礦山機電設備維修故障診斷技術淺析

摘要：礦山機電設備的工作環境復雜，故障診斷是保障機電設備高效維修的關鍵手段。為此，設計了一種新的機電設備維修故障診斷方法。基于Zigbee技術設計的礦山機電設備監測系統，采集機電設備運行狀態數據;構建并訓練BP神經網絡模型，將利用小波包方法提取的故障特征向量作為網絡測試樣本，精準診斷礦山機電設備的故障情況。該方法檢測的礦山機電設備故障精準度高達91%。

關鍵詞：礦山機電設備;傳感器;神經網絡;故障診斷

0 引言

機電設備是礦山開采的重要工具，但是機電設備具有易消耗特質，容易發生斷裂、變形、磨損等故障。如何精準判斷機電設備故障，提高礦山機電設備開采工作效率是亟待解決的問題。本文結合無線傳感網絡與Zigbee技術，提出了一種故障診斷技術，可以通過智能化、自動化方式快速實現礦山機電設備的故障檢測。

1 礦山機電設備故障診斷技術

1.1 ? ?機電設備狀態數據采集

為提高開采效率，需要實時監測礦山機電設備的運行狀態，為此基于Zigbee技術和無線傳感器網絡，設計了礦山機電設備監測系統[1]，采集機電設備的多種狀態數據。基于多功能需要，將Zigbee節點劃分為不同類型：Sink節點、路由節點、無線傳感器節點。通過以上節點采集機電設備傳感器輸送的設備狀態信號，實現機電設備運行狀態監測與狀態數據采集。

系統硬件包括礦山地面裝置與地下裝置，有線傳輸、地面調度控制中心是地面裝置的主要構成;有線網絡傳輸、基于Zigbee技術的無線傳感網絡是地下裝置的主要構成，圖1為礦山機電設備監測系統的無線傳感布局。

基于Zigbee技術的無線傳感網絡監測系統的運行原理如下：

（1）節點功能分析：傳感器節點、路由節點、Sink節點是無線傳感網絡部分的主要節點類型。海量傳感器節點基于無線網自組織方式構成網絡，以采集設備運行狀態數據、設備定位數據;監測系統的無線傳感節點以多跳無線通信方式運行。和傳感器節點緊密聯系的是路由節點，路由節點完成信號中繼任務，目的是增加無線傳輸距離。路由節點與傳感器節點將采集的機電設備運行數據傳輸至Sink節點并使其接收。

（2）地面調度控制中心是接收和處理系統監測數據的平臺;CAN總線是連接無線傳感網絡和以太網的重要介質[2]，通過CAN總線的連接，地面調度控制中心接收到來自無線傳感網絡采集的礦山機電設備狀態數據。

1.2 ? ?基于BP神經網絡的機電設備故障診斷

根據Zigbee技術采集礦山機電設備的各種運行狀態數據，采用神經網絡診斷機電設備故障。在此之前需要使用小波包分析技術過濾機電設備狀態數據的噪聲。本次機電設備故障診斷研究使用的狀態數據為設備的振動信號;然后基于小波包分析技術提取各頻帶重構信號的能量，即機電設備故障特征向量，BP神經網絡故障診斷采用的訓練樣本和測試樣本即為此特征向量。

BP神經網絡是按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，其訓練過程包括前向計算過程、誤差反向傳播過程：前者輸入向量從輸入層開始，經過隱含層逐級求取不同神經單元的輸出值;后者將輸出層的誤差逐級向前傳播，以隱含層為中介、代價函數作為最小目標，求取不同神經元誤差以修正前層權值。上述兩個部分共同完成特征空間向設備故障空間的非線性映射，實現機電設備的故障診斷[3]。圖2為BP神經網絡結構，包括輸入層、隱含層以及輸出層。

BP神經網絡訓練完成后，將礦山機電設備狀態（設備振動信號）故障特征向量作為測試樣本輸入神經網絡中，輸出結果即為機電設備故障診斷情況。

2 實驗結果分析

搭建礦山機電設備仿真環境展開測試，本次測試采用的機電設備為礦用電動機。經過148次訓練樣本學習，BP神經網絡已經能夠完成機電設備的故障診斷，將監測系統采集的300組數據作為測試樣本，其中每組故障類型的樣本數量為60組，神經網絡故障診斷的輸出結果如表1所示。

表1展示的是本文方法正確檢測機電設備的故障情況，總計檢測出結構松動故障5次、輕微裂紋故障4次、摩擦過大故障5次、振動過大故障6次，誤檢2次，總的來說本文方法檢測準確率可達91%。

3 結語

本文使用BP神經網絡診斷機電設備故障之前，基于小波包分析方法預處理設備的振動信號數據，提取設備的故障特征向量作為神經網絡的測試樣本。這種做法一定程度上濾除了設備原始振動信號的噪聲，使得礦山機電設備故障診斷結果更為精準。經驗證，本文方法檢測礦山機電設備故障的精準度為91%，滿足現實中機電設備故障診斷需求。

[參考文獻]

[1] 張雅君，李明學，田由輝.基于Zigbee技術的煤礦井下設備監測系統的研究[J].煤礦機械，2013（5）：271-272.

[2] 王彬.基于ZigBee技術的煤礦井下安全監控系統設計[J].山東工業技術，2015（17）：206.

[3] 董超.基于小波神經網絡的礦用主通風機故障診斷研究[J].煤礦機械，2015，36（1）：276-278.

收稿日期：2020-04-29

作者簡介：張健（1993—），男，山西呂梁人，研究方向：礦山機電。