基于時頻分析的礦井提升機故障診斷研究＊

趙旭榮

（山西工程職業學院機械工程系，山西 太原 030062）

0 引言

礦井提升機是礦山生產中至關重要的設備之一，其運行的安全性和穩定性對礦山的安全生產和礦工的生命安全有著直接的影響。然而，由于礦山生產過程的環境惡劣及設備復雜性高、負荷變化大等，所以礦井提升機易出現各類故障，嚴重威脅礦山的安全生產和礦工的生命安全［1］。對礦井提升機進行故障診斷，提前發現和預防故障，對保障礦井安全生產具有重要意義。

傳統的故障診斷方法主要依賴人工經驗和傳感器設備，然而這些方法通常需要投入大量的人力和物力，并且診斷精度受限于專家經驗和傳感器精度。隨著科技的發展，一種基于數據驅動的故障診斷方法引起研究者的關注。JINYAN 等［2］對基于人工智能的故障診斷方法進行研究，通過應用神經網絡和模糊邏輯技術，能夠更精確地診斷復雜系統中的故障。研究結論表明，與傳統方法相比，該方法能夠更有效地處理復雜、非線性的故障模式，并減少診斷時間。LIU 等［3］利用大數據分析進行風力發電機組的故障診斷，通過收集和分析大量的運行數據，成功地發現了一些微小的、早期的故障跡象。他們的研究結論是基于數據驅動的方法能夠提早發現故障并采取預防措施，從而延長了設備的使用期限和提升其可靠性。MING 等［4］通過集成學習方法對軸承故障進行診斷。他們使用多個不同類型的傳感器數據，通過集成學習方法將這些數據融合在一起，其研究結論表明，這種集成的方法能夠更全面地捕捉故障的特征，從而提高了故障診斷的準確性。這種方法利用現代計算機技術和數學模型，通過對設備運行數據的分析和處理，實現對故障的自動檢測和預警。

時間頻率分析是一種常用的信號處理方法，能夠揭示信號在時間和頻率兩個維度上的變化規律，因此被廣泛應用于各類設備的故障診斷［5］?；跁r間頻率分析的故障診斷方法，能夠有效地從設備運行數據中提取故障的相關特征，以此為依據實現對故障的準確識別和預測。

本文旨在通過時間頻率分析方法，對礦井提升機的故障進行診斷。首先，詳細介紹了時間頻率分析的基本原理；其次，通過數據收集、特征提取建立故障診斷模型；最后，根據實驗結果，驗證了時間頻率分析在礦井提升機故障診斷中的有效性，為礦井提升機的故障預警提供了一種有效的技術手段。

1 時間頻率分析方法及其應用

1.1 時間頻率分析的基本原理

時間頻率分析是一種信號處理方法，用于研究信號在時間和頻率上的變化特性，它能夠揭示信號隨時間變化的頻率內容，提供更全面的頻譜信息，以便使用者更好地理解信號的動態特性。在故障診斷中，時間頻率分析被廣泛地應用于故障特征提取、故障模式識別和信號異常檢測等方面［6］。

時間頻率分析的基本原理基于短時傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform，STFT）和小波變換（Wavelet Transform）［7］，其主要步驟如下：①選擇合適的時間窗口。將信號分割為多個小段，并在每個時間窗口內進行頻譜分析。②應用傅里葉變換。對每個時間窗口內的信號進行傅里葉變換，將信號從時域轉換到頻域。③頻譜平滑化。通過對傅里葉變換結果應用窗函數，降低頻譜泄漏的影響，使頻譜更加平滑。④時間頻率表示。將平滑后的頻譜根據時間的變化進行可視化，形成時間頻率譜圖。

在礦井提升機的故障診斷中，時間頻率分析可以應用于提取礦井提升機運行數據中與故障有關的頻率信息和時域特征。通過分析時間頻率譜圖，識別出故障引起的頻率變化和能量集中區域，從而實現對礦井提升機故障的準確診斷［8］。

1.2 時間頻率分析在故障診斷中的應用

時間頻率分析在故障診斷中具有廣泛的應用，可以幫助工程師和技術人員有效地檢測和診斷設備故障（如圖1所示）。

圖1 時間頻率分析在故障診斷中的應用

2 基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷

2.1 數據收集

為對基于時間頻率分析的礦井提升機故障進行診斷，需要收集與礦井提升機運行狀態和故障相關的數據。本文列出常見的數據變量及其對應的測量值（見表1）。

表1 礦井提升機運行狀態和故障相關的數據

電流、振動幅值、溫度和壓力是常見的用于礦井提升機故障診斷的關鍵參數，通過監測這些參數的變化，可以發現潛在的故障特征和異常情況。

2.2 基于時間頻率分析的特征提取

基于時間頻率分析的特征提取是礦井提升機故障診斷的重要步驟。通過分析礦井提升機的運行數據，利用時間頻率分析方法提取與故障相關的特征，可以幫助維護人員識別故障模式和異常情況。表2列出了常見的基于時間頻率分析的礦井提升機特征及其對應的數值。

表2 基于時間頻率分析的礦井提升機特征及其對應的數值

主頻峰值表示在時間頻率譜中頻率最顯著的峰值位置，反映礦井提升機的運行狀態。頻譜能量表示信號在不同頻率上的能量分布情況，反映礦井提升機的頻譜特性。頻率變化率表示頻率隨時間變化的速率，可以揭示礦井提升機運行過程中的頻率變化趨勢。時間頻率密度表示信號在時間和頻率上的分布密度，用于描述信號的時頻特性。峭度是描述信號峰值的尖銳程度，可以用來判斷信號的頻率集中度。

