采煤机异常检测及预警管理系统的研究

赵瑞鹏

（西山煤电西曲矿矿调度， 山西 古交 030200）

引言

由于煤矿井下综采作业环境具有高尘、高湿的特性，而且采煤机需要高强度的长期运行，造成采煤机各机构在长期运行过程中经常出现异常，不仅极影响了井下综采作业的效率，也给井下作业人员的生命安全造成了较大的隐患。现有的完全依靠人工定期对采煤机检测、维修的方案，也无法满足综采井下越来越高的综采作业效率需求[1]。因此本文提出了一种新的采煤机运行异常检测和预警管理系统，能够实时对采煤机运行时各关键参数进行监控。

1 采煤机异常检测及预测模型的建立

为了确保对采煤机大量运行参数分析处理速度和数据运算的可靠性，该采煤机异常检测采用了模糊算法方案，依据模糊算法对各类不确定性数据进行分析处理速度快、拟合度高的优势，对采煤机运行过程中的各种参数数据进行分析，确保对采煤机运行状态监测的准确性。在该异常检测与预警系统运行过程中，系统首先利用设置在采煤机各驱动机构及摇臂上的传感器对各关键设备运行过程中的关键参数进行不间断监测，通过对监测数据的分析、判断，确定采煤机的工作状态。

根据对采煤机长期运行异常的分析，其工作过程中最易出现故障的部分包括液压系统、进给驱动系统、截割传动系统、驱动电机等，因此在进行采煤机运行参数监控时，重点对以上数据进行监测处理，在对数据进行判断时，设置三种处理状态[2]，分别是当实际数值低于设定范围下限、实际数值在设定范围内、实际数值超过设定范围上限，利用模糊算法模型，对不同参数状态进行特定的运算分析，得出采煤机实际的运行状态，对不同状态设置不同的报警方式和处理状态，异常检测的流程如图1 所示。

图1 采煤机异常检测和判断原理示意图

2 异常检测与预警管理系统模糊算法原理

通常情况下系统的模糊算法具有单元输出算法和总体输出算法两种算法输出形式[3]。单元输出算法虽然对数据分析准确性更高，但会占用更多的算法资源，导致整个系统的运算速度降低；总体输入法虽然数据分析准确度较低，但能够反映出系统的整体状态，而且由于采用了全面分析法进行单次运算，因此数据运算速度较高，能够满足快速数据处理要求，因此根据采煤机移动检测和预警管理系统的需求，本文选用了总体输入法作为模糊数据处理逻辑。

在进行数据模糊运算时，首先对数据进行近似推理运算，得出一个近似合理且已得到筛选的数据结果，然后对其进行模糊数据运算，获得一个更为贴近实际的数据结果。为了满足不同工况下精确的数据监控要求，系统自动对其进行加权平均法，对数据进一步处理，采煤机异常检测与预警管理系统的数据模糊运算逻辑如下页图2 所示[4]。

3 异常检测与预警管理系统的应用

该异常检测与预警管理系统建立后，在实际应用过程中以选取采煤机工作时液压系统的工作压力作为系统的参考，利用该异常检测与预警管理系统对采煤机实际工作过程中的压力变化情况进行不间断监测，实际压力值和监测压力值的变化曲线如下页图3 所示。

图2 数据模糊运算逻辑示意图

由实际监测结果可知，利用采煤机异常检测与预警管理系统不仅能够精确的对采煤机运行过程中的关键参数进行监测，而且对液压系统的压力变化进行连续的精确跟踪，最大偏差仅约0.01 MPa，监测精度高、跟踪连续性强，完全能够满足监测与预警系统的监测控制要求。

4 结论

采煤机异常检测与预警管理系统能够对采煤机运行过程中的关键参数进行不间断监测：

1）一旦出现异常，系统将自动进行报警并锁定故障源，能够缩短故障排除时间；

图3 采煤机异常检测及预警管理系统压力监测曲线

2）能够对系统异常进行提前预警，及时对故障进行排除，根据实际应用表明其监测精度高、跟踪连续性强，完全能够满足监测与预警系统的监测控制要求。