基于BP神經網絡的礦用通風機運行狀態監測及報警系統研究

趙 凱，徐夢雅

（西安航空職業技術學院，陜西 閻良 710089）

大多數煤礦開采都是在井下進行的，在開采過程中，涌出很多易燃、易爆、有毒、有害氣體和煤塵，對井下工作人員的身體健康甚至煤礦開采安全都構成了嚴重威脅[1]。利用通風機可以及時將井內的有毒有害氣體和粉塵排出，同時向內部輸入新鮮空氣，改善礦井工作環境，保障井下人員身心健康和煤礦開采過程的安全進行[2]。因此，通風機對于煤礦安全生產的重要性是不言而喻的，通風機在運行過程中如果出現故障問題將無法正常工作運轉。不僅對煤礦的連續生產造成不良影響，而且會影響到井下工作人員的身體健康甚至生命安全[3]。基于此，有必要設計通風機運行狀態監測及報警系統，對設備的運行狀態進行實時監控，以掌握設備的實際運行狀態，及時發現潛在的安全隱患和故障問題，提前采取措施進行處理，避免小問題引發嚴重的安全生產事故[4]。本文在分析煤礦通風機具體情況的基礎上，基于BP神經網絡技術構建了設備的運行狀態監測及報警系統，并將其應用到煤礦工程實踐中發現取得了良好的效果，對于提升通風機運行穩定性、保障煤礦安全生產具有一定的實踐意義。

1 礦用通風機主要結構及常見故障問題

1.1 通風機主要結構

就結構層面而言，通風機主要可以分為軸流式和離心式，不同類型有各自的優點和缺點[5]。本文主要以FBCDZ-10-No36軸流式礦用通風機為研究對象。該型號通風機的一級葉片角度和二級葉片的角度分別為45°和40°，扇葉直徑為3.6 m，能夠提供的風量為197～456 m3/s、風壓為1 294～4 621 Pa。配套的電機型號為YBF710M2-10，該型號電機的額定功率為900 kW、額定轉速為593 r/min、額定電流為112.4 A、額定電壓為6 000 V。

軸流式對旋通風機的主要結構如圖1所示。從圖1中可以看出，除了防爆電機外，還包括一級葉輪、二級葉輪、整流罩、集流罩、擴壓器、基座、隔流腔室等部分。軸流式對旋通風機的結構比較對稱，但實際上兩個葉輪的葉片數量不同，一級葉片和二級葉片的數量分別為13個和17個，兩者之間相差4個葉片。電機輸出的動力直接驅動葉片做旋轉運動，可以降低能量傳遞過程中的損失。

圖1 軸流式對旋通風機主要結構示意Fig.1 Schematic diagram of the main structure of axial flow counter-rotating fan

1.2 常見故障問題

由于礦井的工作環境比較復雜，而通風機又需要連續運轉，所以容易出現故障問題。根據工程實踐調查結果，通風機最容易出現故障問題的部位主要是電機、軸承和葉片[6]。電機故障中常見的表現形式有電機轉子不平衡、不對中、彎曲，電機軸承故障；通風機中使用的主要為滾動軸承，包括滾珠、內圈、外圈和保持架，以上4個結構件在實際應用中都有可能出現故障問題；葉片的主要故障形式有表面腐蝕和疲勞損傷，葉尖、葉片根部也容易出現裂紋，甚至斷裂等故障問題。一旦通風機出現故障問題，會對其進行狀態產生不良影響，通過對通風機的運行狀態進行檢測，可以分析判斷存在的問題。

2 BP神經網絡結構及故障診斷原理

2.1 BP神經網絡結構

BP神經網絡在控制領域尤其是現在的智能領域有比較廣泛的應用，且在工業上應用效果相對較好[7-8]。建立的運行狀態監測及報警系統主要基于BP神經網絡對采集獲得的數據信息進行分析與處理，從而判斷通風機是否存在故障問題，并對其進行定位。BP神經網絡的主要結構如圖2所示。由圖2可知，整個網絡結構有3個層級，分別為輸入層、隱含層和輸出層，能夠實現信息的正向傳播和誤差的反向傳播。

圖2 BP神經網絡的主要結構示意Fig.2 Schematic diagram of main structure of BP neural network

由圖2可知，基于傳感器檢測獲得的數據信息進行故障特征參量提取，并將其作為BP神經網絡的輸入量，可以用n維的特征向量來描述故障特征參量。隱含層是實現輸入層和輸出層連接的重要橋梁，是整個BP神經網絡的核心部分，隱含層中包含的節點數量會對BP神經網絡性能產生決定性的影響，通常情況下網絡節點數量越多則精度越高，但是對應的運算量越大。圖2中，參數表示輸入層中第i個網絡節點和隱含層中第h個網絡節點的連接權值。輸出層為礦井通風機的常見故障類型，數量為m，同樣可以用m維的特征向量來描述故障類型。參數表示隱含層中第h個網絡節點和輸出層中第j個網絡節點的連接權值。

