＊王朝峰

（沁和能源集團有限公司 山西 048200）

煤礦使用的大型機電設(shè)備較多，設(shè)備能否維持高效、穩(wěn)定運行，關(guān)系到煤礦安全、高效生產(chǎn)目標能否實現(xiàn)。而大型機械設(shè)備運行狀態(tài)大多取決于軸承等核心傳動部件，一旦軸承發(fā)生磨損、斷裂等故障，將給設(shè)備運行帶來隱患。但軸承等部件故障檢測難度較大，多數(shù)情況下將開展事后維修工作，嚴重影響設(shè)備工作效率。從現(xiàn)有研究來看，多提出采用模糊分析、專家系統(tǒng)等人工智能算法實現(xiàn)設(shè)備故障分析和預(yù)測。但實際在機電設(shè)備故障診斷方面，存在模糊關(guān)系難確定問題，有關(guān)機理故障研究尚為深入，導(dǎo)致故障診斷率不高。采用專家系統(tǒng)將面臨知識庫建設(shè)難題，無法做到精準描述故障檢測經(jīng)驗，容易出現(xiàn)診斷準確度低、推力效率低等情況。而引入小波分析技術(shù)精準檢測軸承等部件故障特征信號，能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的問題，通過科學預(yù)測制定有效的維修策略，為提高煤礦設(shè)備檢修技術(shù)水平提供有力支持。

1.小波分析技術(shù)用于煤礦機電設(shè)備故障檢測的原理

在煤礦機電設(shè)備故障檢測方面，采用小波分析技術(shù)主要基于故障信號存在的微分不連續(xù)特點。通過完成故障信號傅里葉變換，可結(jié)合頻域內(nèi)信號衰減情況判斷是否存在奇異點，并根據(jù)其奇異性對時域范圍內(nèi)的故障分布情況展開分析[1]。小波分析不僅描述信號頻率特性的優(yōu)點，同時可用于分析突變和非平穩(wěn)的信號，基于平移、伸縮等核心理論探究時域-頻域變化特性。經(jīng)過多分辨率分析后，實現(xiàn)變換濾波，能完成故障信號檢測。具體來講，就是設(shè)備某一時刻故障信號出現(xiàn)了某點幅值不連續(xù)情況，被稱之為第一類間斷點。而設(shè)備故障信號相對光滑，幅值未發(fā)生明顯變化，但信號一階微分不連續(xù)，被稱之為第二類間斷點。這些間斷點都被稱之為突變，能夠通過小波分析方法識別。如針對第一類間斷點實施檢測，考慮到信號中高頻正弦信號的增加引發(fā)了幅值突變情況，可增加檢測時間完成多尺度分析，經(jīng)過小波變換后對模量極大值點進行確認，即可完成故障發(fā)生時間點分析[2]。針對第二類間斷點進行檢測，可將信號分解為高頻和中低頻，在高頻范圍內(nèi)獲取不連續(xù)點。突變的發(fā)生與不同頻率信號增加有關(guān)，所以經(jīng)過小波變換后，伴隨著分辨率的增加，小波變換數(shù)值也將迅速提升，因此可根據(jù)變換極大值確定突變點。

2.小波分析技術(shù)支持下的煤礦機電設(shè)備故障檢測關(guān)鍵技術(shù)

（1）故障特征提取。實際運用小波分析技術(shù)完成煤礦機電設(shè)備故障檢測，首先需做好故障特征提取。設(shè)備早期故障信號微弱，如軸承裂紋等故障產(chǎn)生的特征信號幅值較小，容易被工頻振動、電磁噪聲等信號淹沒[3]。小波變換建立在短時傅里葉變換基礎(chǔ)上，可解決非平穩(wěn)信號難分辨問題，通過改變時間或頻率窗使低頻部分達到較高的頻率分辨力，同時維持較低的時間分辨力，高頻部分則呈現(xiàn)相反特性，便于檢測微弱的異常信號。依靠小波變化自適應(yīng)性，通過加強設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，獲得執(zhí)行指令和處理數(shù)據(jù)，經(jīng)過高擬合后完成變換特征層級設(shè)定，確定各層故障檢測目標。考慮到煤礦機電設(shè)備具有重載、低速特點，應(yīng)選擇高靈敏度振動傳感器，確保順利采集到故障特征信號。在故障識別上，先完成故障頻譜加窗處理，實現(xiàn)特征分解系數(shù)核定，得到如公式（1）。

式中，B為特征分解系數(shù)；R為檢測標準值；y為故障特征值。對設(shè)備在不同環(huán)境下運行狀態(tài)特征信號進行小波分析，通過無線射頻技術(shù)加強故障識別，結(jié)合故障特征編寫檢測指令和預(yù)警程序，做到精準定位故障點。

