矿用带式输送机故障诊断分析

时间：2020-08-11 10:34:11 所属分类：机械 浏览量:

带式输送机作为最常见的散料运输设备，具有运量大、运距长、可连续输送等特点，是煤矿生产中最主要运输设备之一。由于煤矿井下环境复杂多变，很多不可控的因素随时出现，带式输送机故障种类多样，检修过程困难，造成安全事故频发。传统的带式输送机多故障综

　　带式输送机作为最常见的散料运输设备，具有运量大、运距长、可连续输送等特点，是煤矿生产中最主要运输设备之一。由于煤矿井下环境复杂多变，很多不可控的因素随时出现，带式输送机故障种类多样，检修过程困难，造成安全事故频发。传统的带式输送机多故障综合检测功能较差，工作效率低，零件易损耗，缺乏安全隐患预防能力。DS证据理论技术是一种能够高效解决不确定问题的方法，将其应用到矿用带式输送机故障诊断中，可以在充分考虑不确定条件的基础上，为每种故障种类设置可信度作为元信息进行融合，对于解决矿用带式输送机故障诊断问题具有非常重要的意义。

　　1矿用带式输送机的构成

　　矿用带式输送机的组成架构如图1所示，其核心组件就是输送带和驱动装置等。(1)将输送带固定在带式输送机的上、下段承载托辊上，使得输送带在纵向上能够满足垂直范围要求，保证输送带平稳、正常地运行;(2)将主动滚筒和改向滚筒按照确定位置和距离平行布置，围绕输送带成无极环形;(3)调整拉紧装置，将输送带拉紧并且处于较高的张力状态;(4)调整驱动装置，让输送带在运行过程中始终处于被驱动、拉伸、牵引的状态。

　　2基于改进DS证据理论的矿用带式输送机故障诊断

　　(1)DS证据理论改进DS证据理论在进行信息数据融合时，为了满足可信函数的分布概率始终保持在0～1，通常会进行归一化处理，使得概率值会缩小1/(1-k)倍。这种方式虽然可以便于满足概率分布问题，但弱化了证据焦元间的特征冲突，使得公共焦元冲突值变小，常常导致出现错误的结论，不利于对矿用带式输送机多样且复杂故障的预防和处理，因此本文对传统的DS证据理论进行了改进。在诊断框架中，改进后的DS证据理论主要应用于故障证据理论的推导和融合两方面，结合推导结果进行故障预判，主要操作过程：①根据输送带保护系统运行过程中的自我判断，构建输送带的故障证据规则，例如输送带断带规则：根据检测数据显示，当监测数据中的带速v在5s内小于额定带速vs的0.02倍或者大于vs的0.3倍，则会推断为发生断带故障，那么系统会直接进行跳线短接动作，启动停机保护机制，也就是将跳线组E和D的短接值设为0。其具体的规则形式化描述if:0.06vs5sandE-D=0then:输送带断带②多种故障同时发生或发生故障冲突，则调用专家知识，自动搜索故障库，匹配故障规则，判断故障发生原因，启动处理机制进行处理。当故障推导过程中发生故障冲突时，则调用改进DS证据理论知识，根据不同的故障信息进行可信度分配。(3)仿真测试为了验证基于改进DS证据理论的故障诊断框架的有效性，将其应用到煤矿的实际生产过程中进行仿真测试，通过故障数据的融合，将各类传感器的数据作为证据元进行故障诊断推理。以带速m1、温度m2和纵撕传感器m3故障可信度的分配值为例建立可信框架Θ={A1，A2，A3｝进行测试，其中A1表示由于带速传感器检测的打滑故障，A2表示由纵撕传感器检测的断带故障，A3表示跑偏传感器检测的跑偏故障。各类测试传感器可信度分配值如表1所示。通过分析可知，由于速度传感器m1检测出来的输送带打滑故障可信度分配值相差较少，因此输送带打滑故障发生的可能性较高，而故障发生可能性的不确定性也相对较高，如果其他故障同时发生则更加不容易判断，因此，需要进行故障信息融合。首先利用DS证据理论规则进行组合，将带速传感器m1与温度传感器m2进行信息融合，重新进行故障可信度分配，从而得到2种传感器的融合结果如表2所示。然后将上述融合的结果再与纵撕传感器m3的故障可信度继续进行融合，融合结果如表3所示。从融合的结果可以得出，经过2次融合后可信度比第1次融合的结果可靠性高，可信度值更加接近于1，其他故障逐步趋于0。因此带式输送机的故障证据不断积累，不确定因素可信度不断下降，可以得出A1打滑故障发生。如果证据存在冲突时，则进一步采用改进DS证据理论进行故障诊断，从不合理的证据中找出一个关键的输送机证据来辅助进行故障决策，继续进行冲突决策，解决冲突问题，最后得出诊断结果如表5所示。从表5可知，由于解决了冲突问题，可以将其他故障发生的可信值降为0，从而获得准确的故障诊断信息，说明改进DS证据理论对于矿用带式输送机的故障预判有效。

　　3结语

　　DS证据理论的主要思想是利用先验知识来预测事件发生的概率、获取检验区间的可信度值。本文在传统的DS证据理论基础上做了改进，增加冲突决策机制来解决在不确定条件下的矿用带式输送机故障诊断问题。通过多证据融合仿真测试，该方法有效地解决了证据冲突问题，可以更加准确地获取故障诊断信息。

　　参考文献：

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　　[4]胡冠林,李娟,罗勇.D-S证据理论信息融合在故障诊断中的应用[J].计算机与数字工程,2007(8):151-153+203.

　　作者：李艳红 郭海霞

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