關(guān)于TSD450 型礦用帶式輸送機監(jiān)控診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)

郭志軍

（山西華陽集團新能股份有限公司一礦，山西 陽泉 045000）

引言

帶式輸送機被廣泛應(yīng)用于煤礦、化工、冶金、物流等行業(yè)，具有運量大、工作平穩(wěn)易于維護等優(yōu)點，帶式輸送機是運輸散料的理想設(shè)備，在工業(yè)生產(chǎn)中起到了舉足輕重的作用。但在使用過程中，輸送機也常發(fā)生各類故障，導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)受到較大的損失，因此研究輸送機的故障監(jiān)控系統(tǒng)對提高設(shè)備的使用壽命以及企業(yè)的生產(chǎn)效益具有重要意義。帶式輸送機在運行過程中常發(fā)生的故障包括皮帶跑偏、堆料、打滑、斷裂等，各類故障的發(fā)生原因多種多樣[1]。

故障監(jiān)控系統(tǒng)主要目的是基于對設(shè)備各項參數(shù)的監(jiān)控與分析，監(jiān)控的閥值大于設(shè)定值時，系統(tǒng)發(fā)出警告，監(jiān)控系統(tǒng)可以掌握設(shè)備的實時狀態(tài)，當(dāng)具有潛在的故障特征出現(xiàn)時，系統(tǒng)即可及時地發(fā)出預(yù)警信號，防止故障近一步擴大以造成更加嚴重的影響。隨著帶式輸送機的應(yīng)用越來越廣泛，如何構(gòu)建起帶式輸送機的在線監(jiān)控系統(tǒng)成為了帶式輸送機故障診斷的一個重要研究領(lǐng)域。

1 故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀

故障一般定義為系統(tǒng)中存在一個及以上的特征或參數(shù)偏離正常值，且設(shè)備不能完成預(yù)期的動作的行為。故障診斷主要通過一些狀態(tài)監(jiān)控手段實現(xiàn)對設(shè)備的監(jiān)測，以提前了解設(shè)備可能存在的異常情況，對于一些比較先進的故障診斷系統(tǒng)還可以提前發(fā)出故障預(yù)警。目前，故障診斷已經(jīng)成為了一個熱點研究領(lǐng)域，故障診斷的基本理論與方法包括數(shù)據(jù)采集、故障分離、故障識別等內(nèi)容。數(shù)據(jù)采集是診斷的基礎(chǔ)，只有了解足夠多的設(shè)備特征信號才能正確判斷設(shè)備的狀況，故障檢測一般涉及多個學(xué)科，包括信號處理、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機工程等技術(shù)。診斷與控制相結(jié)合，可以根據(jù)系統(tǒng)對設(shè)備狀態(tài)的識別與判斷，確定改變設(shè)備運行方式或策略，采取適當(dāng)?shù)谋Ｗo措施來預(yù)防故障的發(fā)生，從而在最大限度上起到對設(shè)備的保護作用[2]。

2 常見故障分析

帶式輸送機常發(fā)生各類故障，因此對煤炭的生產(chǎn)產(chǎn)生了較大的影響，為了盡可能降低設(shè)備故障帶來的影響，需要對各類型故障的特點以及性質(zhì)進行簡要分類。下面對帶式輸送機的一些常見故障做簡要介紹。皮帶跑偏是指輸送帶中心線偏離機架中心線的現(xiàn)象，是帶式輸送機常見的故障類型，皮帶跑偏多是皮帶張緊力下降或者是其他設(shè)備設(shè)置不當(dāng)造成。皮帶跑偏也可能會導(dǎo)致比較嚴重的事故產(chǎn)生，因此跑偏檢測依舊是帶式輸送機故障監(jiān)控的重點研究領(lǐng)域[3]。

皮帶發(fā)生撕裂也是帶式輸送機常見的故障，其主要原因是設(shè)備超載或者受物料刺破所導(dǎo)致，一般對于皮帶撕裂的診斷方法就是提高皮帶的抗拉強度。與此同時，在設(shè)備的使用過程中應(yīng)嚴格控制輸送機的運輸量，以保證設(shè)備處于正常工況下工作。皮帶打滑是指皮帶與滾筒之間摩擦力過小，導(dǎo)致帶速低于滾筒的線速度，這與皮帶與滾筒之間的接觸角度密切相關(guān)。還有可能的故障是皮帶異常噪音，當(dāng)設(shè)備的托輥等旋轉(zhuǎn)設(shè)備出現(xiàn)故障時，設(shè)備會產(chǎn)生異常的噪音和振動，為了判斷此類故障，應(yīng)加大對設(shè)備噪音與振動特性的監(jiān)聽[4]。