（2）聯(lián)動檢測技術(shù)。在設(shè)備存在聯(lián)動故障的情況下，特征信號存在較大變化，可能存在于隱藏層中，需應(yīng)用聯(lián)動檢測技術(shù)精準獲取位移頻譜。結(jié)合這一目標，需采用多維譜小波聯(lián)動檢測方式，根據(jù)檢測到的分類輸出故障信號，判斷位移頻譜是否合理，然后通過無線射頻方式確定故障位置，將節(jié)點距離控制在0.55～0.74cm之間。通過小波分析完成獨立分布隨機變化區(qū)域劃分，對故障偏差范圍進行核定，能夠做到精準定位故障。在各種特征環(huán)境下，需做好波段頻譜處理，使信號到達加窗分解過渡位置，有效控制小波段頻譜變化。在波段重疊的情況下，各層級結(jié)構(gòu)間特性相關(guān)聯(lián)，可能出現(xiàn)重疊檢測問題，導(dǎo)致結(jié)果精度下降，因此需采用梯度向量算法展開進一步計算。

（3）故障檢測建模?？紤]梯度波段重疊問題，建立故障檢測模型消除波段重疊產(chǎn)生的誤差均值，才能取得精準檢測結(jié)果。實際在建模過程中，首先應(yīng)設(shè)定檢測目標，結(jié)合小波段變化判斷設(shè)備運行狀態(tài)，形成實現(xiàn)設(shè)備在線監(jiān)測的故障定位模式。利用行波檢測法完成故障檢測，以特定格式將小波段轉(zhuǎn)換為故障行波，獲得更大波段射頻識別范圍，可以通過能量比轉(zhuǎn)換函數(shù)完成信號積分預(yù)算和能量核定[4]。根據(jù)核定結(jié)果確定信號突變程度，確定故障節(jié)點具體位置，將結(jié)果傳遞至設(shè)備檢修系統(tǒng)中，可以為人員辨識故障提供便利，有效提高設(shè)備故障檢測效率。

3.煤礦機電設(shè)備故障檢測中小波分析關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用

（1）案例概況。某煤礦采煤機故障率較高，給煤礦正常生產(chǎn)帶來了不利影響。為及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備早期故障，通過適時維修消除設(shè)備故障隱患，為煤礦實現(xiàn)長時間高效生產(chǎn)提供保障，需在小波分析技術(shù)支持下加強設(shè)備故障檢測。采煤機是用于切割煤巖的大型機電設(shè)備，包含截割電機、牽引電機等多種電機，日常切割煤巖時設(shè)滾筒將發(fā)生振動。結(jié)合設(shè)備維修經(jīng)驗可知，受長時間高負荷運行、潤滑不足等因素影響，設(shè)備滾動軸承容易發(fā)生磨損，引發(fā)設(shè)備失效故障。

（2）故障診斷。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測上，采集到的振動信號屬于周期性疊加信號，帶有非平穩(wěn)特點，從中提取故障特征信號具有一定難度。為精準提取設(shè)備軸承磨損信號，需做好故障特征信號提取。電機軸承由滾動體、內(nèi)圈和外圈構(gòu)成，在固有振動頻率為20～60kHz的情況下，可確定診斷頻帶。軸承固有頻率需根據(jù)滾動體確定，按照式（2）計算。

式中，f0為鋼球體固有頻率，Hz；r為鋼球體半徑，mm；E為材料彈性模量，GPa；ρ為材料密度，g/cm3。軸承發(fā)生不同故障，產(chǎn)生的特征信號也存在一定差異。在軸承滾子等位置發(fā)生點蝕等故事的情況下，將導(dǎo)致結(jié)構(gòu)固有頻率受周期性脈沖的干擾，可按照下式計算不同位置故障特征頻率。

式中，f內(nèi)圈、f外圈和f滾子分別為相應(yīng)位置故障特征頻率，Hz；z指的是滾動體數(shù)量；N為工作轉(zhuǎn)速，r/min；d為滾動體直徑，mm；α為接觸角，°；D為節(jié)圓直徑，mm。在軸承發(fā)生故障的情況下，利用振動傳感器采集振動信號，需通過小波分析從中提取軸承固有頻率的頻譜，通過與特征信號頻率相互比較，可以判斷是否發(fā)生故障。

