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摘要：为满足煤矿机电设备安全状态监测的需求，以当前煤炭机电设备安全领域中的安全监测工作为研究对象，结合光纤传感技术，开展煤矿机电设备安全状态监测系统设计，以提升其综合检测质量。在文献查阅研究的基础上，基于光纤传感技术对煤矿机电设备安全状态监测系统开展整体设计以及分系统的功能设计，以实现对煤矿机电设备的实时监控、故障预警、数据记录与分析工作。最后采取系统模拟实验的方法对所研究系统的性能进行了综合分析。结果表明，研究成果在精度、实时性、稳定性等方面均有着较为良好的表现，实验中轴承温度监测偏差保持在±1℃以内。可为煤矿机电设备安全状态监测工作提供一定理论支持。
关键词：光纤传感技术；煤矿机电设备；安全状态
0引言
煤矿资源是我国当前的重要资源类型，在当前技术背景下，新能源开发速度相对较为缓慢，因此，提升煤矿开采质量对于我国能源安全具有十分重要的价值与意义。在现代煤矿开采过程中，现代化机械的稳定运行能够直接影响开采质量，但是，大多数单位都没有高质量的煤矿机电设备安全状态监测系统，进而影响了机电设备正常功能的有效发挥。
光纤传感器因其在高敏感度、宽带宽、抗腐蚀、电磁干扰免疫以及适用于恶劣环境的特性，已经在结构健康监测、精密工程和能源生产等领域显示出其卓越的监测能力。在煤矿机电设备的安全状态监测中，光纤传感器不仅能提供实时的物理和化学参数测量，而且能够通过布拉格光栅（FBG）、拉曼散射和菲涅尔反射等原理，实现对煤矿机电设备在高压、高湿以及高尘埃条件下运行状态的连续监控[1]。
因此，本文将基于先进的光纤传感技术，设计构建出针对煤矿机电设备的安全状态监测系统。该系统将采用多种光纤传感器，如布拉格光栅传感器、光纤陀螺仪和光纤温度传感器等，用于监测煤矿机电设备的结构完整性、动态响应和温度分布，进而实现对整个煤矿环境和设备安全的全面监控。本文的研究应当能够在一定程度上提升我国煤矿资源开发的工作效率与工作质量，进而为我国能源安全提供必要支持。
1系统总体结构设计
为满足煤矿机电设备安全状态监测的需求，本系统的总体结构设计将遵循模块化、集成化和智能化的设计原则。其系统框架图如图1所示。
从图1可以看出，本次监控系统共包括5个层次。
（1）感知层。由分布在煤矿各关键部位的光纤传感器组成。传感器的选择需考虑到能够对温度、振动、应力等多参数进行实时监测，捕捉设备运行状态的微小变化，并且要有较强的抗电磁干扰能力和适应煤矿恶劣环境的能力[2]。
（2）数据传输层。感知层收集到的数据需要通过一个可靠的数据传输网络发送至监控中心。这一层通常包括光纤网络、无线网络等，确保数据传输的实时性和稳定性[3]。
（3）数据处理层。该层主要包含数据接收模块、信号处理模块和数据存储模块。数据接收模块负责从数据传输层接收数据；信号处理模块使用先进的算法处理传感器数据，如傅里叶变换、小波变换等，以提取设备状态特征；数据存储模块负责将处理后的数据进行分类存储[4]。
（4）决策支持层。此层包括状态评估模块、预警决策模块和维护指导模块。状态评估模块对数据处理层的信息进行综合评价，判断设备当前状态；预警决策模块根据评估结果，结合历史数据和故障模型库进行故障预测和预警；维护指导模块则提供可能的故障排除建议和维护指导[5]。
（5）用户交互层。这一层为用户提供一个可视化界面，包括实时监控界面、历史数据查询、报警信息显示、系统维护等功能，以便操作人员可以容易地理解和操作系统[6]。
2系统功能设计
2.1感知层
感知层在煤矿机电设备安全状态监测系统中承担着数据采集的核心任务，其设计必须确保能够全面覆盖监控区域，并对关键参数进行实时监测。同时考虑到煤矿环境的复杂性与恶劣性，本设计选取光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating，FBG）传感器，具体型号分别为温度传感器T-FBG-100，振动传感器V-FBG-200，和应力传感器S-FBG-300。以上传感器均具有出色的抗电磁干扰性能，且能在宽温度范围内稳定运作，可适应煤矿环境中的高湿和粉尘条件。其中，T-FBG-100能够精确监测温度变化，被部署在电机和变压器等热量集中产生区域，用于监测可能的过热现象。该传感器能在宽温度范围内稳定工作，适用于煤矿环境中可能出现的高温场合。V-FBG-200对设备运行中的微弱振动敏感，安装在输送系统及其他机械设备上，用以监控设备运行中的振动频率与幅度，对早期故障的预警起到关键作用[7]。而S-FBG-300则能实时反映支撑结构的应力状态，则布置于支撑结构与重载部位，监测由于机械负荷或地质活动导致的应力变化。
2.2数据传输层
