基于自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)模糊信息融合的采煤機(jī)截齒磨損在線監(jiān)測(cè)

張　強(qiáng)　王海艦　李立瑩　劉志恒

1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)，阜新，1230002.大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大連，1160233.四川理工學(xué)院材料腐蝕與防護(hù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，自貢，643000

?

基于自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)模糊信息融合的采煤機(jī)截齒磨損在線監(jiān)測(cè)

張強(qiáng)1,2,3王海艦1李立瑩1劉志恒1

1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)，阜新，1230002.大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大連，1160233.四川理工學(xué)院材料腐蝕與防護(hù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，自貢，643000

為實(shí)現(xiàn)對(duì)截齒截割過(guò)程中磨損程度的實(shí)時(shí)精確在線監(jiān)測(cè)，分別測(cè)試和提取不同磨損程度的截齒在截割過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)和溫度信號(hào)，建立不同磨損程度截齒截割信號(hào)的多特征樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)最小模糊度優(yōu)化模型計(jì)算求解各特征信號(hào)的最優(yōu)模糊隸屬度函數(shù)，采用自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)多維模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)多傳感特征信息的決策融合，輸出置信度和權(quán)重較高的截齒磨損量融合結(jié)果。通過(guò)隨機(jī)測(cè)試實(shí)驗(yàn)對(duì)融合系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，基于ANFIS模糊信息融合的截齒磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)辨識(shí)度較高，測(cè)試結(jié)果最大誤差在6.5%以?xún)?nèi)，系統(tǒng)具有良好的融合效果以及較高的測(cè)試精度。

截齒；最小模糊度；自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)；信息融合；磨損量

0　引言

截齒作為采煤機(jī)、刨煤機(jī)以及掘進(jìn)機(jī)等工程機(jī)械設(shè)備在煤巖截割時(shí)的重要刀具，在煤炭開(kāi)采、巷道掘進(jìn)以及隧道建設(shè)工程中得到廣泛的應(yīng)用[1]。由于作業(yè)環(huán)境和工作條件錯(cuò)綜復(fù)雜，截齒在截割煤巖過(guò)程中承受較大的壓應(yīng)力、剪應(yīng)力以及摩擦力[2]，同時(shí)還受溫升等因素影響，導(dǎo)致截齒材質(zhì)軟化，容易加速截齒的磨損，增大截齒的消耗量[3]。截齒的磨損主要包括磨粒磨損和熱疲勞磨損，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，在截齒的失效形式中，磨損失效的比例高達(dá)75%～90%[4]。截齒磨損不但降低了設(shè)備的工作效率，而且對(duì)整機(jī)的平穩(wěn)性、安全可靠性以及使用壽命都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，因此，實(shí)現(xiàn)截齒磨損量的實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)獲取截齒的最佳更換與維護(hù)周期，提高機(jī)械設(shè)備的工作效率以及延長(zhǎng)使用壽命具有十分重要的意義。

近年來(lái)，一些專(zhuān)家學(xué)者針對(duì)截齒磨損相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究。Dewangan等[5]采用掃描電子顯微鏡和X射線能量色散譜對(duì)磨損后的鎬型截齒進(jìn)行圖像掃描和分析，得到了七種不同的截齒磨損機(jī)理；張建廣[6]、王雁翔等[7]通過(guò)人工模擬截割實(shí)驗(yàn)研究得到了截齒磨損的特性機(jī)理及主要影響因素；張景異等[8]采用圖像處理技術(shù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的方法進(jìn)行了截齒磨損實(shí)驗(yàn)研究，得到了截齒的磨損率；張大偉等[9]利用三維圖像重構(gòu)技術(shù)計(jì)算截齒的體積，實(shí)現(xiàn)了對(duì)截齒磨損率的計(jì)算分析；李勇等[10]通過(guò)分析截齒的排列位置對(duì)其進(jìn)行編號(hào)處理，采用稱(chēng)重和分類(lèi)法得出了各截齒截割后的磨損破壞程度。以上針對(duì)截齒磨損的研究主要側(cè)重于磨損的影響因素以及特性等方面，對(duì)于截齒磨損量的測(cè)試分析普遍采用后處理的間接測(cè)試方法，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)截齒截割過(guò)程中磨損量的實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，針對(duì)這一瓶頸問(wèn)題，筆者提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)模糊信息融合的采煤機(jī)截齒磨損實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)截齒截割過(guò)程中多傳感特征信息的提取、識(shí)別以及決策融合，實(shí)現(xiàn)截齒截割過(guò)程中磨損量的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，為分析采煤機(jī)截齒的實(shí)時(shí)截割狀態(tài)，獲取截齒維護(hù)與更換的最佳周期提供重要的數(shù)值參考依據(jù)。

