0 引言
矿井提升机是现代煤矿进行生产和运输过程中的关键机械设备。在矿井提升机工作过程中，主轴承担着主要的动载荷和静载荷，是矿井提升机的重要结构之一。近年来，国内外研究人员对主轴故障诊断展开一系列的研究，提出了基于振动信号时域、频域分析和幅值分析的振动检测与故障诊断方法[1-3]、基于复杂网络聚类的故障诊断方法[4-5]、基于小波变换的故障诊断方法[6-7]和基于人工神经网络的故障诊断方法[8-9]等。上述研究对本课题具有一定的参考和借鉴作用，但目前仍存在诊断效率低、诊断自动化水平低及诊断知识重用性差等问题。
本体是一种可以在语义和知识层面描述各领域问题的概念模型框架，能够解决各领域知识的共享和重用困难等问题，因而在许多领域得到广泛应用[10-11]。Protégé4.3是在Java语言基础上开发的知识获取和本体编辑软件，可以构建本体概念类、属性、关系和实例[12-13]。本文使用Protégé4.3构建本体，通过SQL Server 2008数据库存取主轴系统监测数据，将本体技术与矿井提升机主轴系统故障诊断相结合，有效解决了提升机主轴系统故障诊断知识共享重用困难等问题，大大提高了故障诊断效率。
1 基于本体的故障诊断方法
首先通过三维坐标法归纳总结提升机主轴系统常见的故障现象并分析其故障原因；其次，根据故障现象及原因建立本体库；最后建立本体库与数据库的映射，实现数据库与本体库的动态数据交换，并通过本体库实现故障诊断。
1.1 主轴故障分析
矿井提升机主轴系统是矿井提升机的主要传动装置，在矿井提升机工作过程中承担着几乎全部的负荷，因此在矿井提升机的所有装置中，主轴是最容易发生故障的部位之一。据统计，矿井提升机大约百分之六十的故障都是发生在主轴部分，并且故障种类多样，产生原因难以全面且规范地与故障对应。针对该问题，笔者提出了一种三维坐标法。该方法综合考虑提升机不同零部件及其各种工况，结合传统的专家经验，系统总结了各种故障现象及其相对应的可能存在的故障原因，有效解决了故障总结不全面、原因分析不合理等问题。
三维坐标法如图1所示。其中X轴表示相关零部件和附属部件，包括电动机、主轴、卷筒、轴承、支持架、螺栓、轴承座、齿轮、润滑油等；Y轴表示故障现象，包括主轴停转、主轴和电动机碰磨、主轴断裂、主轴弯曲、机械松动、轴线不对中、主轴振动、超温以及主轴承表面磨损、点蚀、锈蚀、烧损、塑性变形、断裂等；Z轴表示各种工况，包括安装调试、启动、加速过程、匀速运转、减速过程、制动、定期检修及其他维修。
图1 三维坐标法
Fig.1 Three-dimensional coordinate method
通过X,Y,Z三轴交叉对应，综合考虑各个零部件在各种工况下发生的故障现象，找出可能的故障原因。如主轴断裂故障，若发生在安装、调试阶段，可能是因为材料不佳且热处理工艺不合理；若发生在启动或加速阶段，可能是由于负载过大；若发生在制动阶段，可能是因为制动力矩过大或材料不佳且热处理工艺不合理；若发生在匀速或减速阶段，可能是由于结构设计不合理、应力集中或运转时间超过其寿命期限等。
限于篇幅，列举了部分矿井提升机主轴系统常见故障现象及原因，见表1。
表1 矿井提升机主轴系统常见故障现象及原因
Table 1 Common faults and causes of spindle system of mine hoist
1.2 主轴系统本体库设计
通过Protégé4.3建立矿井提升机主轴系统故障诊断本体库，将通过三维坐标法总结的故障现象、故障原因及其对应的逻辑关系作为知识存入本体库。用建好的本体库生成owl文档。由于owl文档的使用独立于运行时的平台，且将现有owl文档导入本体开发系统并在本体间执行格式转换也很方便，所以，便于实现提升机主轴系统故障诊断知识的共享和重用。
由于protégé4.3不支持中文显示，但英文对大多数用户来说使用不太方便，所以在建立完整的本体库后，对关键的类添加标签进行注释，解决了一部分用户语言障碍的问题。
1.3 本体库与数据库的映射
采用SQL Server 2008数据库来存取提升机主轴系统的数据信息，通过JPA(Java Persistence API，Java 持久层应用程序接口)将数据库监测量自动地映射成Java元素。其中数据库表对应于Java类，表字段数据类型对应于Java数据类型，表字段对应于Java类的属性，该属性中可以用以“get”开头的方法获取属性值。
