通風機運行狀態監測及預警系統設計與應用

摘 要：某煤礦井下FBCDZ-10-No36軸流式通風機頻繁發生電機、軸承、葉片等故障問題，嚴重影響通風機安全運行。針對性設計一套基于BP神經網絡通風機運行狀態監測及預警系統。該系統整合現場硬件監測、上位機軟件處理及工業以太網通信，通過振動加速度傳感器精確采集通風機關鍵部位振動數據，提取特征參數，利用BP神經網絡進行故障類型分析和預警。實際應用效果表明，該系統應用后通風機故障率從7.2次/月降低至0.15次/月，大幅度降低通風機故障率，保障通風機的安全穩定運行，經濟和安全效益顯著。

關鍵詞：BP神經網絡;通風機;運行狀態檢測;預警系統;故障識別

中圖分類號：TD441 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）30-0112-04

Abstract： Faults such as motors， bearings， and blades frequently occur in the FBCDZ-10-No36 axial flow fan in a coal mine， which seriously affects the safe operation of the fan. Aiming at this， a set of fan operating status monitoring and early warning system based on BP neural network is designed. The system integrates on-site hardware monitoring， upper computer software processing and industrial Ethernet communication. It accurately collects vibration data from key parts of the fan through vibration acceleration sensors， extracts characteristic parameters， and_{BtCVkrQ3vIPCJVO7Kx/jX2RSya9/tRzNc5L+2nQRnCM=} uses BP neural networks to analyze and warn fault types. The actual application results show that after the application of the system， the fan failure rate is reduced from 7.2 times/month to 0.15 times/month， which greatly reduces the fan failure rate， ensures the safe and stable operation of the fan， and has significant economic and safety benefits.

Keywords： BP neural network; ventilator; operating status detection; early warning system; fault identification

在煤礦安全生產中，通風機的穩定運行至關重要，其負責排除井下有害氣體與粉塵，保障作業環境安全。然而，通風機系統易受電機、軸承、葉片等故障的影響，這些故障嚴重威脅到礦井的安全運行。為此，山西沁和能源集團某煤礦有限公司開發了一種基于BP神經網絡的通風機運行狀態監測及預警系統。該系統通過集成高精度硬件監測、上位機軟件處理及工業以太網通信，實現了對通風機故障的早期識別和實時預警，顯著提高了通風機的運行穩定性，從而大幅提升煤礦的安全生產水平和經濟效益。

1 工程概況

1.1 概況

某煤礦為高瓦斯礦井，回風井安裝有2臺FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風機，壓入式通風。該通風機由防爆電機、集流器、整流罩、基座、一級葉輪和二級葉輪等部分構成。配套電機型號YBF710M2-10，額定轉速580 r/min，額定電壓10 kV，額定電流61.4 A，風量范圍11 400～25 260 m3/min，靜壓范圍1 294～4 483 Pa，為回風井供風。

FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風機一級葉片和二級葉片葉片數量不同（分別為13個和17個），旨在優化風機的性能和效率。該設計具有以下特點：降低噪聲和振動;提高效率;改善性能;直接驅動減少能量損失。

1.2 通風機常見故障問題

某煤礦FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風機在應用過程中，易出現故障部位包括電機、軸承和葉片。

1）電機故障。常見問題有轉子不平衡、不對中、彎曲，以及軸承故障。預防措施，定期檢查電機的平衡和對中情況，確保所有部件正確安裝;使用高質量的軸承，并定期進行潤滑，以減少磨損;監測電機溫度和振動，以早期發現問題。

2）軸承故障。常見問題有滾珠、內圈、外圈和保持架的損壞。預防措施，定期檢查軸承的狀況，包括磨損和損壞;確保軸承的正確安裝和定期潤滑，使用適當的潤滑劑;監測軸承的溫度和振動，以便及時發現異常。

3）葉片故障。常見問題有表面腐蝕、疲勞損傷、裂紋和斷裂。預防措施，定期檢查葉片的完整性和表面狀況，特別是葉尖和根部;在葉片表面涂覆保護層，以減少腐蝕和磨損;使用高強度材料制造葉片，以提高其耐疲勞性能。

