1、煤礦抽風機運行狀況在線監測和故障診斷系統技術方案 1 背景介紹煤炭被稱作能源的基石，我國煤炭資源總量位居世界之首，可采儲量為2040億噸，約占世界總儲量的11.1%，是我國能源正常供應及經濟社會發展的重要保障。隨著國民經濟的不斷發展，各動力行業對能源的需求越來越大。隨之而來的是對煤炭資源的加大開采。目前我國的煤炭年產量已超過30億噸，伴隨煤炭產量不斷提高的同時，安全與生產之間的矛盾也更加尖銳，我國每年煤礦事故死亡總數達到5000人以上，死亡率居高不下，給國民經濟和人民財產造成了巨大損失，煤礦的安全生產一直面臨比較嚴峻的形勢。影響礦井安全生產的因素很多，主要有瓦斯爆炸、頂板壓力和運輸事故，其中瓦

2、斯爆炸尤為常見。瓦斯事故是一種瓦斯、大火、煤塵混合型的爆炸災害，在我國煤礦安全事故所占比例已上升到80%。最近幾年雖然各個煤礦采用了很多安全措施來保證安全生產，可是瓦斯爆炸以及瓦斯突出事故不斷發生，造成人民生命財產的重大損失。根據國家煤礦安監局等部門共同發布的煤礦瓦斯治理與利用實施意見要求，按標準配足“一通三防”技術人員、專職瓦斯檢測員、安監員、防突員。還要求要健全完善礦井通風、瓦斯抽采、防滅火、綜合防塵、監測監控等系統和裝備，并確保系統裝備完好狀態，發揮效用。另外，為了防治煤礦瓦斯煤塵事故，國家煤礦安全監察局提出了“先抽后采、以風定產、監測監控”綜合治理瓦斯災害十二字方針，即指明了“預抽礦井

3、瓦斯，增強通風能力，監測井下空氣參數及監控井下設備運行”三種瓦斯治理方法。瓦斯事故的主要原因是礦井通風不暢，瓦斯濃度超標。通風機是煤礦生產中的重要設備之一，它每天24小時不間斷運行，承擔著礦井呼吸系統的角色，是煤礦安全生產的基礎。它的主要作用有:(l)供給井下人員充足的新鮮空氣，滿足人員呼吸需要;(2)排除或沖淡井下有毒氣體和粉塵，保證工作人員不中毒、保持空氣的清潔度;(3)稀釋、排除井下的熱量和水蒸氣，調節礦井的氣候條件，創造良好的工作環境;(4)提高礦井的抗災能力。如果礦井通風機系統的運行狀況出現意外導致通風不暢，將會使得巷道內的瓦斯等有害氣體積聚，可能導致瓦斯爆炸、火災、窒息等事故，給煤

4、礦井下工作人員的生命安全和整個礦業生產的正常運行帶來巨大的威脅。實際生產表明，由于風機運行故障引起的瓦斯事故仍屢有發生，究其原因在于沒有對風機設備的工作狀態進行良好的監測監控，并且缺乏有效的運行監督方法。目前我國大部分煤礦只采取巡查的方式檢查礦井風機的工作狀況，這樣存在很多弊端:不能實時監測風機的運行情況;耗費大量的人力和物力;容易發生工作人員舞弊的情況。在生產實踐中，常常發生風機未到檢修周期時，即發生偶發性故障，不得不停機檢修，造成企業的停產損失，加大維修費用。此外，還經常遇到風機運行到維修周期時，仍然可以繼續運行，但限于維修制度的制約，必須停機，造成所謂的“過剩維修”，使本來還可以繼續應用

5、的機件報損，蒙受經濟上的損失。一般生產過程中經常發現風機在失衡狀態下運行，加大了軸承部件的動載荷，降低了軸承的使用壽命。為了防止風機的突發事故、消除設備的過剩維修、減少風機的動載荷，在風機運行過程中，使用在線設備，監視風機的運行狀況，定期分析其異常數據，出現故障時，及時進行故障診斷是必要的。在故障診斷中，有一種簡易故障診斷，即運行監測，它是在設備運行或基本不拆卸設備的情況下，掌握設備的運行狀態，判定產生故障的部位和原因，并預測預報設備未來運行狀態的技術。在運行狀態監測的基礎上進行故障診斷，進一步分析識別和判斷設備的狀態，就可對其劣化程度和故障性質作出判斷。這是防止事故和非計劃停機的有效措施，也