特征提取的目的是從時間頻率分析結果中提取有意義且與故障相關的特征，為后續的故障診斷和分類提供依據［9］，通過對這些特征進行分析和比較，可以識別礦井提升機的故障模式和異常情況，為維護人員提供準確的故障診斷結果和相應的維護措施。

2.3 故障診斷模型建立

故障診斷模型的建立是基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷的關鍵步驟。通過分析礦井提升機的運行數據和提取特征，可以建立故障診斷模型，實現對故障的準確識別和預測。故障診斷模型公式如下：

公式（1）中：Y表示故障診斷結果，用于標識礦井提升機的故障類型或狀態；Cons tan t 表示常數項，用于模型的偏移校正；A1，A2，A3，…，An表示系數，用于權衡不同特征對故障診斷結果的影響；F1，F2，F3，…，Fn表示特征值，即基于時間頻率分析提取的特征。

具體的系數A1，A2，A3，…，An的模型訓練公式可以通過機器學習算法進行優化，使用線性回歸算法計算：

公式（2）通過最小化實際值與模型預測值之間的差異對系數A1，A2，A3，…，An的取值進行優化，使模型能夠更準確地預測礦井提升機的故障類型或狀態。

2.4 實驗結果與分析

在進行基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷的實驗后，得到如下的實驗結果和分析。

2.4.1 實驗設置

數據集：使用表1中的數據作為實驗數據集。

特征提?。焊鶕? 中的特征定義，通過計算得到主頻峰值、頻譜能量、頻率變化率、時間頻率密度和峭度等特征值。

2.4.2 實驗結果

根據實驗數據和特征提取，利用線性回歸算法訓練故障診斷模型，并得到相應的系數為A1=0.1,A2 = -0.05,A3 = 0.02,A4 = 0.08,A5 = 0.15。

利用以上系數，根據實際的特征值進行故障診斷的預測，并結合表2 的特征值，代入故障診斷模型公式得到：Y=Constant+0.1×10.5+（-0.05）×（-16.2）+0.02×0.05+0.08×0.09+0.15×1.3=Constant+1.05+0.81+0.000 1+0.007 2+0.195=Constant+2.063 3。

分析實驗結果可知，如果Y的計算值大于某個閾值，就可以判斷礦井提升機存在故障。

3 實際應用與影響

3.1 礦井提升機故障診斷案例

為驗證基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷方法的有效性，研究人員在位于山西省的一座煤礦中進行應用實驗。在實驗中，研究人員收集了礦井提升機的運行數據，并使用時間頻率分析方法提取與故障相關的特征。表3 是礦井提升機運行數據，用于本研究的故障案例診斷。

表3 礦井提升機運行數據示例

通過時間頻率分析，本研究提取與故障診斷相關的特征。表4展示了從上述運行數據中提取的一些特征值，包括主頻峰值、頻譜能量、頻率變化率、時間頻率密度和峭度等。

表4 礦井提升機故障診斷特征示例

通過對提取的特征進行分析和比較，能夠識別礦井提升機的故障模式和異常情況。例如，在特定時間段內，主頻峰值的變化超過預設的閾值，并且頻率變化率呈現異常的趨勢。這些特征的變化與礦井提升機可能存在的故障相對應［4］。

將特征值代入模型公式，得到故障診斷結果。例如，將實際的特征值代入故障診斷模型，得到故障診斷結果為故障類型A。

3.2 效果比較與行業影響

基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷方法在實際應用中與傳統的故障診斷方法相比，具有較大的優勢。

一是與傳統的基于人工經驗和傳感器設備的故障診斷方法相比，基于時間頻率分析的方法能夠自動化地分析設備運行數據，并提取與故障相關的特征［10］。傳統方法通常需要大量的人力和物力投入，并且診斷精度受限于專家經驗和傳感器精度，而基于時間頻率分析的方法利用現代計算機技術和數學模型能夠全面、準確地檢測和診斷礦井提升機的故障，極大地減少了人力和物力資源的消耗。

二是基于時間頻率分析的方法能夠提供更豐富的故障診斷信息。通過分析時間頻率譜圖，可以揭示信號在時間和頻率上的變化規律，幫助工程師和技術人員更好地理解礦井提升機的動態特性［11］。相比之下，傳統方法只能提供有限的故障診斷指標，難以全面了解設備的故障狀態。

三是基于時間頻率分析的方法具有較高的故障識別準確性和預測能力。通過提取與故障相關的特征，建立故障診斷模型，該方法能夠對礦井提升機的故障類型進行準確識別和預測［12］。與傳統方法相比，基于時間頻率分析的方法能夠更早地發現潛在的故障，從而避免故障進一步惡化，造成生產損失。

四是基于時間頻率分析的礦井提升機故障診斷方法的應用對礦井行業具有重要的影響。該方法能夠提高礦井的安全性和生產效率。通過及時發現和診斷礦井提升機的故障，可以避免礦井生產工作中潛在的安全風險，避免生產中斷，保障工人的生命安全和礦山的正常運行。此外，該方法能夠降低維護成本，提高設備可靠性。通過精確的故障診斷和預測，合理安排維護計劃，減少維護成本和停機時間，延長設備的使用壽命?；跁r間頻率分析，借助先進的計算機技術和數據處理算法，可為礦井提升機的故障診斷提供新的思路和方法，促進礦井行業技術創新和進步。

4 結語

本研究通過基于時間頻率分析的方法，探索了礦井提升機故障診斷的方向。通過數據收集、特征提取、故障診斷模型的建立及實驗結果與分析，為礦井提升機故障診斷提供一種可行的方法。未來的研究可以進一步優化模型和算法，提高故障診斷的準確性和可靠性，從而更好地保障礦井的安全運行。