煤礦帶式輸送機軸承監測診斷系統應用研究

關鍵詞： 煤礦 帶式輸送機 軸承監測診斷系統 運煤設備

中圖分類號： TD528 文獻標識碼： A 文章編號： 1672-3791（2023）16-0062-04

據統計數據顯示，我國煤炭資源存儲量與開采量都位居世界前列。與此同時，煤炭資源的使用量也位居世界前列。在煤礦生產活動中，帶式輸送機軸承監測和診斷系統的成熟度直接影響煤炭開采的運輸效率。在智能技術不斷成熟的情況下，監測系統的自動化水平也在不斷提高。通過整理軸承監測診斷系統設計時的相關內容，能夠維持帶式輸送機運行狀態的智能化水平，全面提高煤礦開采的持續性和安全性。

1 煤礦帶式輸送機軸承監測診斷系統性能需求

此次設計的軸承監測診斷系統應具有以下性能。

1.1 具有較強的抗干擾性

煤礦生產環境主要集中在地下，對于信號傳輸過程的干擾性較大，為了保持系統運行狀態的自動化與穩定化，選用了電流輸出方式進行信號傳輸，相較于其他的信號傳輸方式，其在應用中具有更強的抗干擾性，以形成穩定的信號傳輸環境。

1.2 豐富的監測診斷功能

為了保證輸送機運行狀態的穩定性，所建立的系統應具有診斷顯示、報表查詢、趨勢分析、診斷分析、報表生成等功能，從而幫助企業能隨時且全面地了解帶式輸送機軸承運行狀況，為企業制訂合理的預制維修方案，并提供科學依據。

1.3 直觀顯示系統狀態

輸送機運行過程會采集多項應用數據，在錄入計算機軟件中后，可以制作出不同類型的直觀圖，如制作軸承溫度曲線圖、軸承振動波動曲線等，利用不同顏色進行標記，以提高信息顯示結果的直觀性與明確性。

2 煤礦帶式輸送機軸承監測診斷系統設計要點

2.1 建立硬件管理平臺

2.1.1 傳感器

搭建硬件平臺時首先需要對傳感器進行選型。傳感器是數據的來源，傳感器負責將外界的信息轉化為電子信號才能使用監測系統進行處理，是整個系統的感知單元。在此次監測系統的設計中，需要對振動情況和溫度情況進行采集，因此所選傳感器類型與參數如下。（1）振動傳感器。可選型號為ADXL1001 的加速度傳感器，此類傳感器工作時采用了3.3 V 單相電源進行直接供電，儀器的具體量程在-100～100 g，其具體的線性度在±0.1%，信號采集的靈敏度為±1%，在輸送機21 kHz 以下振動頻率，能夠保持較高的采樣精度。（2）溫度傳感器。工作時對軸承熱量進行采集，可選DS18b20 型號的數字傳感器來采集相關信息，具體的測溫范圍在-55～+125 ℃，所得溫度檢測數據精度在1 ℃內，可獲取較為完整和準確的數字信號。

2.1.2 微處理器

為確保系統下達指令的科學性，需做好微處理器的合理選擇。從目前的應用情況來看，可選STM32F系列的處理器，根據系統穩定運行情況來選擇對應型號的處理器。例如：可選STM32F405 處理器作為主要的微處理器，此類處理器的內部晶振頻率值在84 MHz，同時此處理器當中還包含了多個通信串口，這樣也可以滿足SPI 通信要求，必要時也可以利用SD 卡來進行信息傳遞。并且微處理器當中還包含了FPU 和DSP 指令。該微處理器在應用中也會設置多組外設接口，接口類型包括SPI、IIC、I2S、串口等，其運行功能性更加強大，滿足系統穩定運行需求。

2.1.3 存儲設備

在煤礦生產活動中，帶式輸送機一直處于持續工作的狀態，過程中也會產生數量眾多的狀態數據，原有存儲系統較難滿足內存需求，因此也需要借助外設擴展存儲空間，滿足信息采集需求。一般情況下，可用于信息存儲的外部設備包括U 盤、Flash 芯片、SD 卡等，契合單片機系統的穩定運行要求。外部存儲設備主要是用SDIO 控制器來進行管控，該控制器在使用中可以兼容多種存儲設備，如MMC 卡、SD 卡、CE-ATA 設備等，可以滿足多類情況下的應用需求。在應用中還可以從較多原始信號中提取多類信息，轉出到設備中進行存儲，便于后續分析活動的進行。

