模糊專家系統在刮板輸送機減速器故障診斷中的應用*

朱益軍，王翔

(北京天地龍躍科技有限公司, 北京 100043)

0 引言

刮板輸送機減速器的健康、可靠運行是實現礦井工作面無人化、礦井智慧化的關鍵環節之一[1]。單純依靠傳統的耳聽、手摸等故障診斷方式，已經不能為刮板輸送機減速器提供快速、準確的診斷，進而不可避免地造成計劃外停機甚至重大設備事故。提高刮板輸送機減速器的故障診斷準確率，實現故障隱患早發現、早隔離、科學維護，對工作面無人化、礦井智慧化的推進具有十分重要的意義[2-5]。目前，眾多刮板輸送機減速器制造商在其高端產品中引入了以振動分析為基礎的減速器在線監測與故障診斷系統[6]，并在現場應用中積累了一些典型的故障案例。

模糊專家系統將不確定性的專家經驗和對設備異常的描述(如溫度高等)，以模糊知識的方式存儲到知識庫中，并采用模糊匹配規則的模糊推理，實現快速、確定的故障診斷，在冶金、風電等領域獲得了應用。文獻[7]梳理了大量的高速線材軋機減速器故障案例和故障數據，形成了減速器的模糊關系矩陣，并應用到高速線材軋機減速器的故障診斷中，取得了很好的效果。文獻[8]和文獻[9]研究了減速器的故障頻譜特征，各自構建了減速器模糊關系矩陣，并應用于減速器故障診斷中，取得了一定的效果。文獻[10]將模糊專家系統引入通風機故障診斷中，利用歷史數據和案例構建了通風機故障診斷模糊關系矩陣，并成功地診斷出通風機故障。

針對刮板輸送機減速器診斷效率低、日常維護缺乏科學依據的問題，以及當前刮板輸送機減速器積累了許多有效的專家經驗和典型故障案例的特點，提出了基于知識的刮板輸送機減速器故障診斷專家系統。由于專家主觀認識的差異，導致專家經驗對刮板輸送機減速器故障的描述具有一定的模糊性。因此，本文采用基于模糊的故障診斷專家系統。在推理過程中，利用基于貼近度的模糊評判，發現刮板輸送機減速器的故障隱患，同時減少維修人員對專業故障診斷技術人員的依賴性。

1 模糊故障診斷專家系統

模糊故障診斷專家系統是知識工程師收集、整理領域專家的相關知識，并將其轉換為專家系統的內部表示，存儲在知識庫中。根據用戶提供的初始數據，調用相應知識庫中的知識進行問題求解，并將結果反饋給用戶。模糊故障診斷專家系統包括：故障征兆的獲取、知識庫的建立、推理機和綜合數據庫等,其結構如圖1所示。

圖1 模糊專家診斷系統結構

1) 故障征兆的獲取。故障征兆的獲取是指獲得表征刮板輸送機減速器運行狀態的振動信號，然后提取出表征減速器運行狀態的特征。

2) 知識庫的建立。知識庫是專家系統進行故障診斷的基礎，存儲了診斷規則、專家領域知識、典型故障案例等，知識庫具有知識存儲、檢索、修改等功能。

3) 推理機。按照給定的推理策略，針對現場實測數據構成的故障征兆向量信息，在知識庫中識別、選取相關的規則進行推理、判斷,得出相應的診斷結論。

4) 綜合數據庫。綜合數據庫存儲了故障診斷結果的語義解釋、故障維護指導策略,以及與故障診斷相關的信息。

2 知識庫的建立

刮板輸送機減速器模糊故障診斷專家系統知識庫中的知識是以振動頻譜為基礎。通過對典型故障的分析，總結了不同故障下的振動信號特征，并采用模糊關系矩陣的形式加以描述，將復雜的故障診斷知識存儲在知識庫中。

模糊關系矩陣R一般可以表示為：

(1)

模糊關系矩陣的行表示故障類型，每一行代表一種刮板輸送機減速器故障。m行表示刮板輸送機減速器的m種故障類型。模糊關系矩陣的列表示故障征兆，每一列代表刮板輸送機減速器的一種征兆。n列表示刮板減速器具有n種故障征兆。rmn表示第n種故障征兆出現時，刮板輸送機減速器發生第m種故障的可能性，一般0≤rmn≤1。

