機(jī)械管理開發(fā)

MECHANICALMANAGEMENTAND

DEVELOPMENT

Total199No.11，2019

DOI:10.16525/j.cnki.cn14-1134/th.2019.11.048

礦用通風(fēng)機(jī)故障的分析與診斷

白貴全

（山西霍爾辛赫煤業(yè)有限責(zé)任公司，山西

摘

長治

046000）

要：對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行了詳細(xì)的分類討論，同時(shí)，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法從理論上證實(shí)了該方法的

發(fā)現(xiàn)利用Sigmoid函數(shù)激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)后誤差分析曲線精度以及收可行性，并對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算，可為礦區(qū)檢測(cè)通風(fēng)機(jī)及其他設(shè)備故障提供依據(jù)。斂性更好，證實(shí)了該方法對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)的可行性，關(guān)鍵詞：通風(fēng)機(jī)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Sigmoid函數(shù)文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：（2019）1003-773X11-0116-03

中圖分類號(hào)：TD441

引言

通風(fēng)機(jī)是礦井通風(fēng)的重要設(shè)備之一，在實(shí)際工

程中，因?yàn)楣ぷ鳝h(huán)境以及人工操作等原因及其容易造成通風(fēng)機(jī)的損壞，對(duì)于通風(fēng)機(jī)故障的分析檢測(cè)一直是難點(diǎn)，到目前為止，已有不少學(xué)者進(jìn)行過研究。侯敬宏等利用小波濾波器良好的時(shí)頻特性，研究了振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過連續(xù)小波變換后的統(tǒng)計(jì)特征，區(qū)分了

基于時(shí)間序列和BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立通風(fēng)振動(dòng)故障[1]，

機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的識(shí)別，同時(shí)判斷損傷發(fā)生的位置，這對(duì)通風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)有重大的意

倍義[2-3]，王文歡等利用時(shí)域同步平均法提取基頻、

頻及其邊頻帶幅值，通過對(duì)比概率值對(duì)機(jī)械進(jìn)行故障分析[4]，為本文提供了良好的研究思路。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)進(jìn)行了理論和數(shù)學(xué)計(jì)算。這

可種方法在發(fā)現(xiàn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷通風(fēng)機(jī)故障時(shí)，

以將振動(dòng)信號(hào)分散為多個(gè)小窗口，有針對(duì)性地突出

更加可靠。了部分信號(hào)的特征，預(yù)測(cè)效果更佳，

1通風(fēng)機(jī)常見故障的分析

煤礦通風(fēng)機(jī)是煤礦掘進(jìn)和生產(chǎn)期間的重要通風(fēng)設(shè)備，通風(fēng)機(jī)向井下輸入新鮮的氣流，帶出污濁以及有毒有害的氣體，保證工作面順利高效推進(jìn)的同時(shí)，也為工人提供了良好的工作環(huán)境。

通在實(shí)際生產(chǎn)過程中，因?yàn)榈V井條件的復(fù)雜性，

風(fēng)機(jī)經(jīng)常出現(xiàn)各種各樣的問題，當(dāng)巷道內(nèi)的壓力過

長時(shí)間工作狀大時(shí)，作用于風(fēng)機(jī)葉片上力也會(huì)增大，

態(tài)下，葉片會(huì)出現(xiàn)斷裂等現(xiàn)象；通風(fēng)機(jī)零件在發(fā)生熱沖擊狀態(tài)下，極易出現(xiàn)熱破壞現(xiàn)象，這也會(huì)導(dǎo)致風(fēng)機(jī)

必須全面地了解通停止工作。對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障分析，

風(fēng)機(jī)故障功能發(fā)生的原因，通風(fēng)機(jī)發(fā)生故障的原因主要有以下幾種。

收稿日期：2019-08-11

（1982—）?？?，作者簡介：白貴全，男，畢業(yè)于太原理工大學(xué)長助理工程師。治學(xué)院電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)，轉(zhuǎn)子不對(duì)1）轉(zhuǎn)子不對(duì)中。通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中，

