（控制理论与控制工程专业论文）基于改进kica的故障检测方法在连续采煤机上的应用研究.pdf

， ( at h e s i sf o rt h e d e g r e eo fm a s t e ri nc o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o le n g i n e e r i n g s t u d y o na p p l i c a t i o no ff a u l td e t e c t i o nm e t h o di nc o n t i n u o u s m i n e rb a s e do nt h ei m p r o v e dk i c a b yw a n gy i n g s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f e s s o rz h a n gy i n g w e i n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y j a n u a r y2 0 0 8 l r q ) 9 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的 研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示诚挚 的谢意。 学位论文作者签名：可诧 签字日期 ： 2 , 4 - o 男3 二 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论 文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部 或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 ( 如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：否则视为不同意) 学位论文作者签名： 谴导师签名：埘 签字 e t期 ：多3 工签字e t 期：a 0 0 2 多二 - 东北大学硕士学位论文摘要 基于改进k i c a 的故障检测方法在连续采煤机上的应用研究 摘要 连续采煤机是煤矿中的重要设备，如果连续采煤机因为发生故障而停机，会导致整 个煤矿系统瘫痪。因此，对连续采煤机进行故障检测具有重要的现实意义。本文提出了 一种基于改进的核独立元分析( k e r n e li n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称c a ) 的故 障检测方法，并针对连续采煤机截割部减速器进行故障检测。 k i c a 结合了核主元分析( k e r n e lp r i n c i p l ec o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称k p c a ) 和独立 元分析( i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称i c a ) 的优点，是在线故障检测的一种非 线性方法。在k i c a 方法中，数据映射到特征空间后变得线性冗余；当引入核技巧时， 输入空间线性相关的数据映射到特征空间会产生误差；另外，在k p c a 训练过程中核矩 阵大小是样本个数的平方，计算量较大。针对上述问题，本文提出了相似性分析的解决 方法，对k i c a 进行了改进，即在使用k i c a 算法之前先在输入空间和特征空间对数据 进行相似性分析，去除掉相似性较强的数据。此方法既降低了计算量，又减少了引入核 技巧时带来的误差。 利用改进的k i c a 我们能够从连续采煤机的数据中提取具有代表性的特征数据，根 据其提取的特征数据计算故障检测统计量，能够更好的反映当时连续采煤机采煤过程的 运行状况。本文采用h o t e l l i n g 严和平方预测误差( s p e ) 统计量进行故障检测，由于数据 从输入空间映射到特征空间时，原始的s p e 统计量计算公式不再适用，因而针对改进的 k i c a 建立了一种新的s p e 统计量计算公式。 最后本文将此方法应用到了连续采煤机的截割部减速器故障检测当中，并通过 m a t l a b 进行了仿真研究，实验结果表明改进的k i c a 有效地捕获了变量中的非线性动态 特征，并成功检测到故障的发生。 