礦井提升機(jī)智能故障診斷技術(shù)的研究

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1、礦井提升機(jī)智能故障診斷技術(shù)的研究摘要針對目前礦井提升機(jī)智能故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀，歸納總結(jié)了礦井提升機(jī)發(fā)生故障的主要原因，分析了礦井提升機(jī)故障診斷存在的問題，并簡要概述了模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變化以及其他幾種人工智能方法在礦井提升機(jī)智能診斷技術(shù)方面的應(yīng)用。關(guān)鍵詞礦井提升機(jī)；模糊理論；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；小波變化；智能診斷中圖分類號：TD534文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1671—7597(2013)051-041-01礦井提升機(jī)是集械、電、液于一體的大型設(shè)備。礦井提升機(jī)在煤礦生產(chǎn)過程中主要擔(dān)負(fù)著提升人員、生產(chǎn)設(shè)備、煤炭和什石等任務(wù)。礦井提升機(jī)一旦發(fā)牛故障，輕則導(dǎo)致礦山停產(chǎn)停工，

2、嚴(yán)重時則冇可能造成人員傷廣事件。為了確保礦井提升機(jī)能夠安全運(yùn)行避免礦山事故的發(fā)生，國內(nèi)外相關(guān)科技工作者也進(jìn)行了大量的探討和研究，其中礦井提升機(jī)的故障診斷技術(shù)是一個重要方面。礦井提升機(jī)故障診斷技術(shù)的成功應(yīng)用對煤礦的安全生產(chǎn)起到了積極的作用，為煤礦企業(yè)也會產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。1礦井提升機(jī)故障分類礦井提升機(jī)的故障可分為機(jī)械故障與電氣故障兩類。機(jī)械故障是指礦井提升機(jī)設(shè)備上的某些參數(shù)超過了正常運(yùn)行時的額限，是一種提升機(jī)設(shè)備的外在表現(xiàn)形式，主要解決方法是給提升機(jī)設(shè)備增加一些保護(hù)裝置，防止機(jī)械故障發(fā)生。電氣故障需要測量和檢測提升機(jī)設(shè)備上的工況參數(shù)和數(shù)據(jù)信息，并將這些工礦參數(shù)和數(shù)據(jù)信息

3、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和綜合分析才能診斷出提升機(jī)設(shè)備的故障位置、故障問題和原因。由于礦井提升機(jī)的電氣故障往往與很多的設(shè)備變量和參數(shù)冇關(guān)聯(lián)，從而降低了提升機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確率。如果電氣故障不能有效而快速的得到解決，也會導(dǎo)致提升機(jī)設(shè)備機(jī)械故障的發(fā)生。2礦井提升機(jī)故障診斷存在的問題冃前關(guān)于提升機(jī)故障診斷研究還相對較少，現(xiàn)有的提升機(jī)故障診斷系統(tǒng)也存在一些不足和缺陷。比如，當(dāng)提升機(jī)控制系統(tǒng)中的傳感器或執(zhí)行器發(fā)生故障問題，將會嚴(yán)重影響提升機(jī)系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行；對礦井提升機(jī)系統(tǒng)中的工礦參數(shù)和數(shù)據(jù)信息處理準(zhǔn)確度不高，提升機(jī)設(shè)備智能化程度相對較低，也是目前礦井提升機(jī)故障診斷中存在的問題；對于以開發(fā)的

4、礦井提升機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)還存在自適應(yīng)能力弱，實(shí)時性不強(qiáng)等缺點(diǎn)。3礦井提升機(jī)智能故障診斷技術(shù)及發(fā)展趨勢提高礦井提升機(jī)的安全可靠性，通常有2種方法。一種是設(shè)計高可靠的礦井提升機(jī)制動系統(tǒng)，二是對礦井提升機(jī)的制動系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。目前對于礦井提升機(jī)的智能故障診斷的研究成果很多，下面主要介紹幾種常見的智能故障診斷技術(shù)以及提升機(jī)故障診斷技術(shù)未來的發(fā)展趨勢。3.1基于模糊理論的礦井提升機(jī)故障診斷方法礦井提升機(jī)的模糊診斷法是將數(shù)學(xué)集合論的概念應(yīng)用到提升機(jī)設(shè)備的故障診斷中，進(jìn)行模糊推理，實(shí)現(xiàn)礦井提升機(jī)的故障診斷，從而解決提升機(jī)設(shè)備征兆與故障間的不確定關(guān)系。該診斷方法模糊推理邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，但

5、是由于較難確定礦井提升機(jī)故障的模糊關(guān)系，模糊診斷知識獲取困難等原因，因此礦井提升機(jī)的模糊診斷法還缺乏一定的準(zhǔn)確性。3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井提升機(jī)故障診斷方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具冇容錯能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力以及并行處理信息能力強(qiáng)等特點(diǎn)。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以上特點(diǎn)，目前將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到礦井提升機(jī)故障診斷的研究也逐漸增多，主要研究有基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井提升機(jī)故障診斷方法。該方法的主要思想是將礦井提升機(jī)的故障特征向量作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將礦井提升機(jī)的故障分類模式向量作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。輸入特征信號的提取方法主要有：時域特征法、頻域特征法以及幅

6、值域特征法；時間序列法；小波變換特征提取法等。3.3基于小波變換的礦井提升機(jī)故障診斷方法小波變換是時間頻率的局部化分析，它通過平移伸縮運(yùn)算對信號進(jìn)行多尺度細(xì)化，從而達(dá)到在信號低頻處頻率細(xì)分，高頻處時間細(xì)分，進(jìn)而可以觀察到信號的任意特性細(xì)節(jié)。其最顯著的特點(diǎn)是能夠進(jìn)行信號的多分辨率分析，對于正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象，不僅能檢測出來，還能夠展示該反常信號的成分，因此基于小波變換技術(shù)在礦井提升機(jī)的故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用。利用小波變換對礦井提升機(jī)的動態(tài)系統(tǒng)的故障檢測與診斷也具冇很好的效果，為礦井提升機(jī)的智能故障診斷技術(shù)提供了一種強(qiáng)而有力的分析手段。3.4基于人工智能的礦井提

7、升機(jī)故障診斷方法基于免疫粒子群算法的礦井提升機(jī)故障診斷方法是將人工免疫模型和離散粒子群進(jìn)化算法相結(jié)合的一種礦井提升機(jī)故障診斷方法。該方法提高了礦井提升機(jī)故障診斷的執(zhí)行效率，并口能夠適應(yīng)提升機(jī)故障診斷過程中出現(xiàn)的不確定性，還可以實(shí)現(xiàn)多種提升機(jī)故障診斷?；谶z傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的礦井提升機(jī)故障診斷方法是將遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的一種新的提升機(jī)故障診斷方法。該方法將遺傳算法的全局特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理信息能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)相接合，能夠有效的克服人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢以及容易陷入局部極小等缺點(diǎn)，從而更加準(zhǔn)確的建立礦井提升機(jī)故障診斷系統(tǒng)，快速地判斷出