提升機(jī)運(yùn)行監(jiān)測及故障診斷方法的研究

趙晉

摘 要：提升機(jī)作為礦山開采工作中較為大型的機(jī)械設(shè)施，主要工作是進(jìn)行物料和工作人員的提升和下放，所以提升機(jī)能否安全順利的運(yùn)轉(zhuǎn)，不但直接影響著煤炭開采的成效，更是直接影響著工作人員的生命安全。提升機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)線上監(jiān)控和問題診斷系統(tǒng)，可以提供提升機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)情況直觀化的監(jiān)控平臺(tái)和穩(wěn)固牢靠的問題診斷方式，從而為提升機(jī)安全穩(wěn)固的工作提供有效支持?；诖吮疚闹饕獙?duì)提升機(jī)運(yùn)行監(jiān)測及故障診斷方法進(jìn)行了綜合的分析，以供參考。

關(guān)鍵詞：提升機(jī);運(yùn)行監(jiān)測;故障診斷;方法研究

1 提升機(jī)運(yùn)行監(jiān)測內(nèi)容分析

第一，對(duì)于虛擬設(shè)備技術(shù)的推廣和運(yùn)用，不但能夠使提升機(jī)檢測診斷程序的構(gòu)造變得更加簡化，便于檢測修理，還可降低對(duì)于實(shí)物儀器設(shè)備的應(yīng)用，減少系統(tǒng)的建立成本，此外，針對(duì)引進(jìn)的新程序，系統(tǒng)不用做過多的修正和改變，系統(tǒng)在做升級(jí)和更新時(shí)非?？旖荨?/p>

第二，可針對(duì)系統(tǒng)內(nèi)所有的重要部分實(shí)施隨時(shí)的檢測，比如：減速器、電機(jī)、主軸和制度程序等等，隨時(shí)檢測與調(diào)節(jié)鋼繩是否保持在平衡的狀態(tài)中，有效規(guī)避因?yàn)殇摾K張力不均而造成安全事故的出現(xiàn)，還能夠?qū)ο到y(tǒng)中所有重要的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測并且顯示出來，為工作人員提供便利，及時(shí)了解提升機(jī)程序的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，為操控管理工作提供便利。

第三，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了超強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析性能，可對(duì)故障問題實(shí)施診斷與警示，預(yù)先分析出有可能會(huì)出現(xiàn)的故障，預(yù)先實(shí)施治理預(yù)防故障的出現(xiàn)。同時(shí)，如果已經(jīng)出現(xiàn)了故障，實(shí)時(shí)對(duì)故障進(jìn)行警示，明確提出出現(xiàn)故障的方位、類別等訊息與修理意見等等。進(jìn)行對(duì)應(yīng)性的檢測修理，更加方便快速，從而將經(jīng)濟(jì)虧損降到最低，也規(guī)避了人員傷亡事故的產(chǎn)生。

2 提升機(jī)運(yùn)行常見故障

2.1 主軸裝置常見故障

包括：軸瓦的溫度太高而被燒壞、輥皮開裂沒法運(yùn)行、卷筒偏擺異常、卷筒出現(xiàn)噪音、軸承的溫度太高不能正常運(yùn)行、主軸因?yàn)闆]法承載工作動(dòng)力而斷裂。

2.2 齒輪常見故障

齒輪間的配合失去平衡致使齒輪出現(xiàn)誤差而干擾系統(tǒng)正常運(yùn)行，齒輪誤差包含齒輪偏離中心、齒輪不同軸、有均勻性的磨損情況均能導(dǎo)致其無法順利運(yùn)行。

2.3 減速器常見故障

驅(qū)動(dòng)軸出現(xiàn)彎曲或者斷裂情況、齒輪微顫或者出現(xiàn)較大的噪音、軸承運(yùn)行異常時(shí)熱度較高、滑動(dòng)軸承承載不了力度出現(xiàn)斷裂情況、齒輪運(yùn)行異常時(shí)出現(xiàn)磨損等普遍的電機(jī)問題。電機(jī)運(yùn)行過快致使電機(jī)的軸承溫度過高，軸承出現(xiàn)異常噪音，還有溫度太高、不匹配或者滾動(dòng)太快以及太慢、電機(jī)時(shí)速、電機(jī)過流等。

2.4 液壓制動(dòng)系統(tǒng)常見故障

液壓系統(tǒng)的壓力不夠穩(wěn)固、液壓系統(tǒng)的壓力突然失控、剩余的壓力太高、制動(dòng)油帶來的壓力無法到達(dá)標(biāo)準(zhǔn)值、制動(dòng)器長時(shí)間空轉(zhuǎn)、在剎車時(shí)剎車油未能提供足夠的壓力、剎車扭矩不達(dá)標(biāo)、制動(dòng)時(shí)長未在正常范圍內(nèi)。

3 提升機(jī)運(yùn)行監(jiān)測及故障診斷方法的研究

3.1 粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇

在運(yùn)用PSO對(duì)SVM的參數(shù)c，g進(jìn)行尋優(yōu)時(shí)，以下數(shù)據(jù)對(duì)于結(jié)果會(huì)帶來干擾：種群數(shù)量N，加速常數(shù)c1，c2，性權(quán)重系數(shù)w，最大飛行速度Vmax，收縮因子x和最大位置Xmax。PSO參數(shù)的選取，例如表1所示。