关键词：故障检测；独立元分析；核主元分析；核独立元分析；连续采煤机 - 口 q 东北大学硕士学位论文a b s t r a c t s t u d y o na p p l i c a t i o no ff a u l td e t e c t i o nc o n t i n u o u sm i n e rb a s e do n i m p r o v e dk e r n e li n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s a b s t r a c t t h ec o n t i n u o u sm i n e ri sa ni m p o r t a n te q u i p m e n ti nt h ee x c a v a t ec o a li n d u s t r y i tm a ym a k e t h ec o a l m i n i n gs y s t e mb r o k e n - d o w n ，i fc o n t i n u o u sm i n e rs t o pr u n n i n gc a u s eo ff a u l t t h e i m p o r t a n c eo ft h ec o n t i n u o u sm i n e rf a u l td i a g n o s i si si n c r e a s i n g l yp r o m i n e n t i nt h i sp a p e r , t h ef a u l td e t e c t i o nm e t h o db a s e do ni m p r o v e dk e r n e li n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ( k i c a ) i sd e v e l o p e d t h ep r o p o s e da p p r o a c hi sa p p l i e dt oc u t t i n gu n i tr e d u c e ro fc o n t i n u o u sm i n e r f o rf a u l td e t e c t i o n k i c ai s u n s u p e r v i s e da n dc o m b i n e st h ea d v a n t a g e so fk p c aa n di c at od e v e l o pa n o n l i n e a ra p p r o a c ht od e t e c tf a u l to n l i n e b e c a u s et h ed a t am a p p e di n t of e a t u r es p a c eb e c o m e l i n e a r l yr e d u n d a n t ，l i n e a rr e l a t i o nd a t ai n t r o d u c ee r r o rw h i l et h ek e r n e lt r i c ki su s e da n dt h e s i z eo ft h ek e r n e lm a t r i xa r et h es q u a r eo ft h en u m b e ro fs a m p l e si nt h et r a i n i n gp r o c e s so f k p c a , s i m i l a r i t ya n a l y s i si sd e v e l o p e dt oi m p r o v ek i c aa l g o r i t h m ，i e ，o b s e r v a t i o nd a t ai s d e a lw i t hu s i n gs i m i l a r i t ya n a l y s i si ni n p u ts p a c ea n df e a t u r es p a c eb e f o r ek i c aa l g o r i t h m t h i sm e t h o dn o to n l yd e c r e a s e st h ec o m p u t a t i o nl o a d ，b u ta l s or e d u c e st h ee l l o rw h i l et h e k e r n e ll r i c ki su s e d w ec a ne x t r a c tt h ed o m i n a n tf e a t u r ed a t af r o mt h ed a t ao fc o n t i n u o u sm i n e rb yt h ek i c a m e t h