基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統

李旭， 吳雪菲， 田野， 董博， 黨恩輝

(1.西安理工大學 水利水電學院， 陜西 西安 710048；2.西安科技大學 能源學院， 陜西 西安 710054；3.西安重工裝備制造集團有限公司， 陜西 西安 710054；4.西安合智宇信息科技有限公司， 陜西 西安 710016)

0 引言

目前，從我國經濟社會發展的趨勢及能源結構分布來看，到2050年煤炭依然是我國的主體能源。在智能煤礦、智慧礦山建設的背景下，煤礦安全、高效、綠色、智能開采的理念需要綜采設備遠程故障診斷與健康維護方面的技術強有力支撐[1]。綜采設備工作環境惡劣，在運行時極易受到沖擊載荷、煤塵等的影響，故障時有發生，輕則影響煤礦企業生產效率，重則導致設備損壞、生產中斷，造成重大的經濟損失甚至人員身亡。因此，研發基于云平臺的綜采設備遠程故障診斷系統，對其故障進行在線診斷和預警，有助于預防綜采設備故障的發生和保障綜采設備安全運行，對保證煤礦安全高效生產、提高維護效率和降低維護成本具有重要的現實意義。

在煤礦智能化的大背景下，煤礦設備遠程故障診斷已經成為研究熱點。馬昆[2]研究了綜采工作面“三機”故障診斷系統與信息化控制技術，并將其應用到寧夏煤業棗全煤礦，實現了地面對 “三機”運行工況的監測與診斷。朱亞坤等[3]基于LabView軟件研發了由振動傳感器、溫度傳感器、監測子站、監測分站和監測主站組成的選煤廠大型設備狀態監測與故障診斷系統，有效保證了設備的安全運行。覃緩貴[4]設計了礦用離心通風機故障診斷在線監測系統，該系統采用以太網通信模塊將監測的信息遠程傳輸至監測上位機，并根據診斷算法實現了礦用離心通風機的在線故障診斷。針對主運煤流線協同控制系統存在維護困難的問題,孔維社[5]開發了一種主運煤流線協同控制系統遠程故障診斷模塊，由地面集控室工程師或裝備制造企業研發人員分析并確認故障原因，并通知巡檢人員排除故障。張大偉等[6]結合流媒體互聯網技術與設備管理技術，研發了帶式輸送機遠程視頻輔助維修系統，實現了帶式輸送機的遠程輔助維修和信息化管理。張強等[7]為了實現對刮板輸送機運行過程中的各項運行參數的實時在線監測及故障診斷，以組態軟件King20View為上位機開發平臺，開發了刮板輸送機遠程動態監測及故障診斷系統。石瑞敏等[8]結合工況監測與故障診斷技術，構建了現場總線、企業Intranet與遠程Internet融合的提升設備管理系統，有效降低了設備故障率和提高了設備管理工作效率。王保德[9]針對現有提升機監測系統僅限于現場就地監測，部分故障很難被及時發現并處理的問題，設計了基于物聯網的提升機群遠程監測與智能故障診斷系統，提高了故障診斷效率。楊一晴等[10]針對現有煤礦機械在線監測與診斷技術未實現故障特征在線提取及故障類型自動識別的問題，設計了一種基于LabVIEW的煤礦旋轉機械故障在線診斷及預警系統。高文[11]針對煤礦監控類系統故障處理時效性低、現場維護工作量大、運維成本高等問題，設計了一種煤礦監控類系統遠程故障分析平臺。雷志鵬等[12]針對現有工作面輸送設備監測與診斷系統只能在井下現場使用的問題,設計了一種基于LabVIEW的安裝于地面調度中心的輸送設備遠程監測與診斷系統。張旭輝等[13]針對礦用設備現場維修知識和專業指導不足導致維修效率低、周期長等問題，設計了一種基于混合現實的礦用設備維修指導系統，實現了礦用設備專家遠程指導維護。

