基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断.pdf

工矿自动化 Industry and Mine Automation 第46卷第11期 2020年11月 Vol. 46 No. 11 Nov. 2020 i “煤矿智能化故障诊断技术”专题 *-11II r-il II r--il II r--il II r--il II r--il II r--il II r-il II r--il II r--il II r--il II r--il II r-il II r--il II r--il II r-illl 【编者按】【编者按】智慧煤矿建设是工业技术革命、产业转型升级的战略方向和目标，煤矿智能化故障诊断技术是智 慧煤矿建设关键技术之一％煤矿智能化发展要求对系统和设备进行全方位的运行状态监测、诊断和预警，以 确保煤炭开采过程的连续性和安全性％由于煤矿井下环境恶劣，井下系统及设备故障频发且难以准确高效 诊断，煤矿智能化故障诊断技术仍面临着诸多科学挑战和难题。为促进煤矿智能化故障诊断技术理论实践 进步，总结交流近年来煤矿故障诊断领域的新成果，工矿自动化组织策划了“煤矿智能化故障诊断技术”专 题，报道了提升机故障诊断、机械设备磨损状态识别、齿轮箱故障诊断、矿井漏电保护选线等方面的研究成 果。在此衷心感谢各位专家学者为本专题撰稿 文章编号文章编号1671-251X2020 11-0001-06 DOI10. 13272/j. issn. 1671-251x. 17562 基于模糊故障树和贝叶斯网络的 矿井提升机故障诊断 张梅】，许桃】， 孙辉煌2，孟祥宇2 1.安徽理工大学电气与信息工程学院％安徽淮南232001； 2.淮北矿业集团有限责任公司许瞳煤矿安徽蒙城233500 扫码移动阅读 摘要为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题，提出了 一种基于模糊故障树和贝 叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去噪预处理、多源信 息融合，保证数据的准确性；然后将处理后的数据输入矿井提升机故障树，采用三角模糊数表示提升机底事 件发生概率，得到底事件模糊概率；最后将模糊故障树映射为贝叶斯网络进行可靠性分析，将底事件模糊概 率作为先验概率，计算叶节点发生概率，进而获得根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度，从而快速确 定故障类型和故障点。实例分析结果验证了该方法的可行性％ 关键词矿井提升机；故障诊断；模糊故障树；贝叶斯网络；可靠性分析 中图分类号TD633/534 文献标志码A Fault diagnosis of mine hoist based on fuzzy fault tree and Bayesian network ZHANG Mi x XU Tao1 , SUN Huihuang2 , MENG Xiangyu2 1. School of Electrical and Ination Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China; 2. Xutuan Coal Mine, Huaibei MiningGroup Co. , Ltd., Mengcheng 233500, China Abstract In order to solve problems of low efficiency and poor accuracy of existing mine hoist fault diagnosiss,afaultdiagnosisofminehoistbasedonfuzzyfaulttreeandBayesiannetwork was proposed. Firstly, denoising preprocessing and multi-source ination fusion are carried out for hoistrunningparameterscolectedbysensorsinrealtime,whichcanensureaccuracyofthedata.Thenthe processeddataisintofaulttreeof minehoist,andtriangularfuzzy numb erisusedtorepresent 收稿日期收稿日期020-03-13；修回日期修回日期020-11-09；责任编辑责任编辑盛男。 基金项目基金项目国家自然科学基金资助项目1F74010淮北矿业集团科研项目HX2019052530。 作者简介作者简介张梅1979 ，女，安徽宿州人，副教授，硕士 主要研究方向为物联网、智能控制，E-mailmzhangaust. edu. cn。 引用格式引用格式张梅，许桃，孙辉煌，等基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断工矿自动化，2020,46111-5. ZHANG Mei,XU Tao,SUN Huihuang, et al. Fault diagnosis of mine hoist based on fuzzy fault tree and Bayesian network］〕*. Industry and Mine Automation,2020,4611 1-5. ・2・ 工矿自动化 第46卷 occurrence probability of bottom even to obtain fuzzy probability of bottom event. Finally, the fuzzy fault tree is mapped to Bayesian network for reliability analysis, and the fuzzy probability of bottom event is tak en as priori probability to calculate probability of leaf node occurrence, thus posterior probability, probability importance and k ey importance of root node are obtained, so as to quick ly determine fault type and fault location. The example analysis results verify feasibility of the . Key wordsmine hoist; fault diagnosis; fuzzy fault tree; Bayesian network; reliability analysis 0引言引言 矿井提升机是煤矿运输过程中关键机械设备， 一旦发生故障，将对煤矿生产造成极大损失。