基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断

孟宪刚, 于晓, 李晓静

(天津理工大学 电气电子工程学院, 天津 300384)

摘要针对现有矿井提升机故障诊断方法存在诊断过程复杂且模型不直观,不能全面体现矿井提升机故障的模糊性和传递性问题,提出了一种基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断方法。该方法通过建立提升机故障的模糊Petri网模型,利用与其对应的递推状态方程,结合矩阵运算,找出系统中的故障可能性模糊值排序,按照故障可能性排序依次进行故障排查。该方法可以同时兼顾故障的传递性和模糊性,且模型清晰,结构直观,可以快速找出故障原因,有效提高矿井提升机减速系统故障诊断的效率。实例分析结果证明了该方法的可行性。

关键词矿井提升机减速系统; 故障诊断; 故障模糊性; 故障传递性; 模糊Petri网; 故障点排查顺序

0 引言

矿井提升机是煤矿企业常见的机电设备,其发生故障时,及时准确地确定故障原因并进行排除对于煤矿安全生产具有重要意义。矿井提升机作为一种大型的机电设备,其故障具有以下特点:一是故障的传递性,也就是一个配件出现故障,故障状态会沿着某些路径进行传递,导致后续故障现象的出现;二是故障诊断具有一定的模糊性,不同配件出现故障,有可能表现为同一种故障现象,有时很难通过故障表面现象准确判断出是不是由于某一个配件出现故障而造成的,很多情况下需进行模糊判断。

对提升机进行故障诊断有不同的方法,例如神经网络故障诊断方法、故障树分析方法、数据挖掘故障诊断方法等。神经网络故障诊断方法是通过建立故障诊断神经网络,利用故障信息作为样本,对神经网络进行训练,并在需要时对其进行故障诊断的方法[1-3]。这种方法能够很好地解决故障的模糊性问题,但是无法反映故障的传递性,而且使用前需要利用以往故障信息对神经网络进行大量训练,在设备故障率较低的情况下,获取训练用的故障信息较为困难。故障树分析方法是一种分析故障可能性的图形演绎模型方法,这种方法将引起故障的所有可能原因作为事件按照相应逻辑符号形成树状图,再按照经验或者公式计算出某故障原因的概率,并根据重要度计算公式得到事件的重要度并进行排序[4]。故障树分析方法可以同时体现故障的传递性和模糊性,但是在较为复杂的系统中,事件的建立和处理较为繁琐。数据挖掘故障诊断方法是通过建立支持向量机预警模型对故障发生的概率进行分析,从而实现矿用提升机的故障诊断[5]。数据挖掘故障诊断方法可以体现故障的模糊性,但是难以体现出故障的传递性。

模糊Petri网是一种常用的建模方法,它能够直观反映故障传递的过程,又能够体现出故障出现概率和故障传播方向上的模糊性,因此在故障诊断方面有较多应用[6-11]。为此,本文提出了一种基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断方法,通过建立提升机故障的模糊Petri网模型,利用与其对应的递推状态方程,结合矩阵运算,找出系统中的故障可能性模糊值排序,按照故障可能性排序依次进行故障排查。该方法可以同时兼顾故障的传递性和模糊性,且模型清晰,结构直观,可以有效提高矿井提升机减速系统故障诊断的效率。

1 模糊Petri网

模糊Petri网可定义如下[12]

定义1模糊Petri网可以定义为一个8元组:FPN=(P,T,D,I,O,M,λ,ω),其中:P是一个库所的有限集合,P={p1,p2,…,pn};T是一个变迁的有限集合,T={t1,t2,…,tq};D是一个命题的有限集合而且满足|P|=|D|,D={d1,d2,…,dn};I(O):TP为输入(输出)函数,它反映变迁到库所的映射;M:P→[0,1]为一个标志集合,m(pi)为对应库所的标志;λ为变迁T的阈值,λ={λ1,λ2,…,λq},λ∈[0,1];ω为定值,是变迁T的各个输入有向弧上的权值,ω={ω1,ω2,…,ωr},ω∈[0,1]。

常用的模糊Petri网的产生式规则可分为3种,包括简单规则、与规则、或规则,本文模型主要涉及或规则。或规则:IFdj1ordj2or,…,djnTHENdk,λj1,λj2,…,λjn,ωj1,ωj2,…,ωjn,其中,djn是前提命题,dk是结果命题,λjn为阈值,ωjn为权值[12],如图1所示。

图1 模糊Petri网模型(或规则)
Fig.1 Fuzzy Petri net model(or rule)

