采煤機(jī)故障融合診斷研究

尹 磊

(山西焦煤集團(tuán)正瑞能源開發(fā)有限公司，山西 太原 030000)

采煤機(jī)是實現(xiàn)煤炭開采的核心設(shè)備，受煤礦井下工作環(huán)境惡劣、采煤機(jī)負(fù)載大以及自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜等因素影響，采煤機(jī)運(yùn)行時容易出現(xiàn)故障，給采面煤炭回采帶來制約[1-3]。實現(xiàn)采煤機(jī)故障診斷，及時掌握故障類型及故障位置，對提高煤炭開采效率、提高采煤機(jī)管理及維護(hù)能力等方面均可起到一定促進(jìn)作用[4-6]。現(xiàn)階段基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)故障診斷技術(shù)是研究熱點之一，諸多的學(xué)者及工程技術(shù)人員進(jìn)行深入探討并取得較為豐碩的研究成果，但是也面臨診斷手段單一、結(jié)果片面等問題，難以獲取較為精準(zhǔn)的故障診斷結(jié)果[7]。為解決上述問題，文中就結(jié)合以往研究成果[8-9]，提出融合參數(shù)診斷法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對采煤機(jī)故障進(jìn)行診斷，首先采用參數(shù)診斷法對采煤機(jī)溫度、流量、壓力、電流、振動等參數(shù)進(jìn)行診斷分析，隨后用深度殘差網(wǎng)絡(luò)對故障發(fā)生率較高的搖臂軸承、搖臂齒輪箱等進(jìn)行分析，掌握故障原因以及故障位置，為后續(xù)采煤機(jī)故障排除、維護(hù)等提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。

1 采煤機(jī)故障診斷方法

采煤機(jī)故障診斷時，采用的參數(shù)診斷法較容易實現(xiàn)且較為簡單，可快速診斷采煤機(jī)故障部位，但是也存在故障診斷結(jié)果片面、無法定位故障零部件及位置；深度殘差網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)采煤機(jī)易故障位置(如齒輪、軸承等)振動特征提取、細(xì)化及定位，但是也面臨診斷速度較慢問題。為此，文中提出將上述兩種故障診斷方法容易，故障診斷以參數(shù)診斷法為主并將深度殘差網(wǎng)絡(luò)作為補(bǔ)充使用，充分發(fā)揮兩種故障診斷方法優(yōu)勢，實現(xiàn)整體故障診斷、定位。

1.1 參數(shù)診斷法

采煤機(jī)是結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的大型設(shè)備，整機(jī)平穩(wěn)運(yùn)行是各組成部件相互配合結(jié)果，因此通過對采煤機(jī)各組成部件運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行分析可確定故障類型。采煤機(jī)搖臂齒輪箱、電機(jī)、牽引機(jī)構(gòu)、冷卻系統(tǒng)以及液壓系統(tǒng)等零部件故障發(fā)生率較高，且故障發(fā)生原因較為復(fù)雜，應(yīng)重點監(jiān)測。采煤機(jī)運(yùn)行出現(xiàn)故障后零部件運(yùn)行參數(shù)會出現(xiàn)較大波動，從而為故障預(yù)警提供基礎(chǔ)。具體采煤機(jī)部分零部件監(jiān)測報警值設(shè)定情況見表1，其中高限報警值監(jiān)測值高于報警值、低限報警則指監(jiān)測值小于預(yù)警值。

表1 采煤機(jī)部分零部件監(jiān)測報警值設(shè)定情況

采煤機(jī)各零部件電流、溫度、流量以及電流等采用傳感器檢測，由于獲取數(shù)據(jù)量較大，為確保診斷系統(tǒng)平穩(wěn)、流暢運(yùn)行，采用等距間隔法讀取相關(guān)數(shù)據(jù)信息，具體參數(shù)診斷流程見圖1.傳感器檢測數(shù)據(jù)均存儲到數(shù)據(jù)庫中，并采用等間隔法讀取數(shù)據(jù)，連續(xù)讀取的3項數(shù)據(jù)均不在設(shè)定范圍內(nèi)時，診斷系統(tǒng)即通過診斷頁面顯示故障，并將故障參數(shù)存儲到本地故障數(shù)據(jù)庫中；通過3次數(shù)據(jù)判定以便降低非故障性因素干擾，降低誤報警發(fā)生率。

圖1 采煤機(jī)故障參數(shù)診斷流程

1.2 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

深度殘差網(wǎng)絡(luò)可捕捉振動信號特征集，可實現(xiàn)采煤機(jī)搖臂軸承、齒輪等故障分類，深度殘差網(wǎng)絡(luò)核心是殘差學(xué)習(xí)模塊。深度殘差網(wǎng)絡(luò)故障診斷數(shù)據(jù)庫存儲采煤機(jī)不同故障診斷數(shù)據(jù)并作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用；振動信號數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲采煤機(jī)歷史振動數(shù)據(jù)，并當(dāng)作測試數(shù)據(jù)使用。具體采用的深度殘差網(wǎng)絡(luò)故障診斷流程見圖2.