3 故障診斷原理

由于帶式輸送機故障監(jiān)控系統(tǒng)存在較大的準(zhǔn)確性誤差，且不能提前預(yù)判設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，因此必須在設(shè)備在線監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)之上做出改進，以提高對設(shè)備故障的預(yù)判能力。首先，設(shè)備故障的診斷都是通過對設(shè)備運行情況的分析，結(jié)合歷史運行情況對輸送機狀態(tài)進行判斷。相較于傳統(tǒng)的接觸式故障診斷技術(shù)，現(xiàn)在一般基于模糊性計算網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，比較常見的如BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

傳統(tǒng)的故障診斷一般采用多儀器聯(lián)動，直接探測設(shè)備的狀態(tài)并做出判斷，因此故障診斷具有較大的延后性，都是當(dāng)設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)了嚴重的事故后，才可能被探測出來；但現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法，可在故障處于萌發(fā)狀態(tài)將其檢測出來，大大提高了對設(shè)備的修復(fù)能力，對于提高設(shè)備的使用壽命具有重要意義[5]。

4 故障診斷方法

4.1 方法概述

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層結(jié)構(gòu)的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析算法，算法主要結(jié)構(gòu)可分為輸出層、隱含層、輸入層，其中輸入層為外界數(shù)據(jù)接口，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算分析，從輸出層輸出數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的激勵函數(shù)包括logsig 函數(shù)、tansig 等函數(shù)，此類函數(shù)的輸出結(jié)果為0～1 之間的聯(lián)系量，因此可以解決很多離散分布問題，具有較好的非線性問題處理能力。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含m 個輸入和n 個輸出，對于任意閉區(qū)間內(nèi)的連續(xù)函數(shù)，通過合理設(shè)置BP 網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元計算數(shù)量，則可以比較好的精度接近真實值，提高了模糊系統(tǒng)的計算能力。采用三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對故障特征的非線性映射，確保了算法的計算精度與計算效率[6]。

4.2 故障診斷的實現(xiàn)

故障診斷首先需要對算法訓(xùn)練模型進行訓(xùn)練，本研究中采用Matlab 軟件，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序的運行測試軟件，在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練時使用了具有故障特征的信號。輸入樣本數(shù)據(jù)中包含的故障類型有皮帶跑偏、打滑、托輥軸承故障等，算法的部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)如表1 所示，對算法輸出的結(jié)果進行判斷，并假定某一時刻只發(fā)生一種故障，如皮帶跑偏故障以二進制數(shù)據(jù)表示為[0，1，0，0]。

表1 部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本

在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本后，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，神經(jīng)的自我學(xué)習(xí)能力可以幫助其識別設(shè)備中可能出現(xiàn)的類似故障，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以極大地提前發(fā)現(xiàn)故障，有效提高設(shè)備的使用壽命，如圖2所示為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖片。

圖2 故障診斷BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

5 系統(tǒng)監(jiān)控診斷功能的實現(xiàn)

為了檢驗監(jiān)控系統(tǒng)的在線監(jiān)控與診斷功能，分別對系統(tǒng)的各個功能進行了試驗與測試，在系統(tǒng)測試中監(jiān)控與診斷系統(tǒng)可以很好地實現(xiàn)對帶式輸送機故障的監(jiān)控與診斷，能夠發(fā)現(xiàn)潛在故障并進行有效的故障預(yù)警。

帶式輸送機監(jiān)控與診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)是建立在系統(tǒng)實時監(jiān)控數(shù)據(jù)之上，由實時監(jiān)控系統(tǒng)對帶式輸送機關(guān)鍵部位、關(guān)鍵零部件結(jié)構(gòu)進行監(jiān)控，并將監(jiān)控得到的數(shù)據(jù)實時導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行計算分析，若出現(xiàn)故障，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一時間發(fā)現(xiàn)故障，并發(fā)出報警。如圖3 所示，為帶式輸送機監(jiān)控系統(tǒng)在輸送帶張力的監(jiān)控曲線，可及時了解在不同時刻以及運行狀態(tài)下的帶式輸送機皮帶張力情況，由于篇幅所限，不再對系統(tǒng)的各項功能做詳細介紹。

圖3 帶式輸送機監(jiān)控診斷系統(tǒng)

6 結(jié)論

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的礦用帶式輸送機監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)，具有強大的數(shù)據(jù)實時導(dǎo)入與計算功能，可準(zhǔn)確地對帶式輸送機故障進行診斷與監(jiān)檢測，能夠有效提高設(shè)備的工作效率，減小因設(shè)備故障造成的損失。