基于模型的矿用主通风机在线监测与故障预判技术及应用

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1、2015年第2期煤矿机电·83·基于模型的矿用主通风机在线监测与故障预判技术及应用韩新明，呼守信，郭建平(1．山西霍州煤电集团兴盛园煤矿，山西霍州031400；2．中国煤炭科工集团太原研究院，山西太原030006；3．山西华兴智能科技有限公司，山西太原030006)摘要：针对利用振动、电流特征分析对煤矿主通风机进行故障诊断存在的缺点，采用了基于模型的故障监测和诊断技术，即不需要接近主通风机安装和长距离布线，通过采集主通风机的电流、电压信号，就可对主通风机进行故障预判和运行状况监测。现场应用结果表明：对潜在的故障诊断

2、能力较强，能够发现通风机损坏程度的细微变化。关键词：煤矿主通风机；在线监测；故障诊断；预约维修中图分类号：TD441；TP206．3文献标识码：B文章编号：1001—0874(2015)02—0083—03ApplicationofOn—LineMonitoringandFaultForecastingTechnologyforMineMainVentilatorBasedonModelHanXinming，Shouxin，GuoJianping(1．XingshengyuanMineofHuozhouCoal＆E

3、lectricityGroup，Huozhou031400，China；2．TaiyuanResearchInstituteofCCTEG，Taiyuan030006，China；3．ShanxiHuaxingIntelligentTechnologyCo．，Ltd．，Taiyuan030006，China)Abstract：Forthedisadvantagesoffaultdiagnosisforminemainventilatorthatanalyzedbyvibrationandcurrentcharact

4、eristics，adoptsthefaultmonitoringanddiagnosistechnologybasedonmodel，whichdonotneedtobeclosetothemainfaninstallationandwiringforlongdistances．Thefaultforecastingandoperationconditioncanbemonitoredthroughtheacquisitionofmainventilatorcurrentandvoltagesigna1．Thef

5、ieldapplicationresultsshowthatthepotentialfaultdiagnosisabilityisstrong．canfindtheventilator’sdamagedegreeofsubtlechanges．Keywords：minemainventilator；on—linemonitoring；faultdiagnosis；bookingservice故障诊断与状态监测技术，但由于使用的故障诊断0引言技术的结果需要现场人员具有较高的技术水平和丰《国家中长期科学和技术发展规划纲

6、要(2006—富经验，煤矿机电设备维修管理仍采用计划预修为2020)》在重点领域与优先主题中明确指出：“以信主的定期维护和检修管理模式，机电设备的维修管息、智能化技术应用为先导，重点研究煤矿的监测、理仍然主要是以时间为基础的传统计划维修管理模预警、预防技术，提高早期发现与防范能力”，“构建式，致使约1／3的工作量由于时机不准而做无效维早期监测、快速预警与高效处置一体化应急决策指修，设备开机率低、维修时间长，严重影响了安全生挥平台”。随着煤矿现代化进程推进，为提高安全产。为了防止煤矿井下的瓦斯超限和井下人员生产水平和

7、降低生产成本，大型机电设备的维修管的安全，矿井机电设备中的一级负载通风设备必须理模式也必将发生深层次的变革¨，预约维修作为高可靠运行。通风设备除双备份配置外J，预防性一种新的管理模式取代“巡回检查+定期维修”旧的改进修理及定期检修周期都相对比较保守，因此，管理模式。近年来，一些煤矿企业逐步引入了设备采用可靠、安全的主通风机故障检测技术势在必行。·84·煤矿机电2015年第2期本文采用基于模型的故障检测和诊断技术，通参数与在学习阶段获得的相同参数的均值之间的差过简易的接人方式，在线检测主通风机的电流、电别，将设备以数

8、据形式存储的理想动态行为和采集压，并在线监视与故障预判，有效地揭示煤矿主通风到的经过数据识别算法等方法处理后的以数据形式机潜在故障发生、发展和转移，智能地诊断出故障原表现的实际动态行为比较差异，并将差异加强放大，因和故障严重程度，为煤矿主通风机应急控制和维并提供一个故障等级。修管理提供准确、可靠的依据，从而节约维修费用，最终，筛选出能有效反映故障信息的数据，