图1 矿井主要通风机故障诊断系统结构
经验交流
王浩宇， 陈颖， 缪燕子， 陈炳光
(中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221116)
摘要：采用经极限学习机训练的神经网络建立故障诊断模型，基于该模型设计了一种矿井主要通风机故障诊断系统，介绍了该系统的软硬件设计方案。测试结果表明，该系统中极限学习机算法运行时间仅为0.031 3 s，故障诊断准确率不低于97.35%，其实时性和准确性优于基于BP神经网络、ELMAN神经网络、经支持向量机训练的神经网络等模型的主要通风机故障诊断系统。
关键词：煤炭开采； 主要通风机； 故障监测； 故障诊断； 极限学习机
矿井主要通风机为井下工人提供新鲜空气，其一旦发生故障，将会危及井下人员生命安全[1-2]。因此，快速、准确地诊断主要通风机故障状态非常重要。在现有矿井主要通风机故障诊断方法中，传统的非智能诊断方法仅依靠人为经验诊断故障，可靠性低；基于小波分析的故障诊断方法[3]采用非平稳信号，容易产生虚假信号和假频等现象[4]；基于故障树[5]、基于BP神经网络[6-7]的故障诊断方法存在学习速度较慢、易陷入局部收敛等问题[8]；基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)[9]的故障诊断方法容易陷入局部最优问题。针对上述问题并结合现场实际情况，笔者采用极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)来训练单隐层神经网络，以提高神经网络的训练速度，并将经ELM训练的神经网络应用于矿井主要通风机故障诊断中，设计了一种基于ELM的矿井主要通风机故障诊断系统，可提高主要通风机故障诊断的速度和准确性。
1.1 系统硬件结构
基于ELM的矿井主要通风机故障诊断系统结构如图1所示。振动传感器采集主要通风机振动信号，PLC将振动信号转换为数字信号并传送到上位机进行处理，上位机组态王软件界面可显示振动值及故障诊断结果。系统中PLC-A和PLC-B互为冗余。2个PLC通过以太网与对应的上位机连接。
图1 矿井主要通风机故障诊断系统结构
系统采用对高频信号敏感的JZ-30压电式加速度传感器测量主要通风机振动值。PLC选用PLC-300。主要通风机空载转频为1 797 r/min，采样频率为12 kHz，采样间隔为1 s，采样点数为12 000个。主要通风机主要故障出现在轴承和电动机处，因此，将传感器安装在主要通风机轴承和电动机上，对这2个部件进行故障监测和诊断。
1.2 系统软件
G. B. HUANG等[10-11]针对具有单个隐含层的前馈型神经网络，提出一种快速有效的训练算法——ELM，常用于在线故障诊断[12-14]。该算法通过计算神经网络隐含层输出矩阵得到输出权重，而不是在迭代过程中进行调节，实现步骤少、计算量小，可在保证学习精度的前提下，使故障诊断模型快速学习新故障，并及时判断出故障类型。
在Matlab中构建基于ELM算法训练的神经网络故障诊断模型，即子函数ELM MAIN。PLC-300通过模拟量模块SM331将主要通风机振动信号转换为4～20 mA电流信号并传输到上位机组态王软件。采用 Matlab提供的动态数据交换(Dynamic Data Exchange，DDE)协议客户端建立对话通道，在对话通道内与组态王对象建立DDE热链接。当组态王中建立热链接的监控数据发生变化时，Matlab自动调用相应的故障诊断子函数ELM MAIN。采用改进的集合经验模态分析(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)方法[15]对主要通风机故障诊断信号进行分析和处理。针对EEMD分解结果，采用特征能量方法提取振动信号的8个特征值并进行归一化处理，将归一化结果作为故障诊断子函数ELM MAIN的输入量，输入神经元设置为8个。隐含层节点取20个。故障类型分为无故障、不平衡故障、不对准故障、机械松动故障[16]，因此输出神经元设置为4个。输出结果：无故障为(1,0,0,0)，不平衡故障为(0,1,0,0)，不对准故障为(0,0,1,0)，机械松动故障为(0,0,0,1)。诊断结果发送至组态王软件，进行故障报警和故障类型显示。
在平顶山煤业(集团)有限责任公司五矿对矿井主要通风机故障诊断系统进行测试。现场采集64个轴流式通风机轴承振动信号。
系统对主要通风机进行故障诊断的步骤：① 对采集的振动数据进行预处理(提取特征值)。建立一组含有64个振动信号样本的主要通风机故障数据集，用来进行分类测试，其中训练集包含48个样本，测试集包含16个样本。64个样本的故障属性包括无故障、不平衡故障、不对准故障、机械松动故障。② 将训练集作为训练样本，构造输入、输出变量，采用ELM训练神经网络，构建基于该神经网络的故障诊断模型。③ 采用故障诊断模型对输入的测试集进行故障分类。④ 故障诊断结果通过DDE协议反馈给组态王。
主要通风机部分故障样本数据见表1。
表1 主要通风机部分故障样本数据
选用BP神经网络、ELMAN神经网络、基于SVM训练的神经网络、基于ELM训练的神经网络，分别针对主要通风机故障进行诊断。故障诊断模型采用最常见的单隐层前馈神经网络。BP神经网络和ELMAN神经网络模型均由Matlab中相应的工具箱建立。基于SVM训练的神经网络模型由SVM工具箱得到，SVM核函数选用径向基函数，其余参数取默认值。基于ELM训练的神经网络模型相关参数参考文献[16]。各故障诊断模型参数设置见表2，其中BP、ELMAN、SVM、ELM分别代表BP神经网络、ELMAN神经网络、基于SVM训练的神经网络、基于ELM训练的神经网络。
表2 故障诊断模型参数设置
试验在配置为X86_32 Windows PC、2 GB内存、2 GHz主频的i3处理器的工控机上进行，测试结果见表3。
表3 主要通风机故障诊断测试结果
由于ELM算法随机设定神经网络模型的权重和阈值，所以基于ELM训练的神经网络模型出现2种诊断结果。从表3可看出，基于ELM和SVM训练的神经网络运算时间较BP神经网络和ELMAN神经网络短。考虑到矿井主要通风机故障诊断系统对故障诊断的实时性要求较高，因此，基于ELM和SVM训练的神经网络模型更适用于该系统。基于SVM训练的神经网络模型故障诊断准确率为87.50%，不满足实际应用要求；而基于ELM训练的神经网络模型故障诊断准确率大于97.35%，可实现主要通风机故障的快速、准确诊断。
基于ELM的矿井主要通风机故障诊断系统将采集的振动数据传送到组态王，由组态王发送至Matlab完成基于ELM算法的故障诊断，最后将诊断结果输出并在组态王界面中显示。测试结果表明，运用ELM算法训练神经网络的故障诊断方法与常用故障诊断方法相比，其算法运行时间短，故障诊断准确率高，能够实现主要通风机故障的实时、准确诊断。