o d t h es t a t i s t i c s ，c a l c u l a t e db a s e do nt h ef e a t u r ed a t a ，c a nb eb e t t e rt od e s c r i b et h e m i n i n gs t a t u so ft h ec o n t i n u o u sm i n e r t h i sp a p e rm a k e su s eo ft h eh o t e l l i n gr a n ds p e s t a t i s t i c sf o rf a u l td e t e c t i o n t h eo r i g i n a lf o r m u l af o rc a l c u l a t i n gt h es p es t a t i s t i c si sn o t a v a i l a b l ea n ym o r e ，b e c a u s et h ed a t ai sm a p p e df r o mi n p u ts p a c et of e a t u r es p a c e t os o l v e t h i sp r o b l e m ，an e wf o r m u l af o rk i c ai se s t a b l i s h e d t h i sm e t h o di sa p p l i e dt ot h ef a u l td e t e c t i o no ft h er e d u c e ro fc o n t i n u o u sm i n e ri nt h i s p a p e r t h es i m u l a t i o nr e s u l ts h o w st h a tt h ek i c a m e t h o dc a nc a p t u r et h en o n l i n e a rd y n a m i c f e a t u r e se f f e c t i v e l y ，a n dd e t e c t st h ef a u l ts u c c e s s f u l l y k e y w o r d s ：f a u l td e t e c t i o n ；i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ；k e r n e lp r i n c i p l ec o m p o n e n t a n a l y s i s ：k e r n e li n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ：c o n t i n u o u sm i n e r - ， 东北大学硕士学位论文目录 目录 独创性声明i 摘要i i a b s t r a c t 。i i i 第一章绪论l 1 1 课题的研究意义1 1 2 连续采煤机在国内外的发展状况。1 1 3 故障诊断技术研究概述2 1 4 连续采煤机故障诊断技术的发展现状。4 1 5 本文的主要工作5 第二章连续采煤机的故障分析7 2 1 连续采煤机常见故障类型。7 2 2 截割机构减速器齿轮的故障分析8 2 2 1 截割机构减速器齿轮的故障模式8 2 2 2 齿轮的振动分析9 2 2 3 齿轮振动信号的调制1 0 2 2 4 齿轮故障振动模型1 2 2 3 连续采煤机常用的故障诊断方法1 3 2 3 1 温度监测诊断方法1 3 2 3 2 铁谱分析监测诊断法1 3 2 3 3 基于专家系统的连续采煤机故障诊断方法1 4 2 3 4 基于人工神经网络的连续采煤机故障诊断方法1 4 2 4 连续采煤机现有故障诊断方法的不足1 5 2 5 月、i 吉1 6 第三章基于数据分析的故障检测方法1 7 3 1 主元分析17 3 1 1 主元分析算法。17 3 1 2 基于p c a 的故障检测方法1 8 3 2 独立元分析19 3 2 1 i c a 的基本原理1 9 3 2 2 数据预处理2 0 3 2 3i c a 的基本算法2 1 一i v 东北大学硕士学位论文 目录 3 2 4 基于i c a 的故障检测方法2 2 3 3 核主元分析2 3 3 3 1 核主元分析算法2 3 3 3 2 基于k p c a 的故障检测方法2 5 3 4d 、结。2 6 第四章基于改进的k i c a 的故障检测方法2 7 4 1 c a 的基本原理2 7 4 1 1 特征空间的i c a 2 7 4 1 2 特征空间中数据的白化2 8 4 1 3 利用修正i c a 提取非线性独立元2 9 4 2 对k i c a 的改进3 1 4 2 1 进行相似性分析的原因3 l 4 2 2 输入空间的相似性分析3 2 4 2 3 特征空间中的相似性分析3 3 4 3 改进的c a 在线故障检测策略3 5 4 3 1 故障检测方法。