1　系統(tǒng)特征參數(shù)及總體結(jié)構(gòu)分析

1.1截齒截割特征信號(hào)分析

采煤機(jī)在截割煤巖過(guò)程中，截齒與煤巖發(fā)生劇烈碰撞和沖擊，分別在橫向、縱向以及軸向產(chǎn)生明顯振動(dòng)[11]，大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，采煤機(jī)在截割過(guò)程中的三向振動(dòng)幅度差異很大，其中y方向振動(dòng)最為強(qiáng)烈，x方向次之，z方向的振動(dòng)信號(hào)較小，因此，本文選取y方向的振動(dòng)信號(hào)作為系統(tǒng)的特征輸入信號(hào)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)測(cè)得采煤機(jī)截割過(guò)程中y軸的振動(dòng)曲線，如圖1所示[12]。

采煤機(jī)截齒在截割過(guò)程中與煤巖表層發(fā)生劇烈碰撞和摩擦，造成截齒齒面溫度場(chǎng)的顯著變化，不同磨損程度的截齒，其截割過(guò)程中的溫度場(chǎng)及瞬時(shí)閃溫峰值差異很大，截齒齒面溫度的變化可在一定程度上反映截齒的磨損程度。因此，選取截齒截割過(guò)程中的溫度信號(hào)作為系統(tǒng)的特征輸入信號(hào)，截齒截割過(guò)程中的表面溫度場(chǎng)及其溫度-頻次百分?jǐn)?shù)曲線分別如圖2和圖3所示。

圖1　采煤機(jī)截割y軸振動(dòng)信號(hào)曲線

圖2　截齒截割過(guò)程中表面溫度場(chǎng)

圖3　截齒截割過(guò)程中表面溫度-頻次百分?jǐn)?shù)曲線

截齒在截割煤巖過(guò)程中，除產(chǎn)生劇烈振動(dòng)以及齒面發(fā)生明顯的溫度場(chǎng)變化外，還同時(shí)伴隨混雜的聲發(fā)射信號(hào)向外傳播[13]。截齒與煤巖表層的碰撞角度和摩擦接觸面積隨截齒磨損程度的變化而變化，不同磨損程度的截齒與煤巖碰撞過(guò)程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)具有顯著的差異，因此根據(jù)截齒截割煤巖過(guò)程中聲發(fā)射信號(hào)的特征變化可有效地對(duì)截齒的磨損程度進(jìn)行監(jiān)測(cè)和識(shí)別。

綜上分析，本文通過(guò)測(cè)試提取采煤機(jī)截齒截割過(guò)程中的y軸振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)以及聲發(fā)射信號(hào)作為融合系統(tǒng)的特征輸入樣本，建立截齒磨損實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的多特征信息融合模型。

1.2融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

基于ANFIS模糊信息融合的截齒磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示，預(yù)先采用定量磨損的截齒進(jìn)行煤巖截割實(shí)驗(yàn)，提取不同定量磨損程度截齒截割過(guò)程中的振動(dòng)、溫度以及聲發(fā)射特征信號(hào)，建立多信號(hào)的特征樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，并以此為基礎(chǔ)結(jié)合最小隸屬度優(yōu)化模型得到ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊隸屬度函數(shù)，構(gòu)建多信息決策融合截齒磨損測(cè)試系統(tǒng)。采用隨機(jī)未知磨損截齒對(duì)系統(tǒng)的可靠性及融合結(jié)果精度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，將系統(tǒng)決策融合輸出結(jié)果與人工實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算出系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果的誤差，通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化不斷修正，更新知識(shí)庫(kù)規(guī)則信息，提高截齒磨損量模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策融合的精確度及可信度。

