智能故障检测诊断技术在矿山机电设备故障诊断中的应用

田 斌

（南岭煤业有限公司，山西 阳泉 030400）

引言

在现代化的采煤设备中，集成了大量的控制电机、微机芯片以及传感器，极大地方便了煤矿的开采。在享受科技进步带来的好处时，还应该考虑到其可能带来的问题[1-2]。对于煤矿机电设备来说，最为困难的就是故障维修。在过去，机电设备的故障维修多是依赖于技术人员的经验，不仅效率低，而且对技术人员的要求高。为了缓解这种状况，故障诊断技术在机电设备维修中得到了广泛的应用。故障诊断技术对于一些简单的故障有着良好的诊断效果，但是对于一些复杂的故障诊断也存在着一些问题。随着智能化时代的到来，智能故障检测诊断技术也随之发展。本文围绕着智能故障诊断技术的原理，探讨其在煤矿主要机电设备维修中的应用。

1 机电设备智能故障诊断技术分析

为了进一步提升机电设备故障维修的效率，衍生了机电设备的故障诊断技术。故障诊断技术是通过对机电设备运行过程中的状态量进行监测，从而识别设备的故障，其优点在于可以更早地发现设备的故障、准确地识别设备的故障以及诊断决策。在进行故障诊断时，用到了微机处理技术、传感器技术、信息传输技术以及数据库技术。通常情况下，故障诊断技术主要包括信号检测、特征提取、状态识别以及诊断决策四个过程，如图1 所示。

图1 机电设备故障诊断技术的流程

信号检测是对机电设备运行过程中的状态量进行监测，其主要是由设备上安装的一些传感器来完成，例如电压传感器、电流传感器等。一旦设备故障，对应的状态量信号也会发生异常。由于采集到的信号中存在大量的无用信号，为了便于检测故障，则需要提取设备的故障特征信号。这个过程通常用一些数据处理算法来实现，其被称为特征提取。在提取完特征后，需要根据这个特征来识别机电设备的故障，这个过程被称之为状态识别。在状态识别过程中，需要根据建立的数据库对比来识别设备的故障[3]。

故障诊断技术的核心在于设备故障状态的识别。传统的故障诊断技术多是通过将提取的故障特征信号与数据库中的特征信号进行简单的对比来实现对设备的故障诊断。当设备的内部结构比较简单且故障类型比较单一时，采用这种技术可以有效地对设备的故障诊断。随着设备的功能越来越复杂，设备在故障时会发出多种故障信号，这使得很难准确地确定设备的故障。为此，在传统的故障诊断技术的基础上，又研发了智能故障诊断技术。

智能故障诊断技术对于传统故障诊断技术中的状态识别进行了改进。在识别过程中，采用一些智能算法对采集来的故障信号进行学习，来判断机电设备的故障。常用的一些智能算法主要有人工神经网络算法、模糊算法以及混沌算法等。与传统的故障诊断技术不同的是，智能故障诊断技术得出的并不是某个单一的故障，而是每种故障的概率为多少。智能故障诊断技术要用到现在的一些智能化芯片来对故障信号进行处理。

2 智能故障诊断技术的应用分析

以上分析了智能故障诊断技术与传统故障诊断技术的区别与联系。下面，将通过智能故障诊断技术在一些煤矿机电设备故障诊断中的应用来进行说明其优势。主要分析其在皮带输送机、液压支架电液控制系统故障诊断的应用。

2.1 在皮带输送机故障诊断中的应用分析

皮带输送机是煤矿井下重要的煤炭运输设备，在运行过程中很容易发生各种故障，常见的有断带、打滑、跑偏以及撒煤等。值得注意的是，皮带输送机发生故障的原因是多方面的，这使得在监测时根据这些故障的现象很难准确地判断设备的故障。针对这种情况，采用传统的故障诊断技术很难有效地进行故障诊断，主要是根据提取的特征信号可能会有多种故障。为此，需要采用智能故障诊断技术。

在利用智能故障诊断技术后，通过对故障信息的综合考虑和分析，采用一些智能算法对信号进行处理，就可以给出一个综合的结果。例如皮带输送机出现跑偏时，诊断的结果为托辊发生故障的概率为30%，皮带没有拉紧的概率为20%，皮带输送机安装存在问题的概率为50%等。虽然这是一个大致的范围，但是这给机电设备的故障诊断提供了更为有效的参考。此外，通过对故障的数据库进行完善和采用智能算法进行学习，最终也可以实现对机电设备故障的准确诊断。

2.2 在液压支架电液控制系统故故障诊断中的应用

液压支架的电液控制系统对于综采工作面的液压支架的行程控制十分重要，其发生故障后可能会引发一系列的安全问题。常见的故障主要有液压系统动力不足、液压系统漏油、输油管堵塞等。随着液压系统变得越来越复杂，在电液控制系统发生故障后，会引起一系列的连锁反应。例如，在液压控制系统出现漏油后，液压支架的动力变得不足，无法有效控制行程等[4]。对于一些简单的故障，可以采用传统的故障诊断技术进行诊断，例如漏油、堵塞等。但是对于液压系统的动力不足，则可能给出有效的诊断结果。由于液压系统中使用了非常多的元件，每个元件发生损坏都可能造成液压系统故障，而且故障的表现形式相同。为此，需要采用智能故障诊断技术来进行故障诊断，如图2 所示。

图2 基于单片机的液压支架智能故障检测系统

在利用故障诊断技术后，可以对液压系统出现的故障进行全面综合的分析，并根据建立的故障数据进行数据挖掘，最终准确地确定故障的原因。从而为准确地诊断液压系统的故障提供有效的参考。值得注意的是，液压系统的故障原因是多方面的，需要建立更加全面的故障数据库来进行机器学习，从而实现液压控制系统的故障诊断。

3 结语

智能故障诊断技术相较于传统的故障诊断技术，是有不可比拟的先进性。传统的故障诊断技术只是通过提前发出的特征信号与故障数据库进行简单的对比，对复杂故障信号的识别与诊断较为困难，而智能故障诊断技术在故障识别过程中，依靠的是智能算法，可较为精确地识别各类故障信号，可被广泛应用于矿山机电设备故障诊断中。