智能化煤矿机电设备状态监控系统研究

罗小刚

(四川科技职业学院，四川 眉山 620564)

煤矿机电设备是挖掘煤炭的重要机器，在我国的重工业中占据着重要的地位，保证煤矿机电设备的正常运行，需要设计一个状态监控系统，以便准确记录设备的温度、速度、精度等指标。然而，在挖掘煤矿的地下，通常会存在信号弱、干扰强、难以准确传递数据信息等问题，智能化煤矿机电设备的状态无法被准确、及时地传递到地面。因此，需要改进监控系统，强化其信号处理、数据传输的能力。一些学者也给出了自己的研究成果：文献[1]设计了一种以全维度状态监测为中心的稳态监控系统，通过监控装置管理程序、状态测量、远程调控、状态预警等功能，实现了对设备的全维度监控。该系统可以保证检测过程中的负载平衡，但是对微小故障的数据处理以及传递能力较差。文献[2]提出了一种面向SOA以及VPC的断路器状态检测可视化系统，该系统可以将不同设备的状态可视化，解决了在大数据背景下信息分布不均且传输困难等问题，作为一个决策支持系统，为状态监控系统的监控设备提供了良好的背景，但是该系统只局限于软件层面的信息收集、整理与分析，没有提高硬件方面对噪声的处理能力。文献[3]提出了一种基于无线传感网络的设备震动状态监测系统，通过复杂的布线设计，并利用WiFi技术将振动信号的峰值与烈度值传递到了中央处理器中。该系统可以有效地在不同的传感器中传递数据，但是信号的稳定性较差，难以在噪声的干扰中保持数据的稳定传输。

综合以上文献，本文设计了一种新的智能化煤矿机电设备状态监控系统，对其硬件及软件进行了相应的设计，并对其性能进行了测试。

1 系统总体设计

系统由存储单元、数据采集单元、通信单元组成。整个系统工作流程：选取TF卡作为数据存储卡接口，设计数据采集单元电路，将采集的数据保存在TF卡中后，将整理分析后的数据传输到主端中，利用射频芯片接收装置接收数据实现数据传输。通过机电设备监控对数据信息进行统计与分析，选取距离最小的线路，得到机电设备监控数据网络节点的最佳连接路径，以增强机电设备运行状态的准确性。

2 硬件设计

2.1 数据存储卡接口设计

在数据传输的过程中，主要的硬件系统共分为3部分，分别是存储单元、数据采集单元、通信单元。存储卡设计主要分为SD卡和TF卡2类[4]。在智能化煤矿机电设备的监控系统中，需要更小巧的存储接口以及更快的数据传递速度。因此，本文的存储卡接口设计选取TF卡。文中设计的TF卡接口电路如图1所示。在图1中，相比于SD卡，TF卡更加简易，这导致其体积容量更小，便于在狭小的空间内使用。在低速的接口中具备更加广阔的应用前景[5-6]。在图1的电路中，需要采取120 Hz的主频作为快速运转的内置需求，在1 MB的Flash支持中，额外向外扩展，以保持相对应的接口完整。在兼容速度与内存时，可以通过SDIO接口表示以太网的嵌入式通信资源，从而满足信息传输过程中对数据的存储需求。

图1 TF卡接口电路Fig.1 Interface circuit of TF card

2.2 数据采集单元电路设计

在采集数据的过程中，需要额外注意保证低通滤波的完整性，以加强对噪声的过滤效果。本文设计的数据采集低通滤波电路如图2所示。

图2 数据采集电路Fig.2 Data acquisition circuit diagram

在图2中，经过低通滤波装置的电路会导致频带变窄，并降低随机噪声。

在调高了信噪比之后，对于该类情形，需要将干扰信号当作频率的截止信号，并形成一个较大的衰减频率[7-8]。在6个10 kΩ的电阻中，通过分压电路可以将传感器输出的信号转换成滤除噪声模型，其中的截止频率需要作为宽带-40 dB的频程，防止二极管导入电源电压。在之后的模数转换步骤中，需要采用ADS1282芯片，该芯片的性能较好，可以在-122 dB的谐波中达到0.65×10-6的失真度，若接口处与微控制器可以有一个信号产生振动，则图2中的2个电容C1和C2会在ADS1282芯片内部设置差分低通滤波的频率，并保证电阻值大于600 Ω[9-10]。此时的电阻与电容会直接减小电源频率，保证数据采集的安全与完整。