在提 升机发生故障时快速准确地找到故障原因和故障 点，对于保证其安全可靠运行具有重要意义许 多学者在矿井提升机故障诊断方面进行了大量研 究。董黎芳等⑷将支持向量机应用于矿井提升机制 动系统的故障诊断,但只适用于少量样本的诊断，准 确性不高；李加昭页提出了基于BP神经网络与D-S 证据理论二次融合的多源数据融合方法，实现了多 样本参数的矿井提升机故障诊断及预测，但建模过 程过于复杂，无法快速诊断;魏志成「6*利用故障树分 ， 为顶事件，将可能引起顶事件发生的所有直接与间 接原因作为底事件，使用树形图的方式表示一个系 统中顶事件与底事件之间的逻辑关系，根据故障树 中各底事件发生概率计算出顶事件发生概率，解决 了建模复杂的问题，但实际中底事件发生概率难以 确定;田晓翠⑺将模糊数学理论与故障树分析法相 结合，利用模糊故障树分析法进行矿井提升机故障 诊断,将底事件发生概率替换为某个区间，通过模糊 运算得到底事件模糊概率，克服了常规故障树分析 法中确定底事件发生概率困难的缺点，但反向推理 能力较弱，诊断效率不高;李娟莉等囚将贝叶斯网络 A-star 算 运 于矿 制动 ， 在故障发生后进行反向推理，快速定位故障点，但网 络构造较为困难。在上述研究的基础上，本文综合 模糊故障树和贝叶斯网络的优点，提出了一种基于 网 矿 方 法，可快速、准确诊断提升机故障类型和故障点。 1矿井提升机故障诊断原理矿井提升机故障诊断原理 基于 网 矿 障诊断包括基础数据处理、模糊故障树分析和贝叶 斯网络分析3个部分，如图1所示。首先对采集的 提升机运行参数进行预处理和多源信息融合，以去 除无用的数据，并提取数据特征值，保证数据的准确 性；然后将处理后的数据输入矿井提升机模糊故障 树进行初步计算，得到相应底事件模糊概率;最后根 据映射规则将模糊故障树映射为贝叶斯网络，将底 事件模糊概率作为先验概率，计算叶节点发生概率、 根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度，从而 确定故障类型和位置。 图1基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机 故障诊断原理 Fig. 1 Fault diagnosis principle of mine hoist based on fuzzy fault tree and Bayesian network 1. 1 矿井提升机相关基础数据处理 通过电流、电压、位移、温度、油压、拉力等多种 形式的前端信号传感器对提升机运行参数进行实时 采集。由于提升机工作环境复杂及其他客观因素影 ， 采集 有 ， 要 采集 进行去噪预处理（如零均值化、趋势项消除、归一化 和滤波等）。将预处理后的数据进行多源信息融合 （多源信息融合方法包括深度学习法、D-S证据理论 法、主元分析法、卡尔曼滤波法等卩⑴），获得能准确 反映 运 特征向 ， 后 靠性分析更加准确。 1. 2 矿井提升机模糊故障树分析 矿井提升机结构体系庞大、工作环境复杂，出现 种类 ， 文 常 分析归纳，建立了矿井提升机故障树，如图2所 示。其中编码及对应故障事件见表1。 在矿井提升机故障树中，受环境及其他因素的 ， 概率 有 ， 际 难 个 概率， 采 表示 概率。 表示方 有 、 形 模糊数和正态模糊数等，本文采用三角模糊数。 三角模糊数的隶属度函数为 2020年第11期张梅等基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断・3・ 图2矿井提升机故障树 Fig. 2 Fault tree of mine hoist 表1矿井提升机故障事件 Table 1 Fault events of mine hoist 编码故障事件编码故障事件 提升机故障X12主轴卷筒损坏 Mi拖动部分故障X13减速器振动过大 2滑动控制部分故障X14齿轮磨损严重 3液压制动部分故障X15器 4电动机部分故障X1“器温度过 5卷筒部分故障X17二级制动安全阀卡阻 M“减速器部分故障X18闸瓦间隙不稳定 7闸瓦部分故障X19过 8油压部分故障X20弹簧损坏 X1电动机超速X21闸瓦接触面粗糙 X2电动机电流过大X22制动 度大 X3电动机温度过高X23液压站油压大 X4电动机轴承过热X24油 x电动机堵转X25油油温过 X“张力不平衡X26油油压过 X卷筒过载X27油油压过 Xf罐笼未卸完X28油油 过 x9过卷X29油过 X10卷筒方向错误X30其他故障 X11卷筒偏转过大 0 m, “ U v _ 仇 a m “ m ai V m m V m * “ 1 则底事件X2z 1,2,・・・为底事件数发生 概率为 ，兀“n ai,m,m * “ 2 式中a“为PXi的置信上下限m 为底事件发生 概率中值,0VaWmW“。 矿井提升机故障树中仅使用了逻辑或门，引入 或门模糊算子,可得底事件模糊概率 Por 最后将模糊 故障树映射为贝叶斯网络，将底事件模糊概率作为 先验概率,计算叶节点发生概率，进而获得根节点的 后验概率、概率重要度和关键重要度，并依此进行快 速故障诊断。以矿井提升机液压制动部分故障为例 进行分析，验证了该方法的可行性。 参考文献References 1*孟宪刚，于晓，李晓静.基于模糊Petri网的矿井提升 机减速系统故障诊断［J*工矿自动化，2019,45 6 91-95. 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