基于多傳感特征信息融合的采煤機截齒失效診斷

張　強　王海艦　李立瑩　聞學震　 阮越宣,3

1.遼寧工程技術大學，阜新，1230002.大連理工大學工業裝備結構分析國家重點實驗室，大連，1160233.煤礦與機械能源研究院，河內，越南，100000

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基于多傳感特征信息融合的采煤機截齒失效診斷

張強1,2王海艦1李立瑩1聞學震1阮越宣1,3

1.遼寧工程技術大學，阜新，1230002.大連理工大學工業裝備結構分析國家重點實驗室，大連，1160233.煤礦與機械能源研究院，河內，越南，100000

針對采煤機截割頭截割過程中截齒失效狀態不易在線識別的難題，提出了一種基于多傳感特征信息融合的采煤機截齒失效診斷方法。通過測試采煤機不同磨損程度狀態的截齒在截割過程中的振動信號以及聲發射信號，建立截齒損耗和失效的信號特征數據庫，采用基于最小模糊隸屬度優化模型的多傳感信息融合方法診斷采煤機截齒的磨損及失效狀態。實驗結果表明診斷結果的準確率可達95%以上，證明采用此方法可實現對采煤機截齒磨損程度及失效狀態的實時精確診斷。研究結果對及時發現和更換失效截齒、提高采煤機截割頭的工作效率和使用壽命具有重要意義。

采煤機；截齒失效；聲發射；信息融合；模糊隸屬度

0　引言

采煤機是綜采工作面主要的煤巖截割機械裝備，在開采過程中，采煤機的截齒與煤、巖產生劇烈碰撞和沖擊，勢必會造成截齒的嚴重磨損甚至失效。采煤機截齒的主要失效形式包括刀頭脫落、崩刀和刀頭、刀體磨損等，在某些特殊工況下也經常因為刀體折斷造成截齒失效，截齒一旦處于嚴重磨損或失效狀態，將大大降低采煤機的截割效率，增大采煤機的功耗，縮短采煤機截割頭整體的使用壽命。因此，實現對采煤機截齒磨損程度及失效狀態的實時監測與診斷，獲取采煤機截齒的最佳更換與維護周期，對提高采煤機械運轉率、提高煤礦生產的綜合經濟效益都具有十分重要的意義。

目前，國內外對截齒失效診斷的研究還比較少，多數專家學者主要針對采煤機截齒的失效形式[1-3]、斷齒過程中的信號檢測及提取進行了一定的研究。Dewangan等[4-5]利用掃描電子顯微鏡和能量彌散X射線探測器對截齒磨損部位進行了深入的研究，得到了截齒磨損機理，并將其分為開裂、破碎等7種不同類型。王新等[6]、賈禮[7]對截割頭截齒斷裂、脫落和碎裂等缺齒失效形式進行了分析，從加工制造、釬焊、熱處理工藝以及堆焊技術等方面提出了提高截齒性能的技術途徑。趙麗娟等[8]利用虛擬樣機系統仿真的方法得到了截割頭在缺齒時的瞬時負載以及搖臂殼體、行星架和同一截線上截齒受力的變化情況，通過檢測截割頭瞬時負載以及同一截線上截齒的受力情況實現截割頭的斷齒檢測，該方法具有一定的理論參考價值，但采用單一信號進行斷齒檢測的可信度較低。嚴作堂等[9-10]、張星輝等[11]、康葳等[12]分別采用振動信號檢測、Morlet小波的時頻分析、SVM與GA參數優化以及Internet技術等方法實現了對齒輪斷齒故障診斷，然而此類研究成果只限于針對齒輪的失效診斷，尚難以實現采煤機截割頭截齒失效的精確診斷。

1　截齒截割特征信號測試與分析

1.1截割特征參數分析

采煤機截齒在不同磨損程度條件(含失效)下的截割信號表征是實現截齒失效精確診斷的重要前提。筆者主要針對不同磨損程度的截齒在截割過程中的振動信號以及聲發射信號進行采集與分析，建立各傳感器數據信號的特征值樣本。

采煤機截割頭在截割煤巖過程中各截齒所受的截割阻力可看作是滾筒在x、y、z三個方向上的分力[13]，如圖1所示。經過大量實驗統計和現場調研，采煤機滾筒在截割過程中的振動形式與其截割阻力的方向一致，包括橫向振動(x方向)、縱向振動(y方向)和軸向振動(z方向)三種，其中x方向和y方向的振動較大，y方向振動最為明顯，如圖2所示。

圖1　采煤機滾筒所受三向力示意圖

聲發射是材料中局部區域應力集中、快速釋放能量并產生瞬態彈性波的現象[14]。采煤機截齒在截割過程中與煤、巖產生劇烈振動和摩擦，并伴隨聲信號向外傳播，產生的聲發射信號不但能夠反映煤巖內部損傷破壞情況，及時發現裂紋的位置、性質及擴展情況[15]，而且，人們還能夠根據聲發射信號的強弱、幅值的大小來分析截齒的磨損程度。圖3所示為采煤機截齒在新齒以及失效兩種狀態下截割煤層時的聲發射信號，可以看出，截齒在兩種狀態下截割時的聲發射信號差異很大，截齒在使用初期截割效果好，聲發射信號幅值較大，而失效截齒的截割聲發射信號幅值較小，因此，通過測試不同磨損程度及失效狀態下截齒的聲發射信號特征，能夠為截齒的失效診斷提供重要的數值依據。

