礦用刮板輸送機運行時在線監測及故障診斷系統應用研究

王 玲，黃鳳華

(1.廣東建設職業技術學院，廣東 廣州 510440； 2.深圳市樂土生命科技投資有限公司，廣東 深圳 518120)

刮板輸送機是煤礦和其他生產工廠的重要設備之一，尤其是在大型現代化煤礦企業中，幾乎所有的煤炭都是通過刮板輸送機從煤礦運輸到裝載站。刮板輸送機在工作過程中經常出現打滑、跑偏、膠帶撕裂等故障，其中大部分是由托輥故障引起的。如果能夠早期發現托輥故障，就可以避免刮板輸送機的運行故障，減少經濟損失。目前針對刮板輸送機的故障診斷系統很少，而且現有系統的智能化程度不高，無法達到實時在線診斷的目的。因此，設計一種故障診斷系統，小波包分解(WPD)和支持向量機(SVM)相結合的方法能夠方便地對刮板輸送機進行在線檢測，而不影響其日常工作，具有重要的現實意義[1]。振動分析是旋轉機械故障診斷的常用工具，如刮板輸送機上的托輥。振動信號分析的關鍵是信號的提取用于故障識別特征。早期的故障診斷研究集中于使用時域或頻域方法來檢測不同類型的故障。由于旋轉機械的工作環境復雜，負載摩擦等未知因素會對振動信號產生不可預知的影響。因此，信號通常是非平穩、非線性的，并且含有強噪聲。通過提取時域或頻域特征進行故障診斷，保障刮板輸送機的安全平穩運行。

1 監測系統總體架構方案設計

1.1 整體架構設計

在物理空間中，采用等效旋轉矢量法計算刮板輸送機運動系統信息，得到刮板輸送機軌跡。監測系統根據采煤機運行軌跡，確定采煤機與刮板輸送機之間的實時板形耦合關系，建立刮板輸送機數據計算模型。通過測量刮板輸送機4～6個中間槽的俯仰角作為先驗信息，可以通過滾動計算下一個中間槽的俯仰角，從而得到采煤機通過的每個中間槽的俯仰角。因此，刮板輸送機的形狀可以在采煤機運行期間實時獲得和更新，系統架構如圖1所示。系統中包括了監測分站、CAN通信接口、井下集控中心、光纖環網。

圖1 監控診斷系統架構設計原理Fig.1 Design principle of monitoring and diagnosis system architecture

1.2 功能設計

在線監測與故障診斷系統監測托輥的振動信號并對刮板輸送機的健康狀況進行診斷。診斷結果被提供給管理人員，以便他們能夠在故障的早期階段做出適當的決策。故障診斷程序由3部分組成。①通過加速度傳感器采集托輥的振動信號，并將振動數據傳輸到計算機中進行分析和診斷；②故障診斷系統軟件從原始振動信號數據中提取特征；③軟件通過提取的特征識別托輥的狀況，管理人員根據診斷結果做出相應的決策[2]。整個過程如圖2所示。刮板輸送機系統由硬件和軟件組成。硬件部分包括加速度傳感器、數據采集系統和工業控制計算機。傳感器可以安裝在支架上。一個傳感器可用于診斷幾個托輥。傳感器的數量和位置可以根據實際需要來確定。數據采集系統和工業控制計算機可以放置在輸送機的控制站。軟件部分是振動信號采集與分析軟件。

圖2 診斷流程示意Fig.2 Schematic diagram of the diagnosis process

1.3 軟件設計

啟動故障診斷軟件，系統開始初始化并搜索在線數據采集設備。在數據采集過程中，故障診斷軟件對數據進行分析[3]，結果顯示在界面上并存儲在數據庫中。刮板輸送機管理人員可以根據診斷結果明確健康狀況，并采取相應的措施。將提出的故障診斷方法應用于刮板輸送機系統設計。現場試驗結果表明，該故障診斷系統能有效診斷托輥故障。

1.4 技術指標的確定

監控裝置與固有安全電源一起使用，每個監控裝置配備1個電源。因此，這2個設備的使用環境是相同的，這里不再重復使用。以下主要是監控裝置的電氣性能指標。①監控裝置有2組本質安全參數：輸出電壓24.3 VDC，輸出電流0.3 A，輸出電壓12.5 VDC，輸出電流1.5 A。②監測裝置的標稱電源電壓為12 VDC，電壓波動范圍為11～13 V，最大工作電流不大于1.5 A。③模擬量輸入接口：12路溫度傳感器接口(電阻輸入)，12路電壓電流型信號傳感器接口(每個通道可連接到電壓傳感器或電流傳感器)，其中電流型信號為4～20 mA，電壓型信號為1～5 V。④數字量接口：2個數字量輸入接口和6個數字量輸出接口。⑤通信接口：2個RS485接口和1個CAN接口。⑥通信協議為Modbus RTU標準協議。⑦外部系統數據接口：RS-485接口；監測裝置的絕緣電阻和工頻電阻電壓符合相關規定的要求。