針對FBCDZ-10-No36/2×800 kW軸流式通風機存在的電機故障、軸承故障、葉片故障等采取相應預防措施，但是主通風機仍然時不時會因為故障問題影響其運行效果，導致通風系統不安全，有必要主通對風機的運行狀態進行有效監測，掌握通風機設備的情況，對通風機故障進行預警并及時維修。

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神經網絡即反向傳播神經網絡，是一種多層前饋神經網絡，在智能領域及狀態監測領域應用較多[1]，它主要由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成。針對通風機故障問題建立BP神經網絡結構，來對通風機運行狀態進行實時監測，對相應的數據進行分析處理，對通風機是否存在故障進行判斷，并做出相應預警，結構示意如圖1所示。

輸入層用來接收原始數據輸入，每個神經元代表數據集中的一個特征，輸入層的神經元數量取決于問題的特征維度。隱含層，每層包含若干神經元，負責對輸入信息進行加工處理，隱含層的深度和每層的神經元數量是影響網絡性能的關鍵因素，隱含層內部不僅捕捉輸入數據的非線性特征，而且通過激活函數增加網絡的非線性映射能力。輸出層，將隱含層處理后的信息轉化為具體的輸出，如分類標簽或回歸預測值，輸出層的神經元數量由問題的目標確定[2]。

BP神經網絡的主要特點是信息的前向傳播和誤差的反向傳播，通過這種機制對網絡進行訓練，以達到最小化網絡輸出誤差的目的。

2.2 BP神經網絡故障診斷原理

BP神經網絡在通風機故障診斷中的應用基于其能夠通過學習識別出數據中的復雜模式和關系的能力。故障診斷原理設計將設備的運行數據（如溫度、振動、聲音等）作為輸入，通過訓練好的網絡模型來預測設備的狀態或識別可能的故障類型，其故障診斷原理如圖2所示。

第一，數據預處理，在將數據輸入BP神經網絡之前，首先進行必要的預處理步驟，如歸一化、去噪聲等，以提高模型的學習效率和預測準確性。第二，特征選擇，從通風機運行數據中選擇有助于故障診斷的特征;良好的特征選擇可以顯著提高故障診斷的準確率和效率。第三，網絡訓練，使用歷史數據集（包含正常運行狀態和各種故障狀態的數據）來訓練BP神經網絡，在此過程中，網絡通過調整權重和偏置來最小化輸出誤差，學習數據中的模式和關系。第四，故障識別與分類，訓練完成后，網絡能夠對通風機設備運行數據進行分析，通過已學習的模型預測設備的運行狀態或故障類型;根據網絡的輸出層設計，模型可以進行二分類（正常或故障）、多分類（多種故障類型）或連續值預測（如故障嚴重程度的估計）。第五，誤差反饋和模型優化，通過對比模型預測結果和實際故障數據，分析誤差，進一步調整和優化網絡參數，提高故障診斷的準確性和魯棒性。

故障診斷應用流程：①數據收集，收集設備運行過程中的多種參數數據，如傳感器數據、操作日志等。②特征提取與預處理，從收集到的數據中提取對故障診斷有用的特征，并進行預處理。③模型訓練，使用已標記的數據（包括正常和異常狀態的樣本）來訓練BP神經網絡。④模型驗證，通過交叉驗證或使用獨立的測試集評估模型的性能，包括診斷準確率、召回率等指標。⑤故障預測與診斷，將實時或新收集的設備運行數據輸入到訓練好的模型中，模型將輸出故障狀態的預測結果。⑥結果分析，分析和解釋模型的預測結果，確定故障類型和可能的原因，為維修和故障排除提供指導。

