龔建云　馬繼平

摘要：針對(duì)礦山機(jī)電一體化設(shè)備使用量的增加，礦山機(jī)電設(shè)備卻時(shí)刻存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，甚至?xí)捎跈C(jī)電設(shè)備故障，導(dǎo)致安全事故的發(fā)生。文章以礦山機(jī)電設(shè)備為研究對(duì)象，給出礦山機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)診斷的基本技術(shù)以及總結(jié)幾種常見(jiàn)的智能故障檢測(cè)診斷的理論方法，為從事礦山機(jī)電的相關(guān)人員提供一種解決礦山機(jī)電設(shè)備故障問(wèn)題的方法和思路。

關(guān)鍵詞：礦山機(jī)電；智能故障；故障檢測(cè)診斷

中圖分類號(hào)：TD4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-2374（2013）14-0097-02

近年來(lái)由于礦山機(jī)電設(shè)備故障造成的安全事故屢見(jiàn)不鮮，礦山機(jī)電設(shè)備的安全性問(wèn)題日益凸顯，并得到了高度重視。針對(duì)該安全問(wèn)題，只有加大對(duì)礦山機(jī)電設(shè)備的故障檢測(cè)和安全診斷，采用合理的故障診斷理論，建立科學(xué)的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)，提高礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行安全可靠性才能從根本上減少甚至避免礦山機(jī)電設(shè)備故障造成的安全事故。

1 故障檢測(cè)診斷技術(shù)

故障檢測(cè)診斷技術(shù)是以信號(hào)分析處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)等為基礎(chǔ)的綜合性技術(shù)?，F(xiàn)代工藝?yán)碚?、相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科理論和檢測(cè)技術(shù)與理論的快速發(fā)展促進(jìn)了故障檢測(cè)診斷技術(shù)的不斷發(fā)展和完善。

故障檢測(cè)診斷技術(shù)主要通過(guò)檢測(cè)礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的各信號(hào)數(shù)據(jù)和參數(shù)，從而對(duì)礦山機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行性能和安全可靠性進(jìn)行預(yù)測(cè)，以識(shí)別設(shè)備故障的原因和判斷危害等級(jí)等問(wèn)題，從而提出針對(duì)性的處置對(duì)策和技術(shù)方法。

2 礦山機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)診斷技術(shù)的步驟

礦山機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)診斷技術(shù)的主要步驟分為信息采集、信息處理、分析識(shí)別、數(shù)學(xué)模型和預(yù)測(cè)。

2.1 信息采集

準(zhǔn)確測(cè)量反映礦山機(jī)電設(shè)備狀態(tài)的信號(hào)數(shù)據(jù)和參數(shù)，采集機(jī)電設(shè)備上安裝各類傳感器的實(shí)時(shí)信息數(shù)據(jù)，并及時(shí)將測(cè)量和采集的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器或計(jì)算機(jī)，以方便

調(diào)用。

2.2 信息處理

現(xiàn)場(chǎng)采集的煤礦機(jī)電設(shè)備的數(shù)據(jù)信息，并不能直接用來(lái)判別設(shè)備的狀態(tài)，其中存在著有用信息和無(wú)用信息，因此必須將采集的信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，提煉出有用信息并做出數(shù)據(jù)分析，轉(zhuǎn)變成人或機(jī)器能讀懂的信息。

2.3 分析識(shí)別

對(duì)處理后的煤礦機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類、識(shí)別和分析，與機(jī)電設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行比對(duì)，確定當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)及可能出現(xiàn)的故障部位、故障類別以及故障原因。

2.4 數(shù)學(xué)建模

礦山機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行中很多的參數(shù)和數(shù)據(jù)信息，與機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)以及機(jī)電設(shè)備是否存在故障隱患有一定關(guān)系。因此，需要建立數(shù)學(xué)模型來(lái)準(zhǔn)確反映出機(jī)電設(shè)備狀態(tài)與產(chǎn)生故障的參數(shù)間的數(shù)學(xué)關(guān)系。

2.5 預(yù)測(cè)技術(shù)

對(duì)機(jī)電設(shè)備部件的剩余壽命和機(jī)電設(shè)備的故障情況等方面進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以為日常機(jī)電設(shè)備的保養(yǎng)工作和故障維修工作提供可靠依據(jù)，能夠有效避免礦山機(jī)電設(shè)備故障的發(fā)生。

3 礦山機(jī)電設(shè)備智能故障檢測(cè)診斷方法分類

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)分為主觀診斷、儀器診斷和智能化診斷三個(gè)階段。下面主要介紹五種礦山機(jī)電設(shè)備智能診斷方法。