(a)橫向振動(x方向)

(b)縱向振動(y方向)

(c)軸向振動(z方向)圖2　采煤機滾筒截割三向振動曲線

(a)新齒狀態下截割聲發射信號曲線

(b)截齒失效狀態下截割聲發射信號曲線圖3　采煤機截齒不同狀態下聲發射曲線

1.2截割特征參數樣本模型

為采集采煤機截割頭截割過程中x、y、z三個方向上的振動信號以及聲發射信號，建立采煤機截齒不同磨損及失效的特征樣本模型，開展采煤機截齒在如圖4所示的新齒、早期磨損、嚴重磨損以及失效四種狀態下的截割實驗，分別采用三向振動傳感器與聲發射儀器對截齒截割過程中的振動和聲發射特征信號進行提取、去噪和識別處理，得到的三向振動與聲發射信號特征樣本分別如表1～表4所示。

圖4　不同磨損程度及失效的截齒試件

mm

表2　y軸振動特征樣本值　mm

表3　z軸振動特征樣本值　mm

表4　聲發射信號特征樣本值　mV

2　基于信息融合的截齒失效診斷

2.1截齒失效診斷融合模型

采煤機在截割過程中可以看作是一個不斷向外輸出信息的系統，其輸出的三向振動信號和聲發射信號構成診斷融合模型的信號特征空間，每個特征作為特征空間的一個特征子集，再由多個特征子集交互構成識別和診斷截齒失效的證據[16]，通過D-S證據理論對所獲取的證據進行推理，最終通過特定的診斷決策規則，得出診斷結論及當前截齒的磨損狀態。截齒失效診斷多信息決策融合模型結構如圖5所示。

圖5　截齒失效診斷多信息決策融合模型

2.2信息融合基本理論

(1)

通過式(1)可以看出，D-S證據理論信息融合技術就是將兩個或兩個以上單一信任函數的概率分配函數，通過計算得到新的基本概率分配作為最后的決策依據。由此可以推導出多信任函數的證據組合規則為

m=(((m1⊕m2)⊕m3)⊕…)⊕mn

(2)

其中，m1,m2,…,mn分別為同一識別框架2Θ上信任函數Bel1,Bel2,…,Beln的基本概率分配函數。

2.3特征樣本模糊隸屬度函數模型

(3)

采煤機截齒失效診斷系統的四個狀態分別為新齒、早期磨損、嚴重磨損和失效，用模糊集合表示為{A1，A2，A3，A4}，其對應的各模糊子集的隸屬度函數分別為μ1、μ2、μ3和μ4，其隸屬度函數如圖6所示。

圖6　截齒磨損程度隸屬度函數圖

根據隸屬度函數圖和各信號參數的特征樣本值，通過下式利用最小模糊度規則進行k值求解[19]：

(4)

(5)

由表1～表4可以看出，采煤機截齒不同磨損程度及失效狀態下的不同截割信號的特征樣本值具有一定的模糊性。利用MATLAB軟件構建式(4)隸屬度函數模型的程序式，對各隸屬度函數的p值進行優化求解，結合圖6得到截齒不同磨損程度的三向振動及聲發射信號特征參數的模糊隸屬度函數,如圖7所示。

2.4基本概率分配函數

(6)

(7)

(a)x軸振動特征參數

(b)y軸振動特征參數

(c)z軸振動特征參數

(d)聲反射信號特征參數圖7　三向振動及聲發射信號模糊隸屬度函數圖

其中，δi表示第i個證據體對具有最大隸屬度及次最大隸屬度的兩命題的差值，該值從最大隸屬度的突出程度角度反映系統診斷的可靠性；γi表示除最大值命題外，第i個證據體對其余命題隸屬度的方差，反映決策結論的可靠性；φi表示第i個證據體的權值，用來提高截齒失效診斷結論的正確性[20]。δi與γi的數學表達式分別為

(8)

(9)

2.5融合診斷決策規則

為了實現對采煤機截齒磨損程度及失效狀態的精確診斷，避免采用單一信號進行識別和診斷時信度比較低等缺陷和不足，筆者采用多規則“與”判定的決策方法對截齒狀態進行診斷，其各判定準則為

準則1用來表明診斷命題結果具有最大的信度；準則2說明診斷結果的信度與其他任意命題的信度差值要大于閾值ε；準則3表明證據的不確定性必須小于限值λ，ε與λ的取值需根據實際情況來確定，本系統中ε取值為0.25，λ取值為0.2。多規則“與”判定決策方法要求診斷結果必須同時滿足上述三個準則，缺一不可，如若以上三個準則不能同時滿足，則判定與決策終止，無法確定輸出截齒狀態診斷結論。

