智能煤礦礦用水泵狀態(tài)檢測(cè)的研究

謝正卿，邱磊，楊麗晴，袁志浩，崔鈺豪

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京），北京 100083）

0 引 言

智慧礦山是以透徹感知礦井狀況、深度互聯(lián)以及智能應(yīng)用礦井設(shè)備為主要特征的信息化、智能化礦山建設(shè)工程。礦山設(shè)備的監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè)是達(dá)成智能采礦必不可少的一部分，因此生產(chǎn)環(huán)境中設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)受到工業(yè)界的重點(diǎn)關(guān)注。

煤礦井下生產(chǎn)過程中，由于自然或人為因素，導(dǎo)致地下徑流或地下含水層的水與井巷貫通，造成礦井涌水。通常使用排水泵將涌水抽排至其他區(qū)域或經(jīng)井下泵房抽排至地表，確保井巷中正常的生產(chǎn)秩序和人員設(shè)備安全。煤礦作業(yè)環(huán)境惡劣，地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，水泵作為井下作業(yè)的重要一環(huán)，一旦出現(xiàn)故障就會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失和嚴(yán)重的社會(huì)影響。如果依靠施工人員對(duì)水泵實(shí)現(xiàn)全天候的監(jiān)測(cè)，需要大量的人力物力，隨著“煤炭工業(yè)2025”的提出，以及“機(jī)械化換人、自動(dòng)化減人”的推廣，對(duì)礦井下水泵的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)智能檢測(cè)具有重要價(jià)值。

基于對(duì)礦山內(nèi)水泵真實(shí)狀況的考慮，由于MD580-70×9型水泵承擔(dān)著礦井的排水任務(wù)，運(yùn)轉(zhuǎn)頻繁，磨損和銹蝕速度很快，需要定期對(duì)其進(jìn)行生井檢修。故本課題組選定這一型號(hào)的水泵作為主要研究對(duì)象實(shí)現(xiàn)對(duì)水泵狀態(tài)的檢測(cè)，包括發(fā)生故障與否判斷，故障診斷，以及故障預(yù)測(cè)等功能。

1 理論依據(jù)與方案設(shè)計(jì)

1.1 理論依據(jù)

1.1.1 判斷依據(jù)

查閱不同規(guī)格和型號(hào)的水泵說明書，在眾多水泵狀態(tài)參數(shù)中，選擇出少數(shù)特征參數(shù)，導(dǎo)致水泵故障的因素有很多，由線性動(dòng)力學(xué)理論得知設(shè)備結(jié)構(gòu)的變化（比如結(jié)構(gòu)損傷）會(huì)引起結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)參數(shù)（如固有頻率）發(fā)生變化。幾乎大部分水泵內(nèi)部零件如轉(zhuǎn)子、滾動(dòng)軸承、聯(lián)軸器等部件的損壞都會(huì)引起振動(dòng)的異常，也就是幾乎75%水泵的損壞都將體現(xiàn)在振動(dòng)上。根據(jù)調(diào)研，大部分評(píng)估模型都以振動(dòng)烈度作為考察狀態(tài)的參數(shù)，故我們以此作為評(píng)估方法中的特征參數(shù)。

MD580-70×9 為第二類水泵，其振動(dòng)烈度其中正常工作的振動(dòng)程度應(yīng)小于等于2.8 mm/s。振動(dòng)幅值小于1.12 mm/s 為優(yōu)良狀態(tài)，大于1.12 mm/s 小于2.80 mm/s 為合格狀態(tài)，大于2.80 mm/s 小于11.20 mm/s 為不合格狀態(tài)，大于11.20 mm/s 將不允許運(yùn)作。在編程時(shí)若信號(hào)幅值大于2.8 mm/s 將被記錄，記錄下來的值將作為參考為我們時(shí)域判斷提供基礎(chǔ)。

1.1.2 判別依據(jù)

頻域可以監(jiān)測(cè)到的典型故障有兩種：轉(zhuǎn)子故障以及電機(jī)故障。有關(guān)頻域判決水泵異常的標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 典型水泵故障的頻域表現(xiàn)[1]

水泵時(shí)域判別出現(xiàn)故障后，進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換，記錄幅值超過2.8 mm/s 的倍頻點(diǎn)，結(jié)合表1即可進(jìn)行判斷。

1.1.3 預(yù)測(cè)原理

長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）具有記憶前向時(shí)間節(jié)點(diǎn)并適時(shí)弱化前向節(jié)點(diǎn)對(duì)后向節(jié)點(diǎn)影響的能力，其模型最頂層定義了一條傳送帶，用來描述細(xì)胞狀態(tài)并記憶當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的信息情況。傳送帶通過3個(gè)控制門對(duì)信息進(jìn)行選擇記憶，分別是輸入門（Input Gate）、輸出門（Output Gate）和遺忘門（Forget Gate）。門的開關(guān)狀態(tài)受到輸入層信息和前一時(shí)刻隱層信息的影響。本課題實(shí)驗(yàn)將模型看成黑箱，通過輸入信號(hào)進(jìn)入訓(xùn)練好的模型得到輸出信號(hào)，結(jié)合國(guó)標(biāo)判斷，給出在未來多久之內(nèi)會(huì)發(fā)生故障。

