0 引言
矿井提升装备沿井筒提升煤炭、矸石，升降人员和设备，是连接矿山井下生产系统和地面工业广场的纽带。在提升装备运行过程中，容易出现松绳、卡罐、张力不平衡等故障，给煤矿安全生产带来了极大威胁。为了及早发现故障隐患，防止断绳等恶性事故的发生，国内外学者对矿井提升装备健康状态监测系统进行了研究[1-4]。刘芬等[5]提出一种基于振动信号的矿井提升机故障诊断方法，通过监测减速箱振动实现对减速箱的故障诊断。刘云楷等[6]、时统军等[7]分别设计了矿井提升机钢丝绳张力监测系统，通过采集分析钢丝绳动张力信号，实现提升系统状态健康监测。李夏权等[8]提出使用光电编码器对提升系统运行状态进行监测的方法，并设计了详细的监测系统。这些监测系统虽然具有广泛的适用性，但是采取单一的信号进行状态监测，一旦信号受到外界干扰，容易出现误判。为了进一步保障矿井提升系统的安全稳定运行，结合实际的可操作性，本文设计了基于信号融合的矿井提升装备健康状态监测系统，在对主轴扭矩、轴承座振动及钢丝绳张力信号进行综合监测的基础上，利用信号之间的冗余关系构建专家系统，实现了更加准确的故障预警和诊断。
1 系统硬件设计
矿井提升装备健康状态监测系统包括主轴扭矩信号采集子系统、轴承座振动信号测量子系统、张力信号采集子系统，总体架构如图1所示。其中，主轴扭矩信号采集子系统布置在主轴处，用于测量主轴的扭矩；振动信号采集子系统设在提升机的轴承座处，用于测量提升机轴承的振动；张力采集子系统设在张力平衡装置处，用于测量钢丝绳张力。各子系统又包含供电模块、传感器、数据采集模块、数据通信模块等。
1.1 主轴扭矩信号采集子系统
主轴扭矩信号采集子系统主要包括电源模块、应变片、采集模块等，如图2所示。其中，采集模块又包含变送器和信号采集板卡。在现场使用过程中，应变片选用BX120-3AA型电阻应变片，其灵敏度系数为2.08±0.01；变送器选用ZNBSQ型放大变送器，其精度为±0.1%；采集板卡选用STM32板卡，并配置USR-WIFI232无线子模块。
图1 矿井提升装备健康状态监测系统硬件结构
Fig.1 Hardware structure of health condition monitoring system of mine hoisting equipment
1-电源模块；2-转轴；3-胶带；4-采集模块；5-应变片； 6-无线网卡；7-主控上位机
图2 主轴扭矩信号采集子系统
Fig.2 Spindle torque signal acquisition subsystem
测量主轴扭矩时，首先利用胶带将电阻应变片均匀布置在转轴上，按全桥方式与采集模块连线。测量时，由于主轴扭矩变化，应变片的电阻值也发生变化，导致桥路两端形成电压差；变送器将电压差放大并传输给采集板卡，并通过无线子模块发射，由无线网卡接收并传送至主控上位机软件；主控上位机软件经过换算，显示并存储实时采集的主轴扭矩信号。该子系统使用STM32板卡进行数据采集，功耗小、成本低，且能达到较高的采样频率；使用USR-WIFI232无线子模块进行通信，无需编写协议；使用WiFi无线通信方式，灵活稳定。
1.2 张力信号采集子系统
张力信号采集子系统主要包括拉压力传感器、变送器、模拟量采集卡、串口无线收发器等, 如图3所示。其中，拉压力传感器选用ZSF-A传感器，其额定载荷可根据实际工况配置，灵敏度为2±0.002 mV/V；采集板卡选用ADAM4117模拟量采集卡，其含有8路可独立配置的差分通道；串口无线收发器选用S02收发器，最大视距传输距离可达2 000 m。
1-箕斗；2-串口无线发送器；3-模拟量采集卡；4-变送器； 5-拉压力传感器；6-张力平衡装置；7-提升钢丝绳； 8-串口无线接收器；9-主控上位机
图3 张力信号采集子系统
Fig.3 Tension signal acquisition subsystem
拉压力传感器安装在张力平衡装置内部，即液压缸活塞杆下端与垫块之间。变送器、模拟量采集卡；串口无线发送器等放置在箕斗上部的防爆控制箱内。测量时，拉压力传感器的输出电压随钢丝绳张力的波动而发生变化，变送器将电压信号放大并传输给ADAM4117模拟量采集卡；串口信号发送器接收采集卡信号，并发射出去，串口信号接收器接收信号并传输给主控上位机。
1.3 轴承座振动信号测量子系统
根据提升系统的结构，提升载荷产生的激励通过提升钢丝绳传递到滚筒并与之产生耦合，而后通过主轴和主轴承等传递到主轴装置的2个轴承座。不同的提升载荷对轴承座处振动的影响不一样，因而通过监测振动信号可以实现对提升载荷异常状态的识别。
轴承座振动信号测量子系统主要包括开关电源、振动加速度传感器、变送器、模拟量采集卡等，如图4所示。其中，振动加速度传感器使用AC133-1D型传感器，灵敏度为500 mV/g，动态测量范围为±10 g；模拟量采集卡使用LabJack U12采集板卡，采样频率最高可达1 000 Hz。测量轴承座振动加速度时，首先利用磁座使2个加速度传感器吸附在两轴承座上端，并连接导线；变送器将加速度传感器输出电压放大并传输给LabJack U12采集板卡，主控上位机经USB接口接入实时采集的振动信号数据并进行显示和存储。