圖4　截齒磨損模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合結(jié)構(gòu)模型

2　ANFIS模糊信息融合

2.1多特征信號(hào)提取與識(shí)別

為測(cè)試提取截齒截割煤巖過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)以及聲發(fā)射信號(hào)特征值，建立如圖5

所示的截齒截割測(cè)試實(shí)驗(yàn)臺(tái)，實(shí)驗(yàn)臺(tái)由工作臺(tái)(包括截割電機(jī)、傳送帶、蝸輪蝸桿減速器和截齒部分)、行走機(jī)構(gòu)(包括工作臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)、滑軌、行走滑塊、絲杠和軸承支架)以及煤巖試件構(gòu)成，實(shí)際測(cè)試時(shí)采用單齒截割煤巖試件的實(shí)驗(yàn)方法。測(cè)試前在矩形煤巖試件棱角處安裝聲發(fā)射傳感器，安裝前在傳感器表層涂勻聲耦合劑，使其與煤巖試件緊密接觸；在截齒與煤巖試件截割分離處架設(shè)紅外熱像儀，對(duì)截齒的溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；在蝸輪蝸桿減速器頂部y軸方向安裝振動(dòng)傳感器，實(shí)時(shí)測(cè)試截齒截割過(guò)程中的y軸振動(dòng)信號(hào)。

圖5　截齒截割測(cè)試實(shí)驗(yàn)臺(tái)

為了測(cè)試不同磨損程度截齒截割過(guò)程中的信號(hào)特征，定義不同磨損量的語(yǔ)言描述為{新齒，微小磨損，中小磨損，中等磨損，中大磨損，極大磨損，失效}，對(duì)以上變量定義子集為{Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6，Y7}，分別對(duì)上述7種磨損量狀態(tài)下截齒截割煤巖過(guò)程中的y軸振動(dòng)、溫度以及聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行測(cè)試,采用小波分析方法提取振動(dòng)、聲發(fā)射信號(hào)的樣本值，建立各信號(hào)的特征樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)分析得到各信號(hào)的典型特征樣本值分別如表1～表3所示。

表1　不同磨損量截齒截割y軸振動(dòng)

表2　不同磨損量截齒截割溫度特征

2.2基于最小模糊度的隸屬度函數(shù)

針對(duì)隸屬度函數(shù)的最優(yōu)確定還沒(méi)有一套成熟有效的方法，絕大多數(shù)隸屬度函數(shù)的確定方法主要依托經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)[14]，常見(jiàn)的隸屬度函數(shù)有三角形、梯(半梯)形、高斯型以及S形等。其中三角形是最簡(jiǎn)單的隸屬函數(shù)，它是由直線形成的，梯形隸屬函數(shù)實(shí)際上是由三角形截頂所得。這兩種直線

表3　不同磨損量截齒截割聲發(fā)射特征樣本值

形隸屬函數(shù)都具有簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，在基于模糊推理的信息融合方法中得到廣泛使用，因此，本文采用兩端為梯形、其余為三角形的隸屬度函數(shù)構(gòu)造方法建立隸屬度函數(shù)模型，隸屬度函數(shù)圖見(jiàn)圖6。

圖6　隸屬度函數(shù)圖

好的隸屬度函數(shù)應(yīng)該在反映模糊概念和模糊性的同時(shí)，能最大程度地描述出評(píng)價(jià)指標(biāo)所表達(dá)的客觀實(shí)際內(nèi)容。因此，采用模糊集的模糊度來(lái)度量事物客觀性的清晰程度，模糊度越小，其模糊集表達(dá)的精準(zhǔn)度越高。依托測(cè)試得到的特征樣本數(shù)據(jù)，利用最小模糊度原則對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到合適的隸屬度函數(shù)。

定義截齒不同磨損量的各模糊子集Y1，Y2，…，Y7的隸屬度函數(shù)分別為μ1，μ2，…，μ7，待優(yōu)化求解參數(shù)分別用t1，t2，…，t7表示，根據(jù)已知特征樣本定義系統(tǒng)論域?yàn)閄={x1，x2，…，x98}。隸屬度函數(shù)圖兩端采用梯形隸屬度曲線，其表達(dá)式為

(1)

(2)

其他隸屬度函數(shù)曲線為三角形，其表達(dá)式為

(3)

模糊熵用來(lái)描述一個(gè)模糊集的模糊性程度，通常做如下定義[15]：

(1)非模糊集為分明集，其模糊熵為0;