3 5 4 3 2 故障检测步骤。3 7 4 4 ，j 、l ；吉3 8 第五章改进的k i c a 在连续采煤机中的应用3 9 5 1 改进的k i c a 故障检测方法的训练过程3 9 5 1 1 数据的预处理3 9 5 1 2 相似性分析4 0 5 1 3 模型参数的确定4 l 5 2 在线故障检测4 3 5 3 ，j 、结4 6 第六章连续采煤机故障监控软件设计4 7 6 1 监控软件的硬件支持4 7 6 2 上位机软件的整体设计4 8 6 3 程序中的几个关键技术4 9 6 3 1 通讯模块设计4 9 6 3 2 数据库设计一5 0 6 3 3 故障检测的实现5 2 6 4 系统的运行实例5 3 6 5 月、结。5 5 一v 一 东北大学硕士学位论文 目录 第七章总结与展望5 7 7 1 总结。5 7 7 2 展望。5 7 参考文献5 9 致谢。6 3 攻读硕士期间发表的论文6 5 一v i 东北大学硕士学位论文 目录 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题的研究意义 煤炭是我国的主要能源，随着我国国民经济的快速发展对能源的需求越来越大，煤 矿业在我国的整个国民经济中占有举足轻重的地位。2 0 0 3 年我国煤炭产量超过1 6 亿t 居世界首位。从我国能源资源的结构看，煤炭将长期是我国的主要一次能源。预计2 0 2 0 年全国煤炭需求为2 1 2 9 亿t ，在一次能源生产和消费中仍将占6 0 以上【1 1 。 近年来，煤炭开采综合机械化及其工作过程自动化成为煤矿业增加产量，提高劳动 效率，改善劳动条件的重要手段。随着煤矿业开采机械化的发展，连续采煤机已成为当 今高产高效机械化开采装备中不可缺少的设备。由于采煤机工作环境复杂、恶劣，在工 作过程中经常遇到不均匀、不连续、不规则和不同性质的煤岩引起采煤机可靠性差，故 障率高【2 j 。而且随着连续采煤机的功能越来越多，其自身的结构、组成愈加复杂，因而 发生故障的原因也随之复杂。尽管不少矿厂每隔一定的时间对设备进行一次维修，但这 种维修制度有时会造成无效维修【3 】，不能及时的发现故障，并对其进行维修处理。 连续采煤机是煤矿中的重要设备，一旦发生故障，连续采煤机将因故障停机而造成 整个煤矿系统的瘫痪，严重影响了有计划的煤矿开采，造成巨大的经济损失。因此需要 建立一个故障检测系统在不影响生产的情况下对连续采煤机进行在线监测，以准确描述 连续采煤机的实时状况，及时发现故障，这样不仅提高了连续采煤机使用和维护的科学 性，有效的把握了连续采煤机的维修时机，而且也增大了连续采煤机的开机率，提高了 其可靠性。从而提高了煤矿业的劳动效率，增加产量。 1 2 连续采煤机在国内外的发展状况 ( 1 ) 连续采煤机在国外的发展状况 连续采煤机起源于美国，第一台连续采煤机是在1 9 4 9 年由美国利诺斯公司研制而 成。该技术装备在1 9 6 0 年之前，主要用于房式或房柱式采煤，到1 9 6 0 年之后，美国推 广应用于长壁采煤的准备巷道快速掘进中，现已在世界许多国家使用，发展很快，取得 了显著的经济效益1 4 】。 由于这种采煤机开采灵活，效率较高，5 0 年代美国各大煤炭制造公司加强力量对这 种机器进行完善和改进，以久益公司的8 c m 型为代表的摆动式截割头连续采煤机，其 优点是生产能力较高，装煤效果较好；缺点是振动大，维护费用高。6 0 年代至今，滚筒 式连续采煤机高速发展，并日趋成熟。从8 0 年代开始，随着开采工艺的发展和项板支 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 护能力的提高，连续采煤机不断向多功能、大功率、系列化和自动化方向发展，集破煤、 落煤、装运、行走、电液系统及辅助装置为一体，提高了采煤的效率和质量，逐渐成为 先进产煤大国的主要采煤设备。9 0 年代初，塔姆洛克奥钢联研制出了集安全、环保和人 类工程学于一体的a b m 2 0 型带有锚杆机的连续采煤机。2 0 0 0 年久益公司开发的连续采 煤机加大了机器的质量和功率，改进了技术性能，使其强度增加，同时提高了运行速度， 降低了吨煤成本。这种采煤机带有故障诊断装置并且具有标准的部件结构，有助于在生 产过程中使停工事故降到最低程度。2 0 0 3 年美国菲尔奇公司又开发了一种f 5 2 5 型连续 采煤机锚杆机，集采、掘、落、装、行、钻眼和支护等功能于一体，使连续采煤机的应 用有了重大突破【4 ，5 1 。