宋欽一
河南能源化工集團(tuán)義煤公司 河南義馬 472300
帶式輸送機(jī)具有運(yùn)輸能力大、運(yùn)距長(zhǎng)、能耗低等特點(diǎn)[1-3],能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)距離連續(xù)運(yùn)輸,是煤礦開采過程中主要運(yùn)輸設(shè)備之一。由于帶式輸送機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜[4-5],受作業(yè)環(huán)境影響,運(yùn)行過程中,經(jīng)常發(fā)生各類設(shè)備故障 (如打滑、跑偏、撕裂、斷帶等)[6],造成設(shè)備損壞,中斷正常生產(chǎn),給煤礦安全生產(chǎn)帶來嚴(yán)重威脅。因此,及時(shí)分析診斷出帶式輸送機(jī)設(shè)備故障,制定對(duì)應(yīng)檢修維護(hù)措施是煤礦企業(yè)在帶式輸送機(jī)使用過程中亟待解決的問題之一。筆者利用故障樹分析法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷模型分別從定量和定性 2 個(gè)方面對(duì)帶式輸送機(jī)故障進(jìn)行分析,為帶式輸送機(jī)運(yùn)行過程日常精準(zhǔn)診斷故障提供了可靠依據(jù)。
故障樹是一種演繹分析方法。選定影響最大的系統(tǒng)故障作為頂事件,造成系統(tǒng)故障的原因逐級(jí)分解為中間事件,分解的基本事件作為底事件,得到了一張樹狀邏輯圖,稱為故障樹。故障樹分析法主要具備 3個(gè)特性。
(1) 獨(dú)立性 形成故障樹邏輯圖中的頂事件、中間事件和底事件之間都是相互獨(dú)立的,它們之間互不干擾和影響。
(2) 狀態(tài)性 故障樹邏輯圖中的所有基本事件和底事件均存在發(fā)生或不發(fā)生,其中事件發(fā)生用 1 表示,事件不發(fā)生用 0 表示。
(3) 邏輯性 故障樹邏輯圖中的所有基本事件和底事件之間的邏輯關(guān)系運(yùn)用邏輯門表征,可以更加簡(jiǎn)單明了顯示出事件相互之間的因果關(guān)系。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由不確定性推理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和圖形化理論相結(jié)合而成的多元統(tǒng)計(jì)關(guān)系的數(shù)學(xué)集成模型[7-8]。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由有向無環(huán)圖和條件概率表組成。有向無環(huán)圖包含若干節(jié)點(diǎn)和有向線段,節(jié)點(diǎn)分為父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)事件,各個(gè)節(jié)點(diǎn)的取值是相互排斥的[9-10],如圖 1 所示。節(jié)點(diǎn) C 是節(jié)點(diǎn) A 和B 的父節(jié)點(diǎn),而節(jié)點(diǎn) A 和 B 被稱作節(jié)點(diǎn) C 的子節(jié)點(diǎn)。
圖1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of Bayesian network model
通常情況下,在計(jì)算子節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率和父節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率時(shí)分別采用的是全概率公式。
(1) 當(dāng)事件組B1,B2,…,Bn之間相互排斥,即Bi∩Bj=?,且P(Bi) >0,其中i,j=1,2,…,n,且B1∪B2∪…∪Bn=Ω 則將事件組B1,B2,…,Bn稱作為樣本空間 Ω 的一個(gè)劃分,則任意一個(gè)相關(guān)聯(lián)的事件A發(fā)生有概率
式中:P(Bi) 為Bi事件發(fā)生的概率;P(A|Bi) 表示事件A在事件Bi已發(fā)生的條件下可能發(fā)生的概率。
(2) 根據(jù)概率乘法定理和條件概率結(jié)合式 (1) 可得貝葉斯公式
式中:P(Bj|A) 表示事件Bj在事件A已發(fā)生的條件下可能發(fā)生的概率。
在故障樹邏輯圖中建構(gòu)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,需先將故障樹的邏輯門關(guān)系與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型節(jié)點(diǎn)和條件概率直接轉(zhuǎn)換處理并引入 3 條基本規(guī)則:(1) 故障樹各事件要與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間互相對(duì)照;(2) 如果故障樹中基本事件有多個(gè)是相同,則在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中將這幾個(gè)相同的事件設(shè)定為一個(gè)節(jié)點(diǎn);(3) 故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之間存在向邊相互映射關(guān)系。根據(jù)以上 3條原則,構(gòu)建基于故障樹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,其構(gòu)建流程如圖 2 所示。
圖2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建流程Fig.2 Construction process of Bayesian network model
以平煤集團(tuán)某煤礦井下安裝的 DSJ100/110/2×200 帶式輸送機(jī)為例。在該帶式運(yùn)輸機(jī)日常運(yùn)行過程中,通過對(duì)其運(yùn)行狀況和可能出現(xiàn)的故障,采用故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行設(shè)備故障診斷分析。