(2)[1/2]模糊集的隸屬性最難確認(rèn)，其模糊性應(yīng)最大;

(3)距[1/2]的1遠(yuǎn)近程度相同的模糊集A與AC，其模糊程度要求相同;

4)模糊集A的模糊性應(yīng)具有單調(diào)變化的性質(zhì)，A越接近[1/2]，其模糊性越大；A越遠(yuǎn)離[1/2]，其模糊性越小。

本文選擇模糊熵作為模糊度的度量，建立基于模糊熵的隸屬度函數(shù)優(yōu)化求解數(shù)學(xué)模型:

(4)

S(μj(xi))=-(μj(xi)ln(μj(xi))-

(1-(μj(xi))ln(1-(μj(xi))

根據(jù)表1～表3中不同截齒磨損量的截割特征信號(hào)樣本，結(jié)合式(4)采用MATLAB軟件編程對(duì)隸屬度函數(shù)的t值進(jìn)行優(yōu)化求解，得到優(yōu)化后各特征信號(hào)的隸屬度函數(shù)圖，見(jiàn)圖7～圖9。

圖7　優(yōu)化后振動(dòng)信號(hào)隸屬度函數(shù)

圖8　優(yōu)化后溫度信號(hào)隸屬度函數(shù)

圖9　優(yōu)化后聲發(fā)射信號(hào)隸屬度函數(shù)

2.3ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策融合

ANFIS是一種基于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模糊推理方法，它結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，同時(shí)具有模糊邏輯易于表達(dá)人類(lèi)知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式信息存儲(chǔ)以及自學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點(diǎn)[16]，故廣泛應(yīng)用于模糊控制、模式識(shí)別等領(lǐng)域[17]?；贏NFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的截齒磨損測(cè)試分析結(jié)構(gòu)模型如圖10所示，ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由前件網(wǎng)絡(luò)和后件網(wǎng)絡(luò)兩部分組成[18]，包括兩個(gè)輸入層、兩個(gè)規(guī)則層與一個(gè)輸出層[19]，前件網(wǎng)絡(luò)用來(lái)匹配模糊規(guī)則的前件，包含輸入層、規(guī)則運(yùn)算層、歸一化層；后件網(wǎng)絡(luò)用來(lái)產(chǎn)生模糊規(guī)則的后件，包括規(guī)則輸出層以及ANFIS輸出層，系統(tǒng)的神經(jīng)元由截齒截割煤巖過(guò)程中提取的y軸振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)以及聲發(fā)射信號(hào)組成。

圖10　截齒磨損模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型

第一層為系統(tǒng)輸入層。它的作用是計(jì)算各輸入分量屬于各語(yǔ)言變量值模糊集合的隸屬度，實(shí)現(xiàn)各輸入變量值的模糊化處理，每個(gè)輸入變量包含7個(gè)模糊集，隸屬度函數(shù)分別用Ai、Bi、Ci表示，則第一層各節(jié)點(diǎn)的輸出分別為A1～A7、B1～B7和C1～C7。

第二層為規(guī)則運(yùn)算層。其每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，用來(lái)匹配模糊規(guī)則的前件，計(jì)算出每條規(guī)則的適用度，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的適用度為

(5)

當(dāng)系統(tǒng)的輸入為給定值時(shí)，只有在輸入點(diǎn)附近的語(yǔ)言變量值才具有較大隸屬度值，遠(yuǎn)離輸入點(diǎn)的語(yǔ)言變量值的隸屬度或者很小或?yàn)?。因此只有少量節(jié)點(diǎn)輸出非0。

第三層為歸一化層。其節(jié)點(diǎn)數(shù)與第二層的節(jié)點(diǎn)數(shù)相同，它所實(shí)現(xiàn)的是歸一化計(jì)算[20]:

(6)

式中，ai為各節(jié)點(diǎn)的適用度。

第四層為規(guī)則輸出層。規(guī)則輸出層用于計(jì)算每一條規(guī)則的輸出，各節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，其規(guī)則輸出為

(7)

式中，ξi為結(jié)論參數(shù)集對(duì)應(yīng)的函數(shù)[21]。

第五層為輸出層。是整個(gè)模型的后件網(wǎng)絡(luò)，用于計(jì)算每一條規(guī)則的后件，最后的ANFIS輸出為

(8)