綜上所述，目前主要開發了采煤機、刮板輸送機、帶式輸送機等單機設備的遠程故障診斷系統，以及基于視頻或虛擬現實的專家遠程指導維護系統，而集云平臺、遠程故障診斷和專家遠程指導維護于一體的設備群故障診斷系統鮮見報道。基于此，本文設計了一種基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統，可將綜采工作面采煤機、液壓支架、帶式輸送機、轉載機、刮板輸送機、泵站和供電系統等設備群故障預警及時推送到手機移動端，并且可通過可視化視頻監控為媒介，在綜采設備出現故障時，第一時間由工作面工作人員發送故障工單請求，服務中心將工單請求查看后實時轉接至對應專家處，專家通過視頻信息遠程指導井工人員進行遠程維護，對有效降低綜采工作面設備群的故障率和保障綜采工作面安全高效生產具有重要意義。

1 系統架構

基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統架構如圖1所示，主要包括云平臺、井下綜采設備群監測監控系統和地面遠程故障診斷系統3個部分。首先通過振動、溫度、電流、電壓、壓力、流量、位移等傳感器采集綜采工作面采煤機、液壓支架、刮板輸送機、轉載機、乳化液泵站、帶式輸送機及供電系統等的狀態監測信息。然后通過RS485、以太網等通信總線和煤礦井下環網交換機/網關/分站將綜采設備群狀態監測信息傳輸到井下綜采設備群監測監控系統，并通過煤礦井下環網將綜采設備群運行狀態監測信息傳輸到地面服務器，地面服務器對接收到的信息進行智能故障診斷分析、數據存儲、報警、查詢等。最后通過MQTT協議將地面服務器的綜采設備群狀態監測信息按照統一格式傳輸至云服務器進行數據處理及格式轉換，并將轉換后的數據利用4G/5G網絡傳輸至移動端和通過MQTT協議傳輸到PC端，從而實現綜采設備群的運行狀態監測信息的可視化、故障查詢、故障報警等。

圖1 基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統架構

2 遠程故障診斷關鍵技術

2.1 數據高效可靠傳輸技術

通過煤礦井下10 000 Mbit/s環網將綜采設備群狀態監測數據高效傳輸到地面服務器，并利用MQTT協議將地面服務器的綜采設備群狀態監測信息可靠傳輸至云服務器，云服務器通過MQTT協議與PC端進行數據可靠傳輸，手機移動端通過4G/5G進行數據高效傳輸，如圖2所示。

圖2 基于云平臺的地面數據傳輸

本文選用MQTT協議實現信息可靠傳輸，MQTT協議可用于輕量級的發布/訂閱式消息傳輸，可為低帶寬和不穩定的網絡環境中的物聯網設備提供可靠的網絡服務，具有開源、可靠、輕巧、簡單的特點，從而確保了信息可靠傳輸。

2.2 數據分類存儲技術

基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統建立了單獨的數據存儲服務器，將采集到的綜采設備群運行信息進行統一存儲。應用Hadoop的數據倉庫Hive對分布式文件系統(Hadoop Distributed File System，HDFS)內數據按照不同的綜采設備運行信息進行分類存儲，如圖3所示。數據經過Sqoop(數據遷移工具)處理后按照設備、數據類型、時間節點進行分類，并存儲到HDFS。該數據存儲技術不僅可以提高數據查詢能力，而且可對數據倉庫進行動態在線擴容，并可對關鍵數據進行二次備份和物理留存歷史數據，確保綜采設備群監測數據的完整性和一致性。

圖3 基于Hive的數據分類存儲技術

2.3 專家遠程故障診斷技術

專家遠程故障診斷系統工作流程如圖4所示，其包括綜采設備群遠程故障診斷平臺、專家智能決策系統和專家遠程診斷平臺，由綜采設備群遠程故障診斷系統進行故障預判，并將分析得到的故障設備信息根據實際所需創建任務自動推送到專家智能決策系統，經由專家確認分析結果和工單可行性，確認后反饋到專家遠程診斷平臺。專家通過遠程診斷平臺和視頻信息遠程指導開展服務任務，專家遠程診斷平臺軟件界面如圖5所示。專家根據專家智能決策系統決策后的故障診斷結果，通過視頻與語音通話方式與煤礦井下現場人員進行溝通，指導現場人員進行設備維護。

