基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井提升機(jī)故障診斷步驟優(yōu)化

章建林 黃金波*

（1、湖南有色金屬職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 株洲412000 2、張家界航空工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 張家界427310）

關(guān)于故障診斷的研究始于20 世紀(jì)70 年代初，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，理論體系逐漸完善，并開始應(yīng)用于實踐當(dāng)中，其中以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)最為突出，包括BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的多種網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用。我國在神經(jīng)網(wǎng)技術(shù)方面的研究雖然起步較晚，但是隨著我國綜合國力的提升，在技術(shù)研究方面突飛猛進(jìn)，取得了一系列成果，并在多個行業(yè)領(lǐng)域中實踐應(yīng)用。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能，并且支持并行運(yùn)行，相較于傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)，基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提升機(jī)故障進(jìn)行研究，可以解決傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)故障模糊的問題，提升故障診斷效率以及準(zhǔn)確性。

1 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

SOM（Self-Organizing feature Map）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又被稱之為Kohonen 網(wǎng)絡(luò)，是20 世紀(jì)80 年代初由Konhonen 教授所提出了一種自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)。Konhonen 教授認(rèn)為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收外部輸入模式時，可分為不同對應(yīng)區(qū)域，而不同區(qū)域?qū)τ谕獠枯斎肽Ｊ綍a(chǎn)生不同響應(yīng)特征，且此過程是自動化完成[1]。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層與輸出層構(gòu)成，輸入層的神經(jīng)元數(shù)量以輸入網(wǎng)絡(luò)向量數(shù)量決定，輸入神經(jīng)元接收網(wǎng)絡(luò)輸入信號；輸出層神經(jīng)元在平面上按照既定的順序排列。輸入層與輸出層神經(jīng)元以權(quán)值相聯(lián)結(jié)，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到輸入信號時，輸出層相應(yīng)神經(jīng)元就會做出響應(yīng)。

2 礦井提升機(jī)的基本構(gòu)成

礦井提升機(jī)的核心構(gòu)成包括工作機(jī)構(gòu)、機(jī)械傳統(tǒng)系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、拖動控制、觀測、操作系統(tǒng)、輔助部分以及自保護(hù)系統(tǒng)，具體如下：工作機(jī)構(gòu)主要包括主軸承與主軸裝置，包括卷筒、支輪、主軸、調(diào)繩裝置以及制動輪等；制動裝置包括液壓傳動裝置與制動器兩部分；液壓傳動裝置包括工作制動控制閥、制動油缸、油源部分以及安全制動控制閥；機(jī)械傳統(tǒng)系統(tǒng)包括聯(lián)軸器與減速器[2]；潤滑系統(tǒng)主要是向主軸承、嚙合齒面以及減速器軸承噴射潤滑油；觀測、操作系統(tǒng)包括發(fā)電裝置、深度指示器以及斜面操作臺；拖動、控制以及自保護(hù)系統(tǒng)包括電氣控制系統(tǒng)、自動糊系統(tǒng)、主拖動電動機(jī)以及輔拖動電動機(jī){3]；輔助部分主要包括車槽裝置、導(dǎo)向輪裝置、機(jī)座、機(jī)架、座椅、護(hù)欄、護(hù)罩以及護(hù)板等。

3 礦井提升機(jī)常見故障類型

雖然礦井提升系統(tǒng)配備了相對完善的保護(hù)系統(tǒng)，但是由于煤礦井下環(huán)境惡劣，各方面情況比較復(fù)雜，往往難以獲取預(yù)期效果，礦井提升系統(tǒng)故障仍比較多見，甚至?xí)l(fā)生設(shè)備損毀以及人員傷亡事故。根據(jù)以往的經(jīng)驗來看，礦井提升機(jī)常見的故障主要包括電氣設(shè)備故障、機(jī)械設(shè)備故障。電氣設(shè)備故障監(jiān)測主要涉及以下方面：（1）電動機(jī)過壓、過流、斷相、失壓、漏電以及過載狀況；（2）電動機(jī)溫升狀況、欠速以及過速；（3）高壓換向器滅弧狀況以及觸頭接觸；（4）控制器程序的運(yùn)行狀況；（5）交流器短路、過載、冷卻情況以及斷路[4]；（6）發(fā)電機(jī)整流子的接觸情況、電動機(jī)滑環(huán)；（7）接觸器動作以及繼電器動作是否正常；（8）傳感器采集信號和傳輸信號的情況。