2.2 BP神經網絡故障診斷原理

由于通風機整體的結構比較復雜，且服役環境比較惡劣，所以容易出現的故障類型比較多。但不管是何種類型的故障，都會存在與之關聯的故障特征。如果利用傳統的時域和頻域分析很難建立兩者之間的聯系[9]。但是BP神經網絡具有非線性映射和自學習能力，利用此項技術能夠很好地建立故障信號特征與故障類型之間的關聯關系，實現通風機故障快速診斷，保障通風機的安全可靠運行。

基于BP神經網絡的通風機故障診斷原理如圖3所示。由圖3可知，基于BP神經網絡對通風機的故障問題進行診斷需要分為兩大過程。首先，需要準備好網絡訓練集，訓練集中包含有礦井通風機已知的故障類型數據，利用BP神經網絡算法對已知的訓練集進行分析處理，實現自學習，從而建立故障類型與故障特征數據之間的準確關聯關系。完成訓練工作以后，可以明確輸入層與隱含層各個節點之間的連接權值，以及隱含層與輸出層各個節點之間的連接權值，形成訓練后的神經網絡。然后，將通風機未知的故障類型數據提取特征參量，進行歸一化處理后，利用訓練后的神經網絡進行處理，即可分析判斷對應的故障類型，獲得故障診斷結果。

圖3 基于BP神經網絡的通風機故障診斷原理Fig.3 Principle of Fan Fault Diagnosis Based on BP Neural Network

與傳統的時域和頻域分析方法的不同之處在于，傳統分析方法是從機理層面來建立振動信號特征與故障類型之間的關聯關系，而基于BP神經網絡的分析方法不關心振動信號特征與故障類型之間的機理聯系，只是從數據層面構建兩者之間的關系[10]。一般給定的網絡訓練集越多則建立的BP神經網絡結構越準確。

3 方案設計

3.1 系統整體方案設計

鑒于通風機對于煤礦安全生產的重要性，有必要設計研究通風機運行狀態監控及報警系統，對通風機存在對安全問題進行實時監測，發現問題后能及時報警處理。已有的工程實踐經驗表明，通風機出現故障問題后，會對其振動狀態產生影響，利用振動傳感器對通風機關鍵位置的振動信號進行監測，對監測數據進行分析處理，即可感知設備存在的故障問題[7]。通風機運行狀態監測及報警系統的整體方案如圖4所示。由圖4可知，整個系統可以劃分為3大部分，分別為現場硬件選型與設計、上位機軟件平臺設計、實現通風機現場與上位機連接的工業以太網。

圖4 通風機運行狀態監測及報警系統方案框圖Fig.4 Scheme block diagram of fan operation status monitoring and alarm system

（1）通風機現場硬件方案設計。現場中比較重要的硬件設施主要有振動傳感器和轉速傳感器、數據采集卡、監測平臺主機。首先，需要利用傳感器對通風機關鍵位置的振動狀態以及轉速等信息進行采集；然后，將采集獲得的數據信息通過數據采集卡收集后，傳入到監測平臺主機中。傳感器是重要的基礎設施，必須具有足夠的量程、較高的精度和良好的抗干擾能力。由于傳感器采集獲得的多為模擬量信號。因此，數據采集卡必須具備足夠的A/D轉換位數、較大的采樣頻率、豐富的通道數量等。

（2）上位機軟件平臺設計。上位機軟件平臺最重要的作用是對采集獲得的數據信息進行深入的分析與處理，判斷通風機是否存在故障問題。利用監控大屏對采集到的數據信息以及分析結果進行實時顯示。系統中基于LabVIEW軟件平臺對系統的軟件程序進行編寫設計，利用MySQL建立數據庫對所有的數據信息進行分類存儲，能夠實現數據的查詢、導出和刪除等操作。

3.2 主要測試參數及測點

礦井主通風機如果出現故障問題，會從電流、聲音、振動狀態等特征反映出來，其中故障對振動狀態的影響最為明顯，可以對通風機關鍵點的振動狀態進行分析，進而感知通風機存在的故障問題[8]。在充分考慮通風機主要結構以及常見故障類型的基礎上，對需要測量的參數以及測量點的位置進行了設計，主要是對電機、軸承和葉片的振動狀態及轉速進行監測。礦井主通風機測量參數及測點分布情況見表1。通過這些監測點可以對主通風機的振動狀態信息進行全方位的采集，有效保障了數據信息提取的完整性，為故障診斷預警工作奠定了良好的數據基礎。

表1 礦井主通風機測量參數及測點分布情況Tab.1 Measurement parameters and distribution of measurement points of mine main fan

AMV-70420加速度振動傳感器中使用的是ADI低噪聲單軸振動加速度芯片，在工程應用中對應的量程和靈敏度分別可以達到±70g和24.2 mV/g。其中，g為重力加速度，完全能夠滿足通風機振動狀態的檢測需要。傳感器最終輸出4～20 mA的電流模擬量信號，基于LasterTach系列光電式轉速傳感器對電機的輸出轉速進行檢測，能夠檢測的最高轉速可以達到3×104r/min，可以滿足系統的實際使用需要。

