煤礦綜采設備運行故障檢測技術與方法研究

車進平

（山西焦煤西山煤電鎮(zhèn)城底礦環(huán)?？?，山西 太原 030203）

皮帶輸送機、刮板輸送機、采煤機等礦山機電設備作為煤炭機械化、自動化生產(chǎn)的重要組成部分，其安全穩(wěn)定運轉至關重要。然而煤礦井下生產(chǎn)環(huán)境復雜，長時間的連續(xù)運行導致的電氣設備老化、負荷配合關系變化產(chǎn)生的磨損等眾多因素都造成設備極易發(fā)生故障[1]。井下電氣控制結構復雜、設備眾多且空間狹小等因素導致不能及時診斷機電設備故障發(fā)生位置，不僅影響礦井開采生產(chǎn)效率，還可能導致發(fā)生人身安全事件，造成嚴重后果。因此，掌握設備日常運行參數(shù)、對設備運行狀態(tài)進行檢測，進而完成機電設備故障檢測，具有重要意義[2]。

1 故障形成原因及分類

從形成原因來看，機電設備故障主要分為兩類，一是系統(tǒng)運轉過程中，因負荷變化等電氣原因，導致的系統(tǒng)性損壞問題；再者就是長時間的磨損，設備機械裝置因為長時間工作導致的零部件損傷，如：設備摩擦磨損、設備異常移動導致位置偏移及外力破壞導致的設備損壞，等等。不同原因導致的設備損壞程度及周期不同，因此在進行故障檢測乃至預測過程中，應綜合考慮上述故障情況，確保設備安全穩(wěn)定運行[3]。

2 故障檢測方法及步驟

為實現(xiàn)機電設備故障的準確檢測，需聯(lián)合使用多種方法進行判斷，根據(jù)現(xiàn)場實際情況，目前所使用的方法主要有以下四種：主觀判斷法，即根據(jù)操作人員的豐富經(jīng)驗和簡單工具、儀器數(shù)據(jù)，完成故障判斷；記錄判斷法，即根據(jù)檢測人員的檢測記錄，利用排除法完成設備狀態(tài)判斷；儀器診斷法，即先根據(jù)個人經(jīng)驗完成初步判斷，再結合先進儀器完成判斷；智能判斷法，即通過專家診斷系統(tǒng)，通過完善數(shù)據(jù)庫、知識庫和推理機等相關數(shù)據(jù)，提高判斷準確性。

基于上述考慮，本系統(tǒng)在參考智能判斷法基礎上形成故障診斷技術，進一步提高機電設備故障診斷的準確性和診斷效率[4]。

如圖1所示，機電設備故障診斷過程分為狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和診斷決策三個環(huán)節(jié)。其中在狀態(tài)監(jiān)測階段，通過安裝在設備周圍的監(jiān)測設備及相關傳感器，可以提供基本數(shù)據(jù)，完成故障特征信息的提取，并經(jīng)信號處理完成數(shù)據(jù)初步分析。在故障診斷階段，通過對比參數(shù)對當前設備狀態(tài)進行評估（良好、劣化、性能低、故障），并依托專家知識、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進分析方法，完成效率評判和故障診斷，確定故障類型及部位，分析產(chǎn)生原因，并對后續(xù)使用結果進行評估。在診斷決策階段，通過對原因的分析，完成系統(tǒng)結構和參數(shù)調(diào)整，采取設備更換等措施，從而完成本次故障檢測[5]。

圖1 機電設備故障診斷原理

3 機電設備故障檢測硬件系統(tǒng)

為實時掌握煤礦井下設備狀態(tài)變化情況，準確判斷設備狀態(tài)并對故障情況進行診斷，基于上述原理，針對刮板輸送機、液壓支架等井下關鍵機電裝置，完成檢測及故障診斷系統(tǒng)硬件框架設計。

3.1 刮板輸送機故障檢測系統(tǒng)

如圖2所示，系統(tǒng)整體由地面和井下兩部分組成，分別完成故障診斷和數(shù)據(jù)采集功能，其中井下部分主要由控制模塊、傳感模塊和接口電路組成。

圖2 刮板輸送機故障檢測及診斷系統(tǒng)

