智能煤礦礦用水泵狀態檢測的研究

謝正卿，邱磊，楊麗晴，袁志浩，崔鈺豪

（中國礦業大學（北京），北京 100083）

0 引 言

智慧礦山是以透徹感知礦井狀況、深度互聯以及智能應用礦井設備為主要特征的信息化、智能化礦山建設工程。礦山設備的監測與故障預測是達成智能采礦必不可少的一部分，因此生產環境中設備的狀態監測技術受到工業界的重點關注。

煤礦井下生產過程中，由于自然或人為因素，導致地下徑流或地下含水層的水與井巷貫通，造成礦井涌水。通常使用排水泵將涌水抽排至其他區域或經井下泵房抽排至地表，確保井巷中正常的生產秩序和人員設備安全。煤礦作業環境惡劣，地質結構復雜，水泵作為井下作業的重要一環，一旦出現故障就會帶來巨大的經濟損失和嚴重的社會影響。如果依靠施工人員對水泵實現全天候的監測，需要大量的人力物力，隨著“煤炭工業2025”的提出，以及“機械化換人、自動化減人”的推廣，對礦井下水泵的狀態實現智能檢測具有重要價值。

基于對礦山內水泵真實狀況的考慮，由于MD580-70×9型水泵承擔著礦井的排水任務，運轉頻繁，磨損和銹蝕速度很快，需要定期對其進行生井檢修。故本課題組選定這一型號的水泵作為主要研究對象實現對水泵狀態的檢測，包括發生故障與否判斷，故障診斷，以及故障預測等功能。

1 理論依據與方案設計

1.1 理論依據

1.1.1 判斷依據

查閱不同規格和型號的水泵說明書，在眾多水泵狀態參數中，選擇出少數特征參數，導致水泵故障的因素有很多，由線性動力學理論得知設備結構的變化（比如結構損傷）會引起結構動力學參數（如固有頻率）發生變化。幾乎大部分水泵內部零件如轉子、滾動軸承、聯軸器等部件的損壞都會引起振動的異常，也就是幾乎75%水泵的損壞都將體現在振動上。根據調研，大部分評估模型都以振動烈度作為考察狀態的參數，故我們以此作為評估方法中的特征參數。

MD580-70×9 為第二類水泵，其振動烈度其中正常工作的振動程度應小于等于2.8 mm/s。振動幅值小于1.12 mm/s 為優良狀態，大于1.12 mm/s 小于2.80 mm/s 為合格狀態，大于2.80 mm/s 小于11.20 mm/s 為不合格狀態，大于11.20 mm/s 將不允許運作。在編程時若信號幅值大于2.8 mm/s 將被記錄，記錄下來的值將作為參考為我們時域判斷提供基礎。

1.1.2 判別依據

頻域可以監測到的典型故障有兩種：轉子故障以及電機故障。有關頻域判決水泵異常的標準如表1所示。

表1 典型水泵故障的頻域表現[1]

水泵時域判別出現故障后，進行時頻轉換，記錄幅值超過2.8 mm/s 的倍頻點，結合表1即可進行判斷。

1.1.3 預測原理

長短期記憶神經網絡（LSTM）具有記憶前向時間節點并適時弱化前向節點對后向節點影響的能力，其模型最頂層定義了一條傳送帶，用來描述細胞狀態并記憶當前網絡的信息情況。傳送帶通過3個控制門對信息進行選擇記憶，分別是輸入門（Input Gate）、輸出門（Output Gate）和遺忘門（Forget Gate）。門的開關狀態受到輸入層信息和前一時刻隱層信息的影響。本課題實驗將模型看成黑箱，通過輸入信號進入訓練好的模型得到輸出信號，結合國標判斷，給出在未來多久之內會發生故障。

1.2 總體設計

1.2.1 故障判斷

對所獲得的水泵信號與國標進行比較，若1/3 的總采樣時長內的信號均大于國標值則判定水泵出現故障。

1.2.2 故障判別

通過傅里葉變換將已有振動烈度數據從時域轉化至頻域，利用調研選出水泵的轉速計算出基頻，并通過高斯低通濾波器過濾其中的噪音，通過FFT 變換的出對應頻點上的幅值，再基于國家水泵故障評判標準以及已有的故障類型的判別水泵發生何種故障。

1.2.3 水泵狀態預測

將采集到的水泵數據的90%作為訓練集并利用其均值和方差將其標準化后交替一個時間步作為未來LSTM 模型的輸入，構建一個擁有200 個隱藏單元的神經網絡，設置求解器為“adam”且學習率為0.05，通過LSTM 模型訓練網絡訓練后得到預測值，再將剩余的10%作為測試集作為標準值與預測值求解均方根（RMES），其值越小則模型越精確。

2 軟件編程實現

2.1 編程工具語言選取

通過對比多種編程軟件，結合該項目所要實現的功能，最終我們選擇MATLAB 作為編程工具，其自帶編程語言且與C 語言類似。MATLAB 是一套高性能的數值計算和可視化軟件，集數值計算、信號處理和圖形分析等功能于一體，對振動測試方面也集成了豐富的信號處理和分析功能專用函數庫，在信號處理方向有著廣泛應用。