2.3 数据传输单元射频芯片接收装置设计

通过上文所述的内容采集得到数据，并保存在TF卡中后，就可以将整理分析后的数据传输到主端中，此时需要通过一定的自组网络完成PCI型的接口，以便增强节点的信息传递效果。该存储卡规格为ZP-7765，且可以支持以太网自行配置最终的性能[11-12]。在远距离的数据传输部分，每个节点都可以连通WiFi，形成一个高度集成的芯片，将无线网络无线网卡的功能集合在同一款数据处理产品中，并构成了一个支持多种协议的收发器，便于接口与外界的通信。此时高标准的射频芯片结构如图3所示。数据传输的射频芯片中主要包括3个通路，其中NT表示信号发射窗口，TM表示接收窗口，PR表示信号放大窗口。在噪声的增益环节，需要设定传输增益25 dB，接收增益31 dB，在这个高度集成的模块中，将便携式的噪声放大器与功率放大器连接在一起，形成一个集成式的噪声负载控制仪[13-14]。经过数据采集、数据存储以及数据传输通道的硬件设计，可以提高信息传输过程中的效率，减少噪声的影响，提高信号接收强度。

图3 射频芯片接收装置Fig.3 Rf chip receiver

3 系统软件设计

3.1 计算机电设备监控数据节点位置

在机电设备运行的过程中，需要在硬件以外及时地掌握采集并存储在TF芯片中的数据信息，同时对其进行统计与分析。在机电设备运行时会存在一些诸如最大值、最小值、平均值的数据，利用这些数据可以得到时间的滑动窗口，强化机电设备运行状态的准确性[15]。假设时间窗口的大小约为15 s，每1 s有1个数据的统计指标。在允许标量相似度存在的前提下，可以得到二者之间距离的计算公式为：

d(a0，b0)=

(1)

式中，(a0，b0)分别为二者之间距离的横纵坐标；d(a0，b0)为特征属性的欧式距离；(a1，b1)、(a2，b2)、(an，bn)分别为在x维度的特征属性标量中2个对象的欧氏距离[16-17]。

此时的余弦距离在二维空间中可以表示为：

(2)

式中，α为两个对象的夹角，且cosα的距离范围为[-1，1]，二者距离越近，α的角度越小，cosα越靠近1。计算余弦角之后，就可以计算2个对象的信任函数和似真函数。

(3)

(4)

式中，p(a)为信任函数值；k(b)为似真函数值；h(a)为对象a的信任度；f(b)为对象b的信任度。

通过这2个函数，基本可以采集得到2个近邻对象的数据信息，然后得到节点的具体位置坐标。

3.2 连接数据节点最佳路径

如要将存储器内的数据在软件层面传输到其他设备中，还需要在节点中设定传输路径，其基本流程如图4所示。在区分源节点的过程中，需要通过公式区分计算各样本节点，此时需要计算网络的吞吐率，公式为：

图4 节点数据传输路径Fig.4 Node data transmission path

(5)

式中，η为网络节点的平均吞吐量；x为传感器设备的总数量；v为数据在各节点中的传输速度[18]。

在具体的分组过程中，还需要计算传输结束后信号强度的均值，公式为：

(6)