1.5 監測點的確定

(1)電機控制點。電機是刮板輸送機的電源，其穩定性和正常運行直接決定了刮板輸送機的運行模式。發動機故障主要發生在繞組和轉子軸承上，導致故障的原因主要是局部溫度過高，在繞組和轉子軸承嚴重焙燒的情況下[4]，建立電機控制點，測量電機繞組、電機前軸承和后軸承的溫度。

此外，為了實施電路控制和故障診斷，還需要控制電機的電壓和電流。

(2)液壓聯軸器控制點。該裝置負責發動機向減速器的傳動，還要負責機械過載保護。

當通信設備負荷過大時，很容易打滑，如果打滑持續時間過長，很容易損壞，結果輸送機不能正常工作，影響了采煤效率[5]。為了避免連接器長時間滑動，將連接器的控制點定義為輸入轉速和輸出轉速。

(3)減速器檢查點。減速器是發動機的關鍵零部件，其故障將影響刮板輸送機運煤能力。

減速器故障主要發生在軸承和潤滑油中，導致軸承出現故障主要是由于高溫；油脂發生故障的主要原因是溫度高、油位低、油質惡化；故障影響減速器的使用壽命，在減速器齒輪和軸承嚴重損壞的情況下，造成不可預測的后果[6]。因此，齒輪箱的檢查點是齒輪箱高速軸承的溫度、齒輪箱油的溫度、齒輪油水平。

2 系統硬件方案設計

2.1 硬件總體結構

傳感器的外部結構主要包括傳感器的內部電路和傳感器的外部電路，傳感器的外部電路是傳感器的一部分，流量傳感器、油位傳感器、溫度傳感器等；監控裝置內部電路包括最小系統、溫度信號調理(電阻)、信號傳輸、電壓信號調理、脈沖信號調理、通信和控制電路；外部通信接口包括RS-485通信接口，用于監控裝置與井下集控中心之間的數據傳輸[7]，2個主從站的RS-485通信接口和主站與上位機的CAN通信接口，如圖3所示。

圖3 系統硬件總體設計Fig.3 System hardware overall design diagram

2.2 各硬件分類選型設計

(1)存儲空間。不同監測點的故障報警閥值不同，煤礦不同工段的預警閾值也不同，因此，應根據實際需要確定警報的數量。如果將這些參數內置到處理器中，就不容易更改，并且為了便于安裝和更改煤礦工作人員的警報值，必須在顯示屏上設置或修改這些設置，并將其放在顯示屏上，使處理器能夠訪問警報值以保存在處理器緩沖區中，并以此作為判斷監控數據是否正常的依據，因此，存儲數據的Flash處理器必須足夠大[8]，以滿足數據存儲需求，并具備移植和更新嵌入式系統的能力。

(2)通信接口。控制裝置處理器必須與屏幕進行通信，實時顯示信息；另一方面，它需要與其他系統監視器或外部設備進行數據交換。因此，至少需要6個通信渠道。此外，最常見的通信干線是CAN、RS-485和以太網。根據不同類型地下通信的協議要求、通信速度和距離及控制裝置中的內部通信和內部通信，為提高所設計設備的適用性，CPU至少有1個RS-232通信接口、2個RS-485通信接口、2個CAN通信接口和1個以太網接口。

(3)顯示器選型。視覺屏幕是控制裝置的重要組成部分，能夠最直觀地顯示系統監控點的實時監控數據和狀態。考慮到系統的功能能力和開發需要，顯示功能應包括實時顯示監控數據，預警參數、歷史數據檢索、報警記錄、站號設置、數據存儲，顯示傳感器的連接狀態和變電站等之間的連接狀態。為了減少開發難度，本文選用了WUWED1-90T接口作為監控裝置的顯示器。該屏幕是一個集成EXIBI圖像顯示器，可在-20～40 ℃的溫度下使用，相對濕度不超過96%[9]，壓力在80～110 kPa，并能在氣體等爆炸性環境中正常工作，主要是甲烷，以滿足系統對環境的需求。顯示器屏幕為7.0英寸，便于界面設計和水下人員觀看。屏幕上還有許多通信接口，如RS485、RS232、以太網和USB，并支持多種通信協議，允許在系統內外保持通信要求。

3 實驗裝置的布置

3.1 平臺搭建

該平臺由MTi-300捷聯慣導傳感器等比例縮小刮板輸送機、可彎曲刮板輸送機模型和定位監控計算機組成。刮板輸送機模型可縱向彎曲1°～ 3°，以模擬不同彎曲形狀的采煤機支撐滑靴與中部槽的接觸。采煤機模型配備了2個輪胎，可以模擬左行走輪和右行走輪。輪胎與中間槽的銷軌相嚙合[10]。MTi-300捷聯慣導傳感器按照形狀設置方案布置在刮板輸送機模型上。模擬不平坦地面的實際不同地下工作條件如圖4所示。