经过5 0 多年的发展，第三代滚筒式连续采煤机，达到了很高的制 造水平，其中j o y 公司的1 2 c m 、1 4 c m 和1 7 c m 系列产品代表了当今世界的先进水平。 美国、英国、澳大利亚等国在设计连续采煤机时，不仅考虑机器的使用寿命和开采 效率等常规问题，还考虑安全、环保等问题。在加大机器的功率和重量的同时，建立标 准化体系，增加反馈系统和故障诊断装置，使连续采煤机的适用性和智能性增强，不断 朝着大功率、多功能、系列化和自动化方向发展。 ( 2 ) 连续采煤机在国内的发展状况 我国从1 9 7 6 年开始引进连续采煤机，迄今为止，经历了单机引进和配套引进两个 阶段。2 0 世纪8 0 年代，以单机引进为主，共3 2 台。这些连续采煤机在有些矿厂已经取 得了成功的经验。但由于这些设备不配套，备件供应困难，设备维护和技术管理跟不上 等原因，现基本上已停止使用。2 0 世纪9 0 年代以来，以配套引进为主，国内黄陵矿区 和神东公司先后引进2 7 台连续采煤机及其配套设备，用于房柱式开采和长壁工作面煤 巷掘进，取得了优异的技术经济指标【4 ，5 1 。在国内，虽然连续采煤机的使用日益增多，但 目前我国在连续采煤机的研制方面几乎还没有成效，仍然没有看见在煤矿上使用国产连 续采煤机。 1 3 故障诊断技术研究概述 所谓故障，是指系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可接受的范围。此 时系统的性能明显低于其正常水平，所以已难以完成其预期的功能。所谓故障诊断，就 是对设备运行状态和异常情况做出判断。广义上讲它通常作为故障检测、故障分离和故 障辨识的统称；侠义上讲它特指故障分离与故障辨识1 6 7 】。故障诊断技术是- - j l 综合性技 术，其研究涉及到多门学科，如现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊集理论、 信息处理、模式识别、人工智能等【3 】。目前，故障诊断方法可以分为基于解析模型的方 法、基于知识的方法和基于信号驱动的方法三大类【9 l 。 ( 1 ) 基于解析模型的方法 - - 2 - - 东北大学硕士学位论丈第一章绪论 基于解析模型的方法是最早发展起来的，此方法需要建立被诊断对象的较为精确的 模型。进一步，它又可以分为状态估计方法和参数估计方法。状态估计方法的基本思想 是：首先重构被控过程的状态，通过与可测变量比较构成残差序列，再构造适当的模型 并用统计检验法，从残差序列中把故障检测出来。因此，这就要求系统可观测或部分可 观测，通常用各种状态观测器或滤波器进行状态估计。参数估计方法与状态估计方法不 同，不需要计算残差序列。参数估计方法的基本思想是根据观测数据，利用参数估计方 法辨识系统的动态参数模型，然后通过系统参数与模型参数的比较来判断故障：或依据 辨识所得模型的参数和特征构造判别函数，对系统的工作状态进行识别和分类【6 t 7 】。 ( 2 ) 基于知识的方法 当前的控制系统变得越来越复杂，不少情况下要想获得系统的精确数学模型是非常 困难的，而基于知识的方法不需要精确的数学模型，它是根据人们长期的实践经验和大 量的故障信息设计出一套智能计算机程序，以此来解决复杂故障诊断问题。知识可以分 为两种：浅知识和深知识。浅知识即人类经验知识，主要包括领域专家经验知识和控制 者的启发性经验知识。深知识指对象的模型知识和原理知识，它要求对象的每一个环节 具有明确的输n 输出表达关系。基于浅知识的方法，其优点是知识表达直观、形式统一、 模块性强及推理速度快；缺点是如果知识集不完备，对没有考虑到的情况或很难完整地 表达知识的对象，系统容易陷入困境。基于深知识的方法，其优点是知识获取方便，系 统维护简单，易于保证知识库的一致性和完备性；缺点是搜索空间大，推理速度慢。因 此，基于浅知识和深知识相结合的方法得到了发展【6 , 7 1 ，如模糊专家系统，神经网络专家 系统等。 基于知识的方法还可以分为基于症状的方法和基于定性模型的方法。基于症状的方 法包括专家系统方法、模糊推理方法、模式识别方法和神经网络方法等；基于定性模型 的方法包括定性观测器、定性仿真和知识观测器等。 ( 3 ) 基于数据驱动的方法 基于数据驱动的方法也不需要对象的准确模型，因此使用性强。该方法通过对检测 信号的分析处理，利用特征信号对故障进行识别和诊断。它包括基于信息融合的方法， 基于小波变换的方法和基于多变量统计分析的方法三大类【9 】。 近十年里，多变量统计方法在包括故障检测和故障诊断的过程监控中已经得到了迅 速的发展。