礦井通風系統可靠性預測研究

張佳哲

（晉能控股煤業集團安全督查大隊八中隊，山西 大同 037003）

礦井的通風系統受通風線路、網格結構變化、巷道變形、運行參數等因素的影響，使通風量發生改變，進而威脅到井下的正常生產。同煤集團某礦井現使用的通風系統存在數據采集實效性差、設備老化、監控不到位等問題，還有通風系統本身是一個不斷變化的動態系統，為了提高通風系統的可靠性，找到影響因素，建立實時監控通風系統運行狀態的可靠性預測系統，采用BP 神經網絡算法[1-3]，結合智能軟件應用技術，設計符合功能要求的現場監測控制系統，通過構建仿真模型，將預測值和真實值進行對比，判斷系統的可靠性。

1 礦井通風系統現狀

1.1 通風系統

同煤集團大斗溝煤礦礦井采用中央并列式通風方式，通風方法為抽出式，主斜井、副斜井、進風立井進風，回風立井回風。礦井主井進風量為1527 m3/min，副井進風量為5380 m3/min，礦井總進風量為9874 m3/min，總回風量為10 298 m3/min，主通風機的總排風量為10 550 m3/min，外部漏風率為2.39%，內部漏風率為5.5%。

1.2 通風設備

主扇為2 臺ANN-3240/1800B 型防爆對旋軸流式通風機，1 臺工作，1 臺備用。每臺通風機選用1 臺型號為YKK800-6 的交流異步電動機，功率為3550 kW，電壓為10 kV，額定轉速為990 r/min，風量約為12 000 m3/min，負壓約為600 Pa。

1.3 通風路線

① 進風立井→1040 北翼輔運大巷→2103 皮帶順槽檢修聯巷→一采區皮帶巷→2102 皮帶順槽→8102 工作面→5102 回風順槽→一采區3#聯巷→一采區回風巷→井底回風聯絡巷→回風立井→地面；

② 副斜井→一采區輔運巷→一采區輔皮聯巷（2102 皮帶順槽檢修聯巷）→2102 皮帶順槽→8102 工作面→5102 回風順槽→一采區3#聯巷→一采區回風巷→井底回風聯絡巷→回風立井→地面。

2 通風系統可靠性評價指標

2.1 通風系統的有效度

通風系統的有效度是可靠性評價的關鍵指標[4]，主要包括對系統、裝置以及元器件的有效度評價。瞬時有效度是指在一定的環境中，任意時間點上通風機可以正常運轉的概率，穩定有效度是指存在其對應的極限值。

2.2 平均正常通風時間以及失效時間

平均正常通風時間是指通風系統開始運行時到通風系統出現失效問題所經歷的時間長度平均值。平均通風失效時間是指通風系統出現故障時到通風系統恢復正常運行時所經歷的時間長度平均值。

2.3 維修率以及故障率

可維修性是指在通風系統不能正常運行時，針對通風系統進行檢測發現故障問題并采取措施進行維修確保系統正常運行。通過分析數據，通風系統對應的平均正常通風時間和平均通風失效時間在統計學上符合指數分布，其指數分別對應故障率和維修率。

根據實際數據將礦井通風系統的可靠性級別分為5 級[5]，見表1。

表1 可靠性級別

3 可靠性預測系統設計

BP 神經網絡是一種多層前饋控制網絡，一般包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入信號從輸入層傳輸到隱含層再傳輸到輸出層，每一層的神經元狀態只影響下一層的神經元網絡。由于神經網絡權值和閾值的變化與誤差成正比，通過計算神經網絡的權值和閾值，使誤差函數的斜率接近于目標值。如果實際輸出與期望輸出存在一定的誤差，則誤差信號反向傳輸到上一層，通過不斷修正神經元的權值和閾值，向輸入層傳播計算結果，再正向傳輸到輸出層。按上述方法對誤差進行修正，使其達到期望的要求，多層網絡學習結束。

3.1 總體架構

根據礦井對通風系統的實際需求，建立可靠性預測系統，主要包括可靠性預測子系統、數據采集子系統以及通風監控子系統3 部分，其總體架構如圖1。

圖1 總體架構圖

數據采集系統作為可靠性預測系統的基礎，要確保采集數據的準確性，為后續系統提高數據基礎。通風監控系統主要是實時監控通風機的運行數據，并接收數據采集系統傳輸的數據，確保通風機的正常運行。可靠性預測系統是通過上位機對數據進行分析計算，通過評價方法，提高子系統的計算能力。通過3 個子系統的相互配合和綜合分析，對通風系統出現的故障進行及時處理，確保系統安全[6]。

3.2 數據采集子系統設計

數據采集子系統是整個系統數據處理的基礎，主要架構如圖2，主要包括各類傳感器設備和微處理器數據處理兩部分。

圖2 數據采集子系統設計

3.3 監控子系統設計

監控子系統以PLC 為核心控制器，實現對各單元的監測控制，在確保系統安全可靠的前提下，通過PLC 進行指令傳達和下發，實現對通風機啟停、變頻等控制任務。主要架構如圖3。

圖3 監控子系統設計

3.4 預測子系統設計

預測子系統主要采用BP 神經網絡學習算法，通過系統學習，使網絡的性能得以提高，同時實現網絡性能的優化和更新。根據采集子系統采集的數據以及監控系統實時監測的通風機運行數據和狀態，對數據進行綜合分析，經PLC 自動控制系統和組態軟件之間的數據交換，對系統進行預測評估。

4 預測系統驗證

在Matlab 仿真軟件中搭建神經網絡仿真模型，采用工具箱函數實現編程[7]。試驗共選取有代表性的25 組數據，其中15 組訓練數據，5 組驗證數據，5 組檢驗系統可靠性數據。

采用Matlab 中Newff 函數搭建BP 神經網絡仿真模型，得到如圖4 所示的神經網絡訓練誤差曲線圖。可以看出，系統在經過19 次訓練后，神經網絡達到最小收斂值，得出仿真模型預測值與真實值之間的對比見表2。

圖4 神經網絡的訓練誤差曲線

表2 神經網絡模型對通風系統可靠性級別的預測值

從實驗數據中可以看出，神經網絡模型能反映通風系統的可靠性級別，通風系統的可靠性為3 級，系統比較可靠，可以通過神經網絡來建立預測系統的數學模型。

5 結論

（1）以大斗溝煤礦礦井通風系統運行數據為研究對象，研究通風系統的可靠性，建立BP 神經網絡模型預測系統可靠性的級別。

（2）通過Matlab 仿真，結果表明，神經網絡模型能反映通風系統的可靠性級別，通風系統的可靠性為3 級，系統比較可靠，可以通過神經網絡來建立預測系統的數學模型。