基于BP神经网络的矿用通风机运行状态监测及报警系统研究

2022-09-13徐梦雅

能源与环保 2022年8期

赵凯，徐梦雅

（西安航空职业技术学院，陕西阎良 710089）

大多数煤矿开采都是在井下进行的，在开采过程中，涌出很多易燃、易爆、有毒、有害气体和煤尘，对井下工作人员的身体健康甚至煤矿开采安全都构成了严重威胁[1]。利用通风机可以及时将井内的有毒有害气体和粉尘排出，同时向内部输入新鲜空气，改善矿井工作环境，保障井下人员身心健康和煤矿开采过程的安全进行[2]。因此，通风机对于煤矿安全生产的重要性是不言而喻的，通风机在运行过程中如果出现故障问题将无法正常工作运转。不仅对煤矿的连续生产造成不良影响，而且会影响到井下工作人员的身体健康甚至生命安全[3]。基于此，有必要设计通风机运行状态监测及报警系统，对设备的运行状态进行实时监控，以掌握设备的实际运行状态，及时发现潜在的安全隐患和故障问题，提前采取措施进行处理，避免小问题引发严重的安全生产事故[4]。本文在分析煤矿通风机具体情况的基础上，基于BP神经网络技术构建了设备的运行状态监测及报警系统，并将其应用到煤矿工程实践中发现取得了良好的效果，对于提升通风机运行稳定性、保障煤矿安全生产具有一定的实践意义。

1 矿用通风机主要结构及常见故障问题

1.1 通风机主要结构

就结构层面而言，通风机主要可以分为轴流式和离心式，不同类型有各自的优点和缺点[5]。本文主要以FBCDZ-10-No36轴流式矿用通风机为研究对象。该型号通风机的一级叶片角度和二级叶片的角度分别为45°和40°，扇叶直径为3.6 m，能够提供的风量为197～456 m3/s、风压为1 294～4 621 Pa。配套的电机型号为YBF710M2-10，该型号电机的额定功率为900 kW、额定转速为593 r/min、额定电流为112.4 A、额定电压为6 000 V。

轴流式对旋通风机的主要结构如图1所示。从图1中可以看出，除了防爆电机外，还包括一级叶轮、二级叶轮、整流罩、集流罩、扩压器、基座、隔流腔室等部分。轴流式对旋通风机的结构比较对称，但实际上两个叶轮的叶片数量不同，一级叶片和二级叶片的数量分别为13个和17个，两者之间相差4个叶片。电机输出的动力直接驱动叶片做旋转运动，可以降低能量传递过程中的损失。

图1 轴流式对旋通风机主要结构示意Fig.1 Schematic diagram of the main structure of axial flow counter-rotating fan

1.2 常见故障问题

由于矿井的工作环境比较复杂，而通风机又需要连续运转，所以容易出现故障问题。根据工程实践调查结果，通风机最容易出现故障问题的部位主要是电机、轴承和叶片[6]。电机故障中常见的表现形式有电机转子不平衡、不对中、弯曲，电机轴承故障；通风机中使用的主要为滚动轴承，包括滚珠、内圈、外圈和保持架，以上4个结构件在实际应用中都有可能出现故障问题；叶片的主要故障形式有表面腐蚀和疲劳损伤，叶尖、叶片根部也容易出现裂纹，甚至断裂等故障问题。一旦通风机出现故障问题，会对其进行状态产生不良影响，通过对通风机的运行状态进行检测，可以分析判断存在的问题。

2 BP神经网络结构及故障诊断原理

2.1 BP神经网络结构

BP神经网络在控制领域尤其是现在的智能领域有比较广泛的应用，且在工业上应用效果相对较好[7-8]。建立的运行状态监测及报警系统主要基于BP神经网络对采集获得的数据信息进行分析与处理，从而判断通风机是否存在故障问题，并对其进行定位。BP神经网络的主要结构如图2所示。由图2可知，整个网络结构有3个层级，分别为输入层、隐含层和输出层，能够实现信息的正向传播和误差的反向传播。