2.2 功能編程實現

2.2.1 仿真數據產生設計

由于缺乏真實的水泵信號，故采用仿真實驗的形式對真實信號進行函數逼近，因為任意周期信號總可以分解為不同的正弦波，故而可通過公式=2π可以將水泵轉速（1 480 r/min）轉化為水泵基頻，進而設計出該仿真信號為：

（）=3sin（0.8×24.6π）+3sin（2×24.6π）+0.6sin（2×42.9π）+0.5sin（2×73.8π）+0.6sin（2×98.4π）+sin（2×123π）+4.6sin（2×147.6π）+4.7sin（2×172.2π）+sin（60×π）×sin（π/5）

為了貼近真實水泵工作環境，利用MATLAB 自帶語句awgn（）向仿真信號中添加信噪比為10 dB 的高斯白噪聲。

2.2.2 流程圖設計

如圖軟件設計部分主程序流程圖，主要實現以下功能：

（1）運用MATLAB 判斷振動烈度關于時間的曲線，在國標的標準下發生故障時間占給定時間的比例。

（2）若占比小于1/3 則顯示無故障，繼續進行振動烈度值的獲取，若占比大于1/3，則運用MATLAB 將數據從時域轉換到頻域。

（3）頻域上判斷仿真信號的故障類型。對高斯濾波后信號進行快速傅里葉變換，處理并提取變換后對應倍頻處的幅度特性，根據輸入的轉速計算出基頻與倍頻，根據國標判斷哪些頻率的數據出現異常，若幅值大于2.8 mm/s 則為異常。

（4）根據輸入的轉速計算出基頻與倍頻，根據國標判斷哪些頻率的數據出現異常。

（5）根據出現異常數據的倍頻的組合，判斷并顯示水泵故障的類型，程序結束。

（6）利用水泵信號訓練LSTM 神經網絡，將90%數據作為訓練組，10%作為驗證組，結合均方根值判斷網絡好壞。

（7）根據訓練好的網絡得到的預測值即可以其作為依據判斷未來的水泵狀態。

具體實現框圖如圖1所示。

圖1 程序實現框圖

3 仿真驗證

3.1 實驗描述與驗證目標

3.1.1 仿真信號類型

實驗仿真信號模擬的是發生轉子支撐部件聯接松動故障的信號，采樣頻率為10 000 Hz，采樣點數為4 096 個。所得波形圖如圖2所示。

圖2 仿真信號時域波形

3.1.2 驗證目標

驗證目標內容為：（1）通過對已有的發生轉子支撐部件聯接松動故障信號的時域判斷，得出已出現故障結論并轉至頻域分析。

（2）頻域上希望通過FFT 變換得到頻譜圖，在對應頻率上分析幅值是否超出2.8 mm/s，判斷是否與仿真信號的故障類型相符。

（3）對此信號用LSTM 進行預測，得到效果良好的預測網絡。

3.1.3 驗證方案

驗證方案內容為：

（1）故障判斷。在時域上對每一點幅值進行判斷，若大于2.80 mm/s 則令index 加一，同時對記錄點數count，若index/count 大于1/3，則認為水泵出現故障。

（2）故障判別。通過快速傅里葉變換將時域轉化至頻域，對超出國標的對應倍頻進行記錄，結合表1看是否為仿真信號對應的錯誤。

（3）信號預測。數據分為訓練集和驗證集后，網絡訓練出的預測值，判斷驗證集與預測值之間誤差的均方根值，若足夠小則可以視為模型良好。

3.2 實驗結果

3.2.1 時域濾波判斷

由于發生故障時長已超過總時長的1/3，故而判定水泵出現故障。時域濾波判斷如圖3所示。

圖3 濾波與故障判斷

3.2.2 時—頻轉換

通過讀取FFT 后的莖葉圖（如圖4），可看出頻率為：9.16 Hz、24.41 Hz、146.5 Hz 以及173.3 Hz 處振幅超出國家標準范圍，由水泵轉速計算得到基頻為24.6 Hz 可知此水泵在0.4 倍頻、基頻以及高倍頻處幅值較大，初步判斷故障是由轉子支撐部件聯接松動導致的。

圖4 倍頻處對應圖形

3.2.3 水泵預測

通過訓練神經網絡并進行預測得到水泵，計算均方根值判斷網絡效果，得到的LSTM 對未來波形預測效果如圖5所示。

圖5 LSTM 對未來波形預測

圖5觀測值為驗證集，而橙線為預測值，通過對這兩值進行比對，評判標準為RMSE 可看出此時擬合效果不錯，對未來趨勢的預測較為貼切。

4 結 論

水泵作為煤礦生產中不可或缺的重要設備，能夠確保煤礦生產時不會受到地下水的影響。本課題通過對模擬信號的分析，實現對時域信號的進行故障判斷，在故障發生時對其類型進行判斷以求減輕專業人員負擔，同時對時域信號進行監測預警，達到加強礦井下的智能化管理、提高生產效率以及防患于未然的目的。

本課題模擬地達成了通過對時域信號的抽樣檢測判斷水泵是否出現異常，隨后在出現異常的情況下將時域轉換到頻域，并對頻域信號進行分析判斷水泵出現何種故障，同時對水泵信號進行預測并得出未來水泵是否可能會發生故障這三方面的設計目標，希望能通過此課題對智慧礦山提供參考，盡一點綿薄之力。