摘 要：某煤礦井下FBCDZ-10-No36軸流式通風(fēng)機(jī)頻繁發(fā)生電機(jī)、軸承、葉片等故障問題，嚴(yán)重影響通風(fēng)機(jī)安全運(yùn)行。針對性設(shè)計(jì)一套基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合現(xiàn)場硬件監(jiān)測、上位機(jī)軟件處理及工業(yè)以太網(wǎng)通信，通過振動加速度傳感器精確采集通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位振動數(shù)據(jù)，提取特征參數(shù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障類型分析和預(yù)警。實(shí)際應(yīng)用效果表明，該系統(tǒng)應(yīng)用后通風(fēng)機(jī)故障率從7.2次/月降低至0.15次/月，大幅度降低通風(fēng)機(jī)故障率，保障通風(fēng)機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，經(jīng)濟(jì)和安全效益顯著。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);通風(fēng)機(jī);運(yùn)行狀態(tài)檢測;預(yù)警系統(tǒng);故障識別

中圖分類號：TD441 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）30-0112-04

Abstract： Faults such as motors， bearings， and blades frequently occur in the FBCDZ-10-No36 axial flow fan in a coal mine， which seriously affects the safe operation of the fan. Aiming at this， a set of fan operating status monitoring and early warning system based on BP neural network is designed. The system integrates on-site hardware monitoring， upper computer software processing and industrial Ethernet communication. It accurately collects vibration data from key parts of the fan through vibration acceleration sensors， extracts characteristic parameters， and_{BtCVkrQ3vIPCJVO7Kx/jX2RSya9/tRzNc5L+2nQRnCM=} uses BP neural networks to analyze and warn fault types. The actual application results show that after the application of the system， the fan failure rate is reduced from 7.2 times/month to 0.15 times/month， which greatly reduces the fan failure rate， ensures the safe and stable operation of the fan， and has significant economic and safety benefits.

Keywords： BP neural network; ventilator; operating status detection; early warning system; fault identification

在煤礦安全生產(chǎn)中，通風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要，其負(fù)責(zé)排除井下有害氣體與粉塵，保障作業(yè)環(huán)境安全。然而，通風(fēng)機(jī)系統(tǒng)易受電機(jī)、軸承、葉片等故障的影響，這些故障嚴(yán)重威脅到礦井的安全運(yùn)行。為此，山西沁和能源集團(tuán)某煤礦有限公司開發(fā)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過集成高精度硬件監(jiān)測、上位機(jī)軟件處理及工業(yè)以太網(wǎng)通信，實(shí)現(xiàn)了對通風(fēng)機(jī)故障的早期識別和實(shí)時(shí)預(yù)警，顯著提高了通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性，從而大幅提升煤礦的安全生產(chǎn)水平和經(jīng)濟(jì)效益。

1 工程概況

1.1 概況

某煤礦為高瓦斯礦井，回風(fēng)井安裝有2臺FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風(fēng)機(jī)，壓入式通風(fēng)。該通風(fēng)機(jī)由防爆電機(jī)、集流器、整流罩、基座、一級葉輪和二級葉輪等部分構(gòu)成。配套電機(jī)型號YBF710M2-10，額定轉(zhuǎn)速580 r/min，額定電壓10 kV，額定電流61.4 A，風(fēng)量范圍11 400～25 260 m3/min，靜壓范圍1 294～4 483 Pa，為回風(fēng)井供風(fēng)。

FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風(fēng)機(jī)一級葉片和二級葉片葉片數(shù)量不同（分別為13個(gè)和17個(gè)），旨在優(yōu)化風(fēng)機(jī)的性能和效率。該設(shè)計(jì)具有以下特點(diǎn)：降低噪聲和振動;提高效率;改善性能;直接驅(qū)動減少能量損失。

1.2 通風(fēng)機(jī)常見故障問題

某煤礦FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風(fēng)機(jī)在應(yīng)用過程中，易出現(xiàn)故障部位包括電機(jī)、軸承和葉片。