中是最為常見的故障類型之一。轉(zhuǎn)子不對(duì)中一般是因?yàn)樵O(shè)備在制造安裝時(shí)聯(lián)軸器與轉(zhuǎn)軸中心不垂直造成的，在實(shí)際工作中，造成一定周期內(nèi)的聯(lián)軸器與轉(zhuǎn)軸中心重合，而在大多數(shù)時(shí)期，設(shè)備處于不對(duì)中狀態(tài)，這就造成通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中振動(dòng)頻率以及振

振動(dòng)的頻率次動(dòng)幅度的增加，當(dāng)通風(fēng)機(jī)負(fù)荷增加時(shí)，

數(shù)以及幅度都會(huì)增加，長期工作條件下，故障會(huì)逐漸增加，影響通風(fēng)效果。

2）轉(zhuǎn)子不平衡。轉(zhuǎn)子不平衡不同于轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障，轉(zhuǎn)子不平衡可能是因?yàn)檗D(zhuǎn)子材料在制造生產(chǎn)時(shí)質(zhì)量分布不均勻?qū)е掳惭b后出現(xiàn)故障，另外一個(gè)原因是通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中，因?yàn)殚L期受力風(fēng)機(jī)葉片磨損和自然磨損等原因，通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)失穩(wěn)狀態(tài)，其失穩(wěn)狀態(tài)主要表現(xiàn)為水平受力面出

近似于正弦波形。現(xiàn)變換的波形，且波形相對(duì)穩(wěn)定，

3）油膜渦動(dòng)。油膜渦動(dòng)故障是軸承油膜發(fā)生故

甚至轉(zhuǎn)速會(huì)出現(xiàn)失穩(wěn)狀障，通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速會(huì)明顯降低，

信號(hào)頻態(tài)，當(dāng)轉(zhuǎn)速增大時(shí)，通風(fēng)機(jī)會(huì)出現(xiàn)失穩(wěn)狀態(tài)，

率會(huì)突增，當(dāng)速度較小時(shí)，信號(hào)頻率依舊會(huì)保持在較高水平，只有當(dāng)轉(zhuǎn)速下降到一定水平時(shí)，信號(hào)的振幅才會(huì)逐漸降為零。

4）喘振。在實(shí)際通風(fēng)中，往往伴隨著粉塵以及雜

這種情況下通風(fēng)質(zhì)，這對(duì)通風(fēng)機(jī)性能有很大的影響，

機(jī)發(fā)生故障叫喘振。喘振故障對(duì)通風(fēng)機(jī)的葉片有很

產(chǎn)生大幅大的影響，導(dǎo)致在工作時(shí)通風(fēng)機(jī)整體失穩(wěn)，

度的震動(dòng)現(xiàn)象，嚴(yán)重情況下，通風(fēng)機(jī)會(huì)直接損壞停止工作。

機(jī)器會(huì)5）機(jī)座松動(dòng)故障。在長期的通風(fēng)作用下，

出現(xiàn)老化等現(xiàn)象，此主要表現(xiàn)為通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中機(jī)械振動(dòng)會(huì)造成機(jī)座松動(dòng)故障，機(jī)座松動(dòng)故障時(shí)扥振動(dòng)頻率信號(hào)比其他故障時(shí)的頻率高，檢測(cè)到的異常波動(dòng)方向一般垂直于水平方向。

以上為礦用通風(fēng)機(jī)經(jīng)常出現(xiàn)的故障原因，在實(shí)

2019年第11期白貴全：礦用通風(fēng)機(jī)故障的分析與診斷·117·

際情況中，一般不是單一故障出現(xiàn)，

可能多種故障同時(shí)出現(xiàn)，這對(duì)于檢測(cè)以及維修難度都會(huì)加大，

因此檢測(cè)并解決小波神經(jīng)礦用通風(fēng)網(wǎng)機(jī)絡(luò)故的障就顯得通風(fēng)機(jī)故尤障為重要。2基于的診斷

在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)出現(xiàn)前，礦區(qū)機(jī)電設(shè)備的診斷主要依靠頻譜分析，即利用傅里葉變換將采集

到的信息轉(zhuǎn)化為頻譜圖，然后進(jìn)行故障分析，

該方法因無法調(diào)整時(shí)頻窗口有一定的局限性，小波神經(jīng)在進(jìn)行傅里葉變換時(shí)對(duì)其進(jìn)行了擴(kuò)展，因此更加方便

