BP神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用

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1、2012年1O月矿业安全与环保第39卷第5期BP神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用江成玉，李春辉(1．贵州大学矿业学院，贵州贵阳550~3；2．云南工程建设总承包公司，云南昆明650011)摘要：通过对矿井通风机常见故障的分析，建立了基于BP神经网络的矿井通风机故障诊断模型，并应用MATLAB7．0实现了对通风机不同故障状态的识别。实例诊断结果表明，该方法能可靠地实现通风机的故障诊断，具有简单、快捷的特点，为非线性系统的控制提供了一种新方法。关键词：BP神经网络；故障诊断；煤矿；通风机；MATLAB中图分类号：TD441文献标志码：B文章编号：1008-4495(2012)05—0053—0

2、4矿井通风机担负着向矿井输送新鲜空气、稀释煤尘与粉尘堆积不均匀以及长期运转磨损等原因造排放瓦斯和粉尘、保障矿工生命安全的重任，与煤矿成，通风机转子部件的缺损会导致新的不平衡。风的安全生产息息相关，是煤矿安全生产中的重要设机在不停的转动中产生噪声与振动，导致轴承和相备。由于通风机处于长期不问断的工作状态，而且关部件的损坏。通风机不平衡故障的振动特征是：其工作环境中存在许多复杂和不确定因素，使得通振动的激振频率主要为轴的工作频率，常伴有频风机具有故障种类多、隐蔽性强、系统复杂等特点，率等高次谐波，振动方向主要以径向振动较大，如不及时处理故障问题，将严重影响煤矿的安全生振幅随转速的增大而增大。产和经

3、济效益。人工神经网络(a~ificialneural2)轴线不对中。通风机安装对传动轴线的同轴netwo~，ANN)具有高度非线性映射、函数拟合、自度都具有一定的技术要求，但是在机械运转过程中，学习、自组织、自适应和并行处理的能力，能够捕捉由于轴承的安装误差、承载后的变形、运行中动载荷蕴藏在通风机故障与征兆之间的相关规律，可弥补作用、机器基础的沉降不均匀以及传动轴弯曲变形在通风机故障诊断方法和认识程度上的不足，为通等多种因素的影响，会造成转子轴线之间出现角度风机的故障诊断提供了一个较好的途径。位移、平行位移和综合位移等。当轴线之间平行不对中和角度不对中时，都将产生频率为两倍轴频的1通风机常见故

4、障振动特征分析振动，前者以径向振动为主，后者轴向振动较大。轴通风机在工作过程中，对其故障机理的研究和线不对中的振动特征是：特征频率主要为工作频率振动特性的分析，是提取通风机故障特征的关键，其的2倍频，常伴有、、、、等高次谐波，主动态信号可反映机器本身的运行状态信号，尤其是要是轴向和径向方向振动较大。通过对重要的振动信号进行分析和研究后，可以准3)轴承损坏。通风机的工作状态好坏往往与轴确掌握通风机的运行状态，为设备的管理提供重要承运行情况相关，轴承振动类型繁多并且复杂，主要依据。当通风机在复杂的矿井环境中工作时，很容是由于轴承的偏心和点蚀引起相应的冲击而损坏。易产生轴线不对中、转子不平衡、机械松

5、动、轴承损轴承损坏的振动特征是：特征频率为1倍频，伴有超坏、叶片故障以及碰磨等故障]，笔者对这几种常低频和高频。见故障进行了简要分析。4)喘振。喘振是对机械运转危害最大的故障之1)转子不平衡。转子不平衡是在旋转机械中最一。喘振发生的首要条件是通风机超过最小流量常见的一种故障形式，其包括通风机的转子部件出值，产生了旋转脱离以及脱离区急剧扩大的情况。现缺损和转子系统质量偏心两种形式。通风机质量在进入喘振或接近喘振时，气流噪声发生强烈的周偏心的不平衡是由于材质不均、加工安装误差、井下期性变化，进风口与出风口流量均出现变化，其数据发生周期性大幅脉动，机体和轴承的振动加剧。喘振收稿日期：2011—12—

6、06；2012—02—07修订的振动特征是：特征频率为超低频，常伴有1倍频。作者简介：江成玉(1980一)，男，贵州仁怀人，硕士研究5)机械松动。通风机部件装配之间若出现间隙生，现从事安全、采矿技术的教学和科研工作。过大的过盈配合、螺栓松动或者由轴承盖等引起的．53．2012年lO月矿业安全与环保第39卷第5期松动，在振动频谱中将出现大量谐波成分，且振动主权值和阈值的迭代过程可表示为要发生在松动的方向上，通常表现为多频率振动。振动频率除基频外，还伴有高次谐波成分、及△一薏亚谐波1．、2．等，并且3倍频成分大于2倍频一叼成分，当增速时振幅有突然增大或减小的现象，可以W=w'kAw此来识别机械松动

7、故障。v=v+Av6)动静件摩擦。动静件摩擦通常是由于转子的式中：网络输入向量以表示；隐含层节点输出以Y对中不良以及转子、轴挠曲与静件的热膨胀不一致表示；输出层节点以0表示；目标信号以d表示；所引起的。特征频率为高次、低次及混合谐波，常伴输入层到隐含层以及隐含层到输出层的连接权值分有1倍频。别用vij和表示；输入层、隐含层以及输出层的节2BP神经网络原理点数目分别用／"t，m，l表示；厂为转移函数