煤礦帶式輸送機智能故障診斷方法探討

張澤宇

（永貴能源開發(fā)有限責任公司新田煤礦，貴州 黔西 551500）

煤礦帶式輸送機的故障診斷是各煤礦企業(yè)重點關注的問題，如何監(jiān)控煤礦帶式輸送機的運行狀態(tài)，診斷預警煤礦帶式輸送機的故障成為煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)的關鍵。在煤礦生產(chǎn)設備科技和復雜程度不斷提高的同時，各煤礦企業(yè)也在不斷加強對自動化設備的自動監(jiān)測和自動故障診斷，以便提高設備的可靠性。目前設備的故障診斷技術發(fā)展迅猛，不斷利用多樣的先進技術，向著更智能和更高效的方向發(fā)展。

1 煤礦帶式輸送機故障診斷特點

煤礦帶式輸送機是煤礦生產(chǎn)中輸送煤礦物料的不可或缺的專業(yè)設備，一般安放在井下巷道和地上轉運場地，還有就是安裝在井下采煤區(qū)的破路。由于煤礦帶式輸送機的優(yōu)勢和特點，煤礦帶式輸送機被廣泛應用于復雜惡劣的工作場所。一般情況下，煤礦帶式輸送機的輸送距離遠，工作時間長，工作現(xiàn)場灰塵污染嚴重，使用的工作環(huán)境錯綜復雜，煤礦帶式輸送機的故障多種多樣。煤礦帶式輸送機的大類故障主要歸納為皮帶斷裂、皮帶縱撕、皮帶打滑、撒料、皮帶跑偏、物料堆積等，這些常見的故障均可以通過監(jiān)測和智能化手段進行診斷。

煤礦帶式輸送機的診斷方式，一般是通過多種傳感器等裝置監(jiān)測和手機皮帶機運行過程中的電壓、皮帶張緊力、振動、運行噪聲、速度和溫度等參數(shù)，并將這些信息傳輸至專家數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫進行分析對比，從而對皮帶機運行狀態(tài)進行判斷和預警。國內外對煤礦帶式輸送機故障診斷的研究取得很大的進展，積累了豐富的經(jīng)驗?？偨Y歸納了常見故障發(fā)生的特征和機理，積累了大量的故障判斷方法和經(jīng)驗公式，并對傳統(tǒng)的故障診斷方式進行革新，建立故障診斷數(shù)據(jù)分析模型和算法基礎，并反向促使監(jiān)測手段設備的升級革新，和診斷數(shù)據(jù)分析模型的更新，推進故障診斷的水平提高。目前煤礦帶式輸送機故障診斷的研究方向是利用大數(shù)據(jù)、模糊學、神經(jīng)網(wǎng)絡技術等新型數(shù)據(jù)處理算法，建立故障診斷模型，創(chuàng)建智能化的診斷系統(tǒng)，形成高效便捷的故障診斷專家系統(tǒng)。

煤礦帶式輸送機故障診斷有著獨特的專業(yè)特點，煤礦帶式輸送機的傳輸距離一般都很遠，這就要求一定數(shù)量的監(jiān)測設備，故障的發(fā)生也和傳輸距離有著一定的關系。煤礦帶式輸送機的使用環(huán)境一般比較惡劣，灰塵污染較大、光線不足、煤礦作業(yè)噪聲大，這些都是影響監(jiān)測設備工作的主要因素，導致監(jiān)測設備性能降低、出現(xiàn)信息收集誤差、誤報等情況。目前故障診斷依然以專業(yè)人員的經(jīng)驗判斷為主要依據(jù)，人為因素的差異會導致判斷的結果不同。以先進精密的監(jiān)測設備精準收集狀態(tài)信息，結合不斷改進的算法和判斷模型，創(chuàng)建不斷學習改進的專家系統(tǒng)，是煤礦帶式輸送機故障診斷的研究方向。