如主元分析( p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称p c a ) ，偏最小二乘( p a r t i a l l e a s ts q u a r e ，简称p l s ) ，独立元分析( i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称i c a ) 和支 持向量基( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ，简称s v m ) 等已经在工业过程中得到了广泛的应用。 但是这些方法主要解决线性变化问题，基于这些方法的过程监控一般假定过程为线性 的，而实际的工业过程都存在不同程度的非线性变化。对于非线性变化较强的过程，利 一3 一 爨 东北大学硕士学位论文第一章绪论 用传统的统计方法将给过程监控带来较大的误差，增大过程故障误报、漏报的概率。为 了解决观测数据的非线性问题，k r a m e r 提出了一种基于自联想的五层( 输入，映射，瓶 颈，解映射，及输出层) 神经网络的非线性p c a 1 0 】。d o n g 和m c a v o y 提出了一种基于主 曲线和神经网络的非线性p c a ，并把它应用到非线性过程监测【l 。基于遗传编程以及输 入训练神经网络的非线性p c a 方法也已经被提出1 1 2 ，1 3 】。但是大部分现有的非线性p c a 方法都是基于神经网络，必须离线训练，要计算主元的话也必须解决非线性最优化问题， 并且在训练神经网络之前必须事先明确主元的个数【1 4 1 。而且这些方法使用的非线性变换 函数一般难以获得，神经网络的训练也较为困难。目前，核理论在非线性工业过程中的 应用逐渐增多。对于非线性过程监测和故障诊断，引入了核主元分析( k e r n e lp r i n c i p a l c o m p o n e n ta n a l y s i s ，简称k p c a ) 和核独立元分析( k e m e li n d e p e n d e n tc o m p o n e n t a n a l y s i s ，简称k i c a ) 。k i c a 首次是由l e e 和q i n 等人提出的。它是一种k p c a 和i c a 结合的新的非线性扩展。k p c a 在一个与输入空间非线性相关的高维特征空间中计算主 元。i c a 提取高阶统计量以及分解观测数据【1 孓1 9 】。因此，独立元( i c s ) 比主元( p c s ) 从观 测数据中展露了更多动态信息。同其它的非线性方法相比，k i c a 结合了k p c a 和i c a 的优点，成为一种在线监测故障的非线性方法。本文正是针对k i c a 进行研究的，并对 它进行了改进，详细内容将在下面的章节进行说明。 1 4 连续采煤机故障诊断技术的发展现状 随着现代科学技术的迅猛发展，世界先进采煤国将电力电子技术、计算机技术、微 电子技术等成功地应用于连续采煤机的制造及其运行过程的监测监控，显著提高了连续 采煤机的整机性能、安全性、可靠性和自动化水平等。国外连续采煤机的故障诊断水平 也相对较高。我国从2 0 世纪8 0 年代后期开始研究交流电牵引采煤机，与国外整机水平 还有相当大的差距，主要表现在检测范围很不全面、检测参数较少【2 0 ，2 。再加上我国在 连续采煤机研制方面主要以引进为主，在连续采煤机上的故障诊断研究较少，与世界先 进水平相比，在连续采煤机上的故障诊断技术水平较低。 目前连续采煤机常用的故障诊断方法有振动诊断、油液分析、温度监测诊断、人工 神经网络和专家系统等 2 1 。振动诊断法、油液分析法以及温度监测诊断法是比较传统的 故障诊断方法，对工程技术人员的经验有很大的依赖性。虽然人工神经网络和专家系统 是智能化故障诊断方法，但是，人工神经网络必须离线训练，而且学习收敛速度比较慢， 又涉及到非线性最优化问题。专家系统也存在一些局限性，包括推理应用控制在知识库 结构中是内隐的、由于知识库的增大，推理机可能不能够及时识别解决方案以及专家知 识很难去获得和展示，并且大部分包含了不确定性。由此可见对于连续采煤机故障诊断 的研究还有很长的路要走，我们应该加强这方面的研究。 一4 一 东北大学硕士学位论文第一章绪论 1 5 本文的主要工作麒： 对生产过程的监控与故障诊断是现代化生产中的一个重要研究课题。特别是在像挖 煤过程这样工艺复杂，导致生产失控的原因很多且难以直接定位，而且当生产过程出现 异常，往往会给企业带来很大的损失和灾难的情况下，对生产过程采用一种有效的故障 检测方法显得尤为重要。现代工业过程大都具有完备的传感测量装置，可以在线获得大 量的过程数据。对这些数据的统计分析可以帮助操作人员及时发现过程故障，避免重大 事故的发生，这就促进了人们研究基于数据分析的故障诊断方法。本文研究的是基于改 进的核独立元分析( k p c a ) 在连续采煤机故障检测中的应用。