1）電機(jī)故障。常見問題有轉(zhuǎn)子不平衡、不對中、彎曲，以及軸承故障。預(yù)防措施，定期檢查電機(jī)的平衡和對中情況，確保所有部件正確安裝;使用高質(zhì)量的軸承，并定期進(jìn)行潤滑，以減少磨損;監(jiān)測電機(jī)溫度和振動，以早期發(fā)現(xiàn)問題。

2）軸承故障。常見問題有滾珠、內(nèi)圈、外圈和保持架的損壞。預(yù)防措施，定期檢查軸承的狀況，包括磨損和損壞;確保軸承的正確安裝和定期潤滑，使用適當(dāng)?shù)臐櫥瑒?監(jiān)測軸承的溫度和振動，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。

3）葉片故障。常見問題有表面腐蝕、疲勞損傷、裂紋和斷裂。預(yù)防措施，定期檢查葉片的完整性和表面狀況，特別是葉尖和根部;在葉片表面涂覆保護(hù)層，以減少腐蝕和磨損;使用高強(qiáng)度材料制造葉片，以提高其耐疲勞性能。

針對FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風(fēng)機(jī)存在的電機(jī)故障、軸承故障、葉片故障等采取相應(yīng)預(yù)防措施，但是主通風(fēng)機(jī)仍然時(shí)不時(shí)會因?yàn)楣收蠁栴}影響其運(yùn)行效果，導(dǎo)致通風(fēng)系統(tǒng)不安全，有必要主通對風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測，掌握通風(fēng)機(jī)設(shè)備的情況，對通風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行預(yù)警并及時(shí)維修。

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)即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在智能領(lǐng)域及狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域應(yīng)用較多[1]，它主要由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成。針對通風(fēng)機(jī)故障問題建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，來對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，對通風(fēng)機(jī)是否存在故障進(jìn)行判斷，并做出相應(yīng)預(yù)警，結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。

輸入層用來接收原始數(shù)據(jù)輸入，每個(gè)神經(jīng)元代表數(shù)據(jù)集中的一個(gè)特征，輸入層的神經(jīng)元數(shù)量取決于問題的特征維度。隱含層，每層包含若干神經(jīng)元，負(fù)責(zé)對輸入信息進(jìn)行加工處理，隱含層的深度和每層的神經(jīng)元數(shù)量是影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵因素，隱含層內(nèi)部不僅捕捉輸入數(shù)據(jù)的非線性特征，而且通過激活函數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力。輸出層，將隱含層處理后的信息轉(zhuǎn)化為具體的輸出，如分類標(biāo)簽或回歸預(yù)測值，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量由問題的目標(biāo)確定[2]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是信息的前向傳播和誤差的反向傳播，通過這種機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以達(dá)到最小化網(wǎng)絡(luò)輸出誤差的目的。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在通風(fēng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用基于其能夠通過學(xué)習(xí)識別出數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系的能力。故障診斷原理設(shè)計(jì)將設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)（如溫度、振動、聲音等）作為輸入，通過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測設(shè)備的狀態(tài)或識別可能的故障類型，其故障診斷原理如圖2所示。

第一，數(shù)據(jù)預(yù)處理，在將數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，首先進(jìn)行必要的預(yù)處理步驟，如歸一化、去噪聲等，以提高模型的學(xué)習(xí)效率和預(yù)測準(zhǔn)確性。第二，特征選擇，從通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)中選擇有助于故障診斷的特征;良好的特征選擇可以顯著提高故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。第三，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，使用歷史數(shù)據(jù)集（包含正常運(yùn)行狀態(tài)和各種故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)）來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在此過程中，網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重和偏置來最小化輸出誤差，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。第四，故障識別與分類，訓(xùn)練完成后，網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)νL(fēng)機(jī)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過已學(xué)習(xí)的模型預(yù)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)或故障類型;根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出層設(shè)計(jì)，模型可以進(jìn)行二分類（正?；蚬收希⒍喾诸悾ǘ喾N故障類型）或連續(xù)值預(yù)測（如故障嚴(yán)重程度的估計(jì)）。第五，誤差反饋和模型優(yōu)化，通過對比模型預(yù)測結(jié)果和實(shí)際故障數(shù)據(jù)，分析誤差，進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。