查閱有關文獻，并結合刮板輸送機減速器的具體特點，對軸承滾動體故障、軸承外圈故障、軸承內圈故障、軸承潤滑不良、聯軸器故障、不對中故障、齒輪磨損、齒輪偏心、齒輪不平衡9種常見故障的振動特征及專家診斷經驗進行了總結。選取軸承滾動體故障特征頻率Fc及倍頻2Fc、軸承外圈故障特征頻率Fbo及倍頻2Fbo、軸承內圈故障特征頻率Fbi及其倍頻2Fbi、轉頻Fr及其2倍頻2Fr和3倍頻3Fr、轉頻的0.5倍頻0.5Fr、齒輪嚙合頻率Fz及其2倍頻2Fz和3倍頻3Fz13個特征頻率作為刮板輸送機減速器診斷的特征向量，構建了刮板輸送機減速器模糊關系特征矩陣，如表1所示。將表1轉化成模糊關系矩陣R，結果見式(2)。

3 推理機

模糊推理是利用模糊集合理論中的隸屬函數與模糊關系矩陣R來描述故障與征兆之間的模糊關系，進而實現對故障的診斷。從現場觀測數據中確定故障征兆向量X，求解模糊方程Y=X·R，然后通過匹配算法得出故障診斷結論。

表1 刮板輸送機減速器模糊關系特征表

(2)

3.1 故障征兆向量

故障征兆向量的提取，是建立在對振動信號頻譜分析之上的。在故障征兆向量特征提取中，考慮到特征頻率幅值對分析結果的影響，本文采用相對幅值作為故障征兆特征。在頻譜圖中，設max(x′)為頻率幅值的最大值，x′為故障征兆特征的頻率幅值。相對幅值x按如下公式計算：

(3)

則故障征兆特征向量X可以表示為：

X=[x1,x2,…,x13]

(4)

3.2 匹配算法

在實際刮板輸送機減速器的故障診斷中，故障征兆向量往往不能夠完全與知識庫中規則的前提條件相吻合，這就需要對其吻合程度進行度量。貼近度是描述兩個模糊集相似程度的度量，本文用來描述故障征兆向量與知識庫規則的匹配程度。

假設A、B是U=[x1,x2…xn]中的兩個模糊集合，則A與B的貼近度σ(A,B)可以表示為[11-14]：

(5)

顯然有，0≤σ(A,B)≤1。貼近度σ(A,B)越接近于1，說明模糊集A、B的貼近程度越高。當σ(A,B)=1時，說明模糊集A、B完全相同。本文需要分別計算故障征兆向量與刮板輸送機減速器9種故障的匹配程度，選取貼近度最大者作為故障診斷的依據，具體流程如圖2所示。

圖2 模糊推理流程

4 應用實例

某礦井下刮板減速器安裝了減速器智能監測系統，對刮板減速器的健康狀態進行了監測。振動加速度測點布置如圖3所示。

該刮板輸送機輸入轉速為1 450 r/min。從刮板輸送機減速器智能監測系統的振動趨勢圖中發現，測點“輸入軸振動”的振動幅值呈現出緩慢增大的趨勢，但是其振動幅值未達到報警門限值。為確認該測點處是否存在故障隱患，對該測點的數據進行了深入的分析。

圖3 井下刮板輸送機振動加速度測點布置

第一步，提取測點“輸入軸振動”的振動加速度信號，按照式(3)計算特征頻率，結果如表2所示。

第二步，根據表2得到輸入向量：

X=[0.023 1 0.082 3 0.015 8 0.196 6

0.051 3 0.056 1 0.009 0 0.589 0

0.008 7 0.008 8 0.243 6 0.070 1 0]

(6)

第三步，將輸入向量X與模糊關系矩陣R進行規則匹配，計算輸入向量與刮板輸送機減速器各個典型故障的貼近度，結果如下：

表2 刮板輸送機測點“輸入軸振動”樣本數據特征

Y=X·R=[0.758 2 0.774 6 0.758 5

0.698 2 0.729 0 0.752 0 0.744 1

0.788 5 0.828 3]

(7)

第四步，根據最大貼近度原則，顯然該減速器存在齒輪不平衡故障特征，即該減速器存在齒輪故障。

在1個月后的大修中，該減速器升井，進行解體檢修。在解體檢修中發現，減速器輸入軸齒輪出現輕微打齒、點蝕等損傷(見圖4)，從而導致齒輪不平衡，與診斷結果相符。

圖4 減速器解體后齒輪打齒、點蝕

5 結論

本文以刮板輸送機減速器為研究對象，通過對其典型故障的分析，并查閱了相關文獻，采用模糊關系矩陣將復雜的基于振動頻譜分析的故障診斷知識存在知識庫中，利用基于貼近度的模糊推理技術，實現了對減速器的健康狀態的診斷，為設備維護和檢修提供了參考。