2 煤礦帶式輸送機的故障機理

煤礦帶式輸送機種類多樣，使用場合也不盡相同。雖然結構復雜，集多種功能于一體，但其主要的結構具有一致性。我們可以對煤礦帶式輸送機常見的故障機理進行研究分析，研究故障診斷算法，并建立診斷模型。

2.1 皮帶撕裂

皮帶機長距離運輸時，對皮帶的強度要求很高，皮帶縱向撕裂是長距離輸送時常見故障。長距離輸送煤礦帶式輸送機通常加大皮帶內部的鋼繩芯來提高皮帶的強度，但當物料重量、摩擦力等造成皮帶長度方向的斷裂強度超過皮帶本身強度時，就會出現(xiàn)皮帶撕裂故障。皮帶撕裂故障一般都是因為皮帶抗拉強度降低造成的，比如，物料輸送過程中尖銳物體刺穿皮帶，尖銳物料粘在滾筒上造成皮帶在滾筒處刺穿割傷，在皮帶張力的作用下，造成皮帶縱向撕裂。皮帶運行時的擺動會使皮帶與托輥不斷的刮碰，也會造成皮帶的損傷，進而撕裂。

煤礦帶式輸送機皮帶撕裂的監(jiān)控診斷手段是在皮帶機的兩側安裝監(jiān)測傳感器，監(jiān)測皮帶機異常的縱向的應力變化，判斷皮帶機縱向狀態(tài)，進而可以進行預警和判斷。皮帶撕裂時在皮帶局部會出現(xiàn)壓力的劇烈波動，先是垂直于皮帶方向異常增大，然后又大幅減小，此時皮帶的張力會異常增大。因此，可以將皮帶規(guī)律性的壓力、張力變化信號，建立數(shù)據(jù)判斷模型，通過將監(jiān)測到的信號與數(shù)據(jù)模型對比，作為皮帶撕裂的判斷依據(jù)。但由于皮帶本身的特性，皮帶縱向應力監(jiān)測困難，故，一般多是在托輥上布置監(jiān)測傳感器，通過監(jiān)測托輥上受到的壓力變化，間接推斷皮帶的應力變化。

2.2 皮帶打滑

皮帶機打滑故障會導致皮帶局部磨損嚴重，皮帶強度降低斷裂，皮帶摩擦后溫度升高引發(fā)火災，而且容易出現(xiàn)飛車事故。皮帶打滑的特征是皮帶的運行速度與滾筒的線速度不一致，兩者產(chǎn)生相對運動，產(chǎn)生皮帶機的運輸動力不足。皮帶打滑的原因主要是張緊裝置失效，張緊力不足，無法給皮帶提供足夠的摩擦動力。皮帶表面積水和沾有油污會造成皮帶與主動滾筒之間的摩擦系數(shù)降低，也會導致皮帶的運行動力不足而打滑。皮帶表層有防滑層，若皮帶磨損嚴重，防滑層被破壞也會導致摩擦動力不足。

另外，皮帶運行是由底部兩側的托輥上進行，當物料過重時，或者托輥軸承故障失效，托輥偏磨導致托輥工作異常時，會導致皮帶的運行阻力增大，超出驅動滾筒提供的動力時，皮帶就會打滑，所以托輥的工作狀態(tài)也會直接影響皮帶的打滑。皮帶的跑偏也會造成皮帶阻力增大，啟動過快會導致驅動滾筒瞬間摩擦系數(shù)較小，摩擦動力不足，進而導致皮帶打滑。

皮帶打滑根據(jù)階段可分為運行打滑和啟動打滑。啟動打滑是啟動瞬時速度過快，導致驅動滾筒的瞬時線速度與皮帶瞬時速度相差過大，超出額定速度的設定范圍，出現(xiàn)動力不足而皮帶打滑。運行打滑屬于皮帶工作過程中出現(xiàn)異常打滑，打滑時皮帶速度與設定速度會出現(xiàn)較大差別。皮帶打滑故障的監(jiān)測，一般都是皮帶側面設置速度傳感器，實時監(jiān)測皮帶的瞬時速度，通過監(jiān)測皮帶速度的瞬時異常波動，并與皮帶打滑時的速度特征曲線對比匹配，來診斷異常的皮帶打滑故障。

