采煤機的異常分析與診斷控制系統

丁帥華

（山西鄉寧焦煤集團東溝煤業有限公司 山西省臨汾市 042100）

作為中國煤礦的主要挖掘開采設備，采煤機在使用過程中的安全性、穩定性以及高效性始終是煤炭行業工作人員一直關注的問題。因此，針對采煤機在運行過程中出現的故障的診斷和預測，對于安全防護工作的開展具有十分深遠的影響，本文所論述的基于模糊算法的采煤機的異常分析與診斷控制系統，經過完善的系統論證，證實其具有精確度高、穩定性優點等特點，能夠有效保障采煤機的安全運行，為我國煤礦行業的發展，提出了新思路。

1 采煤機的常見故障種類分析

作為我國煤礦產業井下工作中最常見的三種設備之一，采煤機的工作狀況，直接決定了井下作業是否安全，一旦采煤機在運轉的時候發生故障，出現停機維修等現象，不僅會給煤礦企業造成十分嚴重的經濟損失，同時，長時間停機也容易對井下工作人員的生命健康安全帶來嚴重影響。為了最大程度保障采煤機運轉使用中的穩定性，我國各大煤礦生產企業，均針對采煤機設立有專業的維修技術隊伍，并合理利用采煤機的停機時間進行故障檢修、更換零部件、電路檢測等工作。但需要認識到的是，因為采煤機每天停機休息的時間極為有限，全部檢修工作都只能停留在表面部分，無法對采煤機的深層次問題進行檢測，只能夠在故障完全發生后再開展排查作業，不能滿足當前我國井下作業越來越高的質量要求，而采煤機在使用過程中的常見故障類型，大致可以劃分成以下幾個方面。

1.1 采煤機的機械故障

采煤機的常見機械故障主要包含有采煤機傳動軸承故障（例如在電牽引采煤機當中，牽引部分和截割部分分別有各自的電動機進行驅動，其間經過多級齒輪減速增加轉矩，雖然在設計之初已經考慮使用條件，但是因為工作環境的影響，仍然導致軸承故障多有發生）、采煤機傳動齒輪故障（因為齒輪是采煤機當中重要的變速傳遞部件，由于設計失誤、制作不精良、維護不善等情況，都將會齒輪運行的穩定性造成影響）、截齒磨損故障、傳統系統故障等。此類故障在發生之后，采煤機在運行過程中將出現輸出轉矩穩定性降低、截割阻力提高等一系列問題，所以需要采用對傳動電機進行轉矩輸出、對采煤機進行工作電流和工作電壓的檢測，來對問題的根源進行判定。

1.2 采煤機的液壓故障

采煤機的液壓故障，指的是工作人員在控制采煤機搖臂工作時所發生的定位不準確、液壓油泄漏、換向卡組等方面的問題，該類型故障發生以后，采煤機的故障主要表現在液壓系統工作壓力變化幅度不正常、液壓油的流量變化不正常等，通常情況下，工作人員可以根據采煤機液壓系統的工作壓力與流量的監控結果，來對故障的源頭進行分析。

實際上，在采煤機當中，故障率最多的就是液壓系統，因為采煤機牽引部液壓系統具有自動調速、過載保護的裝置，因此在運行的過程中，將會不可避免的出現故障。液壓系統產生故障的原因、產生故障造成的現象以及故障部位之間的關系實際上非常復雜，維修人員在日常巡檢的過程中很難對其進行精準判斷，同時由于采煤機在井下作業環境非常惡劣，維修人員液壓系統的拆解有著很高的難度，系統也有可能發生二次污染，所以，針對液壓系統故障的排除，是采煤機故障排除中的一大難點。

1.3 采煤機的電氣故障

在采煤機的日常運轉過程中，電氣故障是第二常見的故障類型。因為從客觀角度來講，采煤機的本質是一個機械裝置，其機械系統和液壓系統的正常運轉都要依靠電氣系統的調整和控制，一旦采煤機的電氣系統發生故障，采煤機在使用的過程中就有可能發生控制失效等狀況，針對此類型的故障通常可以針對傳輸控制信號與反饋信號的比對來進行判定。

