集故障信號(hào)，在調(diào)理模塊的作用下，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，再經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集卡，把所得信號(hào)傳輸至工控機(jī)，供LabVIEW采集。

圖1 硬件設(shè)計(jì)框架圖

(2)軟件設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)框架如圖2所示。工控機(jī)與采集卡通過(guò)線纜連接，基于LabVIEW平臺(tái)程序，傳遞信號(hào)到工控機(jī)，小波技術(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征值分解，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，LabVIEW平臺(tái)予以信號(hào)分析與處理，從而達(dá)到對(duì)風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

圖2 軟件設(shè)計(jì)圖

4.數(shù)據(jù)驗(yàn)證

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和Matlab平臺(tái)聯(lián)合應(yīng)用，對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)，效果如表2所示。算法訓(xùn)練可得出測(cè)繪誤差值，進(jìn)行曲線描繪，如圖3所示。

表2 實(shí)際輸出結(jié)果

圖3 誤差變化曲線圖

5.結(jié)論

經(jīng)過(guò)對(duì)泊里礦主通風(fēng)機(jī)振動(dòng)的研究，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計(jì)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)表明：

軸系不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、碰磨、風(fēng)葉葉片、軸承、機(jī)體振動(dòng)等故障均會(huì)不同程度的對(duì)通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行帶來(lái)負(fù)面影響，甚至?xí)斐墒鹿省?/p>

小波分析技術(shù)將故障信號(hào)提取，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以特征向量為輸入，故障特征為輸出，學(xué)習(xí)樣本，實(shí)踐表明，經(jīng)過(guò)180次訓(xùn)練后基本可實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果，可見(jiàn)此設(shè)計(jì)能夠達(dá)到監(jiān)測(cè)效果。

該檢測(cè)系統(tǒng)的軟硬件，在LabVIEW和Matlab平臺(tái)上，進(jìn)行故障信號(hào)的采集、顯示、存儲(chǔ)。