（3）檢測結(jié)果。實際在采煤機故障檢測上，可知使用的滾動軸承內(nèi)徑為25mm，外徑52mm，滾動體直徑為7.9mm，節(jié)圓直徑為39mm，包含9個滾動體，轉(zhuǎn)速達1796r/min。通過小波變換方法展開分析，為簡化分析過程，使用Mallat算法生成小波濾波器，反復(fù)進行低通和高通濾波，獲得信號高頻和低頻分量。使用Matlab軟件建模，完成信號去噪后，經(jīng)過3層小波分解后可以獲得各種分量信號。采用倒譜分析方法，完成非線性信號頻譜對數(shù)加權(quán)處理，能夠?qū)r域信號變換為頻率信號。針對獲得的函數(shù)進行小波分解，經(jīng)過倒譜處理后可以獲得加強信號，排除雜波給微弱故障信號帶來的干擾。通過分析發(fā)現(xiàn)，故障特征頻率位于低頻段，選擇近似分量完成頻域變換，經(jīng)過低通濾波后可以獲得近似故障特征信號的分量頻譜圖。從分析結(jié)果來看，在107.7Hz的頻率位置存在沖擊振動，而軸承外圈損傷頻率為107.7Hz，由此可見軸承外圈發(fā)生了磨損。在軸承裂紋故障分析方面，可知在不同電機轉(zhuǎn)速和負載下，產(chǎn)生的故障特征頻率存在差異，如表1所示。

經(jīng)過小波分析后，通過倒譜處理可以獲得不同故障尺寸下的部件特征值。在1797r/min轉(zhuǎn)速條件下，能夠根據(jù)各部件特征值確定故障裂紋深度，如表2所示，除滾子特征值不變以外，內(nèi)圈和外圈特征值都將隨著裂紋深度變化而發(fā)生改變，因此可以為人員判斷軸承損傷程度提供有效依據(jù)。

表2 不同裂紋深度下軸承各部件特征值

（4）應(yīng)用探討。采用小波分析技術(shù)識別采煤機滾動軸承發(fā)生的磨損、裂紋故障缺陷，在煤礦機電設(shè)備種類較多的情況下，逐一建模分析各部件的振動特征值，將導(dǎo)致故障檢測工作量較大，影響技術(shù)應(yīng)用的可靠性。開發(fā)專門的故障診斷專家系統(tǒng)，通過建立知識庫、模型庫容納能夠識別各種機電設(shè)備故障特征信號的數(shù)學模型，無需輸入過多細節(jié)知識，即可模仿人的思維實現(xiàn)設(shè)備故障診斷[5]?？紤]到針對極限設(shè)備的部分故障激勵研究缺乏綜合性、系統(tǒng)性，不利于系統(tǒng)故障診斷準確率的提升，需采用遺傳算法快速找尋全局最優(yōu)解，模擬自然進化過程。在基于智能算法的故障診斷系統(tǒng)支撐下，采用小波變換技術(shù)可以實現(xiàn)煤礦機電設(shè)備故障的動態(tài)監(jiān)測和自適應(yīng)診斷，通過融合各種故障特征信息給出可靠結(jié)論。

為驗證方法的可靠性，采用傳統(tǒng)無線射頻技術(shù)、小波分析技術(shù)和融合小波分析技術(shù)的故障智能診斷系統(tǒng)分別開展測試，對煤礦采煤機、皮帶機等關(guān)鍵機電設(shè)備的齒輪軸承磨損等故障實施檢測。采用CAE軟件進行仿真分析，設(shè)定設(shè)備電機運轉(zhuǎn)速度在1500～2200r/min之間，并將檢測置信度控制在0.15～0.59之間，每隔0.35s完成一次波段觀測和信號匯總分析。通過及時定位設(shè)備異常信號波段，完成設(shè)備故障檢測，對故障檢測準確度等各項指標展開分析，得到的測試結(jié)果如表3所示。相較于傳統(tǒng)故障檢測技術(shù)，采用小波分析技術(shù)能夠明顯提高故障辨識度和檢測準確率，但故障檢測時間稍長。而在小波分析技術(shù)支持下建立智能診斷系統(tǒng)，不僅可以識別大多數(shù)機電故障，同時檢測準確率可提升至92%，系統(tǒng)響應(yīng)時間也明顯縮短，能夠滿足煤礦機電設(shè)備故障在線檢測需求。

表3 不同技術(shù)條件下機電設(shè)備故障檢測結(jié)果分析

4.結(jié)論

在煤礦機電設(shè)備發(fā)生軸承磨損、裂紋、松動等早期故障時，產(chǎn)生的微弱故障信號容易被干擾信號覆蓋，創(chuàng)新性地提出采用小波分析技術(shù)，能精準提取故障特征信號，并做好故障區(qū)域劃分。實際應(yīng)用該技術(shù)檢測設(shè)備故障，通過聯(lián)動檢測和建立梯度波段重疊檢測模型進行小波多層分解，故障識別率可達86%，檢測準確率可達92%，可實現(xiàn)故障精準定位，并完成設(shè)備故障程度判定。結(jié)合設(shè)備故障在線檢測需求，應(yīng)基于小波分析技術(shù)開發(fā)相應(yīng)智能診斷系統(tǒng)，做到精準、高效地檢測設(shè)備故障，為營造安全、可靠的煤礦開采環(huán)境提供有力保障。