2.1.4 網絡通信設備

在此監測系統的穩定運行中，需要保證其遠程信息通信與數據交互的功能性，利用恰當的無線通信設備，也是保證通信環境暢通的基礎條件。為滿足監測系統的穩定工作要求，需要設置多組通信網絡，包括Zigbee 網絡、5G 網絡等，前者主要負責各類通信信息的傳輸，以便后續相關活動的推進；后者在應用中，則使用云上傳5G 通信模塊，來對相關信息進行采集，其在應用中擁有多類網絡傳輸模式，能夠滿足不同情況下的定位與信號傳輸需求，以提高系統運行狀態的穩定性。

2.2 網絡通信協議

在整個系統的設計中，各類設備主要以Zigbee來作為信息傳輸的重要通道，而整個通道也會應用CC2530模塊來進行維護，以提高所下達指令的合理性。在協議具體的設置活動中，也需要注意以下內容。

2.2.1 地址配置

輸送機軸承監測診斷系統在運行中，其終端節點設置了若干序列號，在Zigbee 模塊位置順利完成上電建網處理后，會向著中繼設備提出物理地址請求，而Zigbee 模塊也會將物理地址利用串口直接發送到STM32 單片機中展開進一步處理，以此來完成設備指令控制工作，提高地址配置結果的合理性。

2.2.2 采集和片上處理配置

系統終端在接收物理地址后，也會向中繼設備進行配置幀的采集請求，此時根據Flash 內存中的配置信息，也可以直接向終端中發送采集配置幀，而終端在接收相關信息后也會反饋配置幀與回應幀，從而實現各類數據的順利交互，提高信息傳輸結果的合理性。

2.3 系統診斷技術

2.3.1 第二代小波解調分析法

此類方法在應用中屬于時頻分析技術，在煤礦此類環境相對惡劣的場所中有著良好應用。并且在整個系統的運行中，所監測和采集的信號處于連續的狀態，使用此方法可以準確識別出系統中存在的故障問題，便于后續分析活動的順利進行。在具體實踐中，此類方法具有以下應用優勢。（1）具有較強的匹配度。該方法應用中的尺度函數，在應用中能夠與小波函數形狀和軸承損失狀態保持匹配，以提高數據分析結果的精度。（2）放大性。該分析法在應用中所使用到的函數保持著良好的對稱性，能夠更加完整且直觀地了解信號細節，凸顯出其中不明確的故障特性。（3）分頻性。此算法在應用中會將相互銜接的通濾波進行組合，分析時可以將其劃分為若干頻譜，從而更加容易發現軸承應用特征。（4）分離性。依托算法可以實現信號的調制分析，并從中提取有價值的波形特征，以提高分析結果的合理性。

2.3.2 混合智能診斷技術

此類技術綜合了監測系統、自動化技術與智能化技術，以此達到減少人力成本支出的目的。混合智能診斷技術在實際應用中，會使用精密傳感器來采集軸承信號，預處理后會將信息傳遞到控制軟件中，展開進一步處理。性質完好的軸承與故障軸承頻譜圖間存在著較為細小的差異，但是這些差異較難在示波器中進行集中顯示，因此可以使用混合智能技術來對頻譜圖展開頻譜分析，從而判斷出目前軸承的磨損與損耗狀態，為下一步工作的推進提供良好參考。智能診斷技術在實際應用中，其控制指令會基于需求指令來完成自動調度，整個工作能夠順利實現系統自動感知、控制調節，以完成系統診斷等工作。從目前的應用情況來看，技術體系還存在完善的空間，還未形成完整的技術模式，這也是煤礦下階段開展活動中需要注意的內容。