图2 BP神经网络的主要结构示意Fig.2 Schematic diagram of main structure of BP neural network

由图2可知，基于传感器检测获得的数据信息进行故障特征参量提取，并将其作为BP神经网络的输入量，可以用n维的特征向量来描述故障特征参量。隐含层是实现输入层和输出层连接的重要桥梁，是整个BP神经网络的核心部分，隐含层中包含的节点数量会对BP神经网络性能产生决定性的影响，通常情况下网络节点数量越多则精度越高，但是对应的运算量越大。图2中，参数表示输入层中第i个网络节点和隐含层中第h个网络节点的连接权值。输出层为矿井通风机的常见故障类型，数量为m，同样可以用m维的特征向量来描述故障类型。参数表示隐含层中第h个网络节点和输出层中第j个网络节点的连接权值。

2.2 BP神经网络故障诊断原理

由于通风机整体的结构比较复杂，且服役环境比较恶劣，所以容易出现的故障类型比较多。但不管是何种类型的故障，都会存在与之关联的故障特征。如果利用传统的时域和频域分析很难建立两者之间的联系[9]。但是BP神经网络具有非线性映射和自学习能力，利用此项技术能够很好地建立故障信号特征与故障类型之间的关联关系，实现通风机故障快速诊断，保障通风机的安全可靠运行。

基于BP神经网络的通风机故障诊断原理如图3所示。由图3可知，基于BP神经网络对通风机的故障问题进行诊断需要分为两大过程。首先，需要准备好网络训练集，训练集中包含有矿井通风机已知的故障类型数据，利用BP神经网络算法对已知的训练集进行分析处理，实现自学习，从而建立故障类型与故障特征数据之间的准确关联关系。完成训练工作以后，可以明确输入层与隐含层各个节点之间的连接权值，以及隐含层与输出层各个节点之间的连接权值，形成训练后的神经网络。然后，将通风机未知的故障类型数据提取特征参量，进行归一化处理后，利用训练后的神经网络进行处理，即可分析判断对应的故障类型，获得故障诊断结果。

图3 基于BP神经网络的通风机故障诊断原理Fig.3 Principle of Fan Fault Diagnosis Based on BP Neural Network

与传统的时域和频域分析方法的不同之处在于，传统分析方法是从机理层面来建立振动信号特征与故障类型之间的关联关系，而基于BP神经网络的分析方法不关心振动信号特征与故障类型之间的机理联系，只是从数据层面构建两者之间的关系[10]。一般给定的网络训练集越多则建立的BP神经网络结构越准确。

3 方案设计

3.1 系统整体方案设计

鉴于通风机对于煤矿安全生产的重要性，有必要设计研究通风机运行状态监控及报警系统，对通风机存在对安全问题进行实时监测，发现问题后能及时报警处理。已有的工程实践经验表明，通风机出现故障问题后，会对其振动状态产生影响，利用振动传感器对通风机关键位置的振动信号进行监测，对监测数据进行分析处理，即可感知设备存在的故障问题[7]。通风机运行状态监测及报警系统的整体方案如图4所示。由图4可知，整个系统可以划分为3大部分，分别为现场硬件选型与设计、上位机软件平台设计、实现通风机现场与上位机连接的工业以太网。

图4 通风机运行状态监测及报警系统方案框图Fig.4 Scheme block diagram of fan operation status monitoring and alarm system

（1）通风机现场硬件方案设计。现场中比较重要的硬件设施主要有振动传感器和转速传感器、数据采集卡、监测平台主机。首先，需要利用传感器对通风机关键位置的振动状态以及转速等信息进行采集；然后，将采集获得的数据信息通过数据采集卡收集后，传入到监测平台主机中。传感器是重要的基础设施，必须具有足够的量程、较高的精度和良好的抗干扰能力。由于传感器采集获得的多为模拟量信号。因此，数据采集卡必须具备足够的A/D转换位数、较大的采样频率、丰富的通道数量等。

（2）上位机软件平台设计。上位机软件平台最重要的作用是对采集获得的数据信息进行深入的分析与处理，判断通风机是否存在故障问题。利用监控大屏对采集到的数据信息以及分析结果进行实时显示。系统中基于LabVIEW软件平台对系统的软件程序进行编写设计，利用MySQL建立数据库对所有的数据信息进行分类存储，能够实现数据的查询、导出和删除等操作。

3.2 主要测试参数及测点

矿井主通风机如果出现故障问题，会从电流、声音、振动状态等特征反映出来，其中故障对振动状态的影响最为明显，可以对通风机关键点的振动状态进行分析，进而感知通风机存在的故障问题[8]。在充分考虑通风机主要结构以及常见故障类型的基础上，对需要测量的参数以及测量点的位置进行了设计，主要是对电机、轴承和叶片的振动状态及转速进行监测。矿井主通风机测量参数及测点分布情况见表1。通过这些监测点可以对主通风机的振动状态信息进行全方位的采集，有效保障了数据信息提取的完整性，为故障诊断预警工作奠定了良好的数据基础。

