探讨矿井提升机故障诊断技术
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摘 要：矿井提升机是矿山生产和运输的重要设备之一。本文针对矿井提升机高可靠性要求，利用故障树建立专家系统，解决了知识获取的瓶颈问题。中国论文关键词：矿井提升机；系统故障；分析诊断
中图分类号： C35 文献标识码： A
矿井提升机系统的故障现象形形，故障原因也多种多样，许多故障现象只能凭操作人员的语言描述，可实时利用的传感器信号较少，为了建立提升机故障诊断系统，综合考察故障树分析法、专家系统、神经网络和信息融合等人工智能的故障诊断方法是必要的。矿井提升机历来有“矿井咽喉”之称,主要担负着提升矿石、下放材料、升降人员和设备等任务,在矿井工作中起着至关重要的作用,因此做好对矿井提升机故障的诊断和安全保障措施尤为重要。故障检测与诊断系统应该采用的故障诊断方案，是由诊断对象的性质及系统的功能要求决定的。提升机故障诊断系统首先要能对常见故障和曾经发生过的故障做出准确诊断，并给出故障处理的建议方案；对历史上虽不曾发生、但实际上可能发生的故障也要具有一定的处理能力。
一、矿井提升机的使用现状
矿井提升机是煤矿行业中重要设备,在经济发展和生产技术上起着重要作
用。矿井提升机的功能实现主要取决于传动系统,液压制动系统,监控系统,电气控制系统和加载系统和其他子系统。我国当前的提升机电控系统大多仍由继电器与由电子元件组成的控制单元组成，虽然设有安全电路，但系统内外电缆众多，联锁点密集，再加上矿井工作环境恶劣，粉尘污染和点蚀较多，常导致触电闭合或断开异常，频繁发生线路故障，极大的影响了整个系统的可靠性，与国际先进水平还有较大的差距。西方的先进工业国如英国、德国对矿井提升机的安全性十分重视，大多已通过PLC设计了矿井提升机的电控系统，通过多种方式构成了能独立工作的双通道安全监控与安全回路，且在有关软件的设计中也采用了多种监视保护手段，系统安全性与可靠性大为增加。矿井提升系统通常由机械、电气和液压三部分组成，矿井提升机发生的故障大致可分为机械故障与电气故障两类，机械故障主要包括制动事故、过卷事故和断绳事故，电气故障主要包括主回路电流、低压电源漏电和控制电源失压等。这些事故不仅会影响矿井的正常作业，也造成矿井设备的损坏和人员的伤亡[1]。
二、故障分析法
提升机主要故障现象的故障严重机械故障主要有制动事故、断绳事故和过卷事故；电气故障如主回路过流、控制电源失压、低压电源漏电等。这些故障不仅会严重影响矿井提升机运行，还会造成提升系统装备严重损坏及人身伤亡事故，后果是非常严重的。故障分析法以不希望系统发生的事件为分析目标，逐层向下追究所有可能的原因，找出系统元件失效、环境影响、人为失误及程序处理硬件和软件因素与系统失效顶事件之间的逻辑关系。故障可用来定性分析各底事件对顶事件发生影响的组合方式和传播途径，识别可能的系统故障模式，也可用来定量计算各组成部分对系统的影响程度，算出整个系统或某一个顶事件的失效概率。位于顶事件和底事件之间的中间事件又称故障事件；底事件位于故障的底端，其失效数据不再分解。
三、矿井提升机故障分类
矿井提升机的故障可分为电气故障与机械故障两类。电气故障需要测量和检测提升机设备上的工况参数和数据信息，并将这些工矿参数和数据信息进行数据处理和综合分析才能诊断出提升机设备的故障位置、故障问题和原因。机械故障是指矿井提升机设备上的某些参数超过了正常运行时的额限，是一种提升机设备的外在表现形式，主要解决方法是给提升机设备增加一些保护装置，防止机械故障发生。如果电气故障不能有效而快速的得到解决，会导致提升机设备机械故障的发生。由于矿井提升机的电气故障往往与很多的设备变量和参数有关联，从而降低了提升机故障诊断的准确率[2]。
四、矿井提升机故障诊断存在的问题
