基于物联云平台的煤矿机电设备供电安全智能监控方法

2024-01-23 01:47车驰骋张少波蒙绍旭姚天聪
煤矿现代化 2024年1期
关键词:机电设备联网煤矿

车驰骋,刘 俊,张少波,蒙绍旭,姚天聪

(1.甘肃华亭煤电股份有限公司,甘肃 平凉 744100;2.上海山源电子科技股份有限公司,上海 201612;3.窑街煤电集团有限公司金河煤矿,甘肃 兰州 730000)

0 引 言

煤矿机电设备是保证煤矿工程日常生产作业、进度推进的关键性辅助设备,需要对其进行实时性的监测与控制,促使其处于稳定的运行状态[1]。当前的煤矿机电设备与煤矿企业内部设置的生产线、作业线关联度均较高的,这种形式虽然可以提升整体的应用效率,但是也容易造成大面积的设备损坏,形成不可控的经济损失。为解决这一问题,相关人员设计了针对机电设备供电安全的智能化监控方法,如:宋欣桦基于无线传感网络研究矿山机电设备安全状态监控[2]。王杰研究煤矿掘进机机电设备故障监测方法[3]。但是上述监控方式多为单向结构,虽然可以实现预期的监控任务及目标,但缺乏针对性与可靠性,在不同的煤矿工程背景环境下,难以实现全覆盖式地监控处理,导致最终得到的监控结果出现误差。为此提出基于物联云平台的煤矿机电设备供电安全智能监控方法的设计与验证分析,所谓物联网云平台,主要指的是物联网平台与云计算的一种技术性的融合,通常会架设在IaaS 层上的PaaS 软件之上,同时设定感知层等进行关联,以此来完成预设的目标,将其与煤矿机电设备供电安全智能监控工作进行融合,一定程度上可以扩大实际的监控范围,从多个角度强化供电监测的效果,设计更加灵活、多变的监测结构,最大程度降低煤矿机电设备供电安全的监控故障,增加连续性,推动相关行业与技术迈入一个新的发展台阶。

1 设计物联云平台供电安全智能监控方法

1.1 监控数据智能化采集和处理

煤矿机电设备在运行的过程中会形成大量的数据信息,部分反映了当前设备运行状态的变化,为提升整体的监控效率及质量,需要结合智能化的程序,采集对应的数据[4]。首先,需要设定多个用电监测周期,并明确所应用机电设备的监测范围,形成一个循环的监控结构[5]。随后,构建一个自适应智能化的用电监测感应程序,与初始的数据采集程序搭建关联,便于周期之内实时数据信息的获取[6]。此时,结合大数据特征聚类分析方法,针对各个周期的信息数据进行解析,并依据特征进行数据分选[7]。具体的数据分选标准见表1:

表1 智能化监测数据采集与分选处理标准表

结合表1,完成对智能化监测数据采集与分选处理标准的设定,基于此,将同类型的数据、信息进行分类、筛选、剔除、整合,实现基础性的处理,为后续机电设备的监控制处理奠定基础条件[8]。

1.2 部署动态化监控节点

与初始的监测节点部署方式对比,此次结合实际监测目标和范围的变化,采用动态化的监控节点部署形式展开分析。多目标的监控节点设置需要提前建立对应的关联,并制定与之相匹配的动态化监控节点用电控制机制标准,具体如图1 所示:

图1 动态化监控节点控制机制标准图示

结合图1,完成对动态化监控节点控制机制标准的设定和分析。在此基础之上,依据当前监控特征的变动,计算出差异性特征值,一般控制在2.3~3.7之间。随后建立一个动态化的多目标监测程序,导入物联网云平台的控制程序之中,由于每一个设备中安装的节点提前建立了联系,所以将核心控制监测标准与动态化多目标监控程序关联,便可以获取到实时性的周期数据,通过云平台的信道传输预设到存储位置之上,为之后的用电监控工作提供参考依据。

但是这部分需要注意的是,针对的范围是煤矿机电设备的用电安全监控,需要利用节点对供电设备的负荷情况做出调整与监测,通过云平台进行实时状态监测,在此基础之上,结合边缘设备以及能量路由器等装置,配合部署节点,对设备的电压、电流等数据进行采集,得到煤矿机电设备供电状态的时频分布情况,计算出当前用电故障的可控监测最大耗时,如公式1 所示:

式中:A为用电安全可控监测最大耗时;h为设备用电范围;η为异常输出定位时间;t为定位监控次数为权重值;k为堆叠范围。结合当前的测试,实现对用电安全可控监测最大耗时的计算,将其设定为限制响应时间,对动态化监控节点数据的采集进行良性约束,确保数据的真实与可靠。

1.3 构建物联云平台机电设备供电智能监控模型

结合物联网云平台,设计煤矿机电设备供电智能监控模型。煤矿机电设备的运行时长较长,导致设备内部的装置压力增大,容易出现电压过大、短路等问题。而物联网云平台的接入,可以促使监控程序在出现用电异常时,第一时间捕捉并标定出用电故障位置,保证设备用电的安全与稳定。通过模糊支持向量机进行基础性监控训练,并测定不同周期节电设备的实际供电状态,计算出设备的供电监控模型的隶属度,如公式2 所示:

式中:G为供电监控模型的隶属度;m为机电设备可控区域;n为重复识别区域;r为监控频次;φ为瞬时差值。结合当前的测试,将得出的隶属度作为模型对设备供电安全的监控标准。

