關(guān)于礦用通風(fēng)機(jī)故障預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用分析

孫嘉龍

(潞安化工集團(tuán) 能源事業(yè)部通風(fēng)部，山西 長治 046204)

煤礦開采通常在井下進(jìn)行，需要礦工進(jìn)入深井內(nèi)部作業(yè)。開采過程中不可避免地會(huì)產(chǎn)生大量粉塵，涌現(xiàn)有毒、有害氣體，對(duì)井下作業(yè)人員的身體健康甚至生命安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅[1]。為了確保礦井工作人員的安全，需要利用通風(fēng)機(jī)不斷向井內(nèi)注入新鮮空氣，及時(shí)排出井內(nèi)有毒有害氣體，改善礦井工作環(huán)境，保障井下人員身體健康和生命安全[2]。一旦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)故障，必然會(huì)威脅礦井工作人員的生命安全[3]。由此可見，通風(fēng)機(jī)對(duì)于礦井安全具有非常重要的意義。本文結(jié)合煤礦通風(fēng)機(jī)具體情況，設(shè)計(jì)了故障預(yù)警系統(tǒng)并在煤礦成功應(yīng)用，有效保證了礦井工作人員的安全。

1 故障預(yù)警系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)

1.1 故障預(yù)警系統(tǒng)模型

系統(tǒng)基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)通風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行中檢測得到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理分析[4]?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警系統(tǒng)工作原理見圖1。由圖1可知，首先需要利用振動(dòng)傳感器對(duì)通風(fēng)機(jī)系統(tǒng)關(guān)鍵位置的振動(dòng)信息進(jìn)行檢測，獲得X、Y、Z3個(gè)方向的振動(dòng)信息。利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)3個(gè)方向的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理和小波分析，獲得通風(fēng)機(jī)系統(tǒng)關(guān)鍵位置的振動(dòng)狀態(tài)信息，根據(jù)振動(dòng)特征可以實(shí)現(xiàn)故障類型的有效診斷，進(jìn)而預(yù)測故障。

1.2 常見通風(fēng)機(jī)故障剖析

根據(jù)已有的實(shí)踐工程經(jīng)驗(yàn)，煤礦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行中最容易出現(xiàn)故障的位置主要集中在旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)以及電機(jī)上，可以分成為六大類型：轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、油膜渦動(dòng)、喘振、轉(zhuǎn)子與靜止件摩擦、基座松動(dòng)[5]。由于不同的故障發(fā)生位置也不同，零件存在差異，所以產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)也會(huì)存在差異，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，即可實(shí)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)常見故障的有效預(yù)警[6]。表1為常見通風(fēng)機(jī)故障問題振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域頻率、特征頻率和常伴頻率等的統(tǒng)計(jì)情況。

圖1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警系統(tǒng)工作原理

1.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理時(shí)，首先需要基于小波分析技術(shù)對(duì)采集得到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多層分解，然后利用連續(xù)信號(hào)能量計(jì)算方法對(duì)獲得的信號(hào)能量特征向量進(jìn)行計(jì)算。利用測試數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和層數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)整，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型即可分析得到常見的通風(fēng)機(jī)故障類型。圖2為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理。圖2中，S1(t)、S2(t)……Si(t)為模型的輸入信號(hào)，即利用傳感器檢測得到的振動(dòng)數(shù)據(jù)信號(hào)。針對(duì)輸入信號(hào)，首先通過小波技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分解，獲得振動(dòng)信號(hào)不同頻段上的分量，再對(duì)不同頻段信號(hào)能量的大小進(jìn)行求解計(jì)算，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使所有結(jié)果均為0～1范圍的數(shù)值，并將標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入量。

表1 常見故障類型振動(dòng)信號(hào)特征統(tǒng)計(jì)情況

圖2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理示意

2 通風(fēng)機(jī)故障預(yù)警系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 振動(dòng)信號(hào)采集

