煤矿瓦斯监测系统研究

煤矿瓦斯监测系统研究摘要：随着煤炭工业的发展和信息技术的进步，出现了两个与煤矿安全生产密切相关且值得注意的倾向:一是矿井生产规模不断扩大，安全监测(控)系统更加复杂，并常常聚集巨大的能量;二是对矿井生产环境的监测越来越依靠在计算机平台上的自动化和信息化的监测系统。监测技术进步在促进生产的同时也给安全生产带来新的挑战，以计算机为平台的安全监控系统一旦出现故障，将给整个煤矿生产过程带来灾难性影响。最近几年，由于安全监控系统故障而导致的重特大事故已屡见不鲜，本文对煤矿瓦斯监测系统进行研究。关键词：煤矿瓦斯监测系统据国家煤炭安全生产管理局统计，全国有矿井安全监测系统860套，在籍瓦斯传感器15604头，风速传感器2935头，CO传感器1268头。在籍瓦斯遥测、断电仪17123头。在籍瓦斯氧气两用检测仪12578台，瓦斯报警矿灯27176台，光学瓦斯检测仪85142台，这些瓦斯检(监)测装置在预防瓦斯事故中发挥了重要作用。然而，近年来，瓦斯事故特别是重、特大瓦斯爆炸事故却多次发生在装备有矿井安全系统的国有重点煤矿中，伤亡多人，造成重大损失。究其原因是多方面的，但与矿井安全监测系统及设备“带病”工作有密切关系。在矿井安全监测系统运行中，常发生瓦斯传感器等设备故障，不能发现或发现滞后、不能及时维修更换，对测定的数据不显示、显示为负值或显示不稳定。有的系统中分站及或分站电源故障，使监测数据丢失或系统失去断电功能。例如，淮南某矿安全监测装置，从1997的11月9日中班至11月13日中班4天中失灵19次，失灵最长时间达166分钟，没有及时发现故障，导致“11.13”特大瓦斯事故发生，死亡88人。抚顺龙凤矿1997年5月28日发生特大瓦斯爆炸事故。事后查明，在爆炸发生前两小时，爆炸地点区域故障停电，瓦斯监测探头因没有备用电源而停止工作，恢复送电后，还需要人工给监测探头复电。结果直到发生爆炸，监测探头也未能恢复工作。平顶山十一矿、阜新王营矿及淮南谢一矿发生的特大瓦斯爆炸事故也暴露了此类问题。我国是一个煤炭大国，而矿井安全监测系统又是煤矿生产中最重要系统之一，被称为是煤矿生产的一条生命线，在现代化的煤矿生产中占有极其重要的地位。对其进行故障诊断研究，形成智能化故障诊断系统，提高瓦斯监测系统安全可靠性有极其重要的意义。智能故障诊断是煤矿安全枯术的重要课题。1煤矿安全监测系统可靠性分析煤矿安全监测(控)系统由主站、转换器、信号传输设备、井下分站、传感器、执行机构及配套电源等组成。主站硬件设备及外围设备是商品化程度较高的产品，只要选型合理，对整个系统质量不会产生很大的影响;主站软件的完善程度对系统质量有一定的影响，尤其是较深层次的缺陷，会引起系统的偶发故障;分站和传感器是系统原始数据采集、预处理的关键设备，这些产品的质量直接影响到系统的质量好坏。而分站电源的参数、性能及能否长期稳定工作，又直接影响到分站、传感器的正常工作。煤矿安全监测系统是由多个子系统组成的大系统，所以，系统能否正常运行，可靠度是多少，取决于组成系统的元件设备和子系统的可靠度。首先分析它们失效的可能性。2瓦斯监测系统故障诊断存在的问题由上述分析可知，在瓦斯监测系统故障诊断方面的全面、系统的研究较少，国内外学者针对监控软件、瓦斯传感器自校正、通信、电源等部件，利用神经网络等人工智能技术开展了一些工作，开发了一系列监测设备运行参数的安全监护系统。但这些系统只能进行报警，缺乏故障诊断功能，系统不能正确地预报故障原因、部位和程度，没有形成一套科学的智能诊断体系。且目前国内外的研究大都集中在监测系统单一设备诊断方面，对瓦斯监测系统这类集机、电、微机于一体的复杂系统的故障智能诊断研究非常匾乏，现有的单一故障诊断也不够成熟。