DTL100/80/2X200型带式输送机故障监控系统技术研究
2020-03-05崔军
崔 军
(山西潞安郭庄煤业有限责任公司,山西 长治 046100)
山西潞安郭庄煤矿带式输送机工作环境较为恶劣,在输送量大、输送距离远、输送重量不均匀的情况下,容易出现皮带跑偏、皮带打滑、皮带断裂等故障。郭庄煤矿采用的监控系统,主要是通过带式输送机上安装各类传感器进行数据采集,将采集到的数据与系统设定的阈值进行对比,出现超过阈值的情况即报警,根据报警参数,人工进行故障诊断与排查。该监控系统效率低,过度依赖传感器以及阈值,容易出现误报、漏报情况。本文以DTL100/80/2X200型带式输送机为研究对象,进行故障监控系统的优化设计,减少传感器数量,提升监控系统精准度,提升带式输送机的运行效率。
1 故障监控系统原理
郭庄煤矿技术小组为了减少传统传感器的使用,达到故障预测与诊断的目标,提升故障监控系统运行的准确性和稳定性,需要使用一种能够通过少数参数收集完成带式输送机故障信息预警与诊断的逻辑系统,即基于参数预测的神经网络故障预测系统进行DTL100/80/2X200型带式输送机监控。该种方法具有参数非线性、特征数量映射能力强的特点,可以通过预测带式输送机检测参数,并将参数反馈给处理中心进行判别,达到故障预测与控制的效果。具体实施步骤可以分为以下几步:(1)将历史故障数据库中与当前时间相对应的故障数据进行整合,组合成该故障信息的时间序列样本,以多个故障时间序列样本为基础数据库,结合建立时间序列预测模型,预测出某一故障在未来一段时间内可能的数值;(2)按照常规训练方法对神经网络故障系统进行训练;(3)将第一步预测出的故障信息数据载入到神经网络故障系统中,进行故障信息的诊断。诊断出的信息除了包含故障参数外,还包含故障发生的时间参数。原理流程见图1。
图1 DTL100/80/2X200型带式输送机故障监控系统原理图
2 故障监控系统在郭庄煤矿的应用
郭庄煤矿基于参数预测的神经网络故障预测系统可以分为三部分:监控管理层、数据采集层以及现场层。
监控管理分为两部分:监控现场的控制操屏和监控室内的PC机。监控现场的控制操屏可以显示系统的全部状态参数,便于巡检人员查看,同时还接收输送指令,并控制现场设备执行指令。监控室内的PC机属于远程监控,处理数据能力强,用于实现数据分析、故障确定以及故障诊断等,同时也可以通过远传系统,实现系统指令的发送。
数据采集部分主要由PLC与各类型传感器以及电子仪表组合而成。传感器和电子仪表采集的带式输送机运行参数,通过数据传输系统,首先传输给PLC,经过程序转化,PLC将现场采集数据转化成监控管理设备识别的语言信号发送给监控层,同时PLC还接收现场输送指令,控制现场系统设备完成指令动作。
现场层属于监控系统的执行单元,监控管理发出的指令,最终都要依靠现场层设备动作来实现,系统现场层设备主要有带式输送机动力电机、皮带运行开关、各类接触器、状态指示灯、报警警铃等。
图2 故障监控系统界面
2019年06月11日, 郭 庄 煤 矿1#DTL100/80/2X200型带式输送机在将煤料运输到选煤厂的过程中出现故障报警,监控系统监测界面显示如图2。图2(左)为故障发生前界面信息,在16时45分06秒时,系统预测到皮带机即将出现跑偏故障,系统执行紧急制动程序。预测状态是基于本系统的神经网络故障预测方法得出的,设置预测时间为后5秒,在45分11秒时,监测界面图2(右)运行状态显示为故障,类型为皮带跑偏。经检测发现输送机滚筒故障点表面胶合板出现破损(见图3),继续运行一定会出现皮带跑偏打滑。实践表明,该系统实现了带式输送机故障信息的预测以及故障类型的分析。
图3 滚筒故障点表面胶合板破损
3 故障监控系统运作流程
郭庄煤矿以往的带式输送机监控系统只能进行传感器数据与设计阈值的简单对比,超过阈值则报警,具体故障诊断仍需要人工巡检。技术小组设计的基于参数预测的神经网络故障预测系统不仅可以实现故障报警,还可以替代工人进行带式输送机的联动控制。DTL100/80/2X200型带式输送机属于多级式物料输送机,其开机与停机都遵循“顺流启动和顺流制动”方式,即开机时,首先启动料流端的一级皮带,并依次启动下一级,若出现下一级皮带无法启动的情况,则上级皮带在与下级皮带转载物料前必须停机,制动过程则相反。该方式可以有效降低输送机空转时长,降低设备能耗。在输送机运行过程中,系统监控在经过参数预测和诊断后,确定为输送机出现故障需停机,系统立即执行紧急制动联动。系统控制运作流程见图4。
4 结论
本文通过对郭庄煤矿基于参数预测的神经网络故障预测系统运行原理、运作流程以及运行效果的分析,得出以下结论:
(1)基于参数预测的神经网络故障预测系统是一种可以能够通过少数参数收集完成带式输送机故障信息预警与诊断的逻辑系统,该系统主要由监控管理层、数据采集层以及现场层三部分组成,运行稳定,监控精度高。
(2)相较于常规设备运行监控系统,该系统摒弃依靠传感器采集数据进行阈值对比的监控原理,通过中心处理数据系统完成采集数据分析,并以多个故障时间序列样本为基础数据库,结合建立时间序列预测模型,预测出某一故障在未来一段时间内可能的数值,极大提升故障监测效率,降低人工巡检需求。
图4 故障监控系统控制运作流程图
(3)郭庄煤矿DTL100/80/2X200型带式输送机在故障出现前,监控系统实现了预测报警,为系统执行紧急制动程序提供了足够时间,能够有效降低故障发生引起的各类损失。
(4)在该故障监控系统的运行下,郭庄煤矿已完成近50000t的煤炭运输工作。经过一年多的实际验证,该故障监控系统的监控精准度以及联动逻辑完全满足煤矿需求,具有很大推广意义。