傳感模塊主要由轉速傳感器、溫度傳感器、油溫傳感器、壓力傳感器和張力傳感器等多種傳感器組成，并通過ZigBee、藍牙、紅外等形式完成數(shù)據(jù)傳輸。同時為實現(xiàn)多個傳感模塊數(shù)據(jù)的快速切換傳輸，需要設計多通道切換模塊，以完成不同數(shù)據(jù)之間的切換傳輸?？刂颇K主要由紅外遙控和本安鍵盤等輸入模塊完成關鍵參數(shù)的設置；信號調(diào)理電路、電壓調(diào)理電路、控制器模塊完成對輸入信號的處理、分析；由信號輸出模塊和聲光報警模塊，完成對油溫過高、刮板機卡鏈等異常狀態(tài)的處置工作。接口電路主要完成總線數(shù)據(jù)傳輸，并由CAN、RS485等總線完成數(shù)據(jù)幀打包，并經(jīng)由礦用路由器，傳輸給以太網(wǎng)，在上位機中完成數(shù)據(jù)讀取，并在分析軟件中編制基于RBF的故障診斷算法，完成故障診斷和分析[6]。

3.2 液壓支架故障檢測系統(tǒng)

與刮板機輸送系統(tǒng)類似，針對液壓支架在使用過程中可能出現(xiàn)的動力不足、液壓系統(tǒng)漏油、輸油管道堵塞等問題，設計了如圖3所示的以單片機為核心的故障檢測系統(tǒng)。除單片機基本電路和UART、RS485及CAN等多種通信端口外，系統(tǒng)使用壓力、位移、紅外、傾角等多種傳感器，結合采樣信號處理模塊，完成液壓支架運行狀態(tài)的判斷，并完成報警顯示。同時通過人機操作界面顯示、電磁閥驅動等功能，可實現(xiàn)報警參數(shù)實時調(diào)整和液壓支架狀態(tài)轉換，從而實現(xiàn)液壓支架故障發(fā)現(xiàn)、判斷、處置的全流程跟蹤，保證系統(tǒng)的平穩(wěn)運行。

圖3 液壓支架故障檢測及診斷系統(tǒng)

4 機電設備故障檢測軟件算法

為實現(xiàn)復雜環(huán)境下的設備故障診斷，需要利用多種傳感器的實時參數(shù)進行分析、匯總，其中采用訓練樣本和測試樣本為特征向量，可以完成上述任務。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按照誤差逆向傳播進行算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，主要分為輸入層、隱含層和輸出層三部分，通過前向計算、誤差反向過程，以代價函數(shù)最小值為目標，可以得到各個參數(shù)的權值[7]。而RBF（Radical Basis Function，徑向基函數(shù)）神經(jīng)網(wǎng)絡在傳統(tǒng)BP后反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上，利用Cover定理，將非線性問題轉化為線性問題進行解決，通過調(diào)節(jié)輸入層、隱層和輸出層之間的關系，使其結構更為簡單、訓練周期變短，更有利于在大量數(shù)據(jù)基礎上快速得出設備狀態(tài)信息，提高故障分析準確率。其訓練過程如圖4所示[8-9]。

針對煤礦井下刮板輸送機、液壓支架等機電設備，通過電壓傳感器、電流傳感器、油位、油溫傳感器等不同位置、不同物理參量（溫度、濕度、傾角等）的傳感器經(jīng)過數(shù)據(jù)歸一化處理后，由訓練完成的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行分析，可以快速獲得故障診斷結果，并及時進行顯示、報警。

5 機電設備故障檢測注意事項

煤礦井下礦山機電設備系統(tǒng)組成復雜，在實際維護過程中，首先明確檢測重點，對于關鍵設備、關鍵部件、關鍵流程應及時掌握運行參數(shù)變化情況。其次應注意增加設備檢測次數(shù)，掌握數(shù)據(jù)動態(tài)變化情況，為后續(xù)分析完成積累。再次要合理利用檢測設備，安排檢測重點，做到“對癥下藥”。最后，在組織層面，應組建檢測小組，并進行數(shù)據(jù)、記錄的常態(tài)化抽查，確保任務到人，履責到位[10]。

本系統(tǒng)運用于山西晉城古書院煤礦的15130工作面，目前設備已經(jīng)分別進行地面和井下調(diào)試安裝，設備運行正常，轉速、溫度、油溫、張力及壓力傳感器均運轉正常，系統(tǒng)軟件通信傳輸正常，可以滿足工作面監(jiān)控及故障檢測的要求。

6 結語

煤炭生產(chǎn)設備自動化、電氣化水平的提高，在確保煤炭安全生產(chǎn)的同時也導致系統(tǒng)復雜程度和故障判斷的難度增加。煤礦綜采設備運行故障檢測技術與方法系統(tǒng)在分析故障產(chǎn)生原因的基礎上，總結煤礦綜采設備故障診斷的方法，并結合故障診斷階段，設計了刮板輸送機和液壓支架故障檢測系統(tǒng)。針對數(shù)據(jù)較多的問題，使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，完成快速判斷。最后針對設備日常運維中可能出現(xiàn)的問題，給出具體建議，提升了設備安全水平，縮減了故障判斷時間，提高了生產(chǎn)效率。