準(zhǔn)確。通風(fēng)機(jī)故障一般表現(xiàn)為局部故障，

采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以將振動(dòng)信號(hào)分散為多個(gè)小窗口，便于觀察的同時(shí)，有針對(duì)性地突出了部分信號(hào)的特征，由此再進(jìn)行傅里葉變換，高頻信號(hào)以及低頻信號(hào)都得到增強(qiáng)，因此結(jié)果也更加準(zhǔn)確。

小波的具體定義為鬃（t）∈乙L（2R），對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換，得到RW（xa，b）=1姨

ar鬃（t-ba）X（t）dt，稱為函數(shù)X（t）的小波變換，從公式中可以看出，

小波變換有以下優(yōu)點(diǎn)：當(dāng)a減小時(shí)，檢測(cè)觀察的范圍增加，函數(shù)X（t）觀察的時(shí)域減小，這時(shí)，主要分析高頻

信號(hào)；當(dāng)a增大時(shí)，檢測(cè)觀察的范圍減小，函數(shù)X（t）觀察的時(shí)域增大，這時(shí)主要分析低頻信號(hào)。

常用的小波函數(shù)有以下三種：

其中db6小波函數(shù)對(duì)于小波函數(shù)的發(fā)展有重要的意義，morlet小波函數(shù)則是將高斯窗小波乘以載波，meyer小波函數(shù)

可以將無限次的微分進(jìn)行相互組合。分別如圖1、圖

2、圖3所示。

本文利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)通風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障分

1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5024681012圖1db6小波函數(shù)

1.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6-0.8-6-4-60246圖2morlet小波函數(shù)

210-1-6-4-60246圖3meyer小波函數(shù)

析，因?yàn)槠湓跁r(shí)域和頻域里都有極強(qiáng)的識(shí)別能力，

分析結(jié)果也更加準(zhǔn)確，小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常以緊致

結(jié)合和松散結(jié)合兩種方式進(jìn)行，

緊致型通常是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的函數(shù)用小波函數(shù)替代，松散型一般是將小波信號(hào)進(jìn)行分段處理，然后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。實(shí)際應(yīng)用中，這兩種方法一般結(jié)合使用，對(duì)于數(shù)據(jù)的壓縮處

理使用緊致型，

對(duì)于通風(fēng)機(jī)的故障處理中，利用松散型提出特征向量，

結(jié)合這兩種方式，可以充分發(fā)揮小波變換的優(yōu)勢(shì)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大大提高了處理的效率，對(duì)于特別復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以迅速準(zhǔn)確地處理。圖4為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖，具體方法如下。

輸入層i個(gè)單元

隱含層j個(gè)單元輸出層k個(gè)單元

a11a12S（1t

）特征提取

P1S（Pa21a2222t

）特征提取

ai1ai2S（it

）特征提取

Pi圖4小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖

1）每個(gè)節(jié)點(diǎn)輸入Qi=Pi。2）利用Sigmoid函數(shù)激活神經(jīng)元函數(shù)，j節(jié)點(diǎn)輸出為Qj=（fnj）

=11+e-nj。3）利用Sigmoid函數(shù)激活神經(jīng)元函數(shù)，k節(jié)點(diǎn)輸出為Qj=ak2=11+e-nj（fnk）

。本文對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)常見的五種故障進(jìn)行分析，通風(fēng)機(jī)的頻率為47.5Hz，樣點(diǎn)數(shù)為500，根據(jù)轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、喘振、基座松動(dòng)、油膜渦動(dòng)等故障進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，根據(jù)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解，特區(qū)特征值進(jìn)行歸一化處理進(jìn)行誤差分析，得到下頁圖5，利用Sigmoid函數(shù)激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)后誤差分

析曲線如下頁圖6所示，誤差值明顯減小，

曲線精度以及收斂性更好。由此可見，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法檢

測(cè)礦結(jié)論

用通風(fēng)機(jī)故障效果更佳，

可行性更加可靠。31）礦用通風(fēng)機(jī)常見故障主要有轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、油膜渦動(dòng)、喘振、機(jī)座松動(dòng)故障五種，