ELM算法具有较好的泛化性能，可灵活地移植到嵌入式系统中，设计针对不同设备的故障诊断系统。由于矿井主要通风机故障率较低，所以故障样本数据较少，而神经网络往往需要大量数据进行训练。下一步将对主要通风机故障诊断算法进行改进，提高其对于小样本故障诊断的准确性。
参考文献：
[1] 王利华,王小松,魏广金.矿井主通风机自动监控系统的设计[J].工矿自动化,2010,36(12):95-99.
[2] 马小平，吴新忠，任子晖.基于移动互联的煤矿通风机远程监控技术[J].工矿自动化，2016,42(3)：7-12.
[3] 胡汉辉,杨洪,谭青,等.基于小波分析的风机故障诊断[J].中南大学学报(自然科学版),2007,38(6):1169-1173.
[4] 钟佑明,秦树人,汤宝平.Hilbert-Huang变换中的理论研究[J].振动与冲击,2002,21(4):13-17.
[5] 蔡培.基于故障树的矿井风机故障诊断知识库的构建[D].唐山：河北联合大学,2014.
[6] 周丽霞,杨荣松,熊瑞平,等.改进的BP神经网络在风机故障诊断中的应用[J].机床与液压,2007,35(2):218-220.
[7] JING S X,CHANG Y,LENG J F.Mine ventilator fault diagnosis based on harmonic wavelet analysis[J].Applied Mechanics and Materials,2011,143/144:613-617.
[8] YU F,XU X.A short-term load forecasting model of natural gas based on optimized genetic algorithm and improved BP neural network[J].Applied Energy,2014,134:102-113.
[9] 石瑶,任清阳.基于支持向量机的矿井通风机故障诊断系统的研究[J].自动化与仪器仪表,2013(5):18-20.
[10] HUANG G B,ZHU Q Y,SIEW C K.Extreme learning machine:theory and applications[J].Neurocomputing,2006,70(1/2/3):489-501.
[11] HUANG G B,ZHOU H,DING X,et al.Extreme learning machine for regression and multiclass classification[J].IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, Part B,2012,42(2):513-529.
[12] 张英堂,马超, 尹刚,等.基于多极限学习机在线集成的柴油机故障诊断方法研究[J].车用发动机,2012(6):85-89.
[13] 苑津莎,张利伟,王瑜,等.基于极限学习机的变压器故障诊断方法研究[J].电测与仪表,2013(12):21-26.
[14] 占健,吴斌,王加祥,等.基于OS-ELM的风机关键机械部件故障诊断方法[J].机械制造,2015,53(4):66-70.
[15] 位礼奎.基于振动信号分析的煤矿主通风机故障诊断研究[D].徐州：中国矿业大学,2016.
[16] 刘静雅.基于极限学习机的航空发动机传感器故障诊断研究[D].天津：中国民航大学,2015.
A fault diagnosis system of mine main ventilator
WANG Haoyu, CHEN Ying, MIAO Yanzi, CHEN Bingguang
(School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
Abstract：A fault diagnosis model was built by use of neural network trained by extreme learning machine. A fault diagnosis system of mine main ventilator based on the model was designed, and software and hardware design schemes of the system were introduced. The test results show running time of extreme learning machine algorithm in the system is only 0.031 3 s and accuracy rate of fault diagnosis is not less than 97.35%, which has better real-time performance and accuracy than fault diagnosis systems based on BP neural network, ELMAN neural network or neural network trained by support vector machine.
Key words：coal mining; main ventilator; fault monitoring; fault diagnosis; extreme learning machine
文章编号：1671-251X(2017)06-0069-03
DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2017.06.016
收稿日期：2016-11-29；
修回日期：2017-04-24；责任编辑：李明。
基金项目：国家自然科学基金资助项目(61303183)。
作者简介：王浩宇 (1992-)，男，河南南阳人,硕士研究生，研究方向为矿山机电设备故障诊断，E-mail:2540854800@qq.com。通信作者：陈颖(1960-)，女，河北唐山人,副教授，研究方向为信息融合、自动化控制技术，E-mail:xzchenying@126.com。
中图分类号：TD635
文献标志码：A 网络出版时间：2017-05-26 10:02
网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20170526.1002.016.html
王浩宇，陈颖，缪燕子，等.一种矿井主要通风机故障诊断系统[J].工矿自动化，2017,43(6)：69-71.