煤礦采煤機遠程在線故障診斷系統設計

李 新，任海龍，呂辰輝，李洪國，孟祥忠

1內蒙古雙欣礦業有限公司 內蒙古鄂爾多斯 017001

2青島科技大學自動化與電子工程學院 山東青島 266061

采煤機是煤礦生產中的關鍵設備之一，主要完成綜采工作面的落煤和裝煤工作。由于采煤機的工作環境比較惡劣，其組成零部件眾多，集機械、電氣與液壓于一體，結構復雜且體積龐大，操作司機難以迅速把握采煤機各項運行參數，會導致采煤機在不理想狀態下運行，增加了發生故障的風險，如果不能及時處理，將大大降低煤礦的開采效率，從而影響到企業生產效益，甚至有可能給煤礦工作人員帶來安全隱患。因此，采煤機的故障診斷一直是煤礦行業的熱點研究課題之一[1-3]。

近年來，國內外關于采煤機故障診斷方面的研究取得了很多成果，張幼振等人[4]針對煤礦坑道鉆機的狀態監測進行故障診斷，并提出了設備健康管理系統的框架；錢沛云等人[5]通過采集設備振動、溫度等綜合數據信息，設計了煤礦大型設備故障診斷系統；馬梁[6]利用在線監測技術，實時分析監測數據，研究了煤礦機電設備實時監測故障診斷技術；段志昆[7]基于PLC 開發了一套智能軟件專家系統與實際人員相結合的故障診斷系統；楊晉平[8]分析了煤礦井下挖掘機機電設備故障原因及維護手段；趙丹[9]設計了一套煤礦機電設備的遠程監控與故障診斷系統。

筆者對煤礦采煤機故障在線診斷技術進行了研究，開發了一套基于 TeamViewer 平臺的采煤機遠程實時在線故障診斷系統。該系統能夠在線監測采煤機的各種運行數據，并進行對比分析，對采煤機可能出現的問題及時做出決斷，做到未雨綢繆，提高了采煤機的工作效率，減少了設備維護所需人力、時間等資源，降低了經濟成本。

1 系統整體結構

采煤機遠程實時在線故障診斷系統由設備層、監控層、通信層和應用層組成，其整體結構如圖1 所示。

圖1 采煤機遠程實時在線故障診斷系統架構Fig.1 Architecture of remote real-time online fault diagnosis system for coal shearer

(1) 設備層 系統所使用的采煤機型號為久益LWS939-7LS6，該采煤機適用于中厚及以上厚煤層長壁工作面的開采，采高范圍為 2.0～6.0 m，截深為0.865 m，滾筒轉速為 22～31 r/min，可截割巖石硬度高達f=14 的夾石層。采煤機的供電電壓為 3.3 kV，頻率為 50 Hz，裝機功率為 1 750 和 1 470 kW，牽引速度為 0～28 m/min，最大牽引力為 617 kN。采煤機司機可以利用 2 個遙控器，選擇使用無線電或電纜有線連接方式，對采煤機的遠程操作與控制。

(2) 就地監控層 采用 JNA FaceBoss 系統就地監控采煤機。JNA FaceBoss 系統是采煤機的控制核心，具有設備診斷、遙控、變頻控制和數據傳輸功能[8]。JNA FaceBoss 通過機載計算機的顯示屏顯示相關操作信息，這些信息有助于司機和維護人員對采煤機進行操作和診斷。

(3) 通信層 主要負責將 JNA FaceBoss 系統監測所得的數據通過 4/5G 以太環網傳輸方式發送到應用層中的服務器，為連接應用層和監控層、設備層交互的橋梁。

(4) 應用層 采用 TeamViewer 平臺進行上位機監控與故障診斷開發。TeamViewer 是一款可以用于遠程控制和數據傳輸等操作的軟件平臺，在該平臺上，能夠方便地開發 Web 監控軟件，對采煤機進行在線監控、故障診斷等。