且通常都是多種故障同時(shí)出現(xiàn)，

影響通風(fēng)效果?！?18·

jxglkfbjb@126.com

機(jī)械管理開發(fā)

第34卷

100TrainGoal101

TrainGoal100

10-110-1

10-2

10-210-3

10-4

10-3050100150200250300時(shí)間點(diǎn)

3504004505000246810時(shí)間點(diǎn)

1214161820圖6優(yōu)化后的誤差曲線

[1][2][3][4]

申弢，等.基于小波分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)侯敬宏，黃樹紅，定量特征研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2004（1）：131-135.

李盼池.一種遺BP網(wǎng)絡(luò)及其在故障診斷中的應(yīng)用[J].潘俊輝，

微計(jì)算機(jī)信息，2012，（7）：36-37.

李慧，等.基于時(shí)間序列分析的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別杜永峰，李萬潤，[J].振動(dòng)與沖擊，2012（12）：108-111.

王文歡，王細(xì)洋，萬在紅.基于細(xì)化譜和隱馬爾科夫模型的齒輪故障分類方法[J].失效分析與預(yù)防，2014（1）：30-34.

圖5普通誤差曲線

可以將振2）小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷通風(fēng)機(jī)故障時(shí)，

有針對(duì)動(dòng)信號(hào)分散為多個(gè)小窗口，便于觀察的同時(shí)，

因此結(jié)果也更加準(zhǔn)確。性地突出了部分信號(hào)的特征，

3）對(duì)實(shí)際礦用通風(fēng)機(jī)進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷分析，得到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷分析方法預(yù)測(cè)效果更佳，更加可靠。

參考文獻(xiàn)

（編輯：趙琳琳）

BaiGuiquan

FaultAnalysisandDiagnoseoftheMineFan

（Huo’erxinheCoalIndustryCo.,Ltd.,ChangzhiShanxi046000）

Abstract:Theclassificationofminefanfaulthasbeendiscussion,atthesametime,usingwaveletneuralnetworkdiagnosismethodistheoreticallyprovedthefeasibilityofthismethod,andnumericalcalculationwascarriedoutonthemineventilator,foundafteractivationfunctionneuralnetworkwithSigmoidfunctionbetteraccuracyandconvergenceerroranalysiscurve,confirmedthefeasibilityofthismethodforminefanfaultdetection,afanforminedetectionandotherequipmentfailuretoprovidethebasis.

Keywords:fan;waveletneuralnetwork;Sigmoidfunction

（上接第113頁）

參考文獻(xiàn)

[1][2][3]

王澤霖.采用高頻淬火技術(shù)提高采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴的使張淑梅，

用壽命[J].科技成果管理與研究，2010（7）：71-72.

鄭喜平，等.采煤機(jī)滑靴鑄造工藝的數(shù)值模擬尚顯光，管紅艷，[J].熱加工工藝，2013，42（17）：55-57.

項(xiàng)志立.采煤機(jī)導(dǎo)向滑靴失效的力學(xué)分析[J].科技信楊志軍，

[5][4]

息，2009（29）：107-108.

趙亮.鋁合金拐臂箱體鑄造工藝數(shù)值模擬[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2011.

孫鳳振.鑄造充型過程數(shù)值模擬及實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)展[J].趙海東，

鑄造，2011，60（7）：641-647.

賈娟）（編輯：

StudyonOptimizationofSlidingBootsofShearer

ShenJianchao

（XiadianCoalMine,Lu'anGroupCilinshanCoalIndustryCo.,Ltd.,ChangzhiShanxi

046203）

Abstract:Combinedwithresearchesfromhomeandabroad,theinfluenceofreal-timetemperatureandfillingspeedonthefillingprocessofshearerslippersissimulatedbyusingPro-Ethree-dimensionalmodelingsoftware,whichprovidespracticalsignificancefortheselectionofspecimenmaterials,design,shapeandotherparametersinthecastingprocessofshearerslippers.

Keywords:shearerslippers;Pro-E3Dmodelingsoftware;temperaturefield;velocityfield