6、是設備維修的發展方向。所以對通風機進行狀態監測和故障診斷，既可以保證機組的安全性，又可以降低維修費用，具有重要的意義。因此，實現對礦井風機工作狀態的實時監測和故障診斷是非常必要的。通過建立一套切實可行、有效的礦井通風機運行狀態監控和故障診斷系統，以確保管理人員和操作員能夠得到及時準確的信息，便于進一步采取有效的措施，消除或減少風機運行故障，避免重大事故發生。2系統的整體設計2.1系統結構根據系統的需求，采用網絡化結構進行設計，實現集中管理、分散控制。整個系統可以分為三層:現場監測層、本地監控層和遠程監控層，如圖1所示。圖1 系統結構2.2系統網絡結構現場監測層包括兩臺監測分站和通信接口，主要實

7、現風機各項工作參數的采集與顯示，安裝于風機附近。另外它還具有與本地監控層實時通信的功能。本地監控層安裝于風機就地運行控制中心，位于現場監測層之上，是整個系統的數據中轉中心。它以計算機界面的形式向操作員提供實時數據顯示、報警和報表打印，并將數據傳給遠程監控層;同時可接收遠程管理人員的命令以及將本地操作員的操作命令向現場監測層傳達。本地監控層之上是遠程監控層，安裝于煤礦管理調度辦公室，功能與本地監控層大致相同。管理人員可通過煤礦風機工作狀態在線監測系統軟件查詢被監測的風機任意時段的工作情況。2.3設計方案抽風機在線監測系統主要由三大部分組成:風機在線特性監測分站、本地監控計算機、遠程監控計算機，如

8、圖2所示。兩套功能相同的監測分站是監測系統的數據來源，主要由處理器(單片機)和傳感器裝置構成。以微控制器為核心，通過各種傳感器以及風速信號轉換器、負壓信號轉換器、溫濕度信號轉換器、分線盒主要完成對風筒中通風溫度、濕度、風速、風壓和抽風機、電機軸溫等參數的采集，加速度傳感器測量振動信號，分別安裝在兩臺輪流工作的風機上，利用液晶顯示器進行數據的實時顯示。監測分站的微控制器具有與計算機通信的功能，可以接收上位機發來的要數指令發送數據也可以接收報警設置等其他指令進行相應的操作。圖2 抽風機在線監測系統結構圖本地監控計算機通過使用專門的軟件編制界面，實現上位機的數據顯示和控制功能。計算機通過有線通信接口

9、與兩個風機狀態監測分站進行數據通信，通信接口完成通信信號的轉換，保證計算機和單片機數據通信正確。有線通信接口與計算機的串行端口和監測分站通信接插件采用電纜串接，采用RS-485通信標準。煤礦管理調度中心的遠程計算機也是利用與本地監控計算機類似的專用界面實現數據的現實和控制。遠程監控計算機的串行端口通過一個通信轉換接口后接上網絡，通過網絡與本地計算機實現遠程數據通信。2.4系統工作原理在煤礦風機附近安裝在線監測分站，監測分站處于全天24小時自動監測狀態，通過傳感器以及信號轉換、調理電路將風量和負壓、風機軸溫、電機軸溫和油溫、出風口溫度和濕度、風門狀態等參數轉換為數字信號，由微控制器讀取、處理并就

10、地顯示各參數。如某個參數超過規定值，則進行超限聲光報警。在抽風機操作間配備一臺計算機作為就地監測中心，由監測分站的微控制器通過通信接口與計算機聯系，將所有監測數據傳至該計算機上位機，由風機工作狀態在線監測軟件進行分析處理并實時顯示。監測中心可以設定固定時間間隔，風機工作時監測分站會定時向監測中心報告風機運行參數。上位機將風速數據換算為風量值，根據以往負壓一風量工作曲線圖，當風壓、風量超過負壓-風量正常運行范圍或其他參數有超限異常時進行報警。在管理人員調度辦公室設置配備另一臺計算機作為遠程監測中心，方便他們遠程了解風機的工作狀態，本地監控計算機接收到的所有監測數據可通過無線的方式傳至遠程上位機。

11、一旦出現異常狀況，風機監測器和監測軟件立即發出報警信號，直到風機恢復正常工作。計算機會保存監測分站發來的數據信息，操作人員或管理人員可通過煤礦風機工作狀態在線監測系統軟件查詢被監測的風機任意時段的工作情況、歷史曲線以及打印報表。3 監測分站硬件選型與設計3.1硬件的功能要求本系統監測分站主要完成傳感器信號的采集、處理、現場顯示、報警以及與上位機通信等功能。與其功能相對應的下位機硬件組成主要包括以下幾部分:微處理器、傳感器測量電路、信號處理電路、電源電路、通信電路和報警電路等。3.2硬件的結構設計礦井地面的主要通風機按規定一般均為二臺，其中一臺運行，一臺作為備用。為避免由于倒換風機帶來的監測儀器