故障診斷應(yīng)用流程：①數(shù)據(jù)收集，收集設(shè)備運(yùn)行過程中的多種參數(shù)數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)、操作日志等。②特征提取與預(yù)處理，從收集到的數(shù)據(jù)中提取對故障診斷有用的特征，并進(jìn)行預(yù)處理。③模型訓(xùn)練，使用已標(biāo)記的數(shù)據(jù)（包括正常和異常狀態(tài)的樣本）來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。④模型驗(yàn)證，通過交叉驗(yàn)證或使用獨(dú)立的測試集評估模型的性能，包括診斷準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)。⑤故障預(yù)測與診斷，將實(shí)時(shí)或新收集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型將輸出故障狀態(tài)的預(yù)測結(jié)果。⑥結(jié)果分析，分析和解釋模型的預(yù)測結(jié)果，確定故障類型和可能的原因，為維修和故障排除提供指導(dǎo)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)設(shè)備正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)模式，能夠?qū)崿F(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測和故障診斷，對于提高生產(chǎn)安全性和設(shè)備運(yùn)行效率具有重要意義。

3 通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

3.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案

從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)可知通風(fēng)機(jī)一旦發(fā)生故障，其振動特性會受到影響。因此，在通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位安裝振動傳感器，采集關(guān)鍵部位的振動信號及時(shí)對振動數(shù)據(jù)分析處理后，能夠?qū)νL(fēng)機(jī)故障進(jìn)行有效準(zhǔn)確識別。根據(jù)上述流程，設(shè)計(jì)了通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)整體方案，如圖3所示。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)由現(xiàn)場硬件設(shè)備的選擇與設(shè)計(jì)、上位機(jī)軟件平臺開發(fā)、工業(yè)以太網(wǎng)連接3部分組成[3]。

1）現(xiàn)場硬件方案設(shè)計(jì)：該部分關(guān)鍵硬件主要有檢測平臺主機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡、轉(zhuǎn)速傳感器和振動傳感器。檢測平臺主機(jī)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)傳感器數(shù)據(jù)的接收、處理和存儲;數(shù)據(jù)采集卡負(fù)責(zé)將傳感器捕捉的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，便于上位機(jī)軟件進(jìn)行分析;轉(zhuǎn)速傳感器監(jiān)測通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化，轉(zhuǎn)速異常為故障判斷早期指標(biāo);振動傳感器直接安裝在通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位，捕捉振動信號，振動異常為故障判斷重要依據(jù)。轉(zhuǎn)速傳感器和振動傳感器將采集的模擬信號傳遞至數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換后，再次傳遞至檢測平臺主機(jī)進(jìn)行處理[4]。該硬件方案設(shè)計(jì)能夠有效地實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測，實(shí)時(shí)識別并預(yù)警潛在故障。

2）上位機(jī)軟件平臺設(shè)計(jì)：上位機(jī)軟件核心任務(wù)是對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析及處理，判斷通風(fēng)機(jī)是否存在故障，利用監(jiān)控大屏實(shí)時(shí)展示數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。軟件開發(fā)基于LabVIEW平臺，同時(shí)使用MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、存儲，支持?jǐn)?shù)據(jù)的查詢、導(dǎo)出和刪除等功能。

整個(gè)設(shè)計(jì)方案旨在通過精確的數(shù)據(jù)采集和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障預(yù)警，從而保障煤礦生產(chǎn)的安全性。通過集成高性能的硬件設(shè)備和先進(jìn)的軟件平臺，該系統(tǒng)能夠提供一個(gè)全面、可靠的監(jiān)測解決方案，確保通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行和煤礦工人的安全。