3　實驗分析

為驗證基于多傳感信息融合的采煤機截齒失效診斷系統的精確度，以張家口國家能源采掘裝備研發實驗中心的實驗平臺進行現場截割測試與診斷實驗。根據相似原則，采用煤炭、沙子、水泥以及特骨料等澆筑長70m、高3m的相似結構煤壁，煤壁硬度為F5，如圖8所示，采煤機型號為MGN500/1130-WD，在采煤機懸臂上安裝三向振動傳感器，利用聲耦合劑將聲發射采集探頭固定在煤壁上，保證其與煤壁緊密接觸。

圖8　現場截割測試與診斷實驗

分別針對采煤機截齒在新齒、早期磨損、嚴重磨損以及失效四種狀態下的聲發射信號和三向振動信號進行測試、提取與識別，隨機抽取20組不同時間、不同截齒狀態的特征信息進行融合決策診斷，其診斷結果如表5所示。由表5可以看出，采用基于多傳感信息融合的采煤機截齒失效診斷方法在隨機抽取的20組診斷結果中，截齒在不同磨損狀態的融合結果概率分配識辨性很高，其診斷結果的準確率達到了95%，證據體的不確定度很小，診斷結果的可信度較高。這說明采煤機截齒失效的多傳感信息融合決策診斷具有非常好的峰值性和可靠性，本研究為采煤機截齒在截割過程中磨損程度及失效狀態的動態診斷與識別提供了一種精確的方法和手段。

表5　截齒狀態多信息融合決策診斷結果

4　結語

通過測試和提取采煤機截齒截割過程中的三向振動以及聲發射信號特征樣本，根據最小模糊度原則得到各特征信號優化后的模糊隸屬度函數，在D-S證據理論與融合推理方法的基礎上，建立各特征信息的基本概率分配函數和多規則“與”判定的決策準則，提出了一種適用于采煤機截齒失效診斷的多傳感特征信息決策融合有效方法。實驗驗證表明，基于多傳感特征信息融合的采煤機截齒失效診斷方法診斷精度可達到95%以上，有效解決了采煤機截齒狀態難以實時監測與診斷的技術難題，對提高采煤機的工作效率以及節能降耗具有非常重要的意義。

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(編輯華中平)

FailureDiagnosisofShearer’sPicksBasedonInformationFusionfromMultiSensors

ZhangQiang1,2WangHaijian1LiLiying1WenXuezhen1NguyenVietTuyen1,3

1.LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin,Liaoning,123000 2.StateKeyLaboratoryofStructuralAnalysisforIndustrialEquipment,DalianUniversityofTechnology,Dalian,Liaoning, 116023 3.VienCoKhiNangLuongVaMo,Hanoi,Vietnam, 100000

Fortheproblemsthatthepicksfailurestatesforashearer’scuttingheadwerenoteasytoidentifyinthecuttingprocesses,amethodwasproposedbasedonmultisensorfeatureinformationfusion.Bytestingthevibrationsignalsandacousticemissionsignalsofthepicksindifferentabrasiondegreesofashearer,thesignalfeaturedatabasesofthepicks’abrasionandfailurewereestablishedbyusingthemethodofmultisensorfeatureinformationfusionofminimumfuzzymembershipoptimizationmodeltodiagnoseshearerpicksabrasionandfailurestates.Theexperimentalresultsshowthattheaccuracyrateofthediagnosisresultsofpicksismorethan95%,whichindicatesthatthemethodcanrealizetheaccuratediagnosistothestatesoftheshearer’spicks.Theresearchresultsmakeagreatcontributiontodiscoverandreplacethefailurepicks,andtoimprovetheservicelifeandworkefficiencyoftheshearercuttinghead.

shearer;pickfailure;acousticemission;informationfusion;fuzzymembership

2015-11-09

國家自然科學基金資助項目(51504121)；高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20132121120011)；工業裝備結構分析重點實驗室開放基金資助項目(GZ1402)；遼寧省高等學校杰出青年學者成長計劃資助項目(LJQ2014036)；遼寧“百千萬人才工程”培養經費資助項目(2014921070)

TP273

10.3969/j.issn.1004-132X.2016.17.011

張強, 男,1980年生。遼寧工程技術大學機械工程學院教授、 博士研究生導師, 大連理工大學工業裝備結構分析國家重點實驗室訪問學者, 四川理工學院材料腐蝕與防護四川省重點實驗室訪問學者.主要研究方向為礦山機械動態設計及監測技術.發表論文60余篇。王海艦, 男, 1987年生。遼寧工程技術大學機械工程學院博士研究生。李立瑩, 女，1992年生。遼寧工程技術大學機械工程學院碩士研究生。聞學震, 男,1993年生。遼寧工程技術大學機械工程學院碩士研究生。 阮越宣, 男,1987年生。 遼寧工程技術大學機械工程學院博士研究生，越南煤礦與機械能源研究院工作人員。