模糊專家系統在超高水充填管道故障診斷系統的應用

劉增環，楊 帆

（河北工程大學 信息與電氣工程學院，邯鄲 056038）

模糊專家系統在超高水充填管道故障診斷系統的應用

劉增環，楊 帆

（河北工程大學 信息與電氣工程學院，邯鄲 056038）

0 引言

目前大多數煤礦的超高水充填系統的輸送管道沒有安裝泄露堵塞定位自動檢測系統，主要靠人工沿管線巡視，費時費力，定位不準確，管道維護困難。遇到管路故障，只能做應急處理，浪費大量的人力財力。為了提高自動化水平，改進生產質量節約能源，本論文設計了基于模糊專家系統的超高水充填管道在線監測及故障診斷系統。通過將模糊集合理論和專家系統相結合，對管道的壓力和超高水流量進行在線監測和模糊推理，能有效提升系統判斷的準確度，增強系統的容錯性，同時也保證了診斷系統的實時性和有效性。

1 超高水充填管道在線監測及故障診斷系統

超高水是一種新興的煤礦采空區充填材料，該材料由A，B主料與少量速凝劑(AA)和復合緩凝劑(BB)組成[1]，A料主要以鋁土礦、石膏等獨立煉制并復合超緩凝分散劑構成，B料由石膏、石灰及復合速凝劑構成，二者以1:1比例配合使用。能夠達到凝結快，強度大的效果。在使用時，該材料用量很少，而水體積占95%～97%[1]。組成材料按一定比例配制完成后，分別運送到采空區混合，在一定時間內迅速凝固成硬度很強且不可壓縮的固體[2]。充填材料在井上完成各自的配比后，經過長距離的管道輸送到井下采空區。

超高水充填系統的輸送管道中，每種流體所含成分不同，并且由于輸送管道的管線長度不確定、高體水流速不均勻等因素影響，容易造成管道堵塞、凝結、泄露等問題，嚴重影響輸送管道的安全運行，所以根據需求設計了基于模糊專家系統的高水充填管道在線監測系統。主要通過對輸送管路沿線的壓力、流量等變量的實時在線監測，經過數據分析及對照判斷管路是否發生堵塞故障或者泄露。若有故障發生，則進行報警，從而減輕工人的勞動強度、節約能源、提高充填系統自動化水平。

本系統上位機采用PC104嵌入式工控機下位機采用PLC來實現超高水充填管道在線監測及故障診斷，具有數據處理、數據顯示、數據儲存、數據查詢、報警等功能，能夠實現人機界面的友好交互。其中系統的硬件框架圖如圖1所示。

圖1 系統的硬件框架圖

2 模糊專家系統故障診斷

超高水充填管道監測系統屬于典型的非線性、時變、強干擾系統。此系統的擾動因素比較多，如井下管道高度不同造成管道壓力變化，管壁的粗糙度以及管道彎頭造成的管道流量變化等，很難用精確的數學模型進行描述，因此針對這些不確定信息本文將模糊集合理論與專家系統相結合[3]，提升了診斷精度，增強了系統的容錯性，同時也保證了診斷系統的實時性和有效性。

超高水充填井下管道故障診斷模糊專家系統由知識庫、推理機、數據庫、解釋模塊、學習模塊以及輸入輸出模塊構成[4]，其結構原理圖如圖2所示。

圖2 系統結構原理圖

其中部分的功能為：

1）綜合數據庫。主要存放井下管道壓力、流量等數據以及在診斷過程中產生的一些數據。

2）知識庫。存放診斷用的有關規則以及有關知識等。

3）推理機。模糊推理機是整個模糊專家系統的核心。它根據當前輸入數據，運用知識庫中的知識，采用一定的模糊推理策略，對井下管道進行故障診斷。

4）解釋程序。向用戶解釋系統是如何推理得出故障的結論。

2.1 知識庫

2.1.1 知識庫的建立

煤礦井下超高水充填系統中不同的工況可能引起超高水流量、管道壓力的變化，但變化的情況是不同的,如表1所示。

表1 不同工況下各個監測點的壓力和流量的變化情況

整個充填系統管道長度約2552米，管路為內徑為125mm的無縫鋼管。利用流體力學相關知識對管道的壓力降進行分析。整個管道的壓力降主要包括管道摩擦壓力降、靜壓力降和速度壓力降，管道壓力降的計算公式如下：