其主要表现为:(1)目前，国内外对瓦斯监测系统的研究主要集中在工况监视上，没有构成系统，大部分只限于单一设备诊断;(2)监测参数的数据处理比较粗糙，对监测设备运行工况和故障诊断功能很弱，智能化程度较低。(3)已开发的智能诊断专家系统只是基于知识的，知识表示单一，存在明显的局限性。如:自适应能力差，学习能力差，实时性差。(4)对监测系统故障机理、特征参数的提取缺乏系统性的研究，不能有效地利用专家的知识和经验，智能性差。(5)目前，大多数故障诊断都是利用诊断对象所表现出的特定信号(特征信号)来诊断特定类型的故障，未能有效地考虑多故障及同时发生的各故障之间可能存在的相互联系及影响。(6)大多数故障诊断系统只是种类繁多的检测手段和多种具体的诊断方法在某种程度上的“堆积”。(7)现有的故障诊断系统利用信息处理技术和计算机技术，仅仅在一定程度上称补了人类在数据处理上的不足。而且一旦系统研制完成，他们的诊断能力在很大程度上也就确定了，其功能难以扩充或修改，并且人机接口“柔性”很差。(8)瓦斯监测系统的设计是建立在各传感器与执行器运行正常的基础上，但当传感器或执行器一旦出现故障，将会对监测系统的安全运行产生严重影响。(9)监测系统缺乏远程故障诊断功能，作为矿务局级不能有效监控各生产矿井的监测系统病态。3故障诊断的任务和内容从广义上说，对于网络环境下矿井监测监控综合系统包含的内容十分丰富，主要可分为如下几类:(1)矿井生产监测监控综合系统。包括瓦斯监测子系统;皮带运输监控子系统;矿井提升监控子系统;束管监测子系统;核子称计量子系统;中央变电所监测子系统，信集闭系统，通风监测监控子系统等。(2)系统设备，各类传感器和断电器负责工作环境瓦斯、温度、风速等参数检测的传感器部分;实现安全风电闭锁、设备启停的开关量监控系统。井下分站设备。井下分站具有接收各类传感器信号(频率或电压电流)、进行A/D转换，将调制后的信号传向地面中心站及按照中心站，设置实施断电控制等功能。(3)远程故障诊断。(4)网络状态故障监测与诊断。随着煤矿生产与科技发展，综合系统的网络复杂性日益提高，为了提高煤矿安全生产质量和降低成本，对网络环境下煤矿监测监控综合系统故障诊断变的更加重要与迫切。从广义上看，瓦斯监测系统故障检测与诊断的对象应包括上述四类子系统中存在的所有故障。从狭义上看，瓦斯传感器是矿井监测系统的极其重要的元件，在瓦斯监测系统中起主导作用。瓦斯监测系统的任务主要在于通过瓦斯传感器实时监测矿井瓦斯浓度是否超限，因此传感器的故障可能引发整个监测系统无法正常工作，导致矿井灾难性事故发生。网络中链路层故障诊断是网络故障诊断的难点，对其的诊断方法研究有较大的意义。预测对于故障诊断工作来说是最有价值的，对网络数据流量的预测可以解决网络拥塞问题。基于网络环境的矿井生产监测监控综合系统的故障诊断应包括如下内容:一是传感器故障诊断;二是系统故障智能诊断;是对监测监控综合网络故障诊断形成系统，达到组合式故障诊断和远程故障诊断目的。4监测系统诊断方案对于一个像矿井生产监测监控综合网络这样的复杂系统，没有一种单一的故障诊断方法适用与检测和诊断系统中的所有的故障。然而各种诊断方法都具有相同的特点，即尽可能从系统的输入输出信号中提取故障特征和征兆，通过征兆的表现和特性的分析来进行故障诊断的。监测系统中相关的被测信号及和过程、部件的知识，可以转化为对故障灵敏的信号，如残差等。因此充分发掘和利用过程的各种冗余信息，从过程和系统所有可能体现的各种故障征兆出发，才能对监测系统实施有效的检测和诊断。5传感器诊断策略(1)实现的任务传感器诊断层是故障诊断系统结构中的第一层，在该层中，故障的征兆产生是从监测系统部件来考虑的。监测系统的故障最终体现为其组成部件的故障。