在Java应用程序接口Jena中描述本体，其中URI=基础命名空间#本地标识符，基础命名空间可以是本体文件的URI(Uniform Resource Identifier，统一资源标识符)，URI类似于网页的URL(Uniform Resoure Locator，统一资源定位符)[14]。
在本体中，数据类型属性的本地标识符与以“get”开头的方法名对应一致，仅需以“has”替换“get”。通过这种方法，即可实现数据库与本体库数据的动态交换，数据库中的数据将作为本体库中的实例来实现自动诊断。
2 实例分析
2.1 相关参数计算及选择
试验对象：某矿井JKM 2.8×6(I)A型多绳摩擦式矿井提升机的主轴系统；电动机参数：型号为YR800-12/1430，额定转速n1为494 r/min；减速器参数：型号为 XP1120，速比i=11.5。
减速器输入轴的回转频率fr1：
fr1|Hz=n1/60=8.2
(1)
减速器输出轴和滚筒轴的回转频率fr2：
fr2|Hz=fr1/i=0.713 0
(2)
减速器输出轴和滚筒轴的额定转速n2：
n2|r/min=n1/i=43
(3)
矿井提升机主轴系统振动监测量包括位移、速度和加速度[15]，监测量一般依据振动频率选用一种，选用原则如下：① 对于振动频率在10 Hz以下且振幅较大的低频振动设备，以振动位移作为量标，这时的缺陷主要是由位移引起的。② 对于振动频率为10～1 000 Hz的设备，以振动速度作为量标。③ 对于振动频率大于1 000 Hz的设备，以振动加速度作为量标。本文考虑完整性，选用以下监测量：电动机右轴承和减速器右轴承在X轴方向的位移PP值(即振动峰峰值)、速度均方根值和加速度；主轴左右轴承X，Y，Z方向的位移PP值、速度均方根值和加速度。
2.2 故障诊断规则
根据大型旋转机械的振动标准[16]，设定振动位移评价标准，见表2，报警值为0.2 mm。
表2 振动位移评价标准
Table 2 Evaluation criteria of vibration displacement mm
根据ISO2372旋转机械振动诊断标准，设定振动速度均方根值评价标准，见表3，报警值为4.5 min/s。
表3 振动速度均方根值评价标准
Table 3 Evaluation criteria of root mean square value of vibration velocity min/s
根据提升机主轴系统的相关选型和参数计算结果，选用日本川铁公司制定的滚动轴承振动诊断加速度标准作为振动加速度评价标准，见表3，报警值为0.3 m/s2。
表4 振动加速度评价标准
Table 4 Evaluation criteria of vibration acceleration m/s2
2.3 诊断结果
以主轴右轴承X方向振动速度均方根值(zzyXJFG)和电动机右轴承X方向振动加速度(djyXJSD)为例，根据振动速度和加速度报警临界值，从数据库筛选出振动速度均方根值大于4.5 min/s且振动加速度大于0.3 m/s2的所有数据。然后通过Jena操纵本体，利用本体库对故障进行分析，诊断结果如图2所示。
图2 故障诊断结果
Fig.2 Fault diagnosis result
分析图2可知，zzyXJFG超过4.5 min/s的原因是主轴振动或主轴和电动机碰磨，djyXJSD超过0.3 m/s2的原因是主轴和电动机碰磨。因zzyXJFG和djyXJSD同时超标，所以数据超标原因是主轴和电动机碰磨的概率较大，应优先检查是否发生主轴和电动机碰磨。经核实，主轴与电动机发生了碰磨。进一步分析可知，发生该故障的原因可能为装配不良、公差设计不合理或工况变动。在应用中可使用控制变量法依次排除一些故障原因，最后确定故障原因并定位故障源。
3 结论
(1) 提出了基于本体的矿井提升机主轴系统故障诊断方法，建立了完整的多绳摩擦式提升机主轴系统故障诊断本体库，解决了矿井提升机故障诊断知识共享和重用困难等问题。
(2) 提出了三维坐标法，解决了因故障原因多样化导致的故障总结不全面、原因分析不合理等问题。反复大量试验结果证明，通过三维坐标法建立的故障现象、故障原因及其对应关系准确且全面。
(3) 实例分析结果表明，基于本体的矿井提升机主轴系统故障诊断方法提高了故障诊断的效率和准确性，且可靠性较高。
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