章建林 黃金波*
(1、湖南有色金屬職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 株洲412000 2、張家界航空工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 張家界427310)
關(guān)于故障診斷的研究始于20 世紀(jì)70 年代初,經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,理論體系逐漸完善,并開(kāi)始應(yīng)用于實(shí)踐當(dāng)中,其中以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)最為突出,包括BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的多種網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用。我國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)技術(shù)方面的研究雖然起步較晚,但是隨著我國(guó)綜合國(guó)力的提升,在技術(shù)研究方面突飛猛進(jìn),取得了一系列成果,并在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域中實(shí)踐應(yīng)用。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能,并且支持并行運(yùn)行,相較于傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng),基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提升機(jī)故障進(jìn)行研究,可以解決傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)故障模糊的問(wèn)題,提升故障診斷效率以及準(zhǔn)確性。
SOM(Self-Organizing feature Map)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),又被稱(chēng)之為Kohonen 網(wǎng)絡(luò),是20 世紀(jì)80 年代初由Konhonen 教授所提出了一種自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)。Konhonen 教授認(rèn)為,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收外部輸入模式時(shí),可分為不同對(duì)應(yīng)區(qū)域,而不同區(qū)域?qū)τ谕獠枯斎肽J綍?huì)產(chǎn)生不同響應(yīng)特征,且此過(guò)程是自動(dòng)化完成[1]。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層與輸出層構(gòu)成,輸入層的神經(jīng)元數(shù)量以輸入網(wǎng)絡(luò)向量數(shù)量決定,輸入神經(jīng)元接收網(wǎng)絡(luò)輸入信號(hào);輸出層神經(jīng)元在平面上按照既定的順序排列。輸入層與輸出層神經(jīng)元以權(quán)值相聯(lián)結(jié),當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到輸入信號(hào)時(shí),輸出層相應(yīng)神經(jīng)元就會(huì)做出響應(yīng)。
礦井提升機(jī)的核心構(gòu)成包括工作機(jī)構(gòu)、機(jī)械傳統(tǒng)系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、拖動(dòng)控制、觀測(cè)、操作系統(tǒng)、輔助部分以及自保護(hù)系統(tǒng),具體如下:工作機(jī)構(gòu)主要包括主軸承與主軸裝置,包括卷筒、支輪、主軸、調(diào)繩裝置以及制動(dòng)輪等;制動(dòng)裝置包括液壓傳動(dòng)裝置與制動(dòng)器兩部分;液壓傳動(dòng)裝置包括工作制動(dòng)控制閥、制動(dòng)油缸、油源部分以及安全制動(dòng)控制閥;機(jī)械傳統(tǒng)系統(tǒng)包括聯(lián)軸器與減速器[2];潤(rùn)滑系統(tǒng)主要是向主軸承、嚙合齒面以及減速器軸承噴射潤(rùn)滑油;觀測(cè)、操作系統(tǒng)包括發(fā)電裝置、深度指示器以及斜面操作臺(tái);拖動(dòng)、控制以及自保護(hù)系統(tǒng)包括電氣控制系統(tǒng)、自動(dòng)糊系統(tǒng)、主拖動(dòng)電動(dòng)機(jī)以及輔拖動(dòng)電動(dòng)機(jī){3];輔助部分主要包括車(chē)槽裝置、導(dǎo)向輪裝置、機(jī)座、機(jī)架、座椅、護(hù)欄、護(hù)罩以及護(hù)板等。
雖然礦井提升系統(tǒng)配備了相對(duì)完善的保護(hù)系統(tǒng),但是由于煤礦井下環(huán)境惡劣,各方面情況比較復(fù)雜,往往難以獲取預(yù)期效果,礦井提升系統(tǒng)故障仍比較多見(jiàn),甚至?xí)l(fā)生設(shè)備損毀以及人員傷亡事故。根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,礦井提升機(jī)常見(jiàn)的故障主要包括電氣設(shè)備故障、機(jī)械設(shè)備故障。電氣設(shè)備故障監(jiān)測(cè)主要涉及以下方面:(1)電動(dòng)機(jī)過(guò)壓、過(guò)流、斷相、失壓、漏電以及過(guò)載狀況;(2)電動(dòng)機(jī)溫升狀況、欠速以及過(guò)速;(3)高壓換向器滅弧狀況以及觸頭接觸;(4)控制器程序的運(yùn)行狀況;(5)交流器短路、過(guò)載、冷卻情況以及斷路[4];(6)發(fā)電機(jī)整流子的接觸情況、電動(dòng)機(jī)滑環(huán);(7)接觸器動(dòng)作以及繼電器動(dòng)作是否正常;(8)傳感器采集信號(hào)和傳輸信號(hào)的情況。
機(jī)械設(shè)備故障監(jiān)測(cè)主要涉及以下幾方面:(1)天輪磨損過(guò)快過(guò)大;(2)制動(dòng)力矩不足;(3)軸承過(guò)熱;(4)聯(lián)軸器漏油;(5)制動(dòng)油壓力異常[5];(6)潤(rùn)滑油溫異常;(7)尾繩故障;(8)電動(dòng)機(jī)、變流器冷卻設(shè)備故障;(9)傳動(dòng)軸彎曲、斷裂;(10)制動(dòng)閘瓦磨損、局部過(guò)熱、不靈活、彈簧疲勞以及閘盤(pán)偏擺[6]。