將帶式輸送機(jī)故障樹的頂上事件確定為故障T,然后將帶式輸送機(jī) 6 種常見典型的跑偏故障A1、打滑故障A2、輸送帶損壞故障A3(包括斷裂故障B1、撕裂故障B2)、啟停故障A4、托輥故障A5及火災(zāi)A6選為帶式輸送機(jī)故障樹模型中的中間事件,分別對(duì)各個(gè)中間事件產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析,作為確定故障樹基本事件的依據(jù),然后采用 FreeFta 軟件構(gòu)建帶式輸送機(jī)故障樹,如圖 3 所示。圖中X1~X42代表故障樹基本事件的代碼。
圖3 帶式輸送機(jī)故障樹模型Fig.3 Fault tree model of belt conveyor
將故障樹中的頂上事件、中間事件A1~A6、B1、B2和基本事件X1~X42轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的父節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn),同時(shí)結(jié)合流程圖構(gòu)建帶式輸送機(jī)故障的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,如圖 4 所示。
圖4 帶式輸送機(jī)故障的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型Fig.4 Bayesian network model of fault of belt conveyor
2.3.1 風(fēng)險(xiǎn)率計(jì)算
該帶式輸送機(jī)近 3 年來的故障情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,組建一支由行業(yè)高級(jí)工程師、一線工程技術(shù)人員和檢修技術(shù)骨干人員組成的帶式輸送機(jī)故障診斷小組,依據(jù)表 1 所列參數(shù)對(duì)故障樹基本事件可能存在的風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行賦值,對(duì)賦值數(shù)據(jù)折中處理后,進(jìn)行計(jì)算事件的風(fēng)險(xiǎn)率。為提高風(fēng)險(xiǎn)率的精準(zhǔn)度,采用式(2) 和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型反向推理計(jì)算對(duì)風(fēng)險(xiǎn)率值進(jìn)行修正,并將修正后的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)一歸化處理,結(jié)果如表 2 所列。
表1 基本事件故障發(fā)生概率及嚴(yán)重程度Tab.1 Occurrence frequency and severity degree of faults of basic events
表2 基本事件風(fēng)險(xiǎn)率Tab.2 Risk ratio of basic events
2.3.2 故障診斷分析
對(duì)帶式輸送機(jī)進(jìn)行故障診斷時(shí),首先確定事件的危險(xiǎn)性等級(jí),結(jié)合上述帶式輸送機(jī)實(shí)際情況,將事件危險(xiǎn)性劃分成 5 個(gè)等級(jí),并給出相應(yīng)的參數(shù)值,如表3 所列。故障診斷小組結(jié)合帶式輸送機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀況,根據(jù)表 3 對(duì)應(yīng)數(shù)值逐一對(duì)各基本事件進(jìn)行賦值,并對(duì)與表 2 帶式輸送機(jī)故障樹基本事件相對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行歸化處理,最后將歸化后的風(fēng)險(xiǎn)率相乘并求和。例如分別對(duì)X1~X8事件賦值為 65、80、85、35、70、55、85、90;與其相對(duì)應(yīng)的歸一化的風(fēng)險(xiǎn)率分別為0.016、0.026、0.040、0.006、0.010、0.004、0.048、0.017,則相對(duì)應(yīng)的基本事件危險(xiǎn)等級(jí)分值
表3 基本事件危險(xiǎn)性級(jí)別劃分Tab.3 Classification of risk level of basic events
依此計(jì)算X9~X42事件的危險(xiǎn)等級(jí)分值S9-42=50.28。則該帶式輸送機(jī)的危險(xiǎn)等級(jí)分值S=S1-8+S9-42=63.54。
由于S值處于 [60,70] 區(qū)間,查表 3 可知該帶式輸送機(jī)發(fā)生故障風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅳ級(jí),屬于較小危險(xiǎn)狀態(tài),即存在事故風(fēng)險(xiǎn)。在其運(yùn)行過程中,需重點(diǎn)加強(qiáng)輸送帶接頭斷股、托輥破損、滾筒表面打滑、異物進(jìn)入輸送帶等檢修和維護(hù),防止發(fā)生重大事故。
根據(jù)帶式輸送機(jī)運(yùn)行情況,建構(gòu)其故障樹,借助故障樹建構(gòu)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型流程,并編制了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)帶式輸送機(jī)故障樹中的基本事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行了修正;采用故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷,確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅳ級(jí),屬于較小風(fēng)險(xiǎn),在日常運(yùn)行和檢修維護(hù)過程中需加強(qiáng)對(duì)該設(shè)備重點(diǎn)部位的檢修和維護(hù)保養(yǎng),防止發(fā)生重大事故。