基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)分析

郝二文

(霍州煤電集團(tuán) 呂梁山煤電公司店坪煤礦，山西 霍州 031400)

煤礦生產(chǎn)流程復(fù)雜，井下設(shè)備的安全運(yùn)行關(guān)系著煤礦工人的生命安全和煤礦企業(yè)的高效生產(chǎn)。礦用膠帶輸送機(jī)在井下生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)于原煤輸送起著重要的作用，其運(yùn)行狀況直接影響了整個(gè)開(kāi)采過(guò)程[1].近年來(lái)，伴隨著我國(guó)煤礦開(kāi)采的發(fā)展，膠帶輸送機(jī)工作負(fù)荷增大、工作環(huán)境惡劣，工作過(guò)程中經(jīng)常發(fā)生跑偏、撕裂、斷帶及堆煤等問(wèn)題，這給煤礦的安全生產(chǎn)和高效運(yùn)行造成了威脅。因此，對(duì)膠帶輸送機(jī)運(yùn)行狀況的分析和評(píng)測(cè)意義重大，根據(jù)實(shí)際工作中的評(píng)估狀態(tài)及時(shí)進(jìn)行檢修可以降低危險(xiǎn)，保證膠帶輸送機(jī)的高效運(yùn)行，提高煤礦運(yùn)輸可靠性[2].本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)分析方法，根據(jù)店坪煤礦二水平主運(yùn)輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機(jī)實(shí)際情況，設(shè)定了評(píng)估指標(biāo)，將實(shí)際運(yùn)行參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，對(duì)SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

1 工程概況

店坪煤礦原為山西省方山縣縣營(yíng)煤礦，設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力0.30 Mt/a，2002年10月由霍州煤電集團(tuán)并購(gòu)。現(xiàn)主要開(kāi)采區(qū)域?yàn)榛仫L(fēng)立井和主斜井周邊2#、3#、5#煤層，開(kāi)采面積約0.8 km2，產(chǎn)量在0.1 Mt/a左右，累計(jì)生產(chǎn)原煤約0.40 Mt. 井田內(nèi)含主井強(qiáng)力皮帶、SSJ1000/2×160型重型膠帶輸送機(jī)、SSJ1200/2×315型重型膠帶輸送機(jī)、SSJ1000/2×90型膠帶輸送機(jī)、DTL120/3×500型強(qiáng)力皮帶。以二水平主運(yùn)輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機(jī)為研究對(duì)象對(duì)膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行分析，為其他型號(hào)膠帶輸送機(jī)的健康狀態(tài)評(píng)測(cè)提供研究基礎(chǔ)。SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機(jī)具體參數(shù)見(jiàn)表1，2，3，4.

表1 膠帶輸送機(jī)技術(shù)參數(shù)表

表2 電動(dòng)機(jī)技術(shù)參數(shù)表

表3 減速器技術(shù)參數(shù)表

表4 常用備件參數(shù)表

2 膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估

合理的評(píng)估依據(jù)是建立膠帶輸送機(jī)健康評(píng)估系統(tǒng)的基礎(chǔ)，結(jié)合歷史故障類(lèi)型，將膠帶輸送機(jī)的健康狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)，構(gòu)成膠帶輸送機(jī)評(píng)測(cè)系統(tǒng)[3]，見(jiàn)圖1.

圖1 膠帶輸送機(jī)健康評(píng)測(cè)系統(tǒng)圖

健康狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估是建立在歷史樣本數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)膠帶輸送機(jī)的健康模式進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估[4]. 根據(jù)對(duì)膠帶輸送機(jī)運(yùn)行情況影響最關(guān)鍵的歷史運(yùn)行參數(shù)情況，將電機(jī)、齒輪箱、滾筒、托輥以及膠帶的參數(shù)情況作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)測(cè)系統(tǒng)的基本參數(shù)[5]，訓(xùn)練參數(shù)，將實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)處理后進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出模式數(shù)據(jù)，以此作為評(píng)判膠帶輸送機(jī)可靠運(yùn)行的依據(jù)，其具體評(píng)測(cè)流程見(jiàn)圖2.

圖2 膠帶輸送機(jī)健康情況實(shí)時(shí)評(píng)測(cè)流程圖

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)分析

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括正向傳播和逆向誤差傳播兩個(gè)過(guò)程，前者是指輸入層將輸入信號(hào)送至隱含層，激勵(lì)后傳至輸出層；后者則是指當(dāng)輸出值和期望值差異比較大時(shí)，誤差原路返回，通過(guò)改變神經(jīng)元權(quán)重關(guān)系使誤差值降至最低[6].