2 采煤機故障分析與神經網絡模型建立

2.1 故障分析

久益 LWS939-7LS6 型采煤機常見故障如表1 所列。

表1 采煤機常見故障Tab.1 Common faults of coal shearer

2.2 采煤機神經網絡模型

采用 BP 網絡設計采煤機的故障診斷模型。神經網絡如圖2 所示，分為輸入層、隱含層、輸出層，其中輸入層從外部源接收數據；隱含層接收輸入層輸入的數據進行計算，并將得到的結果給輸出層；輸出層分析計算并輸出結果。

圖2 神經網絡結構Fig.2 Neural network structure

隱含層的輸入

輸出層的輸入

式中：i、j、t分別為輸入層、隱含層和輸出層的神經元，i=1、…、10，j=1、…、15，t=1、…、5；ai為網絡輸入；Bj、bj分別為隱含層的輸入和輸出；Ct、ct分別為輸出層的輸入和輸出；θ、γ為偏置變量；w為輸入層到隱含層的權重；v為隱含層到輸出層的權重。

以采煤機驅動電動機故障為例[10]，使用電流分析法進行故障診斷。通過就地監控層的 JNA FaceBoss系統獲取 10 組采煤機驅動電動機的定子電流幅值、波形檢測和頻譜分析數據，對其進行歸一化處理，對應為神經網絡輸入層的 10 個神經元；其輸出包含 5個神經元，對應 4 種典型故障與正常狀態。神經網絡目標輸出如表2 所列。

表2 神經網絡目標輸出Tab.2 Target output of neural network

3 基于 TeamViewer 的故障診斷平臺設計

采煤機故障遠程診斷主要由兩部分組成：一是基于采煤機的 JNA FaceBoss 設備的基本故障初判；二是基于 TeamViewer 平臺的遠程在線數字化的故障診斷分析與確認。實現步驟如下：

(1) 建立久益 LWS939-7LS6 采煤機各監控參數的數據庫；

(2) 建立 JNA FaceBoss 系統采煤機故障模型，實現對采煤機各類故障的分析研判；

(3) 通過環網將數據發送到 TeamViewer 平臺，對采煤機故障遠程實時在線診斷，依據神經網絡模型和系統數據庫，對故障進行分析與確認；

(4) 診斷結果在 TeamViewer 平臺開發的 Web 端顯示。

3.1 基于 TeamViewer 故障診斷平臺模塊功能設計

采煤機的故障診斷功能模塊主要有 5 個模塊[11]，其結構如圖3 所示。

圖3 采煤機故障診斷功能模塊Fig.3 Fault diagnosis function module for coal shearer

3.1.1 采煤機信號參數監測及處理模塊

記錄采煤機運行時所產生的信號參數，利用數據訪問方式將這些參數與數據庫進行連接。通過診斷系統識別異常情況，將檢測到的問題轉化為智能算法可理解的信息，并在用戶界面上顯示相關故障參數，同時進行警報提示。

3.1.2 故障診斷與故障預測模塊

使用數據訪問對象技術從數據庫中提取故障信號參數，對這些參數進行分析和加工處理，處理后的數據將通過采煤機故障診斷系統進行故障診斷操作。

故障預測模塊用相似方式運行，但其通過采煤機故障預測系統實現對采煤機故障的預測，最終由基于TeamViewer 平臺的采煤機故障診斷系統得出結果，確認采煤機是否發生故障。

3.1.3 診斷結果解釋模塊

解釋模塊為采煤機故障診斷與故障預測系統的輸出結果提供注解，類似于在編寫代碼時添加注釋，其目的是為了方便用戶閱讀和判斷系統輸出。

系統會基于知識庫的內容自動對采煤機故障診斷與故障預測結果進行解釋。若在采煤機知識庫中找不到相關解釋，系統將引導用戶提供合理解釋，并且將用戶的解釋添加至采煤機知識庫。

3.1.4 知識獲取模塊

知識獲取模塊的任務是將有關信息捕獲并整合至知識庫，將采集到的故障信號參數輸入神經網絡，并通過對故障樣本進行訓練，將有用的信息提取并儲存于知識數據庫中，以便為后續的故障診斷系統提供基礎資料。