3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證截齒磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)試的精確性與可靠性，采用如圖4所示截割模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)，對(duì)隨機(jī)磨損量的單截齒進(jìn)行截割實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)試件采用神東天隆公司生產(chǎn)的U85型截齒；振動(dòng)傳感器采用ZXD -YB一體化振動(dòng)變送器，量程為0～20 mm/s，輸出信號(hào)為4～20 mA電流信號(hào)，誤差精度為±1%；采集系統(tǒng)采用SIRIUS RACK 8數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；聲信號(hào)檢測(cè)采用SAEU3S聲發(fā)射系統(tǒng)，采用USB實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，能夠?qū)崟r(shí)采集和顯示聲發(fā)射波形信號(hào)和參數(shù)信號(hào)；溫度信號(hào)的檢測(cè)采用德國(guó)英福泰克公司生產(chǎn)的VCi ET780型高熱靈敏度檢測(cè)專(zhuān)家型紅外熱像儀，光譜范圍為7.5～14 μm；熱靈敏度可達(dá)0.03 ℃?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)如圖11所示。

圖11　隨機(jī)磨損截齒監(jiān)測(cè)截割實(shí)驗(yàn)

截齒在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)測(cè)試反饋的實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)以及聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行智能分析與ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策融合，得到不同時(shí)段截齒磨損決策融合在線監(jiān)測(cè)結(jié)果與實(shí)際截齒磨損量的對(duì)比曲線，如圖12所示，其融合結(jié)果與實(shí)際磨損量的數(shù)據(jù)對(duì)比及誤差分析如表4所示。

圖12　截齒實(shí)際磨損量與融合監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比曲線

序號(hào)實(shí)際磨損量(mm)融合結(jié)果(磨損量)(mm)相對(duì)誤差(%)10.190.1824.2120.280.2742.1430.470.4460.8540.640.6252.3450.800.7703.7560.960.9441.6771.121.0635.0981.301.2206.1591.511.4752.32101.721.6802.33

由圖12和表4可以看出，基于ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感信息融合的截齒磨損在線監(jiān)測(cè)結(jié)果與實(shí)際截齒磨損量誤差較小，在采樣的10次對(duì)比數(shù)據(jù)中，最大相對(duì)誤差為6.15%，此時(shí)截齒實(shí)際磨損量為1.3 mm，與新齒的磨損量對(duì)比如圖13所示，兩者的齒尖表面形態(tài)對(duì)比如圖14所示。通過(guò)10次對(duì)比誤差分析可知，融合系統(tǒng)分析結(jié)果與實(shí)際磨損量基本一致，測(cè)試誤差較小，滿足測(cè)試精度要求。

(a)新齒

(b)截齒磨損量圖13　截齒磨損前后的磨損量對(duì)比

(a)新齒　　　　　　(b)磨損后圖14　截齒磨損前后的磨損量對(duì)比

4　結(jié)論

基于ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感信息決策融合技術(shù)是實(shí)現(xiàn)截齒磨損在線動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的一種有效方法。通過(guò)采集不同磨損量截齒截割過(guò)程中的多特征樣本信息，建立基于最小模糊度的隸屬度函數(shù)模型，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建截齒磨損的ANFIS模糊決策融合系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)截齒磨損量的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，為獲取截齒更換與維護(hù)的最佳周期提供了重要的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息，對(duì)提高煤炭開(kāi)采效率、機(jī)械系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及使用壽命具有十分重要的意義。

[1]尚慧嶺.采煤機(jī)滾筒截齒失效工況的影響分析及對(duì)策[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2012,40(8):75-77.

Shang Huiling. Analysis and Counter Measures of Pick Failure Performance Influences of Cutting Drum in Coal Shearer[J]. Coal Science and Technology, 2012,40(8):75-77.

[2]趙麗娟,田震,郭辰光. 礦用截齒失效形式及對(duì)策[J].金屬熱處理,2015,40(6):194-198.

Zhao Lijuan,Tian Zhen,Guo Chenguang. Failure Modes and Counter Measures of a Mining Pick[J]. Heat Treatment of Metals, 2015,40(6):194-198.