主要工作有： ( 1 ) 本文阐述了连续采煤机主要的故障类型，对其截割部减速器的齿轮故障进行了 详细分析，并介绍了几种连续采煤机常用的故障诊断方法以及这些方法的不足之处。 ( 2 ) 本文对主元分析( p c a ) 、独立元分析( i c a ) 及核主元分析( k p c a ) 在故障检测 中的应用进行了详细介绍。 ( 3 ) k i c a 由于核技巧的引入，数据映射到特征空间后变得线性冗余；假如数据是 线性的，那么当使用核技巧非线性化时将会产生更大的误差；在k i c a 训练过程中，核 矩阵的大小是样本个数的平方。当样本数变大，特征值和特征向量的计算将会十分耗费 时间。本文针对这种情况，对k i c a 进行了改进，提出了相似性分析方法。通过分别在 输入空间和特征空间对数据进行相似性分析的方法，去除相似性较强的数据，以减少核 技巧产生的影响。最后根据改进的k i c a 的特性，对其在故障检测上的应用进行了详细 阐述。 ( 4 ) 本文首次将改进的k i c a 应用于连续采煤机的故障检测。并以齿轮箱的故障检 测作为实例进行分析，实验结果表明此方法成功的检测到了故障的发生。此外，本文还 利用v i s u a lc + + 进行了故障监控软件的开发。 一5 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 一6 一 东北大学硕士学位论文第二章连续采煤机的故障分析 第二章连续采煤机的故障分析 连续采煤机工作环境复杂恶劣，载荷变化很大，一些关键部位在正常工作中很容易 发生过载，出现异常。在轻度损伤情况下，工作人员不易发现，等故障发展到严重不能 工作时，才有觉察，造成很大的人力、财力浪费。因此我们需要对这些常见的故障有所 了解，以便采用合适的故障诊断方法对连续采煤机进行在线故障检测和诊断。以便操作 员和维修人员能及时发现故障，把握维修时机。 2 1 连续采煤机常见故障类型 目前最广泛使用的连续采煤机由截割部、牵引部、电动机和附属装置四大部分组成。 截割部采用齿轮传动，牵引部采用液压传动，连续采煤机的大多数故障出现在这两部分。 其常见的故障有【2 2 ，2 3 1 ： ( 1 ) 轴承故障 连续采煤机牵引行走链轮负荷大，载荷不均，其支承轴承很容易发生磨损或滚动体 碎裂等。这种支承轴承的严重损坏可能会影响到链轮轴、链轮及与其相啮合的其它零件， 进而导致其它零件的损伤。 连续采煤机摇臂部位各传动轴承受力很大，由于摇臂频繁升降，润滑状况较差，也 极易发生轴承损伤故障。这些是采煤机在正常工作中经常发生的轴承故障。当然引起轴 承故障的原因不仅仅是轴承过载，如润滑系统发生污染，润滑不良；轴承安装不正；载 荷较大时与轴承相配合的轴、支承座发生变形等，均会导致轴承发生故障。还有设计、 制造等方面的问题和轴承本身的缺陷等，都对轴承的使用和寿命有影响。 ( 2 ) 液压系统故障 连续采煤机液压系统是故障率最高的部分。采煤机牵引部液压系统，虽有自动调速、 过载保护等装置，但仍免不了发生故障。其发生故障的原因、现象和故障部位及相互关 系很复杂，不易被及时发现和准确诊断。在煤矿井下，工作环境很差，不宜将液压系统 拆开检查，拆开易使系统污染。 液压系统是最容易被污染而发生故障的，如液压泵出现故障常常是油中浸入了杂 质，引起泵的磨损和泄漏，造成系统流量不足，压力降低，温度升高。液压马达与泵有 相类似的情况。系统的控制阀类受污染会发生动作失灵、阀受到卡阻、移动不到位，引 起系统压力、流量发生不正常的变化。还有液压系统的密封问题引起系统的泄漏和外界 杂物的侵入，导致系统发生故障。 ( 3 ) 其它机械系统故障 一7 一 东北大学硕士学位论文g - 章连续采煤机的故障分析 机械系统故障主要有：联接松动，引起载荷分布发生变化，使某些部件受载恶化， 发生断裂或损伤；齿轮传动系统和联接处发生故障，如磨损、疲劳破坏或过载损坏等。 这些故障往往都不同程度产生发热，引起温度升高。其它像安装、制造和使用等方面的 原因都会引起机械系统出现故障，或零部件缺陷导致发生故障等等。 2 2 截割机构减速器齿轮的故障分析 2 2 1 截割机构减速器齿轮的故障模式 上一节已经提到，连续采煤机的大部分故障都发生在截割部和牵引部两部分。由于 篇幅的原因，本文主要针对截割部减速器进行研究与分析。对其进行故障检测，以提高 连续采煤机的开机率、工作可靠性和使用寿命。因此本文重点对截割机构减速器的故障 种类进行分析。 截割机构是连续采煤机的重要部件之一，它由2 台电动机、两套机械保护装置、一 台减速器、左右截割滚筒、截割链及截割臂等组成。两台电机以垂直机器纵轴方向对称 分置在截割臂左右两侧，各自通过机械保护装置将动力传送至减速器，减速器的出轴同 时带动左、右截割滚筒和截割链破碎煤层。由于电动机的轴向与中间滚筒的大轴方向垂 直，因此减速器采用了一级直齿轮、一级锥形齿轮( 换向) 及一级行星齿轮三级减速，减 速器箱体呈t 形。