随后,设备中增设对应型号的感应装置,连接物联网云平台之中,在平台和监控模型之中接入异构辅助设备,对当前平台进行统一管理、控制与固件升级,增加数据分析能力。将可控程序导入模型之中,布设实际的监控范围,通过物联网平台的传输信道获取实时数据,设计对应的模型应用结构,见图2:

图2 物联云平台机电设备供电智能监控模型结构图

基于图2,完成对物联云平台机电设备供电智能监控模型结构的设计与实践分析。依据此结构,结合物联网平台,从设备的温度、运行速度、电流、电压等方向的变化来判定最终的供电安全情况,确保煤矿机电设备稳定安全的运行。

1.4 自适应匹配调节处理实现智能监控

所谓自适应匹配调节,实际上是一种动态化的智能供电平衡方法。初始的供电安全监控方式一般是发现异常才会调整处理,速度较慢,效率较低,形成不可控的经济损失和设备损坏。而自适应匹配调节更多地是针对性地监控处理。一旦煤矿机电设备出现异常问题,会形成对应地异常信号。

此时自适应匹配调节程序便会立即锁定供电不稳定的区域,并提取分析异常供电原因,结合物联网云平台,进行远程调度和维护处理。但需要注意的是,自适应匹配调节是智能化处理,所以物联网云平台和监控模型中均设置了相匹配的监控指令,保证第一时间给出处理方案,缩短监控处理的时间,强化此种监控方法的实践应用能力。但是,自适应匹配调节方式覆盖范围并不是固定的,一般会结合当前煤矿机电设备的运行状态做出调节,这样的形式能够增加监控方法的灵活性和稳定性,一旦监控环境出现较大的变化或者差异时,可以结合物联网云平台随时做出范围以及结构上的动态化调整,从多个角度进一步扩大监控范围,获取最为精准的监控结果。

2 方法测试

此次主要是对基于物联云平台的煤矿机电设备供电安全智能监控方法的实际应用效果进行分析与验证研究,考虑到最终测试结果的真实性与可靠性,采用对比的方式展开分析,选定G 煤矿工程作为测试的主要目标对象,利用专业的设备和装置进行基础测试平台与监控程序的基础数据,信息的采集,汇总整合之后,以待后续使用,基于物联网云平台,对最终获取的结果进行对比研究,接下来,搭建初始的测试环境。

2.1 测试准备

结合物联网云平台,对选定的G 煤矿工程机电设备供电安全智能监控方法的测试环境进行搭建。为保证此时结果的真实可靠,选择该工程中的6 台设备作为测试对象,在测定的设备中增设一定数量的监测节点,节点之间互相搭接,形成一个循环性的测试结构。对设备中的供电线路、电机档位控制器、继电器和电磁阀等基本元件进行监测,同时搭建监控程序。以此为基础,结合物联网云平台,进行供电安全监控指标与参数的设置调整,见表2:

表2 供电安全监控指标与参数设置调整表

表3 虚拟化辅助测试指令

结合表2,实现对供电安全监控指标与参数的设置调整。结合物联网云平台,建立可控终端,设计对应的监控逻辑,实现对基础测试环境的搭建。

2.2 测试过程及指标

在上述搭建的测试环境之中,结合物联网云平台,针对G 煤矿工程机电设备供电安全智能监控方法进行测试和分析。首先,制定3 条虚拟化的辅助测试指令,并导入模型之中,此时,机电设备会处于供电异常的状态。

以此为基础,通过物联网云平台,结合煤矿机电设备的运行情况,设置3 个监控阶段,通过物联网云平台对当前煤矿机电设备的运行漏洞进行识别,对后续的监控能力进行测试。并计算出3 个阶段的供电漏洞监控频次。表达式如下:

式中:A为供电漏洞监控频次;k为迭代次数;r为可控识别范围为堆叠区域;π为监控时耗;d为单向监控距离。

2.3 测试结果

根据上述实验设置,进行三阶段的的供电漏洞监控频次计算分析,结果见表4:

表4 测试结果数据对比分析表

结合表4,针对选定的6 台设备,经过3 个阶段的监控,最终得出的供电漏洞监控频次均达到25 次以上,说明在物联网云平台的辅助下,当前设计的供电安全监控方法更加灵活、多变,针对性更高,具有实际的应用价值。

为进一步验证设计方法的实用性,以机电设备供电安全智能监控精度为对比测试,采用文献[2]方法、文献[3]方法作为对比方法进行实验对比,结果如图3 所示。

图3 监控精度对比结果

根据图3 可以看出,设计方法的监控精度明显高于对比方法,最高时达到了97%,而对比方法监控精度均低于90%,由此说明所提方法能够为煤矿机电设备供电安全智能监控提供有效帮助。

3 结 语

综上所述,便是基于物联云平台的煤矿机电设备供电安全智能监控方法的设计与实践性分析,与初始的机电设备供电安全监控结构相比,此次在物联网运行平台的辅助与支持下,设计了更加灵活、多变的监控框架,从多个智能化角度展开优化对应的监控手段,不断提升智能监控程序的针对性和连续性,极大地避免了煤矿机电出现大面积的瘫痪、损坏等问题,该方法程序内置的多种辅助传感器也更为全面地采集到实施监控数据信息,提高监控精度,缩短响应时间,为后续智能化监控技术的升级、优化奠定坚实基础。

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