智能故障檢測診斷技術在礦山機電設備故障診斷中的應用

田 斌

（南嶺煤業有限公司，山西 陽泉 030400）

引言

在現代化的采煤設備中，集成了大量的控制電機、微機芯片以及傳感器，極大地方便了煤礦的開采。在享受科技進步帶來的好處時，還應該考慮到其可能帶來的問題[1-2]。對于煤礦機電設備來說，最為困難的就是故障維修。在過去，機電設備的故障維修多是依賴于技術人員的經驗，不僅效率低，而且對技術人員的要求高。為了緩解這種狀況，故障診斷技術在機電設備維修中得到了廣泛的應用。故障診斷技術對于一些簡單的故障有著良好的診斷效果，但是對于一些復雜的故障診斷也存在著一些問題。隨著智能化時代的到來，智能故障檢測診斷技術也隨之發展。本文圍繞著智能故障診斷技術的原理，探討其在煤礦主要機電設備維修中的應用。

1 機電設備智能故障診斷技術分析

為了進一步提升機電設備故障維修的效率，衍生了機電設備的故障診斷技術。故障診斷技術是通過對機電設備運行過程中的狀態量進行監測，從而識別設備的故障，其優點在于可以更早地發現設備的故障、準確地識別設備的故障以及診斷決策。在進行故障診斷時，用到了微機處理技術、傳感器技術、信息傳輸技術以及數據庫技術。通常情況下，故障診斷技術主要包括信號檢測、特征提取、狀態識別以及診斷決策四個過程，如圖1 所示。

圖1 機電設備故障診斷技術的流程

信號檢測是對機電設備運行過程中的狀態量進行監測，其主要是由設備上安裝的一些傳感器來完成，例如電壓傳感器、電流傳感器等。一旦設備故障，對應的狀態量信號也會發生異常。由于采集到的信號中存在大量的無用信號，為了便于檢測故障，則需要提取設備的故障特征信號。這個過程通常用一些數據處理算法來實現，其被稱為特征提取。在提取完特征后，需要根據這個特征來識別機電設備的故障，這個過程被稱之為狀態識別。在狀態識別過程中，需要根據建立的數據庫對比來識別設備的故障[3]。

故障診斷技術的核心在于設備故障狀態的識別。傳統的故障診斷技術多是通過將提取的故障特征信號與數據庫中的特征信號進行簡單的對比來實現對設備的故障診斷。當設備的內部結構比較簡單且故障類型比較單一時，采用這種技術可以有效地對設備的故障診斷。隨著設備的功能越來越復雜，設備在故障時會發出多種故障信號，這使得很難準確地確定設備的故障。為此，在傳統的故障診斷技術的基礎上，又研發了智能故障診斷技術。

智能故障診斷技術對于傳統故障診斷技術中的狀態識別進行了改進。在識別過程中，采用一些智能算法對采集來的故障信號進行學習，來判斷機電設備的故障。常用的一些智能算法主要有人工神經網絡算法、模糊算法以及混沌算法等。與傳統的故障診斷技術不同的是，智能故障診斷技術得出的并不是某個單一的故障，而是每種故障的概率為多少。智能故障診斷技術要用到現在的一些智能化芯片來對故障信號進行處理。

2 智能故障診斷技術的應用分析

以上分析了智能故障診斷技術與傳統故障診斷技術的區別與聯系。下面，將通過智能故障診斷技術在一些煤礦機電設備故障診斷中的應用來進行說明其優勢。主要分析其在皮帶輸送機、液壓支架電液控制系統故障診斷的應用。

2.1 在皮帶輸送機故障診斷中的應用分析

皮帶輸送機是煤礦井下重要的煤炭運輸設備，在運行過程中很容易發生各種故障，常見的有斷帶、打滑、跑偏以及撒煤等。值得注意的是，皮帶輸送機發生故障的原因是多方面的，這使得在監測時根據這些故障的現象很難準確地判斷設備的故障。針對這種情況，采用傳統的故障診斷技術很難有效地進行故障診斷，主要是根據提取的特征信號可能會有多種故障。為此，需要采用智能故障診斷技術。

在利用智能故障診斷技術后，通過對故障信息的綜合考慮和分析，采用一些智能算法對信號進行處理，就可以給出一個綜合的結果。例如皮帶輸送機出現跑偏時，診斷的結果為托輥發生故障的概率為30%，皮帶沒有拉緊的概率為20%，皮帶輸送機安裝存在問題的概率為50%等。雖然這是一個大致的范圍，但是這給機電設備的故障診斷提供了更為有效的參考。此外，通過對故障的數據庫進行完善和采用智能算法進行學習，最終也可以實現對機電設備故障的準確診斷。

2.2 在液壓支架電液控制系統故故障診斷中的應用

液壓支架的電液控制系統對于綜采工作面的液壓支架的行程控制十分重要，其發生故障后可能會引發一系列的安全問題。常見的故障主要有液壓系統動力不足、液壓系統漏油、輸油管堵塞等。隨著液壓系統變得越來越復雜，在電液控制系統發生故障后，會引起一系列的連鎖反應。例如，在液壓控制系統出現漏油后，液壓支架的動力變得不足，無法有效控制行程等[4]。對于一些簡單的故障，可以采用傳統的故障診斷技術進行診斷，例如漏油、堵塞等。但是對于液壓系統的動力不足，則可能給出有效的診斷結果。由于液壓系統中使用了非常多的元件，每個元件發生損壞都可能造成液壓系統故障，而且故障的表現形式相同。為此，需要采用智能故障診斷技術來進行故障診斷，如圖2 所示。

圖2 基于單片機的液壓支架智能故障檢測系統

在利用故障診斷技術后，可以對液壓系統出現的故障進行全面綜合的分析，并根據建立的故障數據進行數據挖掘，最終準確地確定故障的原因。從而為準確地診斷液壓系統的故障提供有效的參考。值得注意的是，液壓系統的故障原因是多方面的，需要建立更加全面的故障數據庫來進行機器學習，從而實現液壓控制系統的故障診斷。

3 結語

智能故障診斷技術相較于傳統的故障診斷技術，是有不可比擬的先進性。傳統的故障診斷技術只是通過提前發出的特征信號與故障數據庫進行簡單的對比，對復雜故障信號的識別與診斷較為困難，而智能故障診斷技術在故障識別過程中，依靠的是智能算法，可較為精確地識別各類故障信號，可被廣泛應用于礦山機電設備故障診斷中。