12、拆裝不便，本系統設計兩套功能相同的監測分站分別安裝在兩臺風機上，按照風機的工作順序決定對應的監測分站的工作順序。監測分站主要包括單片機、風速傳感器、風速信號轉換器、負壓傳感器、風機負壓信號轉換器、溫濕度信號轉換器、溫度傳感器、限位開關、溫濕度傳感器、顯示、存儲及報警電路、分線盒、通信接口等組成，如圖3 所示。圖3 監測分站結構原理圖單片機是整個分站的核心控制器件，它通過控制各個功能模塊來實現完整的系統功能。單片機通過傳感器檢測出各個參數在液晶顯示器上顯示，超限進行聲光報警，電源電路負責為各個模塊供電。4主通風機在線監測與故障診斷系統軟件設計4.1故障在線監測軟件設計 通過抽風機參數檢測傳感器實

13、現如溫度、壓力、振動等參數在線監測功能，能夠對風機運行狀態進行全面的監測，為維修管理提供科學依據。4.2故障預警軟件設計礦用主抽風機故障預警軟件采用基于信息融合技術的故障預警模型，該模型采用BP神經網絡與D-S證據理論相結合的方法，利用神經網絡進行局部信息融合，初步融合的結果作為證據理論的證據體，再利用證據理論進行最后的全局信息融合，實現對設備的故障預警。礦用主通風機采集的信號包括振動、溫度、負壓、風量等。其中振動理論與測量方法都比較成熟，另外據統計，機械故障90%可以從振動測量中檢測出來，所以該軟件采用振動信號進行分析。該軟件由數據采集模塊、神經網絡診斷模塊、證據理論融合模塊三大功能模塊組成

14、，運行于組態王開發的軟件平臺之上，通過實時獲取數據、分析故障、實時返回結論來實現對礦用主通風機的故障預警，做到防患于未然。故障預警軟件的組成原理圖如圖4所示。圖 4 故障預警軟件的組成各個模塊的功能如下:數據采集模塊的功能是從組態王6.52開發的軟件平臺實時獲取4路振動傳感器信號，對信號進行顯示、保存、FFT運算、繪制時域曲線與頻譜曲線。神經網絡診斷模塊的功能是對BP網絡進行訓練，繪制誤差曲線，根據選擇的測點計算特征值和隸屬度值。經過神經網絡的分析診斷，在數值輸出區給出各個故障可能的概率值，同時在圖形輸出區以柱狀圖顯示，并可以按序號保存結果。證據理論融合模塊的功能是通過BP網絡分析模塊的結果計

15、算參數Bel和Psl，結合D-S證據理論的合并規則、決策規則進行融合分析，結合給定的參數EER1，和EER2凡，給出最終的預警結果，并將結論返回監測預警系統的軟件平臺。礦用主抽風機故障預警原理包括故障診斷和預警兩部分。通過對振動信號進行采集和預處理，提取各個頻率段內的最大幅值，計算其隸屬度值，送入訓練好的神經網絡進行分析，輸出以概率形式給出診斷結果，最大概率值對應的故障類型即為風機對應故障特征。此時完成一路振動信號的故障診斷。為了準確的實現對礦用主通風機的故障診斷，分別選擇4路振動信號按照上述的原理進行分析，由于測點的位置不同，頻譜會有所不同，得到的故障概率也會不同，最后利用D-S證據理論對各

16、組分析結果進行融合診斷，此時完成故障診斷功能。由于頻域特征的出現超前于時域特征，即在風機出現嚴重故障前，特征頻率就會出現。因此通過定時的對礦用主抽風機進行上述的分析，出現異常及時報警，即可實現預警功能。故障預警軟件的詳細運行步驟如下:(1)輸入功能參數，包括神經網絡訓練參數、證據理論決策參數;(2)訓練BP神經網絡;(3)啟動OPC連接組態王，4路振動信號進入故障預警軟件;(4)選擇測點，對該測點信號進行FFT運算，特征提取，可繪制時域頻域曲線;(5)計算隸屬度值送入訓練好的神經網絡，輸出局部診斷結論;(6)根據局部結論計算BeVPsI，并保存該數據:(7)根據D-S融合公式進行融合運算，第一組局部診斷結論不需要融合，從第二組開始依次與上次的融合結果進一步融合;(8)根據D-S決策規則輸出全局診斷結論;(9)結論返回給組態王，最終完成一次故障預警分析。5系統組成及功能抽風機在線監測與故障診斷系統集數據采集、監測、分析、管理于一體，既有傳統的參數監測如溫度、壓力、振動等參數監測，又有設備故障實時分析功能，能夠對風機運行狀態進行全面的監測與診斷分析，給出預警指示，為維修管理提供科學依據。如圖5所示。圖5 抽風機在線監測