BP神經網絡通過學習設備正常運行和故障狀態下的數據模式，能夠實現對未知數據的準確預測和故障診斷，對于提高生產安全性和設備運行效率具有重要意義。

3 通風機運行狀態監測及預警系統設計方案

3.1 系統整體設計方案

從實踐經驗可知通風機一旦發生故障，其振動特性會受到影響。因此，在通風機關鍵部位安裝振動傳感器，采集關鍵部位的振動信號及時對振動數據分析處理后，能夠對通風機故障進行有效準確識別。根據上述流程，設計了通風機運行狀態監測和預警系統整體方案，如圖3所示。系統整體結構由現場硬件設備的選擇與設計、上位機軟件平臺開發、工業以太網連接3部分組成[3]。

1）現場硬件方案設計：該部分關鍵硬件主要有檢測平臺主機、數據采集卡、轉速傳感器和振動傳感器。檢測平臺主機負責協調傳感器數據的接收、處理和存儲;數據采集卡負責將傳感器捕捉的模擬信號轉換為數字信號，便于上位機軟件進行分析;轉速傳感器監測通風機轉速變化，轉速異常為故障判斷早期指標;振動傳感器直接安裝在通風機關鍵部位，捕捉振動信號，振動異常為故障判斷重要依據。轉速傳感器和振動傳感器將采集的模擬信號傳遞至數據采集卡進行A/D轉換后，再次傳遞至檢測平臺主機進行處理[4]。該硬件方案設計能夠有效地實現對通風機運行狀態的監測，實時識別并預警潛在故障。

2）上位機軟件平臺設計：上位機軟件核心任務是對收集到的數據進行深入分析及處理，判斷通風機是否存在故障，利用監控大屏實時展示數據和分析結果。軟件開發基于LabVIEW平臺，同時使用MySQL數據庫管理系統對數據進行分類、存儲，支持數據的查詢、導出和刪除等功能。

整個設計方案旨在通過精確的數據采集和強大的數據處理能力，實現對通風機運行狀況的實時監控和故障預警，從而保障煤礦生產的安全性。通過集成高性能的硬件設備和先進的軟件平臺，該系統能夠提供一個全面、可靠的監測解決方案，確保通風機的正常運行和煤礦工人的安全。

3.2 主要測試參數及測點

通風機發生故障后振動特征顯現明顯，設計對通風機關鍵點振動狀態進行分析，實現感知通風機故障問題的目的。對通風機主要結構、常見故障類型分析基礎上，確定電機、軸承和葉片振動狀態及其轉速做為主要測試參數及測點。

測量參數和測點分布如下，旨在全面捕捉通風機的振動信息。測量點1，位于電機輸出軸，采用LasterTach系列轉速傳感器監測轉速;測量點2，位于前級電機徑向端，使用AMV-70420型加速度振動傳感器;測量點3，設置在后級電機徑向端，用于捕獲振動數據;測量點4，位于機殼軸向位置，監測軸向振動;測量點5，位于機殼前部徑向，關注徑向振動狀態;測量點6，位于機殼底部徑向，同樣監測徑向振動。該測點布局確保從多個方向和位置實施對通風機振動狀態的全面監測，保障數據采集的完整性。

AMV-70420加速度振動傳感器使用的是ADI低噪聲單軸振動加速度芯片，量程±70 g、靈敏度24.2 mV/g，符合通風機振動監測需求。LasterTach系列轉速傳感器能夠監測的最高轉速達到3×104 r/min，滿足了系統對高速轉動監測的要求。通過這些精確的測量工具，系統能夠有效地監測通風機的運行狀態，及時發現并診斷潛在的故障問題。

4 運行狀態監測及預警系統的實現

4.1 系統主要架構

通風機運行狀態監測及預警系統是一個集成的軟件解決方案，旨在實時監控通風機的運行狀況并在檢測到異常時發出預警。該系統是在LabVIEW軟件平臺上開發的，LabVIEW提供了強大的圖形化編程能力，非常適合構建用戶友好的界面，以及進行數據采集、處理和展示等操作。系統的界面設計注重用戶體驗，通過圖形化的方式讓用戶能夠直觀地查看和分析通風機的運行狀態。運行狀態監測及預警系統主要功能架構如圖4所示。