常見的采煤機電器故障有變頻器過熱（由于井下環境溫度過高，致使變頻器的散熱器溫度過高導致報警，一旦發生散熱器報警，調頻脈沖的頻率和輸出頻率就會降低）、過電流故障（由于短路、負載突變、接地、過負載等現象造成的設備內部故障）、過電壓限幅（因為變壓器已經達到了電壓限定值最大值或者變頻器斜坡下降時，若直流回路控制無效，則有可能發生電壓限幅故障）、欠電壓限幅（因為電網供電電源出現故障，亦或是供電電源電壓和與其相對應的直流回路電壓低于最低限定值所導致的故障）、電熔機溫度信號丟失（負載電動機的溫度傳感器發生斷聯）等。

整體來講，在煤礦生產行業當中，采煤機的重要性不言而喻，它是集合了機械、電子電器、液壓傳動于一身的復雜機械系統。并且由于采煤機的工作環境通常比較惡劣，在裝卸運輸煤礦的過程中，常常會受到來自煤礦、巖石的巨大沖擊力，并且還受到了煤塵、水霧等其他類型的污染。盡管設計人員早已在采煤機的設計環節考量了其防水能力、抗污能力，但是在實際使用的過程中，因為采煤機所處的實際環境，致使采煤機的液壓元件和機械部件發生磨損、電氣設備出現故障，導致采煤機不能達到原有的使用壽命。若采煤機因故障而停止使用，整個煤礦的井下生產都將受到嚴重影響，因此，有必要建議一套健全的采煤機異常分析與診斷控制系統，以此來實現對故障的診斷和預警，提升采煤機的正常工作效率。為煤礦企業帶來更加豐厚的經濟效益。

2 采煤機異常分析和診斷控制系統概述

2.1 基于模糊算法的采煤機異常分析和診斷控制系統簡介

作為煤礦開采過程中必須要使用的一種機械設備，采煤機的作用就是針對做挖掘的煤炭進行采集和裝載，國內常見采煤機結構涵蓋有電氣、牽引、截割和附屬四大部分。在此之中，電氣系統主要功能是為采煤機提供動能，包括了有動力電動機和相關元器件；牽引裝置功能讓采煤機在具有一定的移動能力，并且操控其在采煤作業時的工作速率、保障采煤機運轉，是采煤機運轉的重要支持；截割設備的作用是讓采煤機在工作中進行裝煤和卸煤（截割裝置是采煤機的最重要組成部分，是采煤機的重要部件）；附屬裝置則包含了控制、液壓、移動等元器件，對采煤機的正常運行起到輔助作用。在采煤機系統當中，這些不同裝置扮演著獨當一面的角色，采煤機的正常運行，必須要依托上述四種裝置的協同配合，只有這樣，采煤機的運行效率才能得到最大程度的體現。

針對采煤機的異常分析和診斷控制系統，其涵蓋有數據樣本錄入、人機互動頁面呈現、診斷判定、故障確認等，其中，依靠采集采煤機的工作信息，同時依靠相關方法對這些數據進行處理，之后開展數據分析討論，依靠人機互動頁面對現場工作人員進行反饋，依靠數據的表達讓異常信息更為清晰的進行呈現。主要涵蓋有數據曲線、數據調閱、數據更正、顯示圖像、文字論述等形式。把所采集到的信息和原有信息庫中的信息進行比對，對采煤機的故障進行分析診斷。數據信息處理主要是把異常故障和預測系統結合，最終得出結果進行處理，依靠人機交互界面，便于現場工作人員了解，以便于工作人員選擇最為科學有效的技術，來對采煤機在運行過程中所發生的故障進行排除，保障采煤作業的順利開展。同時，也有效控制了采煤機在使用過程中，故障逐漸加深，導致企業經濟損失的逐漸增加，最大限度保護了企業的經濟效益，為企業的良性健康發展打下了堅實的基礎。

2.2 模糊算法

模糊算法的本質是一種數學方法，其包含了總體輸出與單元輸出形式這兩種不同的形式。這兩種不同的形式，在復雜程度上也有區別，單元輸入的形式，其復雜性更高一些。因此為了可以讓控制結果得到一定程度的簡化，便于相關工作的開展，在模糊算法的形式選擇上，一般就使用總體輸出這種形式比較多，因為這樣較為方便，可以大大提升工作效率。

