試論小波分析技術支持下的煤礦機電設備故障檢測關鍵技術應用

＊王朝峰

（沁和能源集團有限公司 山西 048200）

煤礦使用的大型機電設備較多，設備能否維持高效、穩定運行，關系到煤礦安全、高效生產目標能否實現。而大型機械設備運行狀態大多取決于軸承等核心傳動部件，一旦軸承發生磨損、斷裂等故障，將給設備運行帶來隱患。但軸承等部件故障檢測難度較大，多數情況下將開展事后維修工作，嚴重影響設備工作效率。從現有研究來看，多提出采用模糊分析、專家系統等人工智能算法實現設備故障分析和預測。但實際在機電設備故障診斷方面，存在模糊關系難確定問題，有關機理故障研究尚為深入，導致故障診斷率不高。采用專家系統將面臨知識庫建設難題，無法做到精準描述故障檢測經驗，容易出現診斷準確度低、推力效率低等情況。而引入小波分析技術精準檢測軸承等部件故障特征信號，能夠及時發現設備存在的問題，通過科學預測制定有效的維修策略，為提高煤礦設備檢修技術水平提供有力支持。

1.小波分析技術用于煤礦機電設備故障檢測的原理

在煤礦機電設備故障檢測方面，采用小波分析技術主要基于故障信號存在的微分不連續特點。通過完成故障信號傅里葉變換，可結合頻域內信號衰減情況判斷是否存在奇異點，并根據其奇異性對時域范圍內的故障分布情況展開分析[1]。小波分析不僅描述信號頻率特性的優點，同時可用于分析突變和非平穩的信號，基于平移、伸縮等核心理論探究時域-頻域變化特性。經過多分辨率分析后，實現變換濾波，能完成故障信號檢測。具體來講，就是設備某一時刻故障信號出現了某點幅值不連續情況，被稱之為第一類間斷點。而設備故障信號相對光滑，幅值未發生明顯變化，但信號一階微分不連續，被稱之為第二類間斷點。這些間斷點都被稱之為突變，能夠通過小波分析方法識別。如針對第一類間斷點實施檢測，考慮到信號中高頻正弦信號的增加引發了幅值突變情況，可增加檢測時間完成多尺度分析，經過小波變換后對模量極大值點進行確認，即可完成故障發生時間點分析[2]。針對第二類間斷點進行檢測，可將信號分解為高頻和中低頻，在高頻范圍內獲取不連續點。突變的發生與不同頻率信號增加有關，所以經過小波變換后，伴隨著分辨率的增加，小波變換數值也將迅速提升，因此可根據變換極大值確定突變點。

2.小波分析技術支持下的煤礦機電設備故障檢測關鍵技術

（1）故障特征提取。實際運用小波分析技術完成煤礦機電設備故障檢測，首先需做好故障特征提取。設備早期故障信號微弱，如軸承裂紋等故障產生的特征信號幅值較小，容易被工頻振動、電磁噪聲等信號淹沒[3]。小波變換建立在短時傅里葉變換基礎上，可解決非平穩信號難分辨問題，通過改變時間或頻率窗使低頻部分達到較高的頻率分辨力，同時維持較低的時間分辨力，高頻部分則呈現相反特性，便于檢測微弱的異常信號。依靠小波變化自適應性，通過加強設備狀態監測，獲得執行指令和處理數據，經過高擬合后完成變換特征層級設定，確定各層故障檢測目標。考慮到煤礦機電設備具有重載、低速特點，應選擇高靈敏度振動傳感器，確保順利采集到故障特征信號。在故障識別上，先完成故障頻譜加窗處理，實現特征分解系數核定，得到如公式（1）。

式中，B為特征分解系數；R為檢測標準值；y為故障特征值。對設備在不同環境下運行狀態特征信號進行小波分析，通過無線射頻技術加強故障識別，結合故障特征編寫檢測指令和預警程序，做到精準定位故障點。

（2）聯動檢測技術。在設備存在聯動故障的情況下，特征信號存在較大變化，可能存在于隱藏層中，需應用聯動檢測技術精準獲取位移頻譜。結合這一目標，需采用多維譜小波聯動檢測方式，根據檢測到的分類輸出故障信號，判斷位移頻譜是否合理，然后通過無線射頻方式確定故障位置，將節點距離控制在0.55～0.74cm之間。通過小波分析完成獨立分布隨機變化區域劃分，對故障偏差范圍進行核定，能夠做到精準定位故障。在各種特征環境下，需做好波段頻譜處理，使信號到達加窗分解過渡位置，有效控制小波段頻譜變化。在波段重疊的情況下，各層級結構間特性相關聯，可能出現重疊檢測問題，導致結果精度下降，因此需采用梯度向量算法展開進一步計算。

（3）故障檢測建模。考慮梯度波段重疊問題，建立故障檢測模型消除波段重疊產生的誤差均值，才能取得精準檢測結果。實際在建模過程中，首先應設定檢測目標，結合小波段變化判斷設備運行狀態，形成實現設備在線監測的故障定位模式。利用行波檢測法完成故障檢測，以特定格式將小波段轉換為故障行波，獲得更大波段射頻識別范圍，可以通過能量比轉換函數完成信號積分預算和能量核定[4]。根據核定結果確定信號突變程度，確定故障節點具體位置，將結果傳遞至設備檢修系統中，可以為人員辨識故障提供便利，有效提高設備故障檢測效率。

3.煤礦機電設備故障檢測中小波分析關鍵技術的應用

（1）案例概況。某煤礦采煤機故障率較高，給煤礦正常生產帶來了不利影響。為及時發現設備早期故障，通過適時維修消除設備故障隱患，為煤礦實現長時間高效生產提供保障，需在小波分析技術支持下加強設備故障檢測。采煤機是用于切割煤巖的大型機電設備，包含截割電機、牽引電機等多種電機，日常切割煤巖時設滾筒將發生振動。結合設備維修經驗可知，受長時間高負荷運行、潤滑不足等因素影響，設備滾動軸承容易發生磨損，引發設備失效故障。