其中：

λ為摩擦系數，無因次；經查表為0.02；

L為管道長度，m；

D為管道內直徑，m；

∑K為管件、閥門等阻力系數之和，無因次；

u為流體平均流速，m/s；

ρ為流體密度，kg/m3；

Z2、Z1為管道出口端、進口端的標高，m；

g為重力加速度，9.81m2/s；

u2、u1為出口端、進口端流體流速，m/s。

充填管道按照滿管計算，則可計算得到整個充填管道壓力降⊿P=363.2kPa。

當管道運行正常時，管道的壓力降曲線如圖3的曲線1所示，此時相鄰兩個傳感器之間的壓差為⊿P1。當某一傳感器x0處發生堵塞事故后，其壓力降如圖3的曲線2，此時兩端的壓差為⊿P2。

圖3 管道的壓力降

對充填管道的壓力、超高水流量分析，假設模糊集{P1，P2，P3}={相鄰兩個傳感器之間的壓差⊿P，前一流量傳感器的流量，后一流量傳感器的流量}，Q為管道故障。各故障狀態如表2所示。

表2 故障狀態表

對故障征兆和故障原因分析可得到部分規則：

2.1.2 知識庫的表示

在故障檢測中，傳感器獲取信息過程中會受到一些干擾因素的影響，使其具有一定的模糊性，而且故障集合與故障特征之間也并不是一一對應關系，相互之間的影響也具有一定的模糊性[5]。因此本文采用模糊產生式規則來表示知識庫。

2.2 推理機

本系統的推理方法采用正向模糊推理的方式。根據故障征兆對知識庫進行模糊匹配，分析匹配出的可能原因便可以診斷出管道的實時狀況。

3 仿真及實驗結果

對系統進行實驗仿真分析，選取管道長度50米，流體密度為1640kg/m3，流體有效粘度為0.118，當流體流速發生變化時阻力損失的變化如表3所示。隨著仿真實驗的進行系統準確率的仿真圖如圖4所示。

表3 流速與阻力損失的關系

圖4 仿真圖

從上述仿真圖可以看出本文所提出的故障診斷方法準確率較高，說明了本文方法的有效性。

4 結束語

本文針對井下管道的壓力、超高水的流量設計的模糊專家故障診斷系統有效改善了專家系統容錯性差等問題，進而提高了系統的魯棒性和判斷的準確性。因此將其應用于井下管道監測這種復雜被控對象具有很好的工程應用價值。

[1]馮光明,王成真,李鳳凱,等.超高水材料開放式充填開采研究[J].采礦與安全工程學報,2010,27(4):453-457.

[2]馬廣興,侯尚武,白長江.超高水材料充填系統的優化[J].中州煤炭,2012(4):59-60.

[3]Lee H J, Park D Y, Ahn B S, et al. A fuzzy expert system for the integrated fault diagnosis[J].IEEE Trans on Power Delivery,2000,15(2):833-838.

[4]于治福,于會榮,王德方,等.基于模糊專家系統的礦用風機故障診斷[J].煤礦機械,2013,34(1):271-273.

[5]崔小鵬,王公寶,王潔.一種故障診斷模糊專家系統的實現[J].艦船電子工程,2014,(1):135-139.

[6]馬華杰,王金梅.模糊專家系統在火電廠汽包水位運行故障診斷中的應用[J].電站系統工程,2012,28(3):41-43.

Application of fuzzy expert system in high-water filling the pipeline fault diagnosis system

LIU Zeng-huan, YANG Fan

針對目前多數煤礦井下超高水充填管道系統仍采用人工沿管線巡視的現狀，通過對充填管道壓力、超高水流量的在線監測，設計了基于模糊專家系統的高水充填管道在線監測及故障診斷系統。通過將模糊集合理論與專家系統結合，提升了系統判斷的準確度以及系統的容錯性。通過實驗仿真可以看出該模糊專家故障診斷方法準確率高，具有很好的工程應用價值。

超高水充填；管道監測；模糊理論；專家系統；故障診斷

劉增環（1962 -），男，教授，碩士，主要從事電氣自動化檢測與控制的研究。

TP206

A

1009-0134(2015)07(下)-0052-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2015.07(下).16

2015-03-02