或规则的变迁规则:设λj为变迁tj的阈值,且λj∈[0,1],j=1,2,…,q;库所pj1pj2,…,pjn中的托肯值分别为m(pj1),m(pj2),…,m(pjn);ωj1ωj2,…,ωjn为变迁tj的各个输入有向弧上的权值。对于或规则的模糊Petri网,有m(pji)ωji>λjii=1,2,…,n时,tj使能,得到新托肯值mp(pk)=max{m(pj1)ωj1,m(pj2)ωj2,…,m(pjn)ωjn}。

2 基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断

基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断方法原理:故障发生后,根据引发故障的各个要素及其故障概率等信息,结合其故障传递路径,建立提升机减速系统故障的模糊Petri网模型,在该模型的基础上,利用递推状态方程及相应的矩阵运算找出系统故障的可能性模糊值排序,根据故障可能性排序依次进行故障排查,从而实现故障诊断。

2.1 提升机减速系统故障的模糊Petri网模型建立

常见的矿井提升机减速系统由电动机和减速器构成,电动机常见故障包括电气故障(接线松动、电缆故障、绝缘降低或短路、缺相运行等)、机械故障(轴承缺油、轴承滚珠磨损失效、电动机轴或联轴器故障等)。减速器常见故障包括齿轮损伤或失效、轴承缺油或损坏、润滑系统故障等。这些故障大多会导致减速器或电动机超负荷运行,在系统监控的表现主要为电流表显示的电流过大,超出额定值。当监控仪表出现电流过大的故障表现时,需要尽快找出故障原因,然而由于导致电流过大的原因比较多,查找原发的故障点缺乏最优的排查次序,故障的诊断往往费时费力。利用本文提出的方法可以找出系统中故障可能性模糊值排序,按照故障可能性模糊值排序依次排查,从而节省时间,减少工作量。

本文以矿井提升机运行中出现的电流超过额定电流故障为例,建立提升机电流故障的模糊Petri网,如图2所示。其他故障的模糊Petri网的建立方法相同。图中,库所pn与命题对应,表示减速系统的故障;变迁tq表示故障的传递,可以理解为前向库所故障导致后向库所故障;ωr为变迁T的各个输入有向弧上的权值,ω∈[0,1],表示前向库所故障导致后向库所故障发生的可能性;λq为变迁T的阈值,λ∈[0,1],表示超过这个阈值,会导致相应变迁的发生,本文设变迁T的阈值为0.1。

图2 提升机电流故障的模糊Petri网
Fig.2 Fuzzy Petri net for hoist current fault

依据图2,可得到库所与相应的故障(命题)对照(表1)、库所与变迁的关系对照(表2)。

对于提升机减速系统来说,各个配件出现故障的概率是不同的,例如电动机接线发热故障出现的可能性要小于电动机轴承损坏故障的可能性,减速器箱体变形的可能性要小于减速器润滑系统出现故障的可能性,也就是在故障现象(电流显示过大)出现时应该首先对发生故障概率大的部件(电动机轴承、减速器润滑系统)进行检查,而不是首先对发生故障概率小的部件(电动机接线、减速器箱体)进行检查。在本文模型中,T的各个输入有向弧上的权值ωr反映了各个配件故障出现的概率,各变迁T的各个输入有向弧上的权值由专业人员根据设备故障特点并结合有经验的维修人员给出,选取依据:每种配件都有其使用寿命,使用寿命长的配件出现故障的概率要小于使用寿命短的配件,这个需要专业人员对设备配件进行分析得出配件故障概率;同时,

表1 库所与相应的故障(命题)对照

Table 1 Comparison of places and corresponding faults (propositions)

库所故障(命题D)p1电动机接线端子松动、发热损坏或接线故障(缺相运行等)p2电动机绕组绝缘降低导致的对地或相间漏电或短路p3电动机轴承滚珠磨损或保持架塌架p4电动机轴承的润滑脂过少或失效p5电动机输出轴弯曲或联轴器损坏p6减速器齿轮损伤,如断齿、裂纹等p7减速器润滑系统故障p8减速器轴承损伤或失效p9减速器箱体由于冲击、振动等原因变形p10电动机轴承故障p11减速器所需载荷加大p12电动机所需载荷加大p13电动机电流超过额定电流

表2 库所与变迁的关系对照

Table 2 Comparison of places and transitions

变迁前向库所后向库所变迁前向库所后向库所t1p1p13t7p7p11t2p2p13t8p8p11t3p3p10t9p9p11t4p4p10t10p10p12t5p5p12t11p11p12t6p6p11t12p12p13

配件是否出现故障不仅与其寿命有关,还与其工作负载、工作环境、维护水平等其他要素有关,所以,还需要与掌握较多以往故障信息并具有丰富设备维修经验的维修人员共同确定。由于故障出现的偶然性及各台提升机工作状况的不同,配件故障的概率(权值ωr)不可能做到百分百准确,但是应当符合设备故障的特点,并反映设备实际运行中故障概率大小的趋势。权值的取值见表3。