[3]Tiryaki B. In Situ Studies on Service Life and Pick Consumption Characteristics of Shearer Drums[J]. Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy,2004,04(2):107-121.

[4]朱華,吳兆宏,李剛,等.煤礦機(jī)械磨損失效研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2006,31(3):380-385．

Zhu Hua,Wu Zhaojian,Li Gang,et al.Study on Wear Faigures of Mining Machinery[J].Journal of China Coal Society, 2006,31(3):380-385．

[5]Dewangan S, Chattopadhyaya S. Characterization of Wear Mechanisms in Distorted Conical Picks after Coal Cutting[J].Rock Mechanics & Rock Engineer-ing, 2016,49(1):225-242.

[6]張建廣.EBZ260W型掘進(jìn)機(jī)截割人工巖壁的截齒磨損研究[J].礦山機(jī)械,2014,42(9):11-14.

Zhang Jianguang.Study on Pick Abrasion during ArtiCial Rock Cut by EBZ260W Roadheader[J]. Mining & Processing Equipment,2014,42(9):11-14.

[7]王雁翔,楊道龍,王凌翔.鎬形截齒截割磨損研究[J].煤礦機(jī)械,2014,35(2):47-49.

Wang Yanxiang, Yang Daolong, Wang Lingxiang.Study on Wear Performance of Pick Cutting[J].Coal Mine Machinery, 2014,35(2):47-49.

[8]張景異,李高彩.基于圖像處理的對(duì)掘進(jìn)機(jī)截齒磨損率的研究[J]. 工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置,2009(1): 22-24.

Zhang Jingyi, Li Gaocai. The Test Study of Road-Header Cutting Pick’s Wear Rate Based on Image Process[J].Industrial Instrumentation & Automation, 2009(1):22-24.

[9]張大偉,周帆,蔣強(qiáng).圖像重構(gòu)技術(shù)在截齒磨損率分析中的應(yīng)用[J].微計(jì)算機(jī)信息,2009,25(8/3):175-176.

Zhang Dawei, Zhou Fan, Jiang Qiang. The Application of Timage Reconstruction Technology in the Analysis of Intercept Tooth Wear Rate[J].Micro-computer Information, 2009,25(8/3):175-176.

[10]李勇,李夕兵.鎬形截齒硬巖截割磨損研究[J].礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā),2012,32(6):85-88.

Li Yong,Li Xibing.Wear Analysis Onpick-shaped Cutter in Cutting Hard Rock[J].Mining Research and Development, 2012,32(6):85-88.

[11]李曉豁,何洋,焦麗,等.基于參數(shù)識(shí)別的截割頭縱向隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)優(yōu)化[J].中國(guó)機(jī)械工程,2015,26(6):818-823.

Li Xiaohuo, He Yang, Jiao Li, et al. Vertical Random Vibration Response and Optimization of Cutting Head Based on Parameter Identification[J]. China Mechanical Engineering, 2015,26(6):818-823.

[12]張強(qiáng),王海艦,李立瑩,等.基于多傳感特征信息融合的采煤機(jī)截齒失效診斷[J].中國(guó)機(jī)械工程,2016,27(17):2334-2340.

Zhang Qiang,Wang Haijian,Li Liying,et al. Failure Diagnosis of Shearer’s Picks Based on Fusing Information from Multi Sensors[J]. China Mechanical Engineering, 2016,27(17):2334-2340.

[13]單亞鋒,孫朋,徐耀松,等.基于PSO-SVM的煤巖聲發(fā)射源定位預(yù)測(cè)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2013,26(3):402-406.

Shan Yafeng, Sun Peng, Xu Yaosong, et al.Based on the PSO-SVM Location Prediction of Coal Rock Acoustic Emission Source[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2013,26(3):402-406.

[14]劉曉明,牟龍華,張?chǎng)?基于信息融合的隔爆開(kāi)關(guān)永磁機(jī)構(gòu)儲(chǔ)能電容失效診斷[J].煤炭學(xué)報(bào),2014, 39(10):2121-2127.

Liu Xiaoming, Mu Longhua, Zhang Xin. Failure Diagnosis for Storage-capacitor in Permanent Magnetic Actuator of Flameproof Switchgear Based on Information Fusion[J]. Journal of China Coal Society, 2014,39(10):2121-2127.