機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測主要涉及以下幾方面：（1）天輪磨損過快過大；（2）制動力矩不足；（3）軸承過熱；（4）聯(lián)軸器漏油；（5）制動油壓力異常[5]；（6）潤滑油溫異常；（7）尾繩故障；（8）電動機(jī)、變流器冷卻設(shè)備故障；（9）傳動軸彎曲、斷裂；（10）制動閘瓦磨損、局部過熱、不靈活、彈簧疲勞以及閘盤偏擺[6]。

4 基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井提升機(jī)故障診斷步驟優(yōu)化

礦井提升機(jī)系統(tǒng)是一個復(fù)雜化的系統(tǒng)，包含多個子系統(tǒng)，如制動器、減速器以及液壓站等，內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，不同子系統(tǒng)之間相對獨立，在實際運(yùn)行過程中，很難發(fā)現(xiàn)故障征兆，難以準(zhǔn)確判斷各個零件或者子系統(tǒng)故障的原因[5]。本文以礦井提升機(jī)系統(tǒng)液壓站子系統(tǒng)為例，結(jié)合SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對液壓站子系統(tǒng)故障診斷步驟進(jìn)行優(yōu)化。液壓站子系統(tǒng)常見故障出合閘與開閘過程間隙偏大以外，還可能出現(xiàn)合閘壓力不足、油溫偏高拍一集開閘殘壓偏大等故障。礦井提升機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行過程中，由于各個子系統(tǒng)相對獨立，因此可以單獨采集液壓站子系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，從而實現(xiàn)對液壓站子系統(tǒng)的監(jiān)測，信息采集流程如圖1 所示，液壓站子系統(tǒng)性能參數(shù)如表1 所示。

圖1 信息采集流程圖示

4.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自訓(xùn)練方法

表1 液壓站子系統(tǒng)性能參數(shù)表

4.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與訓(xùn)練

將液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行性能標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)輸入SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)通過自適應(yīng)以及自學(xué)習(xí)會反復(fù)對去權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，建立液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)模型，從而根據(jù)液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行性能參數(shù)即可判斷是否存在故障。

首先，利用MATLAB 軟件創(chuàng)建SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層神經(jīng)單元設(shè)定為6 個，輸出層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)定為36 個；其次，開始進(jìn)行SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，在MATLAB 軟件中，net 用于創(chuàng)建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而函數(shù)工具train（net，X）是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具[8]。如圖2 所示，為完成自訓(xùn)練后SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的映射結(jié)果，根據(jù)圖示可以明顯看出，圓圈表示的是對輸入信息不興奮的輸出層神經(jīng)元，數(shù)字則表示對輸入信息興奮的神經(jīng)元。

圖2 自訓(xùn)練完成后SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的映射結(jié)果

4.3 實際應(yīng)用效果分析

某煤礦礦井提升系統(tǒng)液壓站子系統(tǒng)在運(yùn)行過程中，操作人員發(fā)現(xiàn)其出現(xiàn)狀態(tài)異常，經(jīng)檢查后發(fā)現(xiàn)液壓站子系統(tǒng)開閘間隙過大、油溫偏高，監(jiān)測系統(tǒng)采集到的運(yùn)行性能參數(shù)如表2 所示。將采集到的數(shù)據(jù)信息輸入完成自訓(xùn)練后的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層映射結(jié)果如圖3 所示，從圖中可以看出，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果為故障5 與故障4，即開閘間隙過大、油溫過高，與操作人員的檢查結(jié)果一致，表明SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)可以準(zhǔn)確診斷系統(tǒng)運(yùn)行故障，且準(zhǔn)確性較高，具有較高的推廣使用價值。

表2 液壓站子系統(tǒng)故障檢測性能參數(shù)表

圖3 故障診斷輸出結(jié)果

結(jié)束語

對礦井提升機(jī)系統(tǒng)常見故障類型進(jìn)行了簡要闡述，包括電氣設(shè)備故障以及機(jī)械設(shè)備故障，對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)進(jìn)行了闡述，提出了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。通過實踐證明基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)在礦井提升機(jī)故障診斷方面具有顯著效果，診斷準(zhǔn)確性較高，具有推廣使用價值。利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自訓(xùn)練功能構(gòu)建礦井提升機(jī)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行故障診斷時，將相應(yīng)子系統(tǒng)運(yùn)行性能參數(shù)輸入SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即可根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層映射結(jié)果準(zhǔn)確判斷故障類型，進(jìn)而準(zhǔn)確找出系統(tǒng)故障并進(jìn)行修復(fù)，可以顯著提升故障修復(fù)效率，對于保障煤礦正常生產(chǎn)以及作業(yè)人員、機(jī)械設(shè)備安全具有重要作用。