表3 各变迁T的输入有向弧上的权值

Table 3 Weights on input directed arc of transitionsT

权值数值权值数值ω10.18ω70.78ω20.20ω80.75ω30.71ω90.17ω40.79ω100.83ω50.33ω110.85ω60.72ω120.88

2.2 递推状态方程式

状态方程法是Petri网的重要分析方法,但是大多应用于Petri网,而不是模糊Petri网,现有应用于模糊Petri网的状态方程方法较少且步骤较繁琐[13-14]。为便于直观、系统地对提升机电流故障的模糊Petri网进行分析,本文给出了适用于提升机电流故障模糊Petri网的递推状态方程,利用此方程可以对模型进行分析。

定义2提升机电流故障模糊Petri网的递推状态方程可以定义为

Mn+1=(Mn+A(WSn))⊕Mn

(1)

式中:Mn(n=1,2,…)为库所标志的状态集合矩阵;A为库所和变迁的关联矩阵;W为权值构成的对角矩阵;Sn为反映变迁位置及其对应库所标志的矩阵;⊕为矩阵的取最大运算[15],其含义:设ab=max{a,b},且aijbij为矩阵A和矩阵B的元素,则取最大算子的矩阵运算定义为AB=(aijbij)。

3 实例分析

p4(电动机轴承的润滑脂过少或失效)的标志为0.80,即m(p4)=0.80,依据图2可得到库所和变迁的关联矩阵AS1

(2)

(3)

依据图2和表3可得权值构成的对角矩阵W

W=diag[0.18 0.20 0.71 0.79 0.33 0.72

0.78 0.75 0.17 0.83 0.85 0.88]

(4)

此时库所标志的状态集合矩阵为

(5)

由递推状态方程可以得到新的状态为

M2S2代入式(1)继续进行递推可以得到新的状态为

M3S3代入式(1)继续进行递推可以得到新的状态为

(10)

由此得到m(p13)=0.462,也就是说最终库所p13对应的模糊值为0.462。同理可以得到p1-p3p5-p9出现故障导致最终库所p13出现故障的模糊值:0.144,0.160,0.415,0.232,0.431,0.467,0.449,0.102。上述模糊值反映了出现故障的可能性。

由以上结果可知,发生矿井提升机电流超过额定电流(电流过大)故障的最可能原因为减速器润滑系统故障,其次为电动机轴承的润滑脂过少或失效,再次为减速器轴承的损伤或失效。在寻找故障点时可以按照模糊值(可能性)由大到小的顺序依次进行检查确认,从而减少故障诊断的时间,快速发现故障点。

4 结论

(1) 提出了一种基于模糊Petri网的矿井提升机减速系统故障诊断方法,建立了提升机电流故障的模糊Petri网模型,给出了此模型的递推状态方程式的求解方法,经过计算得出了导致故障发生的可能性排序,利用可能性排序可以提高故障诊断效率,实现故障的快速诊断。

(2) 由于故障的随机性和偶然性,利用本文方法进行故障诊断不可能每次都能做到正确无误,但是利用故障可能性排序,选择最优的故障排查顺序,可以提高故障诊断效率,尽快找出故障原因。如何提高故障诊断的正确率,减少误诊断将在以后的研究中进一步完善。

参考文献( References):

[1] 李文江,屈海峰,马云龙.基于BP神经网络的矿井提升机故障诊断研究[J].工矿自动化,2010,36(4):44-47.

LI Wenjiang,QU Haifeng,MA Yunlong.Research on fault diagnosis of mine hoist based on BP neural network[J].Industry and Mine Automation,2010,36(4):44-47.

[2] 齐德锋.基于集成神经网络的提升机故障诊断系统[J].煤矿机械,2015,36(4):313-315.

QI Defeng.Mine hoist fault diagnosis system based on integrated neural network[J].Coal Mine Machinery,2015,36(4):313-315.

[3] 宋伟,尹涛.基于概率神经网络(PNN)的矿井提升机故障诊断研究[J].电子测量技术,2016,39(11):187-189.

SONG Wei,YIN Tao.Research on fault diagnosis of mine hoist based on probabilistic neural network[J].Electronic Measurement Technology,2016,39(11):187-189.

[4] 杨战社,马宪民.基于静态故障树的矿井提升机系统故障诊断[J].西安科技大学学报,2014,34(6):696-700.

YANG Zhanshe,MA Xianmin.Mine hoist system fault diagnosis based on static fault tree[J].Journal of Xi'an University of Science and Technology,2014,34(6):696-700.