截割机构直接作用在煤岩上，截割时呈悬臂状态，滚筒受力复杂，截 割载荷变化较大，容易引起机器故障，在工作过程中，减速器承受高变负荷、变大扭矩， 故障发生率较高，连续采煤机的大多数故障出现在截割部的减速器这部分。而以齿轮为 代表的减速器故障发生率在连续采煤机机械故障中占较大比重。另外减速器应用广泛， 主要由若干齿轮、轴承、轴、拨又及壳体组成，具有传递运动、扭矩和实现变扭变速的 功能，是各种车辆上重要的机械部件。它运行的正常与否直接关系到整车的工作情况。 因此对减速器的研究显的更为重要。 综合各类减速器箱的故障原因不外乎两个方面【2 4 】：一是由于设计或制造不良所致。 这类故障比较少见，一旦出现可请制造厂家处理；二是由于维护操作不当所致。这类故 障比较常见，应重点解决。其主要故障表现为齿的断裂、磨损、塑性变形、疲劳、轴的 变形等 2 5 - 2 引。 ( 1 ) 齿的断裂。齿轮副在啮合传递动力时，主动轮的作用力和从动轮的反作用力都 通过接触点分别作用在对方轮齿上，最危险的情况是接触点某瞬间位于轮齿的齿项 部，此时轮齿如同一个悬臂梁，受载后齿根处产生的弯曲应力为最大，若因突然过载或 冲击过载，很容易在齿根处产生过负荷断裂。即使不存在冲击过载的受力工况，当轮齿 重复受载后，由于应力集中现象，也易产生疲劳裂纹，并逐步扩展，致使轮齿在齿根处 一8 一 东北大学硕士学位论文第二章连续采煤机的故障分析 产生疲劳断裂。另外、淬火裂纹、磨削裂纹和严重磨损后齿厚过分减薄时，在轮齿的任 意部位都可能产生断裂。 ( 2 ) 齿面磨损或划痕。齿轮传动中润滑不良、润滑油不洁或热处理质量差等均可造 成磨损或划痕，磨损可分为粘着磨损、磨粒磨损、划痕和腐蚀磨损等。 ( 3 ) 齿面疲劳。所谓齿面疲劳主要包括齿面点蚀与剥落。造成点蚀的原因，主要是 由于工作表面的交变应力引起的微观疲劳裂纹，润滑油进人裂纹后，由于啮合过程可能 先封闭人口然后挤压，微观疲劳裂纹内的润滑油在高压下使裂纹扩展，结果小块金属从 齿面上脱落，留下一个小坑，形成点蚀。如果表面的疲劳裂纹扩展得较深、较远或一系 列小坑由于坑间材料失效连接起来，造成大面积脱落，这种现象称为剥落。 ( 4 ) 齿面塑性变形。齿轮传递载荷过大时，易产生齿面塑性变形。在齿面间过大的 摩擦力作用下，齿面接触应力会超过材料的抗剪屈服极限，齿面材料进人塑性状态，造 成齿面金属的塑性流动，使主动轮节圆附近齿面形成凹槽，从动轮节圆附近齿面形成凸 槽，从而破坏了正确的齿形。 ( 5 ) 轴的变形。轴受力过大、装配不当或存在内应力时均可引发塑性弯曲变形，引 起振动及故障；转轴在传递动力时产生弹性扭转变形，一般不影响轴的正常工作。但当 动力或负荷扭矩变化时，就会引起转轴的扭转振动。当扭矩超过限制时，可使轴承产生 扭转永久变形。 2 2 2 齿轮的振动分析 齿轮的故障可以分为局部的和分布的，前者集中于某个或几个齿上，如齿的裂纹、 剥落和断裂；后者分布在齿轮各轮齿上，如齿面磨损和点蚀。由于齿轮故障信号基本都 能反映在齿轮的振动信号上，因此故障信息也主要从齿轮的振动信号中提取。 齿轮振动包括有齿轮固有振动、齿轮啮合振动、齿轮磨损引起的振动、齿轮偏心和 周节误差引起的振动、齿轮不同轴引起的振动和齿轮局部故障引起的振动等t 2 5 7 1 。 一对啮合齿轮，可以看作是一个具有质量、弹簧和阻尼的振动系统，其力学模型如 图2 1 所示，其振动方程为1 2 5 】： i y + c x + k ( t ) x = k ( t ) e z + k ( t ) e 2 ( ，) ( 2 1 ) 式中x 为沿作用线上齿轮的相对位移，m ，为齿轮副的等效质量，c 为齿轮啮合阻尼系 数，k ( 0 为齿轮啮合刚度，互为齿轮受载后的平均静弹性变形，易( ，) 为齿轮的误差和异 常造成的两个齿轮间的相对位移( 亦称故障函数) 。 由式( 2 1 ) 可见，齿轮在无异常的理想情况下亦存在振动，且其振源来自两部分： ( 1 ) 第一部分为斛，) 。互，它与齿轮的误差和故障无关，称为常规啮合振动。 ( 2 ) 第二部分为瞰，) 。易( ，) ，它取决于齿轮的啮合刚度k ( o 和故障函数最( ，) ，由这 二9 一 东北大学硕士学位论文第二章连续采煤机的故障分析 一部分可以比较好地解释齿轮信号中边频的存在以及它们和故障的关系。 啮合刚度段d 为周期性的变量，可以说齿轮的振动主要是由服d 的这种周期变化引 起的。由于齿轮的啮合刚度取f ) 是随参与啮合的齿数，即啮合系数而变化的，这样在齿 轮的振动信号中就必然包含了啮合频率及其各次谐波成份。 图2 1 齿轮副力学模型 f i g 2 1m e c h a n i c a lm o d e lo fg e a rp a i r s 若齿轮副主动轮转速为