1.2 總體設(shè)計(jì)

1.2.1 故障判斷

對(duì)所獲得的水泵信號(hào)與國(guó)標(biāo)進(jìn)行比較，若1/3 的總采樣時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的信號(hào)均大于國(guó)標(biāo)值則判定水泵出現(xiàn)故障。

1.2.2 故障判別

通過傅里葉變換將已有振動(dòng)烈度數(shù)據(jù)從時(shí)域轉(zhuǎn)化至頻域，利用調(diào)研選出水泵的轉(zhuǎn)速計(jì)算出基頻，并通過高斯低通濾波器過濾其中的噪音，通過FFT 變換的出對(duì)應(yīng)頻點(diǎn)上的幅值，再基于國(guó)家水泵故障評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)以及已有的故障類型的判別水泵發(fā)生何種故障。

1.2.3 水泵狀態(tài)預(yù)測(cè)

將采集到的水泵數(shù)據(jù)的90%作為訓(xùn)練集并利用其均值和方差將其標(biāo)準(zhǔn)化后交替一個(gè)時(shí)間步作為未來LSTM 模型的輸入，構(gòu)建一個(gè)擁有200 個(gè)隱藏單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置求解器為“adam”且學(xué)習(xí)率為0.05，通過LSTM 模型訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得到預(yù)測(cè)值，再將剩余的10%作為測(cè)試集作為標(biāo)準(zhǔn)值與預(yù)測(cè)值求解均方根（RMES），其值越小則模型越精確。

2 軟件編程實(shí)現(xiàn)

2.1 編程工具語言選取

通過對(duì)比多種編程軟件，結(jié)合該項(xiàng)目所要實(shí)現(xiàn)的功能，最終我們選擇MATLAB 作為編程工具，其自帶編程語言且與C 語言類似。MATLAB 是一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件，集數(shù)值計(jì)算、信號(hào)處理和圖形分析等功能于一體，對(duì)振動(dòng)測(cè)試方面也集成了豐富的信號(hào)處理和分析功能專用函數(shù)庫(kù)，在信號(hào)處理方向有著廣泛應(yīng)用。

2.2 功能編程實(shí)現(xiàn)

2.2.1 仿真數(shù)據(jù)產(chǎn)生設(shè)計(jì)

由于缺乏真實(shí)的水泵信號(hào)，故采用仿真實(shí)驗(yàn)的形式對(duì)真實(shí)信號(hào)進(jìn)行函數(shù)逼近，因?yàn)槿我庵芷谛盘?hào)總可以分解為不同的正弦波，故而可通過公式=2π可以將水泵轉(zhuǎn)速（1 480 r/min）轉(zhuǎn)化為水泵基頻，進(jìn)而設(shè)計(jì)出該仿真信號(hào)為：

（）=3sin（0.8×24.6π）+3sin（2×24.6π）+0.6sin（2×42.9π）+0.5sin（2×73.8π）+0.6sin（2×98.4π）+sin（2×123π）+4.6sin（2×147.6π）+4.7sin（2×172.2π）+sin（60×π）×sin（π/5）

為了貼近真實(shí)水泵工作環(huán)境，利用MATLAB 自帶語句awgn（）向仿真信號(hào)中添加信噪比為10 dB 的高斯白噪聲。

2.2.2 流程圖設(shè)計(jì)

如圖軟件設(shè)計(jì)部分主程序流程圖，主要實(shí)現(xiàn)以下功能：

（1）運(yùn)用MATLAB 判斷振動(dòng)烈度關(guān)于時(shí)間的曲線，在國(guó)標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)下發(fā)生故障時(shí)間占給定時(shí)間的比例。

（2）若占比小于1/3 則顯示無故障，繼續(xù)進(jìn)行振動(dòng)烈度值的獲取，若占比大于1/3，則運(yùn)用MATLAB 將數(shù)據(jù)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域。

（3）頻域上判斷仿真信號(hào)的故障類型。對(duì)高斯濾波后信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，處理并提取變換后對(duì)應(yīng)倍頻處的幅度特性，根據(jù)輸入的轉(zhuǎn)速計(jì)算出基頻與倍頻，根據(jù)國(guó)標(biāo)判斷哪些頻率的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，若幅值大于2.8 mm/s 則為異常。

（4）根據(jù)輸入的轉(zhuǎn)速計(jì)算出基頻與倍頻，根據(jù)國(guó)標(biāo)判斷哪些頻率的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常。

（5）根據(jù)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的倍頻的組合，判斷并顯示水泵故障的類型，程序結(jié)束。