2.3.3 多維邊緣網絡特征算法

通常情況下，在整個系統的運行中，需要在時域和頻域范圍中對相關信號進行采集與加工，利用時域和頻域特征提取結果來判斷出目前系統是否存在運行問題，并指導相關人員進行問題處理，在較短時間內完成故障處理，以提高系統運行狀態的穩定性。在算法具體應用中，需要做好時域特征與頻域特征的提取工作，實踐中應注意以下內容。（1）時域特征。在系統運行過程產生的時域信號是系統振動信號隨著時間波動的直觀反映，并且在時間域內也可以直接進行數值分析，便于后續指令的順利下達，具體的分析指標包括方根幅值、峰值指標、脈沖指標、裕度指標等。（2）頻域特征。這也是系統信號處理活動中非常重要的組成部分，實踐中可利用傅里葉變換的方法來對各類信號進行疊加處理，從而將各類信號順利映射到頻域維度當中，以得到相應的頻譜圖，便于后續分析活動的進行。

2.4 系統功能模塊設計

2.4.1 參數設定模塊

此類模塊在實際應用中的主要工作，是可以對軸承參數進行合理化設計，同時也會對測點報警閾值進行合理化設計，以營造安全的系統運行環境，降低故障問題的負面影響。在此模塊的具體設計中，也需要注意以下內容：（1）細化模塊中的相關參數，例如：在軸承參數的設計中，所涉及的相關參數包括軸承內圈參數、外圈直徑參數、液動體直徑參數、軸承轉速參數等，為模塊的穩定運行提供可靠保障；（2）所有信息完成設置后，也需要對其可行性進行評價，滿足要求后也將直接下放到振動監測分析儀中，其作用是可以為軸承故障的實時診斷提供良好參考，加快系統的反應效率。

2.4.2 報表查詢模塊

此類模塊在實際應用中的主要功能，是可以對軸承運行時的報表制作要求、報表內容等進行合理化設計，并且也會規范所有報表的填寫單位、具體屬性等內容，便于報表查詢活動的順利進行，提高所整理信息的應用價值。在此模塊的具體設計中，也需要注意以下幾點：（1）細化報表模塊中的相關參數，在報表相關參數的設計中，所涉及的相關參數包括軸承峭度、峰值指標、裕度指標、脈沖指標、波形指標、最大值等，從而為模塊的穩定運行提供價值保障；（2）所有報表標注信息完成設置后，也需要做好相應的檢查工作，同時也需要做好報表上相關屬性的標記，在平臺中也會設置相應的目錄，作用是可以加快報表查詢速度，提高系統中相關信息的應用價值。

2.4.3 報警查詢模塊

此類模塊在系統運營中的主要功能，是可以對軸承運行故障問題進行及時報警，同時在智能技術輔助下，也可以進行軸承故障定位、故障處理措施擬定等工作，以加快故障問題的處理速度，提高系統運行狀態的穩定性。在此模塊的具體設計中，需要注意以下幾點：（1）細化報警模塊中的具體內容，實踐中會根據問題的嚴重情況，將預警問題劃分為若干等級（如非常嚴重、嚴重、一般、不嚴重等），同時設置了相應的安全閾值，為該模塊的穩定運行提供可靠保障；（2）所有預警安全閾值完成設置后，需要做好靈活變化工作，即根據外部環境、服役年限的變化，來完成安全閾值的合理化調整，作用是可以提高故障問題發現的及時性，保證系統運行狀態的穩定性。

2.4.4 診斷分析模塊

此類模塊在系統運營中的主要功能，是可以對軸承運行故障問題的具體原因展開分析，過程中會依托智能技術來確定故障問題的具體原因，以加快故障問題的處理效率，保證系統工作狀態的穩定性。在對該模塊的實踐設計中，還需要注意以下內容：（1）細化診斷模塊中的相關內容，實踐中會根據以往故障問題的處理經驗，對于常見故障問題的外在表現、處理方法、處理效率、處理效果等內容進行整理，以此來提高問題診斷結果的準確性，便于后續相關活動的順利推進；（2）所有故障模塊參數完成設置后，也需要做好靈活變化工作，即根據每一次檢修活動得到反饋數據，來完成故障模塊中相關數據的合理化調整，作用是可以不斷提升故障問題處理的及時性，提升系統運行狀態的穩定性[1]。