数据传输层是保证监测系统数据传输实时性与稳定性的关键。所以在本次设计中，系统采纳工业以太网协议，兼顾了通信的高速率与实时性要求。通过星形网络拓扑结构，各个传感器节点均直接与中心以太网交换机连接，确保了数据传输的稳定与系统扩展的灵活性[4]。该结构使得单个节点的故障不会影响到整个网络，保障了系统的完成性。同时系统中集成了信号处理单元，搭载快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）算法优化的信号处理器SP-FFT-400型，该处理器专门用于高速、大数据量的信号处理任务。能够实现对从传感器收集到的原始数据的即时分析，快速识别出异常信号，从而提供准确的设备状态评估与故障预警，完成数据的高效传输[8]。
2.3数据处理层
数据处理层对于煤矿机电设备安全状态监测系统来说，承担着数据的接收、处理与存储功能，其设计关键在于确保数据的完整性、准确性和实时性。本层结构包括数据接收模块、信号处理模块以及数据存储模块。
（1）数据接收模块
设计思路。数据接收模块采用多线程并发处理机制，以适应来自感知层高并发的数据流。模块设计时考虑了容错机制和负载均衡，以提高系统的稳定性和扩展性。
实现过程。构建基于消息队列的数据接收服务，使用RabbitMQ来处理传感器数据流。接收服务通过分布式系统设计，实现数据的快速接入与初步排序，确保后续模块能够顺利接收和处理数据[9]。
（2）信号处理模块
设计思路。信号处理模块设计以模块化和流水线处理为原则。模块化确保了处理过程的灵活性和可维护性，而流水线处理则提升了数据处理的速度。
实现过程。部署多个处理单元，每个单元负责不同的处理任务。首先是采用数字滤波器进行数据去噪，随后用FFT进行频域分析，最后通过小波变换（Wavelet Transform，WT）提取信号特征。以上处理单元可以通过配置文件进行调整，以适应不同类型的传感器信号处理需求。同时采用GPU加速计算以进一步提高处理速度[10]。
（3）数据存储模块
设计思路。数据存储模块重点在于数据的长期存储、快速检索及安全性。设计中引入了数据冗余和备份机制，确保数据的可恢复性。
实现过程。采用分布式数据库系统如Apache Cassan‐dra进行时序数据的存储，该系统天然适合处理大量时序数据并提供高效的写入和查询性能。对于事务性较强的数据，如设备状态变更记录，则采用传统的关系数据库管理系统（RDBMS）如PostgreSQL。同时，利用Elastic‐search建立索引，优化数据检索性能。数据库备份采用定期快照和异地备份策略，确保数据的安全性[11]。
2.4决策支持层
决策支持层是基于光纤传感技术的煤矿机电设备安全状态监测系统的智能决策中心，共包括状态评估模块、预警决策模块和维护指导模块3个功能模块。
（1）状态评估
设计思路。状态评估模块综合考虑来自数据处理层的多维度信号，采用数据融合技术以提供准确的设备状态判断。通过设置阈值，评估设备运行参数是否处于正常范围内。
实现过程。利用神经网络模型，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）或递归神经网络（Recursive Neural Networks，RNN），对时间序列数据进行特征提取和模式识别。训练过程中，使用大量历史数据来调整模型参数，确保评估的准确性和可靠性。模型输出为设备状态的健康指数（Health Index,HI），可用于直观展示设备健康状况[12]。
（2）预警决策
设计思路。预警决策模块整合设备状态评估结果与历史故障数据，构建故障预测模型，并设计预警机制。
实现过程。构建基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）或随机森林（Radom Forest，RF）的故障预测模型，此类模型能够处理非线性问题，并且在分类准确性上表现优异。结合设备特定的故障模式库，模型可实现对潜在故障的早期预测。当模型预测出潜在的设备故障时，系统将自动发出预警信号，并提供故障发生的可能性评估。
（3）维护指导
设计思路。维护指导模块基于评估和预警结果，提供专业的维护建议和操作步骤，降低设备故障对生产的影响[13]。
实现过程。设计知识库，汇集机电设备维护专家系统和历史维护记录，通过案例推理（Case Based Reason‐ing，CBR）和规则引擎，为操作人员提供维护策略。知识库将根据具体的设备型号和故障类型，提供详尽的维护流程和预防措施。实时数据与知识库的对比分析，确保提供的维护建议的时效性和精准度。
2.5用户交互层
交互层作为系统与用户最直接的接触点，关乎用户的使用体验。高效、直观、友好的交互设计对于确保系统的可用性及用户满意度至关重要。