（2）故障診斷。在設備狀態監測上，采集到的振動信號屬于周期性疊加信號，帶有非平穩特點，從中提取故障特征信號具有一定難度。為精準提取設備軸承磨損信號，需做好故障特征信號提取。電機軸承由滾動體、內圈和外圈構成，在固有振動頻率為20～60kHz的情況下，可確定診斷頻帶。軸承固有頻率需根據滾動體確定，按照式（2）計算。

式中，f0為鋼球體固有頻率，Hz；r為鋼球體半徑，mm；E為材料彈性模量，GPa；ρ為材料密度，g/cm3。軸承發生不同故障，產生的特征信號也存在一定差異。在軸承滾子等位置發生點蝕等故事的情況下，將導致結構固有頻率受周期性脈沖的干擾，可按照下式計算不同位置故障特征頻率。

式中，f內圈、f外圈和f滾子分別為相應位置故障特征頻率，Hz；z指的是滾動體數量；N為工作轉速，r/min；d為滾動體直徑，mm；α為接觸角，°；D為節圓直徑，mm。在軸承發生故障的情況下，利用振動傳感器采集振動信號，需通過小波分析從中提取軸承固有頻率的頻譜，通過與特征信號頻率相互比較，可以判斷是否發生故障。

（3）檢測結果。實際在采煤機故障檢測上，可知使用的滾動軸承內徑為25mm，外徑52mm，滾動體直徑為7.9mm，節圓直徑為39mm，包含9個滾動體，轉速達1796r/min。通過小波變換方法展開分析，為簡化分析過程，使用Mallat算法生成小波濾波器，反復進行低通和高通濾波，獲得信號高頻和低頻分量。使用Matlab軟件建模，完成信號去噪后，經過3層小波分解后可以獲得各種分量信號。采用倒譜分析方法，完成非線性信號頻譜對數加權處理，能夠將時域信號變換為頻率信號。針對獲得的函數進行小波分解，經過倒譜處理后可以獲得加強信號，排除雜波給微弱故障信號帶來的干擾。通過分析發現，故障特征頻率位于低頻段，選擇近似分量完成頻域變換，經過低通濾波后可以獲得近似故障特征信號的分量頻譜圖。從分析結果來看，在107.7Hz的頻率位置存在沖擊振動，而軸承外圈損傷頻率為107.7Hz，由此可見軸承外圈發生了磨損。在軸承裂紋故障分析方面，可知在不同電機轉速和負載下，產生的故障特征頻率存在差異，如表1所示。

經過小波分析后，通過倒譜處理可以獲得不同故障尺寸下的部件特征值。在1797r/min轉速條件下，能夠根據各部件特征值確定故障裂紋深度，如表2所示，除滾子特征值不變以外，內圈和外圈特征值都將隨著裂紋深度變化而發生改變，因此可以為人員判斷軸承損傷程度提供有效依據。

表2 不同裂紋深度下軸承各部件特征值

（4）應用探討。采用小波分析技術識別采煤機滾動軸承發生的磨損、裂紋故障缺陷，在煤礦機電設備種類較多的情況下，逐一建模分析各部件的振動特征值，將導致故障檢測工作量較大，影響技術應用的可靠性。開發專門的故障診斷專家系統，通過建立知識庫、模型庫容納能夠識別各種機電設備故障特征信號的數學模型，無需輸入過多細節知識，即可模仿人的思維實現設備故障診斷[5]。考慮到針對極限設備的部分故障激勵研究缺乏綜合性、系統性，不利于系統故障診斷準確率的提升，需采用遺傳算法快速找尋全局最優解，模擬自然進化過程。在基于智能算法的故障診斷系統支撐下，采用小波變換技術可以實現煤礦機電設備故障的動態監測和自適應診斷，通過融合各種故障特征信息給出可靠結論。

為驗證方法的可靠性，采用傳統無線射頻技術、小波分析技術和融合小波分析技術的故障智能診斷系統分別開展測試，對煤礦采煤機、皮帶機等關鍵機電設備的齒輪軸承磨損等故障實施檢測。采用CAE軟件進行仿真分析，設定設備電機運轉速度在1500～2200r/min之間，并將檢測置信度控制在0.15～0.59之間，每隔0.35s完成一次波段觀測和信號匯總分析。通過及時定位設備異常信號波段，完成設備故障檢測，對故障檢測準確度等各項指標展開分析，得到的測試結果如表3所示。相較于傳統故障檢測技術，采用小波分析技術能夠明顯提高故障辨識度和檢測準確率，但故障檢測時間稍長。而在小波分析技術支持下建立智能診斷系統，不僅可以識別大多數機電故障，同時檢測準確率可提升至92%，系統響應時間也明顯縮短，能夠滿足煤礦機電設備故障在線檢測需求。

表3 不同技術條件下機電設備故障檢測結果分析

4.結論

在煤礦機電設備發生軸承磨損、裂紋、松動等早期故障時，產生的微弱故障信號容易被干擾信號覆蓋，創新性地提出采用小波分析技術，能精準提取故障特征信號，并做好故障區域劃分。實際應用該技術檢測設備故障，通過聯動檢測和建立梯度波段重疊檢測模型進行小波多層分解，故障識別率可達86%，檢測準確率可達92%，可實現故障精準定位，并完成設備故障程度判定。結合設備故障在線檢測需求，應基于小波分析技術開發相應智能診斷系統，做到精準、高效地檢測設備故障，為營造安全、可靠的煤礦開采環境提供有力保障。