[15]張?chǎng)?牟龍華.基于信息融合的礦山電網(wǎng)復(fù)合保護(hù)的研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2012,37(11):1947-1952.

Zhang Xin, Mu Longhua. Research on Compound Protection for Mine Power Network Based on Information Fusion[J]. Journal of China Coal Society, 2012,37(11):1947-1952.

[16]田毅,張欣,張昕,等.汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法研究(二)—基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法[J].中國(guó)機(jī)械工程,2013,24(11):1521-1524.

Tian Yi, Zhang Xin, Zhang Xin, et al. Resarch on Vehicle Driving Situation Identification(PartⅡ) -based on Fuzzy-neural Network[J]. China Mechanical Engineering, 2013,24(11):1521-1524.

[17]Panella M, Gallo A S. An Input-output Clustering Approach to the Synthesis of ANFIS Networks[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2005,13(1):69-81.

[18]Buragohain M, Mahanta C. A Novel Approach for ANFIS Modeling Based on Full Factorial Design[J]. Applied Soft Computing Journal,2007(3):1-33.

[19]謝苗,劉治翔,毛君.基于改進(jìn)型ANFIS的磁致伸縮液位傳感器溫度補(bǔ)償[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2015,28 (1):49-55.

Xie Miao,Liu Zhixiang,Mao Jun.Research on Temperature Compensation System of Magnetostrictive Liquid Level Sensor Based on Improved ANFIS[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators,2015,28(1):49-55.

[20]蔣浩宇,富立,范耀祖. ANFIS在車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合中應(yīng)用的仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2006,18(4):1051-1054.

Jiang Haoyu, Fu Li, Fan Yaozu.Simulation Study on Application of ANFIS for Information Fusion of Vehicle Navigation System[J].Journal of System Simulation,2006,18(4):1051-1054.

[21]朱安福,景占榮,陳煒軍,等. 基于ANFIS和證據(jù)理論的信息融合研究[J].中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,30(1):74-79.

Zhu Anfu, Jing Zhanrong, Chen Weijun, et al.Data Fusion Based on ANFIS and Evidence Theory [J].Journal of North University of China(Natural Science Edition),2009,30(1):74-79.

(編輯華中平)

Online Monitoring of Shearer’s Pick Wear Based on ANFIS Fuzzy Information Fusion

Zhang Qiang1,2,3Wang Haijian1Li Liying1Liu Zhiheng1

1.Liaoning Technical University,Fuxin,Liaoning,123000 2.State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Dalian,Liaoning,116023 3. Sichuan University of Science & Engineering,Material Corrosion and Protection Key Laboratory of Sichuan Province,Zigong,Sichuan,643000

In order to realize the realtime and accurate online monitoring of the wear degree in the cutting processes, the vibration signals, acoustic emission signals and temperature signals of different wear degrees were tested and extracted, and the multi feature sample databases of different wear degrees to the cutting signals were established. The optimal fuzzy membership function for each characteristic signal was calculated by the minimum ambiguity optimization model, and the method of the ANFIS multidimensional fuzzy neural network was adopted to realize the fusion of multi sensor feature informations, then the fusion results of the output confidence and weight were higher. According to the results of the random experiments of the fusion system ,the identification degree of the cutting wear monitoring system based on ANFIS fuzzy information fusion is high, and the maximum error of the test results is less than 6.5%, and the results show that the system has good fusion effect and higher test accuracy.

pick; minimum ambiguity; adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS); information fusion; wear extent

2015-11-16

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51504121)；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20132121120011);工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(GZ1402);遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長(zhǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(LJQ2014036);遼寧省“百千萬(wàn)人才工程”資助項(xiàng)目(2014921070)

TP277

10.3969/j.issn.1004-132X.2016.19.009

張強(qiáng),男,1980年生。遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院教授、 博士研究生導(dǎo)師, 大連理工大學(xué)工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室訪問(wèn)學(xué)者, 四川理工學(xué)院材料腐蝕與防護(hù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室訪問(wèn)學(xué)者。研究方向?yàn)榈V山機(jī)械動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)及監(jiān)測(cè)技術(shù)。發(fā)表論文60余篇。王海艦,男,1987年生。遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院博士研究生。李立瑩,女，1992年生。遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。劉志恒, 男,1992年生。 遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。