礦井提升機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜化的系統(tǒng),包含多個(gè)子系統(tǒng),如制動(dòng)器、減速器以及液壓站等,內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,不同子系統(tǒng)之間相對(duì)獨(dú)立,在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,很難發(fā)現(xiàn)故障征兆,難以準(zhǔn)確判斷各個(gè)零件或者子系統(tǒng)故障的原因[5]。本文以礦井提升機(jī)系統(tǒng)液壓站子系統(tǒng)為例,結(jié)合SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)液壓站子系統(tǒng)故障診斷步驟進(jìn)行優(yōu)化。液壓站子系統(tǒng)常見(jiàn)故障出合閘與開(kāi)閘過(guò)程間隙偏大以外,還可能出現(xiàn)合閘壓力不足、油溫偏高拍一集開(kāi)閘殘壓偏大等故障。礦井提升機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,由于各個(gè)子系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立,因此可以單獨(dú)采集液壓站子系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓站子系統(tǒng)的監(jiān)測(cè),信息采集流程如圖1 所示,液壓站子系統(tǒng)性能參數(shù)如表1 所示。
圖1 信息采集流程圖示
表1 液壓站子系統(tǒng)性能參數(shù)表
將液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行性能標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)輸入SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)通過(guò)自適應(yīng)以及自學(xué)習(xí)會(huì)反復(fù)對(duì)去權(quán)值進(jìn)行調(diào)整,建立液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)模型,從而根據(jù)液壓站子系統(tǒng)運(yùn)行性能參數(shù)即可判斷是否存在故障。
首先,利用MATLAB 軟件創(chuàng)建SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層神經(jīng)單元設(shè)定為6 個(gè),輸出層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)定為36 個(gè);其次,開(kāi)始進(jìn)行SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,在MATLAB 軟件中,net 用于創(chuàng)建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而函數(shù)工具train(net,X)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具[8]。如圖2 所示,為完成自訓(xùn)練后SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的映射結(jié)果,根據(jù)圖示可以明顯看出,圓圈表示的是對(duì)輸入信息不興奮的輸出層神經(jīng)元,數(shù)字則表示對(duì)輸入信息興奮的神經(jīng)元。
圖2 自訓(xùn)練完成后SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的映射結(jié)果
某煤礦礦井提升系統(tǒng)液壓站子系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中,操作人員發(fā)現(xiàn)其出現(xiàn)狀態(tài)異常,經(jīng)檢查后發(fā)現(xiàn)液壓站子系統(tǒng)開(kāi)閘間隙過(guò)大、油溫偏高,監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到的運(yùn)行性能參數(shù)如表2 所示。將采集到的數(shù)據(jù)信息輸入完成自訓(xùn)練后的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層映射結(jié)果如圖3 所示,從圖中可以看出,SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果為故障5 與故障4,即開(kāi)閘間隙過(guò)大、油溫過(guò)高,與操作人員的檢查結(jié)果一致,表明SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)可以準(zhǔn)確診斷系統(tǒng)運(yùn)行故障,且準(zhǔn)確性較高,具有較高的推廣使用價(jià)值。
表2 液壓站子系統(tǒng)故障檢測(cè)性能參數(shù)表
圖3 故障診斷輸出結(jié)果
對(duì)礦井提升機(jī)系統(tǒng)常見(jiàn)故障類(lèi)型進(jìn)行了簡(jiǎn)要闡述,包括電氣設(shè)備故障以及機(jī)械設(shè)備故障,對(duì)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)進(jìn)行了闡述,提出了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。通過(guò)實(shí)踐證明基于SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)在礦井提升機(jī)故障診斷方面具有顯著效果,診斷準(zhǔn)確性較高,具有推廣使用價(jià)值。利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自訓(xùn)練功能構(gòu)建礦井提升機(jī)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行故障診斷時(shí),將相應(yīng)子系統(tǒng)運(yùn)行性能參數(shù)輸入SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即可根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層映射結(jié)果準(zhǔn)確判斷故障類(lèi)型,進(jìn)而準(zhǔn)確找出系統(tǒng)故障并進(jìn)行修復(fù),可以顯著提升故障修復(fù)效率,對(duì)于保障煤礦正常生產(chǎn)以及作業(yè)人員、機(jī)械設(shè)備安全具有重要作用。