圖4 實驗監測平臺的搭建Fig.4 Construction of experimental monitoring platform

刮板輸送機模型的每個部分中的中間槽的長度200 mm、寬度11 mm和高度85 mm。每個截面的中間槽用4個點標記，SINS傳感器放置在邊界和標記點，隨后測量和記錄角度。從傳感器測量的信息中獲得每個部分的中間波谷的螺旋角。利用該計算方法，得到了刮板輸送機的垂直平面布置圖。

據此，利用等效旋轉矢量法解算出捷聯慣導系統測量的刮板輸送機運行軌跡信息，獲得了刮板輸送機模型運行時的姿態和機身俯仰角曲線。比較刮板輸送機機身的計算俯仰角和由傾斜傳感器測量的實際角度，具有較高的計算精度。這樣的解算精度可以滿足刮板輸送機中部槽姿態角的計算要求。

3.2 平臺監測面板設計

通過OnGUI()編譯功能實現了VR系統的實時監控和交互控制。采用按鈕控制、標簽板控制等，據此設計了刮板輸送機的監控面板。刮板輸送機面板由一個操作按鈕和一個顯示框組成。操作按鈕包括剪切機啟動按鈕、左右搖臂的提升按鈕和剪切機速度調整按鈕。顯示框包括剪具位置、體仰角、接觸狀態、前后鼓搖臂旋轉角度顯示框等。刮板輸送機面板包括啟動按鈕和各段中槽傾角顯示框。

4 實驗測試分析

在實際生產過程中，刮板上的煤量一直在變化，可能會影響傳感器采集到的振動信號。在一定的運輸量下，先在不安裝托輥的正常情況下采集信號，然后用工具使3個托輥中的一個停止轉動，模擬托輥故障，采集相應的振動信號。正常情況為記為健康狀態1，對應的托輥故障狀態分別記為健康狀態2、狀態3、狀態4。改變刮板輸送機的輸送量，重新采集不同健康狀態下的振動信號。每種健康狀況下考慮3種荷載工況，即輕載、中載和高載[11]。通過一組實驗，得到每種健康狀況下的 32 個樣本，其中每個載荷工況有 8 個樣本。因此，總共有 128 個樣本。輕載(小運輸量)和重載(大運輸量)下的振動信號和 WPD 結果如圖5所示。可以看出，運輸量的變化對WPD結果沒有顯著影響。因此，WPD結果適用于不同運輸量下托輥故障的故障診斷。

振動信號由信號采集系統采集，振動信號的準確性直接影響診斷結果的準確性。用于采集振動信號的加速度傳感器為 CTC AC133。傳感器的靈敏度為500 mV/g；頻率響應為0.1～10 000 Hz，動態輸入范圍為±10 g。系統中的數據采集卡是 NI 9234，還有一個無線機箱 NI cDAQ-9191。 NI 9234 是一個四通道同時采樣模擬輸入模塊。

NI 9234的輸入電壓為±5 V。模塊中有一個24位軟件可選IEPE信號調理，最高采樣率為51.2 k Sample/s/通道。振動信號的3級分解也是在不同的健康狀況下進行的。在中等負載故障條件下使用 WPD 技術獲得的8個頻段，如圖6所示。

提取每個頻段的能量，可得到樣本的特征向量，形成SVM的訓練和測試樣本，取每種健康狀況下的28個樣本作為訓練樣本，其余的用于測試。很明顯，SVM的分類器可以識別正確的正常狀態(1級)和非狀態1的故障狀態(2，3，4級)，這對于刮板輸送機的管理人員進行正確操作很重要。分類的計算時間在 0.5 s左右，CPU 為 2.1 GHz，內存為 4G，可能會導致故障檢測的延遲。傳送帶速度約 4 m/s，對于在線監控的目的，延遲仍然可以接受，滿足對刮板輸送機的診斷監測要求。

圖5 監測結果示意Fig.5 Schematic diagram of monitoring results

5 結語

本文結合WPD和SVM技術提出了一種基于實時數據的采掘運輸設備運行狀態監測和診斷方法。利用機械工程加速度傳感器的研究進展收集多個振動信號。用WPD對振動信號進行分解，提取各頻帶的能量作為特征。然后，利用這些特征進行SVM訓練，實現了故障的檢測。在此方法上，設計了刮板輸送機在線監測和故障診斷系統，可自動進行故障檢測。在煤礦刮板輸送機上的實驗結果表明，該系統可以在有限的傳感器數量下定位故障的位置，這種監測和故障診斷系統對刮板輸送機的用戶具有實用意義。實驗表明，該方法對刮板輸送機板形的檢測精度能夠滿足工作要求。對于采礦和運輸設備，監控系統可以提供完善可靠的全景監控手段，比視頻或數據監控更直接、更清晰。此外，通過考慮對全機械化開采機器的進一步現實監控，可以保證全機械化采煤工作面的安全和高效生產。傳感器、信息融合等技術可以與虛擬現實方法相結合，推動采礦作業向無人化、智能化、透明化的更高層次發展。

圖6 故障波形圖監測結果示意Fig.6 Schematic diagram of fault waveform monitoring results