式中，λ为n组节点的数据传输均值；xi为第i组数据的信号传输强度；n为节点的数量。

通过以上公式，可以选取距离最小的线路，并得到机电设备监控数据网络节点的最佳连接路径。

4 应用实例

选取我国某地中型煤矿作为研究对象，在矿区中设置若干传感器，作为网络连接的通信装置。搭建监控系统主控模块，连接数据采集装置、转速传感系统、煤矿挖掘设备、开关电源等装置作为智能化煤矿机电设备运行的核心装置，分别测试3种干扰模式下状态监控系统的抗噪性能。

系统界面如图5所示。

图5 系统界面Fig.5 System interface

4.1 数据准备

在智能化煤矿机电设备中，可以通过数据采集模块来确定整个状态监控系统的数据传递效果，在此过程中，可以将手持式测速仪作为转速的测量仪器，并将传感器的信号连接在煤矿机电设备的输出端口[19]。考虑到机电设备在运行的过程中会出现较强噪声，需要采样频率较高的数据采集芯片，采样频率为1～10 MHz，分辨率为16 bit。在后台数据的处理过程中，监控系统、上位机客户端等多个工程节点都会相互通信连接，形成一个数据共享的SQL Server数据库。在这个数据库中，可以使用不同传感器将信息上传至同一组数据库中，从一个数据库中下载信息数据至不同的传感器，并将这些数据综合处理分析，计算系统对噪声的处理能力。

4.2 数据传输干扰测试

分别测试无噪声干扰、单干扰源、双干扰源3种情况下，智能化煤矿机电设备的数据传输能力，使用4台可以传输数据的设备作为本次实验的核心装置，其摆放如图6所示。

图6 数据传输干扰示意Fig.6 Schematic diagram of interference in data transmission

图6中，每幅图像中共有4个设备，其中A1—A3分别为3台传感器，作为3个检测节点，A4为数据协调器，各设备之间距离分布均匀，为矩形结构，在图像的正中心是噪声干扰的装置[20]。将所有路由器中的干扰通道全部关闭，通过测试RSSI值直观地衡量一个网络环境的通信链路数据抗干扰能力，计算公式为：

(7)

式中，RSSIt为接收信号的瞬时强度；Ii为i时刻传感器的瞬时电流；Qi为i时刻传感器的瞬时电流。

由于1 s内可以得到8 192个RSSIt，则RSSI的平均值计算公式为：

(8)

式中，RSSIp为1 s内8 192个RSSI的平均值。通过观察信号的好坏，衡量网络信号传递过程中数据的传输能力。

开启图6中所有装置，使用A4的协调器向各传感器中传输数据包，以各装置之间的矩形边长距离为变量，分别测试3个传感器的RSSIp值，得到的数据结果如图7所示。从图7可知，选择12、16、20三种信道传输数据，且随着传感器直线距离由1 m增加至10 m，信号接收强度在不断减弱。在无噪声干扰时，传感器在12信道中的信号接收强度由-49.6 dBm降低至-58.6 dBm，16信道中的信号接收强度由-41.2 dBm降低至-53.5 dBm，20信道的信号接收强度则是由-58.1 dBm变为-72.6 dBm。在单干扰源中，3种信道在1～10 m处的信号接收强度变化情况分别为-46.7～-52.3 dBm、-41.9～-52.6 dBm、-52.8～-68.3 dBm。在双干扰源中，随着传感器间距离的增加，信号接收能力变化较大，在3种信道中分别为-40.3～-63.8 dBm、-32.9～-60.1 dBm、-46.2～-72.0 dBm。

图7 信号接收能力测试Fig.7 Signal reception capability test

综合以上数据可知，干扰源越多，对数据传输的影响就越大，且随着传感器间距离的增加，数据传输的难度也会随之变大。在智能化煤矿机电设备的数据传输过程中，使用16信道的数据传输效果最好。

5 结语

在智能化煤矿机电设备的状态监控系统设计中，通过硬件与软件综合构建了一个可以加强信号接收能力的系统。在硬件设计中，从存储、采集、传输三方面出发，在软件设计中，分别计算节点位置并连接最短节点路径。通过实验验证了该方法在16信道中的传输效果最好，本文设计的系统具备较好的前景。