3.2 故障診斷模型建立

在進(jìn)行開采期間，安全問題是最為關(guān)鍵的，所以規(guī)定采用的設(shè)施均需要擁有更高的牢靠性。就拿提升機(jī)的系統(tǒng)來講，出現(xiàn)故障的幾率太小，能夠獲得的故障樣本也會(huì)過少。因?yàn)镾VM在對(duì)小樣本問題進(jìn)行治理時(shí)效果比較好，故而此系統(tǒng)會(huì)應(yīng)用SVM創(chuàng)建提升機(jī)的故障診斷模型。想要提升其精準(zhǔn)度，有效降低診斷誤差，系統(tǒng)會(huì)采用PSO尋優(yōu)SVM的c，g參數(shù)，詳細(xì)的故障診斷模型創(chuàng)建程序?yàn)椋?/p>

以副斜井提升機(jī)單元偏擺1診斷為例，建立偏擺1故障診斷模型如圖1所示。

①采集故障會(huì)形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，主要用在訓(xùn)練SVM上。非故障樣本會(huì)形成測試數(shù)據(jù)，主要對(duì)故障診斷模型分類時(shí)的精準(zhǔn)度來進(jìn)行測試，想要提升其精準(zhǔn)度，在情況準(zhǔn)許時(shí)盡量利用多組參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練;②利用PSO來獲取訓(xùn)練參數(shù)，得到最為優(yōu)質(zhì)的SVM參數(shù)c，g;③把通過PSO尋優(yōu)以后得到的c，g數(shù)據(jù)代入SVM;④應(yīng)用訓(xùn)練參數(shù)對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最為優(yōu)質(zhì)的分類超平面，實(shí)現(xiàn)對(duì)于故障診斷模型的創(chuàng)建;⑤對(duì)測驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取同時(shí)輸出測驗(yàn)成果，實(shí)現(xiàn)對(duì)于故障診斷模型精準(zhǔn)度的檢測。就以副斜井提升機(jī)單元偏擺1診斷為例子，對(duì)偏擺1故障診斷模型進(jìn)行創(chuàng)建，如圖1所示。

3.3 提升機(jī)單元故障診斷

此系統(tǒng)將副斜井提升機(jī)單元當(dāng)作例子來檢測故障診斷系統(tǒng)。在提升機(jī)單元的情況數(shù)據(jù)中，像偏擺1和偏擺2、徑向振動(dòng)X、液壓站壓力、軸向振動(dòng)、液壓站油溫、徑向振動(dòng)Y、潤滑站油溫、閘瓦間隙九路參數(shù)數(shù)據(jù)能夠展現(xiàn)出提升機(jī)系統(tǒng)中的液壓系統(tǒng)、提升機(jī)主軸、滾筒和潤滑系統(tǒng)是否正常，所以，必須從這九個(gè)方面展開故障的檢測。將近幾年中提升機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行匯總，同時(shí)和現(xiàn)場的工作人員進(jìn)行交流溝通，最后明確出三十組故障參數(shù)，三十組正常參數(shù)均為提升機(jī)單元的故障診斷訓(xùn)練參數(shù)，三十組正常參數(shù)和三十組故障參數(shù)屬于檢測數(shù)據(jù)。將副斜井提升機(jī)單元偏擺1的數(shù)據(jù)當(dāng)作例子，表明了故障診斷系統(tǒng)針對(duì)提升機(jī)偏擺情況的診斷流程。此系統(tǒng)將MATLAB當(dāng)作故障診斷的平臺(tái)，用PSO尋優(yōu)SVM的最優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)c，g，來對(duì)故障診斷模型6U進(jìn)行創(chuàng)建，同時(shí)運(yùn)用檢測參數(shù)檢測診斷模型的精準(zhǔn)度。一般來講對(duì)SVM核函數(shù)的選取差異會(huì)致使診斷模型的精準(zhǔn)度產(chǎn)生差異，根據(jù)表1對(duì)PSO的參數(shù)進(jìn)行建立同時(shí)把迭代次數(shù)設(shè)置成100，將SVM核函數(shù)分別設(shè)置成線性核函數(shù)、RBF核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和sigmoid核函數(shù)來創(chuàng)建故障診斷模型，對(duì)應(yīng)獲得數(shù)據(jù)尋優(yōu)成果和診斷模型精準(zhǔn)度。

此系統(tǒng)內(nèi)還包含徑向振動(dòng)X、潤滑站油溫、徑向振動(dòng)Y等各個(gè)方面的診斷和偏擺1診斷流程相似，對(duì)應(yīng)的PSO尋優(yōu)成果和診斷模型檢測成果可以從故障診斷成果中顯示出來，雖說參數(shù)樣本太小，但以粒子群優(yōu)化為基礎(chǔ)的支持向量機(jī)故障診斷系統(tǒng)擁有良好的故障診斷能力，其故障診斷的精準(zhǔn)度更高。

4 結(jié)束語

綜上所述，筆者針對(duì)提升機(jī)單元故障診斷模型的創(chuàng)建流程，對(duì)于PSO與SVM的基礎(chǔ)原理進(jìn)行了講解，PSO怎樣尋優(yōu)SVM中的c，g參數(shù)和SVM根據(jù)訓(xùn)練參數(shù)尋求最優(yōu)超平面的方式，講解了PSO數(shù)據(jù)的選取根據(jù)和SVM核函數(shù)的選取流程，實(shí)現(xiàn)了故障診斷模型的創(chuàng)建，同時(shí)利用檢測數(shù)據(jù)針對(duì)故障診斷系統(tǒng)的性能展開檢測，檢測成果說明，此系統(tǒng)擁有更高的故障診斷精準(zhǔn)度。

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