2.4.5 圖形化監測模塊此類模塊

在系統運營中的主要功能，是可以對軸承運行過程進行直觀化顯示，相較于單一數據信息的反饋，此類模塊能夠提高內容的直觀性，以維持系統工作狀態的穩定性。在對該模塊的具體設計中也需注意以下幾點。（1）細化圖形化監測模塊中的相關內容，實踐中會根據現有文字數據，來對圖形進行整理。在錄入計算機軟件當中后，可以制作出不同類型的直觀圖，如制作軸承溫度曲線圖、軸承振動波動曲線、故障頻率曲線圖、故障處理時間曲線等，利用不同顏色進行標記，以提高信息所整理圖形的直觀性。（2）所有完成處理的圖形，也會錄入軟件中進行存儲，并且在實踐中也會對其屬性進行確定，為后續數據分析活動的進行提供良好參考[2]。

2.4.6 在線操作模塊此類模塊

在系統運營中的主要功能，是能夠對軸承運行狀態進行在線監測，根據獲取的在線監測數據，及時下達在線操作指令，從而維持系統工作狀態的穩定性。在對該模塊的具體設計中也需注意以下內容：（1）細化在線操作模塊中的相關內容，實踐中會依托傳感器來對軸承參數進行采集，采集的多數數據都會直接錄入計算機軟件中進行處理，從而了解目前軸承的使用狀態；（2）充分融入其他先進技術，如機器人算法、人工智能技術等，通過不斷提高軟件工作性能，為后續數據分析活動的進行提供良好依據[3]。

3 煤礦帶式輸送機軸承監測診斷系統應用試驗分析

3.1 數據準備

在整個系統的驗證活動中，需要先做好實驗環境的準確工作，所使用的煤礦帶式輸送機軸承監測診斷系統的具體參數如下：（1）振動傳感器為型號ADXL1001的加速度傳感器；（2）溫度傳感器選DS18b20 型號的數字傳感器；（3）微處理器為STM32F405 處理器；（4）外部存儲設備控制器為SDIO 控制器；（5）使用Zigbee 網絡、5G 網絡來負責通信；（6）應用CC2530 模塊來管理整個系統應用過程。對滾動軸承的不同故障狀態進行模擬，設置了輕度故障、中度故障和重度故障這3 個階段，以固定頻率來獲取相關數據，得到的數據也會錄入計算機中展開集中處理，根據波形反饋參數來其進行分類，以驗證該系統的可行性與應用價值[4]。

3.2 特征選擇

通過數據采集裝置獲取振動數據，將節點采集獲取的訓練數據根據軸承狀況進行標簽化處理后，對數據集進行分塊并提取11 個時域特征和13 頻域特征。共采集4 組軸承數據，使用特征選擇算法獲得特征距離的相關統計量進行平均后，按照從大到小進行排序，根據得到的統計量信息判斷各特征對故障診斷的識別能力，選擇識別能力最強的5 個特征作為提取的特征用于后續的神經網絡模型，具體選出的特征值為峰值、標準差值、偏度值、頻域特征值、峭度，以此來判斷出故障預警、診斷結果的時效性與合理性[5]。

3.3 訓練及測試

對于標簽化處理的數據，一般都會使用Relief 算法來對這些數據進行整理，在得到特征提取數值后，也會借助機器人深度學習算法來對其進行訓練。在訓練過程中，所設置的損失函數值為0.001，如果沒有達到所要求的損失函數，那么此時訓練模型會繼續以0.1 的步長來繼續進行訓練，直到所得到的訓練集合可以滿足相關要求，此時該訓練模型得到了順利應用。而上文中提到的5 個提取特征為也會作為實驗時的重要參數，從而順利得到故障診斷對應的期望數值。在經過訓練數據集訓練的相關模型，在測試階段的準確性能夠順利達到99% 以上，而且所得到的分類效果與測試結果，也可以利用tsne 聚類圖和混淆矩陣來進行直觀展示，從而可以看出，所建立的系統在實際應用中，所得診斷結果和實際情況基本一致，表示系統在應用中具有較強的精準度[6]。

4 結語

綜上所述，通過建立契合煤礦帶式輸送機軸承監測診斷所需的系統，能夠提升系統運行結果的可靠性，降低系統運行故障的發生概率。在不斷融入新技術的情況下，本系統的先進性也會持續提升，以滿足復雜環境下煤礦生產需求。