打滑時膠帶的線速度將降低，被動輪的轉速將因此降低或停止，所以通過被動輪(轉向滾筒)轉速與驅動滾筒轉速的差來判 斷帶式輸送機是否產(chǎn)生了打滑。然而膠帶的力學系 統(tǒng)是一個黏彈性系統(tǒng)，在載荷、啟動、制動過程中，兩者之間存在明顯的非線性關系和大的干擾，給打滑測量判斷帶來困難。

2.3 皮帶跑偏

皮帶跑偏是指皮帶運行方向與皮帶機的縱向中心出現(xiàn)偏離的故障，皮帶橫向出現(xiàn)了擺動現(xiàn)象。皮帶跑偏故障會導致物料的掉落，皮帶邊緣破損。皮帶跑偏主要是安裝誤差造成。煤礦長距離皮帶機的安裝，對機架的軸向直線度的要求很高，也是很大的挑戰(zhàn)，一般很難做到較高的精度。在機架和滾筒的軸向直線度精度不滿足使用要求時，就會出現(xiàn)皮帶運行中心線的不一致。另外機架受力變形、滾筒和托輥表面偏磨，會對皮帶產(chǎn)生一個橫向偏離作用力，導致皮帶偏離。卸料和轉運部位皮帶受到?jīng)_擊力會使皮帶偏離方向，也是跑偏的一個原因。綜上分析，皮帶跑偏的理論原因是由于皮帶所受的合力方向與皮帶運行方向的中心線出現(xiàn)偏差，我們只要監(jiān)測皮帶受力方向就可以判斷是否跑偏，但我們無法直接監(jiān)測皮帶受力情況，一般都是在兩側托輥上布置應力傳感器，通過實時監(jiān)測兩側托輥受力方向的情況，就可以判定皮帶是否跑偏。比如，一側托輥承受的橫向壓力出現(xiàn)較大波動，并大于另一側的壓力，就可以判斷皮帶所受合力方向出現(xiàn)一側偏差，進而判定皮帶出現(xiàn)跑偏故障。

假設皮帶正常運行時的整體剛度系數(shù)為K，托輥兩側的受力和值以及皮帶的偏移量計算公式為：

依據(jù)以上偏移量計算公式建立診斷模型，輸入數(shù)據(jù)庫，形成專家系統(tǒng)，當監(jiān)測傳感器監(jiān)測的數(shù)據(jù)值超出數(shù)據(jù)閥值，就可智能化診斷出皮帶跑偏的故障。

2.4 皮帶斷裂

隨著煤礦帶式輸送機的使用，皮帶的老化、磨損以及異常損壞，導致皮帶抗拉強度的降低，進而出現(xiàn)異常斷裂。皮帶斷裂故障會引起飛車等安全事故，屬于非常嚴重的故障，是煤礦企業(yè)極力設法避免的問題。皮帶斷裂的原因很多，主要可以歸納如下。

一是最主要的原因就是皮帶的老化。皮帶強度最低的部位是硫化接頭部位，長時間的運行以及接頭的自然老化，會造成膠皮的抗拉強度降低，當運行重物產(chǎn)生的應力大于抗拉強度時就會造成皮帶斷裂。