4.2 系統的主要功能模塊

運行狀態監測及預警系統包括幾個主要功能模塊，每個模塊承擔著系統整體工作流程中的關鍵職責。

1）登錄模塊。通過賬號和密碼驗證后，具有相應權限用戶才能登錄系統進行操作和查閱信息。這一機制確保了對系統訪問的控制，允許管理人員根據實際需求設定用戶數量及權限。

2）采集參數設置模塊。允許用戶對數據采集過程進行設置，包括通道選擇、傳感器參數、采樣率、設備參數、診斷方案等。通過采集參數設置確保系統能夠對通風機關鍵部位振動狀態數據的有效采集，為數據分析及故障診斷提供準確依據。

3）故障診斷與預警模塊。該模塊主要有BP神經參數、故障診斷、故障預警3方面。設置BP神經網絡初參數，分析通風機振動狀態特征量，對故障進行診斷并進行預警。

4）數據管理模塊。主要是實施數據存儲、數據查詢、數據刪除和報表下載。

通過以上功能模塊協同工作，系統為監測和保障通風機安全運行提供全面解決方案。從數據采集和參數設置到故障診斷、預警以及數據管理，每個模塊都為煤礦的安全生產和設備維護作出貢獻。

5 系統實踐應用及效果分析

5.1 效果分析

某煤礦井下FBCDZ-10-No36軸流式煤礦通風機未引入運行狀態監測及預警系統。通風機在運行過程中頻繁出現故障，平均每月故障率為7.2次，嚴重影響設備的穩定性和可靠性，對煤礦安全生產構成潛在威脅。

為有效提升某煤礦通風機的運行效率并減少故障發生率，采用基于BP神經網絡的通風機運行狀態監測及預警系統，設計完成后于2022年10月進行安裝試用。經過兩個月的現場調試，系統展現出了良好的運行性能和高穩定性，成功地被正式投入實際工程應用中。系統的成功部署后，通過精確的監測和及時的故障預警，通風機的故障率顯著降低至0.15次/月，故障率降低97.92%。通風機運行穩定性大幅度增加，煤礦開采安全水平顯著提升。

5.2 效益分析

經濟效益：通過減少設備故障，節省了大量的維護和修理成本。同時，減少了因故障導致的非計劃停機時間，保證了生產效率和穩定性，對比往年，每年可創造經濟效益約60萬元。

安全效益：系統的實時監測和快速診斷能力顯著降低了安全事故的風險，為工作人員提供了更安全的工作環境，進一步保障了煤礦的安全生產。

人力資源節省：由于系統能夠自動監測和診斷故障，減少了對人工巡檢的依賴，使得煤礦可以節省3名維護人員的工作量，每年可節約人力資源成本約18萬。

6 結束語

本文設計了一套基于BP神經網絡的煤礦通風機運行狀態監測及預警系統。該系統由現場硬件設施、上位機軟件平臺和工業以太網三大部分構成，主要通過加速度和轉速傳感器收集通風機關鍵部位的振動信息。利用三層結構BP神經網絡——輸入層、隱含層和輸出層，系統準確地識別通風機故障類型，其中振動特征參數經過訓練成為神經網絡的輸入數據。系統集成了登錄、參數設置、故障診斷與預警、數據管理和幫助五大功能模塊，確保了其高效穩定的運行。實踐應用表明，該監測系統顯著降低了通風機的故障率，提升了安全性和經濟效益，每年經濟效益約達78萬元，驗證了系統設計的有效性和實用價值。

參考文獻：

[1] 馬芳芳.主通風機工況監測與報警系統研究[J].江西煤炭科技，2023（4）：230-231，234.

[2] 薛軍軍.礦井主通風機故障在線智能檢測與診斷系統[J].江西煤炭科技，2022（4）：223-225.

[3] 趙凱，徐夢雅.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[J].能源與環保，2022，44（8）：271-276.

[4] 王衛峰.井下局部通風機實現遠程集中控制技術[J].江西煤炭科技，2016（4）：60-63.

第一作者簡介：劉娟（1982-），女，工程師。研究方向為煤礦機電運輸。