故障自诊断技术在煤矿传感设备中的应用研究

梁光清

（1.中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆 400039；2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037）

2020 年国家八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出下一步要推进科技创新，提高智能化技术与装备水平[1]。目前煤矿用传感层设备智能化应用已经成为了煤矿行业的发展趋势。传感器作为智能化应用的关键部件，其性能和可靠性对整个系统的稳定运行起着至关重要的作用[2]。然而，由于传感器工作环境的恶劣和长期运行的不可避免的疲劳损坏，传感器的故障率相对较高。因此，如何及时准确地诊断传感器故障，对于保障煤矿生产安全和提高生产效率具有重要意义。本文将介绍故障自诊断技术在煤矿用传感层设备智能化应用中的研究现状和发展趋势，提出一种具有故障自诊断功能的矿用传感器的设计方法，并对其应用进行探讨。

1 矿用传感层设备智能化应用研究现状

1.1 矿用传感器应用现状

矿用传感器是煤矿安全生产过程中负责数据采集的关键设备，随着传感器技术的不断发展，煤矿用传感层设备智能化应用的研究也越来越受到重视。目前煤矿用传感层主要应用于煤矿安全监控系统、皮带运输监控系统、瓦斯抽放监控系统等，通过传感器对煤矿的生产环境参量进行采集、传输、监测，实现对煤矿生产安全的实时监控和管理，传感器的性能和可靠性对整个系统的稳定运行起着至关重要的作用[2]。

1.2 矿用传感器智能化应用需求

矿用传感器是煤矿安全监控系统中负责数据采集的关键设备，随着自动化控制技术的发展，矿用传感器的智能化应用需求也越来越受重视，逐渐成为研究热点：①具有自我诊断和自我校准功能，能够在故障和失效时及时发出警报并进行自我修复；②具有自适应功能，能够根据环境的变化自动调整测量范围和精度；③能够实现多参数测量和多信号处理，从而提高了传感器的信息处理能力和测量精度；④具有网络化和远程控制功能，能够实现传感器之间的互联和远程监控[3-5]。

2 故障自诊断技术

2.1 故障自诊断技术的概念

故障自诊断技术是指在传感器工作过程中，通过对传感器的工作状态进行实时监测和分析，及时识别和定位传感器的故障类型和位置，并提供相应的故障解决方案的一种技术手段[6]。

2.2 故障自诊断技术的分类

根据故障自诊断技术的实现方式，可以将其分为以下几类[7-13]：①基于模型的故障自诊断技术。该技术是基于传感器的物理模型和数学模型，通过对传感器的工作状态进行分析和比较，识别和定位传感器的故障类型和位置，并提供相应的故障解决方案。②基于数据的故障自诊断技术。该技术是基于传感器采集到的数据，通过对数据的处理和分析，识别和定位传感器的故障类型和位置，并提供相应的故障解决方案。③基于专家系统的故障自诊断技术。该技术是基于专家系统的知识库和推理机制，通过对传感器的工作状态进行分析和推理，识别和定位传感器的故障类型和位置，并提供相应的故障解决方案。

3 故障自诊断技术在矿用传感层设备中的应用

3.1 矿用传感器故障自诊断方案总体设计

矿用本安型传感器一般由DC-DC 电源模块、模拟信号处理电路模块、声光报警电路模块、模拟信号预处理电路模块、MCU 控制电路模块、AD 转换处理电路、传感器数字信号输出电路模块、传感器电流/频率信号输出电路模块、人机交互及显示电路模块、故障诊断电路模块等功能电路组成。为实现传感器故障诊断的可靠性，避免传感器的硬件故障影响诊断电路的识别结果，本文设计了相对独立的故障自诊断电路，对矿用传感器的关键部件及信号进行实时采集及分析。

图1 基于故障自诊断技术的矿用传感器原理框图Fig.1 Schematic diagram of mine sensor circuit based on fault self-diagnosis technology

3.2 故障诊断硬件设计

故障诊断电路模块采用低功耗MCU 处理器，选用兆易创新GD32F 系列单片机，模拟信号采集12 位ADC 转换模式，采集传感器关键信号的模拟电压；设计一路UART 信号与传感器主控MCU 通讯；设计一路RS485 电路用于侦听传感器对外输出数字信号电路。

故障诊断电路针对性采集传感器关键部件或信号的实时变化情况，结合经验数据库模型，快速对采集信号做出实时分析，并判断信号的健康程度，输出传感器检测信号的故障状态信息。如图2 所示，一般情况下矿用传感器的关键部件包括传感检测敏感元件、传感元件供电电源、传感器工作电源、输出信号电源等；关键信号包括传感元件检测原始信号、传感元件预处理信号、输出电流/频率信号、数字输出信号等。

图2 故障诊断电路原理框图Fig.2 Schematic diagram of fault diagnosis circuit

3.3 矿用传感器故障自诊断软件设计

矿用传感器软件功能主要包括传感元件数据采集及处理子程序、人机交互及显示子程序、电流/频率信号转换子程序、RS485 信号通讯子程序，以及故障自诊断子程序等。传感器根据故障等级设置感知数据的可信度系数，实时更新设备健康度状态，并通过显示子程序提示故障代码。软件流程如图3所示。

图3 基于故障自诊断技术的矿用传感器软件流程Fig.3 Software flow chart of mine sensor based on fault self-diagnosis technology

4 结语

矿用传感器采用故障自诊断技术，能够实时自我监测传感器的工作状态，识别和定位传感器的故障类型和位置。在后续研究工作中，通过不断增加故障采集方法，丰富设备故障识别库，提高传感器的深度自学习及边缘计算能力，实现传感器数据的快速采集、处理和分析，提供更加精准和实时的故障解决方案，对传感器设备的工作状态做到全面掌握，提高感知数据的精准性。

随着故障自诊断技术的不断发展，相信矿用传感层设备智能化应用也将不断拓展和深入，有利于提高各类矿用传感器的可靠性和稳定性，对于保障煤矿生产安全和提高生产效率具有重要意义。