[發明專利]基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統

有效

• 申請號: 201910016126.0
• 申請日: 2019-01-08
• 公開（公告）號: CN109635880B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 徐志鵬;古有志;劉興高;張澤銀
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F18/2431
• 分類號: G06F18/2431;G06N3/006;G01D21/02;E21C35/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

本發明公開了基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統，用于對采煤機故障進行診斷，包括數據預處理模塊、采煤機故障診斷模型建模模塊、自適應尋優模塊、采煤機故障診斷模塊以及模型失配矯正模塊。本發明對采煤機的故障進行自動診斷，采用集成學習算法建立采煤機故障診斷模型，通過為建模過程添加自適應尋優過程，避免了隨機性導致的模型不精確問題，并且引入模型失配矯正策略解決復雜工況下的模型失配問題，進一步提高了模型的魯棒性。

技術領域

本發明涉及信號處理領域、自適應優化領域、機器學習領域、故障診斷領域，尤其涉及基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統。

背景技術

煤炭作為工業動力燃料的主要原材料，是能源的主體，而且是全世界儲量最大的化石燃料，使得煤炭資源的開采和使用成為全世界的關注點。由于煤礦安全問題嚴重，當前國家把煤礦安全作為突出任務，這種趨勢下煤炭開采逐步機械化，并涌現出了很多大型復雜的機械化設備，其中，采煤機便是煤炭生產中的核心設備。其集機械、電子、電氣、液壓傳動系統于一體，因此構成十分復雜，再加上其工作環境惡劣,在工作時會受到來自煤巖等巨大的沖擊,還會受到煤塵、水霧等其它方面的污染，使得采煤機的油液經常遭受污染,導致采煤機的液壓元件和機械零件過早磨損,造成采煤機過早損壞甚至故障，導致整個煤礦生產系統的癱瘓。因此對采煤機進行監測以提前預防故障的發生具有重要意義。

傳統的采煤機故障診斷方法一般依賴于現場維修人員的專業知識和維修經驗，具有效率低下、判斷困難等弊端，而當前已經提出的采煤機故障自動診斷方案存在以下問題：①在復雜和陌生環境中的普適性問題亟待解決；②采煤機故障診斷系統數據庫更新升級緩慢，難以維護；③隨著系統的在線運行，模型失配嚴重甚至崩潰。以上問題導致傳統的采煤機故障診斷方案準確度低、系統響應慢和可靠性差。

發明內容

針對采煤機工作環境惡劣，對故障準確診斷需要的迫切需求，本發明的目的在于提供一種參數自適應、尋優效果好、識別精度高、普適性好的基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統，包括數據預處理模塊、采煤機故障診斷模型建模模塊、自適應尋優模塊、采煤機故障診斷模塊以及模型失配矯正模塊。數據采集傳感器、數據庫、基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統以及結果顯示模塊依次相連，所述數據采集傳感器對采煤機軸承溫度、傳動箱油溫及油位、輔助系統壓力、冷卻水壓力、液壓系統進液流量及出液流量、冷卻水流量、搖臂升起時間、電機電流及溫度信息進行采集，并將采煤機信息儲存到所述的數據庫中，數據庫中包含歷史采煤機數據及其對應的故障類型標簽，故障類型標簽主要包含以下幾種：軸承故障、主泵故障、補油泵故障、濾油器故障、輔助泵故障、液壓馬達故障、電機過載、冷卻系統故障，數據庫為基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統提供數據支持。基于強魯棒自適應算法的采煤機故障診斷系統得到的故障診斷結果將通過結果顯示模塊輸出顯示。

進一步地，數據預處理模塊用以進行采煤機數據預處理，采用如下過程完成：

(1)從數據庫中采集一條采煤機數據，其特征分別為x_j，j＝1,2,…d，d為特征維度；

(2)對樣本特征進行歸一化處理，得到歸一化特征值

進一步地，采煤機故障診斷模型建模模塊，用以建立采煤機故障診斷模型，采用如下過程完成：

(1)從數據庫中采集N_s個采煤機數據X_s及其所對應的故障類型標簽Y_s作為訓練集,采集N_v個采煤機數據X_v及其所對應的故障類型標簽Y_v作為驗證集；

(2)采用訓練集進行監督訓練，得到采煤機故障診斷模型：

Y＝f(X)。???(2)