表1 矿井主通风机测量参数及测点分布情况Tab.1 Measurement parameters and distribution of measurement points of mine main fan

AMV-70420加速度振动传感器中使用的是ADI低噪声单轴振动加速度芯片，在工程应用中对应的量程和灵敏度分别可以达到±70g和24.2 mV/g。其中，g为重力加速度，完全能够满足通风机振动状态的检测需要。传感器最终输出4～20 mA的电流模拟量信号，基于LasterTach系列光电式转速传感器对电机的输出转速进行检测，能够检测的最高转速可以达到3×104r/min，可以满足系统的实际使用需要。

4 运行状态监测及报警系统的实现

4.1 系统主要架构

通风机运行状态监测及报警系统的软件程序基于LabVIEW软件平台搭建。为了方便用户操作并能直观地对通风机运行状态进行查看，软件的界面基于图形化方式进行设计，LabVIEW软件平台具有非常强大的图形化处理功能，能够满足本系统的实际需要。运行状态监测及报警系统的主要功能架构如图5所示。由图5可知，系统的一级功能模块主要有5个，分别为登录模块、采集参数设置、故障诊断与报警、数据管理、帮助。

图5 系统的主要功能架构Fig.5 Main functional architecture of the system

4.2 系统的主要功能模块

（1）登录模块。为了确保系统运行过程的安全性，只有具有一定权限的人利用账号和密码登录系统后，才能对系统进行操作和查看。管理人员可以结合煤矿实际需要设置用户数量。

（2）采集参数设置模块。主要作用是对传感器的采集过程进行设置，包括采样频率设置、传感器与主机之间的通信单元选择、传感器灵敏度和型号选择等，系统会根据设置的参数对通风机各个关键点的振动状态信息进行采集。

（3）故障诊断与报警模块。系统的故障诊断与报警界面如图6所示，可以看出，在该界面可以对BP神经网络的初始参数进行设置。可以在界面中选择通风机振动状态特征产量数据，并基于已经训练的BP神经网络结构对提取的特征参量进行分析，获得分析结果，明确通风机中存在的故障类型。另外，系统还可以基于特征参量分析结果，预测通风机潜在的故障问题，提前发出预警。

（4）数据管理模块。该模块主要是基于数据库技术对传感器采集获得的数据信息以及基于BP神经网络分析得到的数据信息进行分类存储。具有权限的工作人员可以根据实际需要在数据库中对相关参数进行查询、导出或者删除。

5 系统应用情况

所述的FBCDZ-10-No36轴流式矿用通风机，前期未使用状态监测及报警系统，导致通风机运行过程中经常出现故障问题，对设备的稳定可靠运行造成了严重不良影响。经过前期统计发现，通风机的故障频率达到了5.6次/月。

图6 系统的故障诊断与报警界面Fig.6 System fault diagnosis and alarm interface

为了验证设计的通风机运行状态监测及报警系统的可靠性，将系统应用到通风机工程实践中，通过连续2个月的现场调试后，发现系统整体运行良好，各项功能都能够稳定实现，然后正式投入使用。目前系统已经在工程中得到了应用，通过对故障率的统计分析，发现系统能够快速准确地对通风机运行过程中的故障问题进行识别，正确率可以达到95%以上。系统一旦检测发现存在故障问题，能够通过声光报警装置以及上位机监控界面弹窗进行警告，工作人员能第一时间发现通风机的故障问题。由于系统能够及时发现潜在的故障问题，所以通风机整体的故障率与未使用系统之前相比较有了大幅度降低，最终的统计结果为0.27次/月，与前期相比降低幅度达到了95.18%。通风机在使用运行状态监测及报警系统前后故障频率对比如图7所示。

矿用通风机运行状态监测及报警系统的成功实践应用，显著提升了通风机运行的稳定性和可靠性，为煤矿安全生产奠定了坚实的基础，同时为企业节省了一定的设备维护保养成本。另外，系统的投入使用，煤矿可以节省2～3名设备巡逻和维护人员，每年可以节省一定的人力资源成本。总之，系统的应用为煤矿企业创造了良好的经济效益和安全效益。