当提升机控制系统中的传感器或执行器发生故障问题， 将会严重影响提升机系统的安全可靠运行；对矿井提升机系统中的工矿参数和数据信息处理准确度不高，提升机设备智能化程度相对较低，也是目前矿井提升机故障诊断中存在的问题；对于以开发的矿井提升机智能故障诊断系统还存在自适应能力弱，实时性不强等缺点。目前关于提升机故障诊断研究还相对较少，现有的提升机故障诊断系统也存在一些不足和缺陷。
五、基于模糊理论的矿井提升机故障诊断方法
1、基于人工智能的矿井提升机故障诊断方法
基于免疫粒子群算法的矿井提升机故障诊断方法是将人工免疫模型和离散粒子群进化算法相结合的一种矿井提升机故障诊断方法。该方法提高了矿井提升机故障诊断的执行效率，并且能够适应提升机故障诊断过程中出现的不确定性，还可以实现多种提升机故障诊断。
基于遗传神经网络算法的矿井提升机故障诊断方法是将遗传算法和人工神经网络相结合的一种新的提升机故障诊断方法。该方法将遗传算法的全局特性和神经网络的并行处理信息能力强等优点相接合，能够有效的克服人工神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部极小等缺点，从而更加准确的建立矿井提升机故障诊断系统，快速地判断出矿井提升机的故障。
2、基于小波变换的矿井提升机故障诊断方法
小波变换是时间频率的局部化分析，它通过平移伸缩运算对信号进行多尺度细化，从而达到在信号低频处频率细分，高频处时间细分，进而可以观察到信号的任意特性细节。其最显著的特点是能够进行信号的多分辨率分析，对于正常信号中夹带的瞬态反常现象，不仅能检测出来，还能够展示该反常信号的成分，因此基于小波变换技术在矿井提升机的故障诊断中得到了广泛应用。利用小波变换对矿井提升机的动态系统的故障检测与诊断也具有很好的效果，为矿井提升机的智能故障诊断技术提供了一种强而有力的分析手段。
3、基于神经网络的矿井提升机故障诊断方法
人工神经网络具有容错能力、自学习和自适应能力以及并行处理信息能力强等特点。由于人工神经网络具有以上特点，目前将人工神经网络应用到矿井提升机故障诊断的研究也逐渐增多，主要研究有基于BP神经网络或基于Elman神经网络的矿井提升机故障诊断方法。该方法的主要思想是将矿井提升机的故障特征向量作为人工神经网络的输入，将矿井提升机的故障分类模式向量作为人工神经网络的输出。输入特征信号的提取方法主要有：时域特征法、频域特征法以及幅值域特征法；时间序列法；小波变换特征提取法等[3]。
矿井提升机的模糊诊断法是将数学集合论的概念应用到提升机设备的故障诊断中，进行模糊推理，实现矿井提升机的故障诊断，从而解决提升机设备征兆与故障间的不确定关系。该诊断方法模糊推理逻辑严谨，但是由于较难确定矿井提升机故障的模糊关系，模糊诊断知识获取困难等原因，因此矿井提升机的模糊诊断法还缺乏一定的准确性。
结束语：
随着现代科技的发展，越来越多的新型智能诊断理论开始应用于矿井提升机的故障诊断，如小波分析、人工神经网络、免疫算法以及遗传算法等。将故障树引入专家系统，通过运用故障树分析法对所建的故障树进行定性分析，再根据简化了的故障树建立专家系统知识库，不但很好地解决了建立知识库知识获取难的问题，还保证了诊断知识获取的完整性。开展对矿井提升机的智能故障诊断的研究，将会极大地提高提升机运行的安全可靠性，避免矿井事故的发生，减少不必要的损失，为矿井提升机设备的经济、高效以及安全运行提供强而有力的技术支持。
参考文献：
[1]张平.矿用机电设备常见故障及其解决策略[J].硅谷，2012（6）：88.
[2]罗永仁，晏飞.故障智能诊断技术及其在矿井提升机上的应用研究[J].2006（11）：117-119.
[3]吴舰，吴楠.基于小波分析的煤矿机电设备故障检测关键技术应用研究[J].自动化与仪器仪表，2011（5）：85-86.