（6）利用水泵信號(hào)訓(xùn)練LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將90%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練組，10%作為驗(yàn)證組，結(jié)合均方根值判斷網(wǎng)絡(luò)好壞。

（7）根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測(cè)值即可以其作為依據(jù)判斷未來的水泵狀態(tài)。

具體實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示。

圖1 程序?qū)崿F(xiàn)框圖

3 仿真驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)描述與驗(yàn)證目標(biāo)

3.1.1 仿真信號(hào)類型

實(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)模擬的是發(fā)生轉(zhuǎn)子支撐部件聯(lián)接松動(dòng)故障的信號(hào)，采樣頻率為10 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為4 096 個(gè)。所得波形圖如圖2所示。

圖2 仿真信號(hào)時(shí)域波形

3.1.2 驗(yàn)證目標(biāo)

驗(yàn)證目標(biāo)內(nèi)容為：（1）通過對(duì)已有的發(fā)生轉(zhuǎn)子支撐部件聯(lián)接松動(dòng)故障信號(hào)的時(shí)域判斷，得出已出現(xiàn)故障結(jié)論并轉(zhuǎn)至頻域分析。

（2）頻域上希望通過FFT 變換得到頻譜圖，在對(duì)應(yīng)頻率上分析幅值是否超出2.8 mm/s，判斷是否與仿真信號(hào)的故障類型相符。

（3）對(duì)此信號(hào)用LSTM 進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到效果良好的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

3.1.3 驗(yàn)證方案

驗(yàn)證方案內(nèi)容為：

（1）故障判斷。在時(shí)域上對(duì)每一點(diǎn)幅值進(jìn)行判斷，若大于2.80 mm/s 則令index 加一，同時(shí)對(duì)記錄點(diǎn)數(shù)count，若index/count 大于1/3，則認(rèn)為水泵出現(xiàn)故障。

（2）故障判別。通過快速傅里葉變換將時(shí)域轉(zhuǎn)化至頻域，對(duì)超出國(guó)標(biāo)的對(duì)應(yīng)倍頻進(jìn)行記錄，結(jié)合表1看是否為仿真信號(hào)對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤。

（3）信號(hào)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集后，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出的預(yù)測(cè)值，判斷驗(yàn)證集與預(yù)測(cè)值之間誤差的均方根值，若足夠小則可以視為模型良好。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.1 時(shí)域?yàn)V波判斷

由于發(fā)生故障時(shí)長(zhǎng)已超過總時(shí)長(zhǎng)的1/3，故而判定水泵出現(xiàn)故障。時(shí)域?yàn)V波判斷如圖3所示。

圖3 濾波與故障判斷

3.2.2 時(shí)—頻轉(zhuǎn)換

通過讀取FFT 后的莖葉圖（如圖4），可看出頻率為：9.16 Hz、24.41 Hz、146.5 Hz 以及173.3 Hz 處振幅超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)范圍，由水泵轉(zhuǎn)速計(jì)算得到基頻為24.6 Hz 可知此水泵在0.4 倍頻、基頻以及高倍頻處幅值較大，初步判斷故障是由轉(zhuǎn)子支撐部件聯(lián)接松動(dòng)導(dǎo)致的。

圖4 倍頻處對(duì)應(yīng)圖形

3.2.3 水泵預(yù)測(cè)

通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行預(yù)測(cè)得到水泵，計(jì)算均方根值判斷網(wǎng)絡(luò)效果，得到的LSTM 對(duì)未來波形預(yù)測(cè)效果如圖5所示。

圖5 LSTM 對(duì)未來波形預(yù)測(cè)

圖5觀測(cè)值為驗(yàn)證集，而橙線為預(yù)測(cè)值，通過對(duì)這兩值進(jìn)行比對(duì)，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)為RMSE 可看出此時(shí)擬合效果不錯(cuò)，對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)較為貼切。

4 結(jié) 論

水泵作為煤礦生產(chǎn)中不可或缺的重要設(shè)備，能夠確保煤礦生產(chǎn)時(shí)不會(huì)受到地下水的影響。本課題通過對(duì)模擬信號(hào)的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)域信號(hào)的進(jìn)行故障判斷，在故障發(fā)生時(shí)對(duì)其類型進(jìn)行判斷以求減輕專業(yè)人員負(fù)擔(dān)，同時(shí)對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，達(dá)到加強(qiáng)礦井下的智能化管理、提高生產(chǎn)效率以及防患于未然的目的。

本課題模擬地達(dá)成了通過對(duì)時(shí)域信號(hào)的抽樣檢測(cè)判斷水泵是否出現(xiàn)異常，隨后在出現(xiàn)異常的情況下將時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，并對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行分析判斷水泵出現(xiàn)何種故障，同時(shí)對(duì)水泵信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)并得出未來水泵是否可能會(huì)發(fā)生故障這三方面的設(shè)計(jì)目標(biāo)，希望能通過此課題對(duì)智慧礦山提供參考，盡一點(diǎn)綿薄之力。