[5] 郭忠俊.基于数据挖掘技术的矿井提升机故障诊断研究[D].徐州:中国矿业大学,2015.

[6] 王建元,纪延超.模糊Petri网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用[J].中国电机工程学报,2003,23(1):121-125.

WANG Jianyuan,JI Yanchao.Application of fuzzy Petri nets knowledge representation in electric power transformer fault diagnosis [J].Proceedings of the CSEE,2003,23(1):121-125.

[7] ZHANG Yan,ZHANG Yong,WEN Fushuan,et al.A fuzzy Petri net based approach for fault diagnosis in power systems considering temporal constraints[J].International Journal of Electrical Power and Energy Systems,2016,78(6):215-224.

[8] HU Hesuan,LI Zhiwu,AL-AHMARI A.Reversed fuzzy Petri nets and their application for fault diagnosis[J].Computers & Industrial Engineering,2011,60(4):505-510.

[9] LUO Xu,KEZUNOVIC M.Implementing fuzzy reasoning Petri-nets for fault section estimation[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2008,23(2):676-685.

[10] 程学珍,王程,于永进,等.一种基于模糊故障Petri网的三相异步电动机故障分析方法[J].电工技术学报,2015,30(17):132-139.

CHENG Xuezhen,WANG Cheng,YU Yongjin,et al.An approach for three-phase asynchronous motor failure analysis based on fuzzy fault Petri net[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2015,30(17):132-139.

[11] DIMITRI L.On-line fault diagnosis with partially observed Petri nets[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2014,59(7):1919-1924.

[12] 孟宪刚,严洪森.基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测[J].控制与决策,2009,24(3):371-376.

MENG Xiangang,YAN Hongsen.Purchase forecasting in knowledgeable manufacturing systems based on self-learning fuzzy Petri nets[J].Control and Decision,2009,24(3):371-376.

[13] 冯冬芹,沈佳骏,褚健.基于有色Petri网的时钟同步协议安全性分析[J].控制与决策,2014,29(12):2144-2150.

FENG Dongqin,SHEN Jiajun,CHU Jian.Analysis of clock synchronization protocol security using colored Petri net[J].Control and Decision,2014,29(12):2144-2150.

[14] 鲁法明,曾庆田,段华,等.Petri网不可达标识的判定方法研究及其在死锁检测中的应用[J].计算机集成制造系统,2016,22(2):465-475.

LU Faming,ZENG Qingtian,DUAN Hua,et al.Decidability method of Petri net non-reachability marks and its application in deadlock detection[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2016,22(2):465-475.

[15] 胡黄水,常玉琪,王宏志,等.基于极大代数的MVB网络过程数据通信建模与分析[J].吉林大学学报(理学版),2018,56(5):1193-1198.

HU Huangshui,CHANG Yuqi,WANG Hongzhi,et al.Modeling and analysis of MVB network process data communication based on maximum algebra[J].Journal of Jilin University(Science Edition),2018,56(5):1193-1198.

Fault diagnosis of mine hoist deceleration system based on fuzzy Petri net

MENG Xiangang, YU Xiao, LI Xiaojing

(School of Electrical and Electronic Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China)

Abstract:In view of problems that the diagnosis process of existing fault diagnosis methods of mine hoist is complicated and its model is not intuitive, which cannot fully reflect the fuzziness and transitivity of fault of mine hoist, a fault diagnosis method of mine hoist deceleration system based on fuzzy Petri net was proposed. The fuzzy Petri net model of hoist fault was established, and corresponding recursive state equation was used to find out sorting of fault probability fuzzy value in the system combining with the matrix operation, and fault troubleshooting can be performed according to the sorting of the fault probability. The method can simultaneously consider the transitivity and fuzziness of the fault with clear model and the intuitive structure, it can quickly find out cause of the fault and effectively improve efficiency of fault diagnosis of mine hoist deceleration system. The example analysis results prove feasibility of the method.

中图分类号:TD534

文献标志码:A

收稿日期:2018-12-23; 修回日期:2019-04-23;

责任编辑:张强。

基金项目:国家自然科学基金项目(61502340);天津市自然科学基金项目(18JCQNJC01000)。

作者简介:孟宪刚(1973-),男,山东济宁人,讲师,博士,主要研究方向为系统工程、电工技术,E-mail:mexga@163.com。

引用格式: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.

MENG Xiangang,YU Xiao,LI Xiaojing.Fault diagnosis of mine hoist deceleration system based on fuzzy Petri net[J].Industry and Mine Automation,2019,45(6):91-95.

文章编号1671-251X(2019)06-0091-05

DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2018120059

Key words:mine hoist deceleration system; fault diagnosis; fuzziness of fault; transitivity of fault; fuzzy Petri net; troubleshooting sorting of fault point