4 運行狀態監測及報警系統的實現

4.1 系統主要架構

通風機運行狀態監測及報警系統的軟件程序基于LabVIEW軟件平臺搭建。為了方便用戶操作并能直觀地對通風機運行狀態進行查看，軟件的界面基于圖形化方式進行設計，LabVIEW軟件平臺具有非常強大的圖形化處理功能，能夠滿足本系統的實際需要。運行狀態監測及報警系統的主要功能架構如圖5所示。由圖5可知，系統的一級功能模塊主要有5個，分別為登錄模塊、采集參數設置、故障診斷與報警、數據管理、幫助。

圖5 系統的主要功能架構Fig.5 Main functional architecture of the system

4.2 系統的主要功能模塊

（1）登錄模塊。為了確保系統運行過程的安全性，只有具有一定權限的人利用賬號和密碼登錄系統后，才能對系統進行操作和查看。管理人員可以結合煤礦實際需要設置用戶數量。

（2）采集參數設置模塊。主要作用是對傳感器的采集過程進行設置，包括采樣頻率設置、傳感器與主機之間的通信單元選擇、傳感器靈敏度和型號選擇等，系統會根據設置的參數對通風機各個關鍵點的振動狀態信息進行采集。

（3）故障診斷與報警模塊。系統的故障診斷與報警界面如圖6所示，可以看出，在該界面可以對BP神經網絡的初始參數進行設置。可以在界面中選擇通風機振動狀態特征產量數據，并基于已經訓練的BP神經網絡結構對提取的特征參量進行分析，獲得分析結果，明確通風機中存在的故障類型。另外，系統還可以基于特征參量分析結果，預測通風機潛在的故障問題，提前發出預警。

（4）數據管理模塊。該模塊主要是基于數據庫技術對傳感器采集獲得的數據信息以及基于BP神經網絡分析得到的數據信息進行分類存儲。具有權限的工作人員可以根據實際需要在數據庫中對相關參數進行查詢、導出或者刪除。

5 系統應用情況

所述的FBCDZ-10-No36軸流式礦用通風機，前期未使用狀態監測及報警系統，導致通風機運行過程中經常出現故障問題，對設備的穩定可靠運行造成了嚴重不良影響。經過前期統計發現，通風機的故障頻率達到了5.6次/月。

圖6 系統的故障診斷與報警界面Fig.6 System fault diagnosis and alarm interface

為了驗證設計的通風機運行狀態監測及報警系統的可靠性，將系統應用到通風機工程實踐中，通過連續2個月的現場調試后，發現系統整體運行良好，各項功能都能夠穩定實現，然后正式投入使用。目前系統已經在工程中得到了應用，通過對故障率的統計分析，發現系統能夠快速準確地對通風機運行過程中的故障問題進行識別，正確率可以達到95%以上。系統一旦檢測發現存在故障問題，能夠通過聲光報警裝置以及上位機監控界面彈窗進行警告，工作人員能第一時間發現通風機的故障問題。由于系統能夠及時發現潛在的故障問題，所以通風機整體的故障率與未使用系統之前相比較有了大幅度降低，最終的統計結果為0.27次/月，與前期相比降低幅度達到了95.18%。通風機在使用運行狀態監測及報警系統前后故障頻率對比如圖7所示。

礦用通風機運行狀態監測及報警系統的成功實踐應用，顯著提升了通風機運行的穩定性和可靠性，為煤礦安全生產奠定了堅實的基礎，同時為企業節省了一定的設備維護保養成本。另外，系統的投入使用，煤礦可以節省2～3名設備巡邏和維護人員，每年可以節省一定的人力資源成本。總之，系統的應用為煤礦企業創造了良好的經濟效益和安全效益。

圖7 通風機在使用運行狀態監測及報警系統前后故障頻率對比Fig.7 Comparison of failure frequency of fan before and after using the operating status monitoring and alarm system

6 結論

以煤礦中重要的安全裝備通風機為研究對象，基于先進的BP神經網絡技術構建了通風機運行狀態監測及報警系統。

（1）系統主要由3大部分構成，分別為通風機現場硬件設施、上位機軟件平臺和連接以上兩者的工業以太網，通風機現場主要是利用加速度傳感器和轉速傳感器對通風機關鍵部位的振動狀態信息進行檢測。

（2）BP神經網絡結構包含3個層級，分別為輸入層、隱含層和輸出層，其中采集獲得的振動特征參量作為輸入層，輸出層則是通風機的故障類型。BP神經網絡使用前需要利用已知的特征參量對其進行訓練，以得到穩定的網絡結構。

（3）系統整體上可以劃分成為5大功能模塊，分別為登錄模塊、采集參數設置模塊、故障診斷與報警模塊、數據管理模塊和幫助模塊。

（4）將設計的通風機運行狀態監測及報警系統部署到通風機工程實踐中，經測試后正式投入使用，取得了非常好的效果。通過系統的成功應用，通風機故障率與前期相比降低了95.18%，為煤礦企業創造了良好的安全效益和經濟效益。