圖4 專家遠程故障診斷系統工作流程

圖5 專家遠程診斷平臺軟件界面

3 系統應用

將基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統應用于陜西黃陵煤礦的綜采工作面，綜采設備群主界面監測結果如圖6所示。從圖6可看出，系統監測到了采煤機左牽引電動機、右截割電動機、右牽引電動機和主油泵電動機電流超限了，發出了超限預警，實際為采煤機右滾筒截割到巖石，導致右截割負載和牽引負載增加，監測結果與實際一致。需要通過降低牽引速度來降低牽引和截割電流，否則容易導致截割電動機和牽引電動機燒壞，從而避免了采煤機電動機故障的發生。

圖6 綜采設備群主界面監測結果

帶式輸送機、轉載機和刮板輸送機電動機電流、減速器油溫等參數監測結果如圖7所示，該系統實現了綜采“三機”電動機電流和減速器油溫等參數的在線監測和信息分析處理。監測結果表明，綜采“三機”電動機電流和減速器油溫等參數都沒有超標，運行正常，診斷結果與實際運行結果一致。

圖7 綜采“三機”監測結果

水泵和乳化液泵的供液系統監測結果如圖8所示，實現了供液系統溫度、壓力、電流等參數實時監測和信息分析處理。從圖8可看出，供液系統的溫度、壓力、電流等參數都沒有超標，供液系統運行正常，診斷結果與實際運行情況一致。

圖8 供液系統監測結果

綜采工作面液壓支架立柱壓力和推移行程監測結果如圖9所示，系統實現了綜采工作面液壓支架立柱壓力和推移行程的實時監測。通過立柱壓力和推移行程傳感器監測數據分析能夠實現液壓支架液壓系統和油缸行程傳感器的故障診斷。從圖9可看出，液壓系統壓力正常，即液壓支架液壓系統工作正常。第10、46、53、54、55、137、138、147、153、157、159、163、165架液壓支架行程傳感器缺失，說明以上液壓支架推移油缸行程傳感器發生了故障，實際也是以上液壓支架推移油缸行程傳感器發生了故障，診斷結果與實際一致。

圖9 液壓支架立柱壓力和推移行程監測結果

綜采工作面設備群手機移動平臺監測結果如圖10所示。從圖10可看出，用戶通過服務終端APP可實時查看控制臺、煤機區、主運輸、泵站區和支架組等綜采設備群運行狀態信息和故障預警信息。通過手機移動平臺可實現綜采工作面設備群運行狀態的實時監測和故障預警信息的及時推送。

圖10 綜采設備群手機端監測結果

專家遠程診斷系統應用如圖11所示，遠程故障診斷系統監測到采煤機搖臂滾筒處軸承溫度超標，專家通過故障預警信息、歷史故障信息和井下人員反饋情況綜合分析后確定為搖臂滾筒處軸承故障。專家通過遠程故障診斷平臺的視頻和語音遠程指導井下人員進行維修，有效提高了維護效率。

圖11 專家遠程診斷系統應用

黃陵煤礦綜采工作面應用基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統后，將綜采工作面設備運維工作由人工巡檢出現故障后維修提升為實時監測設備運行狀態，實現了故障預防與故障及時報警，有效避免了因局部部件損傷導致的大部件整體故障，降低了綜采設備群非計劃停機次數。黃陵煤礦綜采工作面應用該故障診斷系統后，設備故障率大大降低了，提高了生產效率，由原來年產300萬t煤提高到約390萬t煤，生產效率提高了約30%。另外，該系統可以自動記錄設備故障生成過程中的全部數據，為揭示故障產生的原因、部位提供了基礎數據，并可以根據監測結果有針對性制定維護措施和專家遠程指導維護。

4 結語

針對綜采工作面設備群故障診斷問題，設計了基于云平臺的綜采設備群遠程故障診斷系統，并在陜西黃陵煤礦綜采工作面進行了測試，測試結果表明：該系統實現了綜采工作面設備群的遠程故障診斷，通過手機移動平臺可以實現綜采工作面設備群運行狀態實時監測和故障預警信息的及時推送，降低了綜采工作面設備群的故障率和非計劃停機次數，生產效率提高了約30%。另外，專家通過遠程故障診斷平臺和視頻信息，可以根據監測結果遠程指導井工人員進行遠程維護，對提高綜采設備維護效率、減輕維護人員勞動強度、降低維護成本和保障綜采工作面設備安全高效生產具有重要意義。