3.1 模糊診斷法

礦山機(jī)電設(shè)備的模糊診斷法是將數(shù)學(xué)集合論的概念，包括模糊關(guān)系矩陣以及隸屬度函數(shù)，應(yīng)用到機(jī)電設(shè)備的故障診斷中，從而解決機(jī)電設(shè)備征兆與故障間的不確定關(guān)系。礦山機(jī)電設(shè)備的模糊診斷法的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)為模糊推理邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，能有效地解決礦山機(jī)電振動(dòng)故障中遇到的模糊性問(wèn)題。但是，由于在很多情況下，較難確定相應(yīng)的模糊關(guān)系，獲取模糊診斷知識(shí)也非常困難，因此機(jī)電設(shè)備模糊診斷方法的應(yīng)用還缺乏一定的準(zhǔn)確性和普遍適用性。

3.2 故障診斷專家系統(tǒng)

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)是用計(jì)算機(jī)將采集到的機(jī)電設(shè)備信號(hào)數(shù)據(jù)和參數(shù)，通過(guò)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理，運(yùn)行過(guò)程中可以隨時(shí)索取相關(guān)信息數(shù)據(jù)和參數(shù)。礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是適應(yīng)于人的思考方式，不用輸入非常多的知識(shí)細(xì)節(jié)，個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí)也很容易修改。但是，礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)目前存在一定的局限性：機(jī)電設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確度與專家診斷系統(tǒng)中專家知識(shí)的水平高低以及豐富程度有很大的關(guān)系；而且有些礦山機(jī)電設(shè)備的故障很難通過(guò)具體的方式描述，使得建立準(zhǔn)確的知識(shí)庫(kù)也會(huì)非常的困難。

3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷法

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的基本思想是：以礦山機(jī)電設(shè)備的故障特征信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，礦山機(jī)電設(shè)備的診斷結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出。通過(guò)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值和閾值，利用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)實(shí)現(xiàn)礦山機(jī)電設(shè)備故障的診斷等，并且由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法自身所具有的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和并行性能力等優(yōu)點(diǎn)，因此該故障診斷法在礦山機(jī)電設(shè)備智能故障診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，并且也逐漸得到相關(guān)專家學(xué)者的深入研究。

3.4 基于仿生算法的故障診斷法

遺傳算法是一種隨機(jī)優(yōu)化算法，它的兩個(gè)重要特點(diǎn)是群體搜索策略和群體中個(gè)體之間的信息相互交換，其本質(zhì)是模擬由個(gè)體組成的群體之間的學(xué)習(xí)過(guò)程，其中每個(gè)個(gè)體表示給定問(wèn)題搜索空間中的一個(gè)解。該算法具有并行計(jì)算、快速尋找全局最優(yōu)解等優(yōu)點(diǎn)。

將生命科學(xué)中的免疫概念及其相應(yīng)的理論應(yīng)用于遺傳算法中，并進(jìn)行有目的性地抑制遺傳算法在優(yōu)化過(guò)程中出現(xiàn)的退化現(xiàn)象，這種算法被稱之為免疫算法。通過(guò)理論分析，免疫算法具有全局收斂特性，能夠更好地抑制遺傳算法出現(xiàn)的退化現(xiàn)象。

3.5 信息融合智能診斷方法

信息融合智能診斷方法是一種新型的礦山機(jī)電設(shè)備智能診斷技術(shù)。該診斷方法是通過(guò)多傳感器測(cè)量和采集礦山機(jī)電設(shè)備的多種相關(guān)信息數(shù)據(jù)和參數(shù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)有關(guān)礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的不同信息進(jìn)行自動(dòng)分析，準(zhǔn)確并及時(shí)地預(yù)測(cè)礦山機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

4 結(jié)語(yǔ)

礦山機(jī)電設(shè)備的故障檢測(cè)診斷技術(shù)可以為礦山機(jī)電設(shè)備的相關(guān)維護(hù)人員和維修人員及時(shí)并有效地進(jìn)行機(jī)電設(shè)備的故障預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備的故障源頭，分析并找到機(jī)電設(shè)備的故障原因以及給出機(jī)電設(shè)備的故障解決方案，防止并預(yù)防煤礦機(jī)電設(shè)備安全事故的發(fā)生。因此煤礦企業(yè)應(yīng)該大力推動(dòng)礦山機(jī)電設(shè)備智能診斷檢測(cè)技術(shù)的研究和發(fā)展，以保證礦山機(jī)電設(shè)備的安全性與可靠性，減少并力爭(zhēng)避免安全事故的產(chǎn)生。未來(lái)，將多種人工智能檢測(cè)診斷技術(shù)相結(jié)合，開(kāi)發(fā)應(yīng)用的礦山機(jī)電設(shè)備混合智能檢測(cè)診斷系統(tǒng)，將會(huì)逐漸成為數(shù)字化礦山機(jī)電設(shè)備智能故障檢測(cè)診斷技術(shù)研究的一個(gè)重要方向。

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作者簡(jiǎn)介：龔建云（1970—），男，寧夏石嘴山人，中電投寧夏能源鋁業(yè)紅一煤礦工程師，研究方向：礦山機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)診斷技術(shù)；馬繼平（1986—），男（回族），甘肅華亭人，中電投寧夏能源鋁業(yè)紅一煤礦助理工程師，研究方向：礦山機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)診斷技術(shù)。

（責(zé)任編輯：文 森）