3.1.5 故障診斷知識庫

采煤機故障診斷知識庫在獲取到知識后，會持續進行完善與更新，以確保后續的知識推理準確可靠。知識庫的更新過程是為了跟上技術和實踐的發展，以便在故障診斷和預測方面提供有效的支持。

3.1.6 故障診斷系統

基于 TeamViewer 平臺的故障診斷系統是現場與用戶信息交流的窗口，該系統主要涵蓋了幾個方面的內容：首先是在線數據的實時變化曲線，其次包括輸入數據記錄、歷史事件記錄，還有注釋部分和報警圖案等信息。這些信息不僅可以幫助分析實時數據的變化趨勢，還能夠記錄數據輸入的修改歷史，同時提供了對于數據和結果的解釋注釋，以及展示可能出現的報警情況。

3.2 故障案例數據庫

數據庫是專家診斷的核心和基礎，它將大量的數據按照特定的模式進行組織，提供了存儲、維護和檢索數據的功能。這使得專家能夠方便、迅速且準確地從數據庫中獲取所需的信息。數據庫的設計和管理有助于專家進行診斷工作，使得他們能夠更有效地利用數據資源，做出準確的決策和分析。數據庫設計如圖4 所示。

圖4 數據庫設計流程Fig.4 Database design process

3.3 基于 TeamViewer 平臺的故障診斷系統

基于 TeamViewer 平臺的采煤機遠程專家故障診斷系統與 JNA FaceBoss 監測系統相連接，在 Team Viewer 平臺下，工作人員可以遠程對采煤機各部分的設備狀態進行監測，同時故障診斷系統實時運行，保證采煤機的正常運行，在監控平臺下能夠實現采煤機遠程在線運行狀態分析、參數上傳、故障診斷，其Web 端在線診斷界面如圖5 所示。

圖5 Web 端診斷系統界面Fig.5 Interface of diagnosis system in Web

4 診斷實例

系統運行期間，實時監測各設備運行狀態參數，及時分析處理所得參數數據，提前對故障預警并做出診斷，提高了煤礦設備現代化管理水平。其在線診斷界面如圖6 所示。

圖6 在線診斷界面Fig.6 Interface of online diagnosis

4.1 示例 1

以久益采煤機右截割搖臂電動機故障為例，使用JNA FaceBoss 對搖臂進行故障查找。首先在主頁點擊事件記錄圖標，查看截割電動機報警和警告列表。高亮顯示報警和警告狀態塊，點擊報警診斷按鈕，查找更多可能原因。

在JNA FaceBoss 主頁點擊截割部件圖標，或在其他任何屏幕底部點擊截割圖標，切換到截割狀態屏幕。在菜單欄點擊診斷按鈕，顯示左或右截割診斷屏幕。診斷屏幕顯示影響截割操作的電路和部件的圖形符號。其右截割診斷屏幕如圖7 所示。

圖7 右截割診斷界面Fig.7 Diagnosis interface for right-cut

4.2 示例 2

以久益采煤機電動機牽引故障為例，當設備出現問題時，設備操作人員和維護人員通過查看事件記錄和部件屏幕的報警和故障信息來對設備進行故障查找，如圖8 所示。

圖8 牽引故障診斷界面Fig.8 Diagnosis interface for traction fault

當JNA FaceBoss 完成對故障的初步分析研判之后，需要再利用 TeamViewer 平臺，對采煤機故障遠程在線診斷，進一步分析和確認。

通過對右截割和牽引故障診斷的結果，可以準確做出對應的故障診斷，并且在系統中還可以查看其歷史事件記錄，如圖9 所示。

圖9 歷史事件記錄Fig.9 Historical event records

5 結語

針對采煤機運行故障診斷問題，設計了一套基于TeamViewer 平臺的采煤機遠程專家診斷系統。該系統利用分析監控數據等手段對采煤機進行故障分析，以最大程度地縮短故障處理時間，及時解決問題，迅速恢復生產。通過對監測數據的綜合分析，系統能夠迅速識別故障原因，從而在實際生產中幫助企業快速應對問題，保障生產的穩定性和連續性。這種方式不僅提高了工作效率，還能節約經濟成本，具有一定的推廣價值。