通常而言，模糊算法涉及到多個不同的因素，具體涵蓋了量化因子、模糊構成、近似推理、清晰化、以及比例因子等若干部分，據圖分析結構。

模糊算法的具體實踐當中，輸入量一般具有連續性的明顯特征，一般情況下可以將輸入變量定義為X，那么針對輸入變量的數學表達，可以通過以下公式來表示：

X=[x1,x2...xn]T

在上式當中，Xn表示輸入變量的分量，n 代表分量的個數。與之類似的，輸出變量的表達式為：

Y=[y1,y2...yn]T

在上式當中，yn代表輸入變量的分量，因此可以得出量化因子的計算公式為：

模糊處理在進行計算處理的具體流程中，需要基于隸屬函數，來展開分析求解。而對于隸屬函數來講，又涉及到分散性與連續性兩種不同的函數類型，基于輸入變量自身所表現出來的顯著差異，可以結合其實際選擇不同的隸屬函數來進行求解。

根據模糊算法對應的基本控制規則，在一些條件受到限制的情況下進行近似推理，是值得思考的。這需要對條件語的設計予以優化，立足實際運行所面臨的基本狀況，合理制定模糊控制的相應規則。根據近似推理進行處理后，依托于清晰化的處理方法，對模糊處理得到的數據展開處理，讓最終得到的結果，在一定程度上實現精確化，這一過程的實現，需要依托隸屬分析、加權平均等手段進行處理，工作人員需要基于不同的情況對算法做出選擇。通常情況下，工作人員所作出的選擇，在有越多數據支持的情況下，選擇會越發趨向于精準，因此，這一套基于模糊算法對采煤機異常分析與診斷控制系統能夠讓工作人員作出最為準確合理的選擇。

2.3 模型構建

立足模糊算法，分析采煤機異常，以及對診斷控制系統予以分析，這就需要構建起對應的模型。借助模糊算法強大的擬合能力，突出強化預測、分析診斷方面的技術優勢，構建起對應的技術模型，為采煤機今后的正常生產運轉，提供一定的技術支持和保障。依靠采煤機在采礦作業中所表現的實時數據，對采煤機的運行情況進行數字化分析，把收集到的數據信號輸入進模糊算法模型之中。然后，從隸屬函數與量化因子的角度出發，合理進行選擇，確定對應的數據，針對采煤機展開運行狀況的分析，得出相應的結果。在模糊算法基礎上，通過合理的計算程序，得出相應的關鍵信號，基于一定標準來判斷采煤機的運行狀態，是處在正常水平，還是存在異常狀態，這是一個核心要點。

一般情況下，采煤機通常選擇冷卻系統信息、液壓系統信息。齒輪轉動系統信息、電力電流信息進行整合分析，對所收集到的信息開展歸一操作，常見的處理方式一般有3 種，分別是高于閾值的處理模式、閾值內處理模式和低于閾值的處理模式，按照采煤機使用的具體情況，相關技術人員選取對應的方法開展處理。

依靠對歸一模式運算的使用，參考采煤機工作中存在的問題，結合模糊算法系統，選取相應的歸一化因子和隸屬函數，對采煤機的異常分析與診斷控制系統進行模型的構建。

在具體實踐中，構建了相應的分析模型之后，還應該關注到一個關鍵性工作，那就是針對模型進行驗證。為了驗證模型構建的過程是否合理，驗證模型本身是否科學，就需要選擇具體的采煤機，設定運行條件，采取相應時間點液壓系統壓力值，作為衡量標準進行判斷。通過選擇相應的輸入變量，基于歸一化處理等流程，合理分析數據。

3 結束語

整體來講，筆者選用了模糊算法對采煤機異常分析與診斷控制系統進行模型構建，依靠選擇對應的判斷數據并開展歸一化處理，同時根據實際工作狀況選擇對應的量化因子和隸屬函數，對采煤機系統進行全面監控，通過與現實數據進行對比，發現所設計的采煤機異常分析與診斷控制系統對故障的預測精度較高，值得進行研究、推廣和普及。