二是皮帶的異常的破損，比如物料尖銳部位對皮帶產(chǎn)生沖擊造成刺穿，皮帶受損造成斷裂故障，多發(fā)生在物料轉運和卸料部位，物料掉落沖擊造成破壞。

三是皮帶本身的材質質量及特性不滿足使用場合，使用場合溫度較低時，皮帶會變硬脆，抗拉強度大幅度降低。

四是煤礦帶式輸送機運行中超載，皮帶超負荷，超出抗拉強度產(chǎn)生斷裂。

診斷皮帶斷裂的方法是采用帶長與應力比例曲線法。通過傳感器監(jiān)測皮帶的長度變化和應力變化，兩者的比值與數(shù)據(jù)庫的模型進行比照，當匹配到斷裂點的曲線特征時，就可診斷為皮帶斷裂，如圖1所示。

圖1 帶長與應力比值曲線圖

這種診斷方法的應用，是基于皮帶長度的變量與皮帶內應力變量的比值成一定的比例關系。當皮帶正常運轉時，皮帶長度隨著承受的內應力的增加而增加，增加的變量比值具有一定的力學特征。但當所受內應力值大于本身的抗拉強度時，兩者的比值不再具有正常塑性變形的特征。

當皮帶所受應力超過抗拉強度時，產(chǎn)生相同單位應力變量時，帶長變量會成增加趨勢，即從帶長與應力比例曲線上呈現(xiàn)出斜率變小的趨勢。當皮帶斷裂趨勢繼續(xù)加劇，帶長與應力比值會大幅增加，帶長與應力比例曲線斜率會大幅變小。

診斷模型是將皮帶斷裂瞬間的內應力值Fmax、帶長和內應力比值Δmax作為診斷的極限值，并建立曲線模型，當監(jiān)測數(shù)值接近極限值時就可以預警。當檢測值超過極限值時就可診斷為皮帶斷裂。

3 故障診斷算法和模型研究趨勢

目前的煤礦帶式輸送機故障診斷越來越智能化，故障診斷算法和模型的研究方向也趨于更先進。一般都是選取煤礦帶式輸送機的運行參數(shù)作為故障診斷的判斷原始樣本數(shù)據(jù)，采用粗糙集屬性約間算法和BP/SOM神經(jīng)網(wǎng)絡算法建立智能故障診斷模型。

首先采用BP/SOM神經(jīng)網(wǎng)絡算法將條件參數(shù)進行離散化，計算決策參數(shù)對離散條件參數(shù)的依賴度，并依據(jù)結果設置離散值。然后重新將原始數(shù)據(jù)輸入BP/SOM神經(jīng)網(wǎng)絡算法。再運用粗糙集屬性約間算法對故障屬性條件進行最優(yōu)約簡，計算出最優(yōu)的最小故障征兆屬性的簡集。最后建立基于粗糙集屬性約間算法和L-MBP神經(jīng)網(wǎng)絡的專家智能故障診斷模型，通過這些模型，再利用先進的智能監(jiān)測傳感設備，實現(xiàn)實時故障診斷和預警。

雖然目前診斷算法和模型愈發(fā)完善，監(jiān)測設備和手段也愈發(fā)先進，但仍然沒有一套成熟的故障診斷專家系統(tǒng)得到應用。實際的煤礦帶式輸送機監(jiān)控系統(tǒng)應用中，不容易監(jiān)測到故障的全部的特征，當故障發(fā)生瞬間，系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)出預警和診斷結果，操作人員和專家系統(tǒng)都人工和自動采取對應措施。因此故障診斷模型的特征監(jiān)測有待改進，進一步實現(xiàn)能實時監(jiān)測到全部故障特征的能力。

4 結語

煤礦帶式輸送機的使用非常之廣泛，其結構和性能更復雜和智能。其工作環(huán)境惡劣，物料輸送距離長，連續(xù)工作時間長，對其故障診斷的研究方法更加的完善，診斷結果更加準確。隨著研究的投入，煤礦帶式輸送機的智能化診斷方法的研究會更完善，將新的監(jiān)測技術和設備、新的診斷理論和模型應用到智能診斷系統(tǒng)中，進而提高煤礦帶式輸送機故障診斷的準確性。