矿用电子电气设备故障诊断技术

欧海波

（湖南省财经工业职业技术学院，湖南 衡阳 421000）

现阶段，我国采矿工程一般选择电气设备作为采矿活动的发电设备，由于矿山地质复杂，加之电气设备的整定、更换和检修不方便[1]，因此及时诊断出电气故障并进行抢修是非常必要的。电子技术作为近年来炙手可热的故障检测技术，在电气设备故障诊断的应用范围越来越广，为此提出矿用电子电气设备故障诊断技术。本文通过两个方面论述了电子电气设备故障诊断技术的设计过程，针对电气设备的故障特点，对故障逻辑进行有效控制，以实现对故障数据的逻辑判断；根据故障数据的逻辑关系，结合电子技术的优势，对故障逻辑执行诊断算法，通过整合故障诊断算法，优化算法步骤的方式，实现对电气设备故障的快速诊断。为保证本文设计的电子电气设备故障诊断技术的有效性，设计仿真实验，实验结果表明，本文设计的电子电气设备故障诊断技术能够降低故障诊断耗时，并提高故障收敛速度，具备极高的有效性。

1 电子故障诊断技术设计

根据矿用电气设备的故障特点，提出电子故障诊断技术，其途径是对故障进行逻辑控制后，通过判断故障数据的逻辑特征，直接进行诊断算法，诊断过程中结合故障逻辑及时调整诊断角度，同时简化算法步骤，从而在保证故障数据诊断质量的同时，大量降低故障收敛耗时，节省电气设备的维修费用，保证矿山企业的经济效益。

1.1 确定故障逻辑控制范围

由于电气设备故障特征的复杂性，常规控制模块不能满足故障控制的需求，因此本文采用$3C2440嵌入式诊断器作为核心控制器的控制过程，并在主控模块内设置多个接口，保证故障数据能够有效进入核心控制器内并执行控制操作。

充分利用电子技术的优势，从总线和支路两个层次对故障数据进行充分挖掘与逻辑判断，若控制器内的故障数据呈单个时钟运转，并且其输出字节量在128字节以上，则可以说该故障特征为有效逻辑；反之若控制器内的故障数据呈双个时钟运转，并且其输出字节量低于128字节，则可以说该故障特征为无效逻辑。

1.2 电子故障诊断算法设计

根据上述电子主控模块判断的故障数据的逻辑特征，参照文献中的故障诊断算法[2]，定义电子故障数据的诊断矩阵。假设故障输入信号为正向传播过程，则初始化状态下的故障数据模型为：

式中，w代表故障数据；βi代表故障系数；x1代表故障矩阵为1个，x2代表故障矩阵为2个， x3代表故障矩阵为3个，以此类推，xn代表故障矩阵为n个；y代表故障矩阵样本。结合故障数据的逻辑特征，在保证隐含层及输出层各个神经元的数据诊断效率的前提下，计算故障逻辑与实际逻辑的误差：

式中，λw代表误差函数；d代表选择性故障逻辑样本；x代表故障数据的回归关系。

将逻辑误差反相传播给隐含层，按照梯度下降的原则[3]，调整故障数据逻辑误差的有效阈值，得出故障诊断算法模型：

式中，P代表故障诊断算法的函数表达式；m代表误差允许范围；α代表有效阈值范围。

重复这一过程，直到将阈值误差控制在合理范围内，满足给定的精度要求后，即完成了对电气设备故障数据的诊断。通过建立误差权值与阈值的隐含关系，实现对电气设备故障的有效诊断。

2 实验论证分析

图1 实验论证结果对比

为保证本文设计的电子电气设备故障诊断技术的有效性，进行实验论证，实验论证采用具有相同规格与参数的电气设备模拟采矿活动，并对电气设备的故障进行诊断论证实验。为保证实验的严谨性，采用传统故障诊断技术作为实验论证的对比，对两种技术的故障收敛速度进行统计。其实验论证结果如图1所示。

根据对图1的分析可知，本文设计的电子电气设备故障诊断技术与传统的故障诊断技术的故障检测矩阵几乎相同，在某些特定的环境下，电子电气设备故障诊断技术稍稍占有优势，但优势并不明显。但从故障收敛速度上考量，本文设计的电子电气设备故障诊断技术具有明显的优势，特别是当故障矩阵为1和5的时候，电子技术直接进行故障回采与反馈，并结合故障矩阵的发展趋势及时调整收敛角度，同时能够对故障数据的收敛质量进行有效控制，与标准故障收敛曲线的态势基本保持一致，且电子电气设备故障诊断技术在故障收敛过程中，其波动性较小，因此可以得出结论，本文设计的电子电气设备故障诊断技术具备有效性，能够提高电气设备故障的收敛速度，保证矿山企业的采矿活动有序进行。

3 结语

本文对矿用电子电气设备故障诊断技术进行分析与设计，依托电子技术的优势，利用主控模块判断故障数据的逻辑特征，并对故障逻辑执行诊断算法，实现本文设计。实验论证结果表明，本文设计的电子电气设备故障诊断技术具备极高的有效性，能够提高故障收敛速度和故障诊断效率。希望本文的研究能够为矿用电气设备的故障诊断技术提供理论依据和参考。