圖3為振動(dòng)信號(hào)采集工作流程圖。

圖3 振動(dòng)信號(hào)采集工作流程圖

利用傳感器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，獲得電流信號(hào)或電壓信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大、濾波和變換以后，輸入到工控計(jì)算機(jī)中，利用軟件程序進(jìn)行分析與處理。

系統(tǒng)中選用的振動(dòng)傳感器為YD系列壓電加速度傳感器，具體型號(hào)為YD-35。該設(shè)備主要包括芯片和壓電感應(yīng)模塊，與傳統(tǒng)加速度傳感器相比，該設(shè)備的優(yōu)勢(shì)在于芯片內(nèi)部內(nèi)置了信號(hào)放大電路。供電電路可以為傳感器提供2～20 mA的恒流電源，確保設(shè)備能夠正常穩(wěn)定工作。圖4為振動(dòng)傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)原理圖。傳感器的橫向靈敏度不超過5%，輸出偏壓和激勵(lì)電壓分別為8～12 V和12～30 V DC，正常使用的溫度范圍為-40～120 ℃。

圖4 振動(dòng)傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)原理圖

2.2 數(shù)據(jù)采集設(shè)備

利用振動(dòng)傳感器采集得到的數(shù)據(jù)信息，通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行收集后，上傳到工控計(jì)算機(jī)中進(jìn)行分析與處理，所以數(shù)據(jù)采集設(shè)備是連接振動(dòng)傳感器和工控計(jì)算機(jī)的橋梁。本系統(tǒng)中使用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備主要為數(shù)據(jù)采集卡，可以將傳感器采集得到的模擬量電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量信號(hào)，然后上傳至工控計(jì)算機(jī)中。系統(tǒng)中選用的數(shù)據(jù)采集卡型號(hào)為PCI-6259，該型號(hào)設(shè)備在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，擁有32路模擬量輸入通道，48路數(shù)字量輸入通道，16路模擬量輸出接口，數(shù)據(jù)傳輸速率可以達(dá)到1.25 m/s?？梢栽诒Ｕ陷^高采集頻率的情況下，確保數(shù)據(jù)采集的精度和準(zhǔn)確性,可以滿足故障預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)際使用要求。

2.3 工控計(jì)算機(jī)

故障預(yù)警系統(tǒng)利用工控計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理，是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，其性能好壞會(huì)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行性能產(chǎn)生重要影響。在工控計(jì)算機(jī)上需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪、特征值提取等操作。為了確保系統(tǒng)運(yùn)行性能，采用的工控計(jì)算機(jī)配置信息主要有：CPU型號(hào)為英特爾E6400，內(nèi)存為16 G，硬盤空間為2 T，液晶顯示器，安裝Windows7操作系統(tǒng)。顯示器用來實(shí)時(shí)展示數(shù)據(jù)分析處理過程。

3 故障預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)踐應(yīng)用

實(shí)際生產(chǎn)中礦井工況非常復(fù)雜，通風(fēng)機(jī)系統(tǒng)不僅會(huì)因?yàn)楣收袭a(chǎn)生振動(dòng)，外界干擾也會(huì)導(dǎo)致設(shè)備產(chǎn)生振動(dòng)。普通方法難以通過振動(dòng)信號(hào)來預(yù)測故障，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以有效剔除外界干擾信號(hào)，對(duì)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行高效分析，獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。將故障預(yù)警系統(tǒng)方案部署到煤礦通風(fēng)機(jī)工程實(shí)踐中，經(jīng)現(xiàn)場調(diào)試后正式投入應(yīng)用。實(shí)踐結(jié)果表明，故障預(yù)警系統(tǒng)可以對(duì)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)運(yùn)行中存在的故障問題和安全隱患，不僅大幅度降低了通風(fēng)機(jī)的故障率，還縮短了故障排除時(shí)間。通過對(duì)3個(gè)月的應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，故障預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用使通風(fēng)機(jī)的故障率降低了17%左右，故障排除時(shí)間平均縮短了20%左右。不僅保障了礦井的安全，還為企業(yè)創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)效益。