（1）设计思路
响应式设计。鉴于现代用户多端访问的需求，交互层应实现响应式设计，确保无论是桌面、平板还是手机等不同设备，都能提供一致的用户体验。这需要对CSS Flexbox、Grid等技术进行应用[4]。
用户界面（UI）设计。遵循现代UI设计原则，利用如Material Design或Ant Design等成熟的设计语言，构建清晰、一致、美观的界面。
交互动效。加入合适的交互动效，如过渡、动画等，增强用户的使用感受。此处可以利用JavaScript框架，如GreenSock（GSAP）或Anime.js，实现流畅、自然的动画效果[15]。
3系统模拟实验
3.1实验目的
本次实验旨在以评估煤矿井下绞车安全状态为例，分析本次所提出的基于光纤传感技术的监测系统的监测效能。绞车作为关键的提升设备，其安全性对煤矿安全生产至关重要。实验通过模拟实际运行状况，验证系统的监测精度、实时性、稳定性，并评估故障预警与维护指导模块的实用性。
3.2实验流程
实验具体流程如下。
（1）环境构建。搭建含有井下绞车模型的实验环境，模拟真实煤矿井下环境的温度（5~40℃)、相对湿度（80%~100%）、煤尘浓度（0~200 mg/m3）以及振动（0~20 mm/s RM）条件。
（2）传感器布置。在绞车关键部件如轮筒、电机和制动系统等部位安装光纤传感器。布置FBG传感器监测轮筒表面温度和轴承应力，光纤陀螺传感器监测轮筒转速和电机振动。
（3）系统调试。确保各传感器与数据采集单元连接稳定，校准传感器以确保数据准确性。调整数据采集频率为每秒至少一次，以满足实时监测需求。
（4）数据采集与处理。实时记录温度、振动、应力、转速等参数。采用高通、低通滤波器除去噪声，应用FFT分析振动数据，采用实时多参数趋势分析确保综合状态评估的准确性。
（5）故障模拟与预警。模拟故障场景如轴承过热和电机振动异常，检验系统的故障检测和预警能力。评估系统预警响应时间和预警准确性。
（6）维护指导测试。基于系统预警，测试维护指导模块能否提供正确的维护建议，如轮筒表面温度异常时建议检查轴承润滑或更换轴承。
（7）性能评估。记录整个实验过程中系统的性能参数，包括传感器故障率、数据处理延迟、系统响应时间等，以评估系统的长期稳定性和可靠性。
3.3实验效果分析
实验通过模拟故障和正常工况，采集了绞车运行的全面数据，具体效果分析如下。
（1）监测精度。实验中轴承温度监测偏差保持在±1℃以内，振动监测的频率分辨率达到0.1 Hz，应力监测的准确度为±5 MPa，转速监测的误差小于1 r/min。以上参数显示出监测系统具有较高的精度，能够精确捕捉关键性能指标。
（2）实时性。从数据采集到预警发出的时间平均为2 s内，满足煤矿安全监测的实时性需求。数据处理延迟在100 ms以内，证明系统具备良好的实时数据处理能力。
（3）稳定性。在连续运行72 h的稳定性测试中，系统无单点故障发生。传感器故障率为0%，数据采集单元与数据处理单元之间的通信成功率达到99.99%。
（4）故障预警与维护指导。在模拟轴承过热故障时，系统能在温度异常升高5℃后的10 s内发出预警，预警成功率达到100%。维护指导模块针对该故障提供了轴承润滑或更换的建议，与实际需要的维护措施一致。
由此可见，实验显示系统能够高效、准确地对煤矿机电设备的安全状态进行监测和评估。预警系统对于故障的响应时间短，预警准确性高，能够为操作人员提供有效的故障诊断和维护建议，极大提升了安全管理的效率。未来的工作中，将进一步收集数据以优化故障模型库，提升系统的智能化水平。
4结束语
综上所述，本研究通过应用光纤传感技术，设计了煤矿机电设备安全状态监测系统，不仅针对复杂工况下的监测需求提供了解决方案，而且充分利用了光纤传感技术的高灵敏度和强抗干扰能力，确保了监测数据的准确性和可靠性。其中，精度方面，转速监测的误差小于1 r/min，应力监测的准确度为±5 MPa。稳定性方面，该系统连续运行72 h无单点故障。实时性方面，该系统从数据采集到预警发出的时间平均为2 s内。预警方面，系统能在温度异常升高5℃后的10 s内发出预警。均能够有效满足实际工作需求。
与当前大部分煤矿机电设备安全状态监测系统相比，本文的研究能够使得煤矿设备安全监测工作的效率和准确性得到显著提升，从而为煤矿安全生产提供坚实的技术支撑。
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人参与 2024-10-18 10:06:02 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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