3.2 主要測試參數(shù)及測點(diǎn)

通風(fēng)機(jī)發(fā)生故障后振動特征顯現(xiàn)明顯，設(shè)計(jì)對通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵點(diǎn)振動狀態(tài)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)感知通風(fēng)機(jī)故障問題的目的。對通風(fēng)機(jī)主要結(jié)構(gòu)、常見故障類型分析基礎(chǔ)上，確定電機(jī)、軸承和葉片振動狀態(tài)及其轉(zhuǎn)速做為主要測試參數(shù)及測點(diǎn)。

測量參數(shù)和測點(diǎn)分布如下，旨在全面捕捉通風(fēng)機(jī)的振動信息。測量點(diǎn)1，位于電機(jī)輸出軸，采用LasterTach系列轉(zhuǎn)速傳感器監(jiān)測轉(zhuǎn)速;測量點(diǎn)2，位于前級電機(jī)徑向端，使用AMV-70420型加速度振動傳感器;測量點(diǎn)3，設(shè)置在后級電機(jī)徑向端，用于捕獲振動數(shù)據(jù);測量點(diǎn)4，位于機(jī)殼軸向位置，監(jiān)測軸向振動;測量點(diǎn)5，位于機(jī)殼前部徑向，關(guān)注徑向振動狀態(tài);測量點(diǎn)6，位于機(jī)殼底部徑向，同樣監(jiān)測徑向振動。該測點(diǎn)布局確保從多個(gè)方向和位置實(shí)施對通風(fēng)機(jī)振動狀態(tài)的全面監(jiān)測，保障數(shù)據(jù)采集的完整性。

AMV-70420加速度振動傳感器使用的是ADI低噪聲單軸振動加速度芯片，量程±70 g、靈敏度24.2 mV/g，符合通風(fēng)機(jī)振動監(jiān)測需求。LasterTach系列轉(zhuǎn)速傳感器能夠監(jiān)測的最高轉(zhuǎn)速達(dá)到3×104 r/min，滿足了系統(tǒng)對高速轉(zhuǎn)動監(jiān)測的要求。通過這些精確的測量工具，系統(tǒng)能夠有效地監(jiān)測通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并診斷潛在的故障問題。

4 運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)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)測及預(yù)警系統(tǒng)是一個(gè)集成的軟件解決方案，旨在實(shí)時(shí)監(jiān)控通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀況并在檢測到異常時(shí)發(fā)出預(yù)警。該系統(tǒng)是在LabVIEW軟件平臺上開發(fā)的，LabVIEW提供了強(qiáng)大的圖形化編程能力，非常適合構(gòu)建用戶友好的界面，以及進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理和展示等操作。系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)注重用戶體驗(yàn)，通過圖形化的方式讓用戶能夠直觀地查看和分析通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)主要功能架構(gòu)如圖4所示。

4.2 系統(tǒng)的主要功能模塊

運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)包括幾個(gè)主要功能模塊，每個(gè)模塊承擔(dān)著系統(tǒng)整體工作流程中的關(guān)鍵職責(zé)。

1）登錄模塊。通過賬號和密碼驗(yàn)證后，具有相應(yīng)權(quán)限用戶才能登錄系統(tǒng)進(jìn)行操作和查閱信息。這一機(jī)制確保了對系統(tǒng)訪問的控制，允許管理人員根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定用戶數(shù)量及權(quán)限。

2）采集參數(shù)設(shè)置模塊。允許用戶對數(shù)據(jù)采集過程進(jìn)行設(shè)置，包括通道選擇、傳感器參數(shù)、采樣率、設(shè)備參數(shù)、診斷方案等。通過采集參數(shù)設(shè)置確保系統(tǒng)能夠?qū)νL(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位振動狀態(tài)數(shù)據(jù)的有效采集，為數(shù)據(jù)分析及故障診斷提供準(zhǔn)確依據(jù)。