图4 轴承座振动信号测量子系统
Fig.4 Bearing vibration signal measurement subsystem
2 信号融合方法及系统软件设计
2.1 信号融合方法
按照信号融合的数据抽象层次进行分类，信号融合的级别可划分为数据级融合、特征级融合及决策级融合。数据级的传感器信号融合是最低层次的融合，直接提取底层同类传感器的观测数据进行特征提取，然后进行下一步的决策判断；特征级的传感器信号融合方法属于中等层次的融合，抽象出各传感器特征进行融合，经过数据关联和状态估计，实现最终的判断；决策级的传感器信号融合方法属于高层次的融合，基于每个传感器的决策结果进行综合的融合处理。考虑到提升系统传感器信号和模型的复杂性，本文使用决策级的信号融合方法。首先对应变片信号、张力传感器信号、加速度传感器信号进行分别决策，随后利用专家系统在主控上位机中对局部决策结果进行融合处理，最终实现矿井提升装备状态的可靠监测，整个融合处理流程如图5所示。
图5 信号融合处理流程
Fig.5 Signal fusion processing flow
设系统首次运行过程中，传感器最大观测值为ci(i=1，2，…，n，n为传感器数量)，传感器转换系数为ki，则可计算得到每种传感器输出阈值上限αi和阈值下限βi：
(1)
设传感器的实时输出值为ai，通过归一化处理，得到传感器的信息输出及系统的状态监测指标分别为
(2)
(3)
通过信息输出指标di和状态监测指标pi进行阈值判断，可得到综合的状态监测结果。
2.2 上位机软件设计
系统上位机软件的功能主要是实现与下位机之间的数据通信，同时显示和保存所采集的数据。考虑到动载荷监测系统物理通信方式的多样性，使用LabVIEW软件进行开发。
系统软件结构如图6所示。针对主轴扭矩信号采集子系统的WiFi通信方式，可使用系统集成的“TCP Open Connection”、“TCP Write”、“TCP Read”和“TCP Close Connection”等函数实现上位机与STM32之间的无线网络通信；针对张力信号采集子系统的串口通信方式，可使用系统集成的“VISA Configure Serial Port”、“VISA Read”和“VISA Close”等函数实现上位机与无线串口接收器之间的数据通信；针对轴承座振动信号测量子系统的USB连接，可安装LabJack U12采集卡自带的驱动程序，使用“AIstream Start”、“AIstream Read”、“AIstream Close”等函数实现上位机与LabJack U12采集卡之间的数据通信。
图6 系统软件结构
Fig.6 Software architecture of the system
在实现数据采集功能后，数据处理模块根据式(2)和式(3)计算信号的状态指标并进行阈值判断，将数据及判断结果显示在上位机上。同时，数据保存模块将实时数据以txt形式保存在上位机中，以便后续的观察处理。
3 测试分析
在郑煤集团新郑煤电有限责任公司对系统进行了测试。传感器现场布置如图7所示。
图7 传感器现场布置
Fig.7 Actual layout of the sensors
主井的提升机型号为JKMD-4×4(Z)，设计最大静张力为680 kN，最大静张力差为220 kN；提升机提升高度为461.5 m，箕斗载质量为20 t，提升钢丝绳共4根，单位质量为8.23 kg/m，尾绳共3根，单位质量为8.87 kg/m。
出于煤矿安全生产的考虑，试验工况为系统正常运行，卡罐等难以再现的极端提升载荷未做相关试验。数据采集结果如图8所示。通过试验结果可以看出，在正常工况下，提升容器上下运行的过程中，4根提升钢丝绳的张力变化趋势基本一致，最大张力差值在提升钢丝绳张力均值±2%范围内波动。 主轴扭矩及轴承座振动的变化也符合正常运行工况，提升装备健康状态监测系统无故障报告。
4 结语
设计了基于信号融合的矿井提升装备健康状态监测系统。基于现场工况的考虑，介绍了各子系统的结构及相关传感器的具体布置方式；提出了在决策级进行信号融合的方法，并使用LabVIEW软件设计了上位机软件。分别采集矿井提升装备运行过程中的主轴扭矩信号、轴承座振动信号及钢丝绳张力信号，在主控上位机中进行融合计算。测试结果表明，该系统能够有效监测矿井提升装备工作状态。
(a) 提升钢丝绳张力响应情况
(b) 最大张力差变化情况
(c) 振动及扭矩监测结果
图8 数据采集结果
Fig.8 Data collection results
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