圖2 深度殘差網(wǎng)絡(luò)故障診斷流程

深度殘差網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后系統(tǒng)自動讀取故障診斷數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)并存儲成CSV訓(xùn)練集文件，若訓(xùn)練完成后模型準(zhǔn)確率超過99%則保存該訓(xùn)練模型，反之則需要重新訓(xùn)練；當(dāng)訓(xùn)練完成后系統(tǒng)讀取振動信號數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)并存儲為CSV文件，通過訓(xùn)練的模型對振動數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，并輸出對應(yīng)的故障標(biāo)簽；在系統(tǒng)服務(wù)器端數(shù)量最多的標(biāo)簽即為對應(yīng)的故障類型、位置。

1.3 故障融合診斷

具體采煤機(jī)故障融合診斷流程見圖3.通過參數(shù)診斷法實時分析傳感器檢測數(shù)據(jù)，得出故障診斷結(jié)果，若無故障則故障診斷界面顯示無故障，反之則在顯示有故障；參數(shù)診斷法發(fā)現(xiàn)有故障后，通過深度殘差網(wǎng)絡(luò)對故障位置診斷信號進(jìn)行分析，從而確定具體故障結(jié)果。

圖3 采煤機(jī)故障融合診斷流程

2 故障融合診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及應(yīng)用分析

2.1 故障融合診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

采煤機(jī)故障融合診斷系統(tǒng)采用三層架構(gòu)模式，包括有采集層、診斷層以及人機(jī)交互層，具體架構(gòu)見圖4.

圖4 采煤機(jī)故障融合診斷系統(tǒng)架構(gòu)

采集層主要依靠采煤機(jī)上布置的傳感器(類型包括電壓、電流、溫度、流量以及振動等)對各零部件運(yùn)行參數(shù)實時檢測，并經(jīng)以太網(wǎng)將檢測參數(shù)傳輸給信息中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲；診斷層是整個故障診斷系統(tǒng)核心，通過參數(shù)診斷法、深度殘差網(wǎng)絡(luò)對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、故障在線診斷；人機(jī)交互層可實現(xiàn)故障診斷結(jié)果輸出以及歷史故障數(shù)據(jù)查詢等功能，功能包括有故障顯示、歷史故障查詢、檢測參數(shù)顯示以及故障數(shù)據(jù)存儲等。

系統(tǒng)用Visual Studio 2010構(gòu)建，并以阿里云OS、SQL Sever及Python作為基礎(chǔ)支撐軟件，其中阿里云OS用于診斷系統(tǒng)調(diào)試、測試等；SQL Sever用以構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，存儲各類檢測數(shù)據(jù)、故障診斷結(jié)果；Python編寫深度殘差網(wǎng)絡(luò)。

2.2 應(yīng)用分析

將采煤機(jī)故障融合診斷系統(tǒng)應(yīng)用到山西某礦2302綜采工作面MG300/700-WD采煤機(jī)上，具體采煤機(jī)上布置的各傳感器檢測結(jié)果見表2.傳感器檢測發(fā)現(xiàn)采煤機(jī)左搖臂高速軸溫度最高可達(dá)到106 ℃.在監(jiān)測頁面中，故障以不同標(biāo)簽顏色顯示，若診斷出故障時故障態(tài)欄中顯示紅色，正常時則顯示藍(lán)色。

表2 傳感器檢測數(shù)據(jù)

當(dāng)左搖臂高速軸溫度達(dá)到106 ℃時，系統(tǒng)會自動顯示故障位置，通過深度殘差網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致左搖臂高速軸溫度偏高的主要原因是截一齒輪出現(xiàn)裂紋、齒面磨損等問題，具體診斷結(jié)果為：齒輪磨損及裂紋導(dǎo)致高速軸高溫。融合診斷系統(tǒng)檢測結(jié)果與現(xiàn)場結(jié)果一致，表明使用的采煤機(jī)故障融合診斷方法診斷結(jié)果可靠。

3 結(jié) 語

文章針對采煤機(jī)故障人員巡檢效率低以及現(xiàn)有診斷系統(tǒng)結(jié)果片面等問題，提出一種采煤機(jī)故障融合診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)融合參數(shù)診斷法、深度殘差網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)采煤機(jī)故障診斷、定位。參數(shù)診斷法通過比對設(shè)定閾值與實際檢測值比對實現(xiàn)采煤機(jī)故障實時診斷，保證故障診斷效率及及時性；通過深度殘差網(wǎng)絡(luò)分析軸承、齒輪等振動參數(shù)，對故障進(jìn)一步診斷，從而得到更為精準(zhǔn)的故障診斷結(jié)果。

通過參數(shù)診斷法與深度殘差網(wǎng)絡(luò)相互融合實現(xiàn)采煤機(jī)故障診斷?，F(xiàn)場試驗表明，文中所提融合診斷系統(tǒng)可實現(xiàn)采煤機(jī)故障高效、精準(zhǔn)診斷，有助于減少采煤機(jī)后期維護(hù)成本并提高采煤機(jī)運(yùn)行可靠性。