3）故障診斷與預(yù)警模塊。該模塊主要有BP神經(jīng)參數(shù)、故障診斷、故障預(yù)警3方面。設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初參數(shù)，分析通風(fēng)機(jī)振動狀態(tài)特征量，對故障進(jìn)行診斷并進(jìn)行預(yù)警。

4）數(shù)據(jù)管理模塊。主要是實(shí)施數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)刪除和報(bào)表下載。

通過以上功能模塊協(xié)同工作，系統(tǒng)為監(jiān)測和保障通風(fēng)機(jī)安全運(yùn)行提供全面解決方案。從數(shù)據(jù)采集和參數(shù)設(shè)置到故障診斷、預(yù)警以及數(shù)據(jù)管理，每個(gè)模塊都為煤礦的安全生產(chǎn)和設(shè)備維護(hù)作出貢獻(xiàn)。

5 系統(tǒng)實(shí)踐應(yīng)用及效果分析

5.1 效果分析

某煤礦井下FBCDZ-10-No36軸流式煤礦通風(fēng)機(jī)未引入運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中頻繁出現(xiàn)故障，平均每月故障率為7.2次，嚴(yán)重影響設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性，對煤礦安全生產(chǎn)構(gòu)成潛在威脅。

為有效提升某煤礦通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行效率并減少故障發(fā)生率，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)，設(shè)計(jì)完成后于2022年10月進(jìn)行安裝試用。經(jīng)過兩個(gè)月的現(xiàn)場調(diào)試，系統(tǒng)展現(xiàn)出了良好的運(yùn)行性能和高穩(wěn)定性，成功地被正式投入實(shí)際工程應(yīng)用中。系統(tǒng)的成功部署后，通過精確的監(jiān)測和及時(shí)的故障預(yù)警，通風(fēng)機(jī)的故障率顯著降低至0.15次/月，故障率降低97.92%。通風(fēng)機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性大幅度增加，煤礦開采安全水平顯著提升。

5.2 效益分析

經(jīng)濟(jì)效益：通過減少設(shè)備故障，節(jié)省了大量的維護(hù)和修理成本。同時(shí)，減少了因故障導(dǎo)致的非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，保證了生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性，對比往年，每年可創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益約60萬元。

安全效益：系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和快速診斷能力顯著降低了安全事故的風(fēng)險(xiǎn)，為工作人員提供了更安全的工作環(huán)境，進(jìn)一步保障了煤礦的安全生產(chǎn)。

人力資源節(jié)?。河捎谙到y(tǒng)能夠自動監(jiān)測和診斷故障，減少了對人工巡檢的依賴，使得煤礦可以節(jié)省3名維護(hù)人員的工作量，每年可節(jié)約人力資源成本約18萬。

6 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)了一套基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)由現(xiàn)場硬件設(shè)施、上位機(jī)軟件平臺和工業(yè)以太網(wǎng)三大部分構(gòu)成，主要通過加速度和轉(zhuǎn)速傳感器收集通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位的振動信息。利用三層結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——輸入層、隱含層和輸出層，系統(tǒng)準(zhǔn)確地識別通風(fēng)機(jī)故障類型，其中振動特征參數(shù)經(jīng)過訓(xùn)練成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。系統(tǒng)集成了登錄、參數(shù)設(shè)置、故障診斷與預(yù)警、數(shù)據(jù)管理和幫助五大功能模塊，確保了其高效穩(wěn)定的運(yùn)行。實(shí)踐應(yīng)用表明，該監(jiān)測系統(tǒng)顯著降低了通風(fēng)機(jī)的故障率，提升了安全性和經(jīng)濟(jì)效益，每年經(jīng)濟(jì)效益約達(dá)78萬元，驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效性和實(shí)用價(jià)值。

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第一作者簡介：劉娟（1982-），女，工程師。研究方向?yàn)槊旱V機(jī)電運(yùn)輸。