神經(jīng)元輸入輸出數(shù)：

x=f(X)

(1)

(2)

式中：

xi—輸入信號(hào)；

ωi—上一層的神經(jīng)元到當(dāng)前神經(jīng)元的連接取值；

θ—神經(jīng)元的激活閾值；

f(X)—激勵(lì)函數(shù)。

常用Sigmoid函數(shù)作激勵(lì)函數(shù)：

(3)

目標(biāo)函數(shù)用均方誤差表示，輸出實(shí)際值和期望值差值最低時(shí)即為目標(biāo)最低值。第p個(gè)輸入樣本的目標(biāo)函數(shù)為：

(4)

式中：

n—輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

權(quán)值修正公式可表示為：

(5)

ωij(t+1)=ωij(t)+Δωij(t)

(6)

(7)

vjk(t+1)=vjk(t)+Δvjk(t)

(8)

式中：

ωij(t)—輸入層到隱藏層的連接權(quán)值；

vjk—隱藏層到輸出層的連接權(quán)值；

η—網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率；

t—迭代次數(shù)。

3.2 膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1) 樣本數(shù)據(jù)。

從評(píng)估指標(biāo)中選取最能反應(yīng)膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)的參數(shù)：電機(jī)P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5，利用公式將取自工作面實(shí)際情況的100組參數(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)極差歸一處理，處理后其值位于[0,1],即為歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

i=1,2，…,5，k=1,2，…,100

(9)

式中：

pi(k)—實(shí)際指標(biāo)數(shù)據(jù)。

鑒于實(shí)際參數(shù)較多，列舉其中一部分參數(shù)，見(jiàn)表5.

表5 歸一化后的膠帶輸送機(jī)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)表

2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

選取電機(jī)P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)。輸出層采用4個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)向量[X1，X2，X3，X4]表示膠帶輸送機(jī)的健康狀態(tài),X1，X2，X3，X4值取于[0,1]，當(dāng)X1>0.900取1，反之取0；當(dāng)X2>0.850取1，反之取0.當(dāng)X3>0.850取1，反之取0；當(dāng)X4>0.950取1，反之取0。其中[1,0，0,0]表示健康狀態(tài)，[0，1,0,0] 表 示 亞 健 康 狀態(tài)，[0，0,1,0]表示不健康狀態(tài)，[0，0,0,1]表示危險(xiǎn)狀態(tài)。根據(jù)實(shí)際問(wèn)題設(shè)計(jì)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為5～20，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱選擇 Levenberg-Marquardt 訓(xùn)練函數(shù)作為誤差修正函數(shù)，選擇Sigmoid 函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，最大訓(xùn)練次數(shù)和目標(biāo)誤差分別為2 000和0.01，將最大訓(xùn)練或誤差達(dá)到其一作為其停止條件。不同隱含層節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練結(jié)果見(jiàn)圖3，由圖3可以看出節(jié)點(diǎn)10時(shí)誤差較低。膠帶輸送機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行健康狀況評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖4.

4 分析結(jié)果評(píng)價(jià)

采集2018年3月1日—2018年8月31日店坪煤礦二水平主運(yùn)輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶運(yùn)輸機(jī)關(guān)鍵部位的100組參數(shù)，對(duì)其中前90組參數(shù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，利用剩余10組數(shù)據(jù)檢驗(yàn)訓(xùn)練能力，訓(xùn)練處理過(guò)程見(jiàn)圖5. 根據(jù)上述輸出參數(shù)形式，將輸出結(jié)果X1，X2，X3，X4中最大值作為輸送機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)，此4項(xiàng)分別代表健康、亞健康、不健康和危險(xiǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表6. 通過(guò)表6可以看出，其中9組數(shù)據(jù)評(píng)估均與實(shí)際相符，此評(píng)估系統(tǒng)能夠精確地評(píng)估膠帶輸送機(jī)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。

圖3 不同隱含層節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖

圖4 膠帶輸送機(jī)實(shí)時(shí)健康管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

1—訓(xùn)練曲線 2—最優(yōu)曲線 3—目標(biāo)曲線圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程圖

表6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際健康狀態(tài)對(duì)比表

5 結(jié) 語(yǔ)

構(gòu)建了膠帶輸送機(jī)健康評(píng)估體系，根據(jù)膠帶輸送機(jī)的實(shí)際情況設(shè)定了評(píng)估指標(biāo)，并選取了5個(gè)最能反映膠帶輸送機(jī)健康狀態(tài)的指標(biāo)：電機(jī)P1，齒輪箱P2，滾筒P3，托輥P4，皮帶P5.根據(jù)店坪煤礦二水平主運(yùn)輸巷SDJ-1000/2×90型膠帶輸送機(jī)實(shí)際運(yùn)行參數(shù)，并將其運(yùn)行參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了評(píng)估，利用其中一部分參數(shù)對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比檢驗(yàn)，結(jié)果證明此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地評(píng)測(cè)膠帶輸送機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行健康狀況，為膠帶機(jī)的可靠運(yùn)行提供了保障。