而当像传感器等部件发生故障后，其输入输出关系在一定的时间周期内必然发生较大的变化，传感器部件层的任务就是充分利用传感器本身提供输入输出信息来反映传感器的某些故障特征，从而实现故障诊断。(2)典型的方法a.各种基于传感器输出的信号分析方法信号的幅值检测、变化速率检测是现场采用的最为广泛的传感器故障诊断手段，它对于传感器断线、超速等故障是有效的，然而对于缓变、漂移等故障是不敏感的，只有故障非常严重的时候才能检测出故障存在。信号的平均值、方差的变动检测适合于检测过程变量正常时处于较小范围内平稳变化的场合，而不适合处于大幅度变化的信号。频谱特性分析对于振动等信号的分析比较有效。b.硬件冗余判别方法对于重要的过程变量，如果系统中配置有多重传感器来测量，采用硬件冗余判别的方法一般来说就可以满足故障诊断和分离的要求。判断的常用方法为多数表决法。此方法的应用条件是具有三重或三重以上的冗余信号，因此它只适合于少数的传感器。c.智能传感器的自诊断随着仪表技术的进步，许多智能型的传感器逐渐涌现出来，越来越多的功能被集成到部件本身，包括集成在仪表内部的故障检测系统。它们在输出信号的同时，也并行地输出仪表本身的诊断信息。因此直接利用部件本身的故障输出信息就能实现故障诊断任务。我国瓦斯传感器的智能自检测的研究工作起步较晚，还不能满足煤矿安全生产的需求。d.信号趋势分析与部件知识相结合的方法(3)特点及评价从传感器本身所提供的信息进行故障检测与诊断的特点是比较直接，不需要相关过程的知识模型，因此在工程上比较容易实现。但是仅考虑部件本身而忽略系统的部件之间存在的相互关系，因此检测和诊断能力是有限的。本文研究提出了两种不同的方法对瓦斯传感器进行故障诊断:一是利用单瓦斯传感器的输出信息，通过构造神经网络预测器，对其进行故障诊断。对于瓦斯传感器来说，其输出信号、数据都可以采集到，且可以实时采集，根据其趋势变化特征可以反映其故障特征，结合人工智能一神经网络知识，可以实现瓦斯传感器在线故障诊断。二是利用多源多传感器信息对被测传感器进行逼近然后对其进行故障诊断。这种方法克服了传统传感器故障诊断方法中存在的弊端，设计了基于多传感器信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断结构和诊断系统，其利用多传感器信息融合技术对瓦斯监测系统中相关传感器(风速传感器、温度传感器、CO:传感器等)提供的大量数据进行融合，利用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)网络的作用是利用其强大的非线性拟合能力，构建高精度RBF网络逼近器，实现了对监测点瓦斯的高精度逼近，从而得到被诊断瓦斯传感器的高精度逼近值，以逼近值作为监测瓦斯传感器状态的参考基准，来实现对瓦斯传感器有效的故障诊断。结语本文在对瓦斯监测系统可靠性调查、分析和对系统故障诊断策略规划的基础上，研究了瓦斯传感器的故障模式;深入研究了基于RBF,FTA,CBR的监测系统部件与系统智能诊断理论、方法并形成了相对独立的诊断Agent;建立了基于多Agent系统(MAS)故障诊断模型，构造了瓦斯监测系统的MAS故障诊断，并应用于实际的矿井瓦斯监测系统故障智能诊断的设计中，取得了较好的效果。参考文献1煤矿瓦斯监测系统的综合防雷侯先敏;朱涛职业圈.现代软科学2006/022一种新型煤矿瓦斯监测系统的设计车琳娜;朱志杰;韦文祥;何东霞仪器仪表用户2006/013基于无线数传电台的分布式煤矿瓦斯监测系统硬件架构的研究孟昕元河南机电高等专科学校学报2006/044煤矿瓦斯监测系统防雷探析邱娅;胡万全;余兵;王勇;邱飞贵州气象2006/055基于ZigBee技术的煤矿瓦斯监测系统覃磊;张杰计量与测试技术2007/016基于无线传感器网络的煤矿瓦斯监测系统王建;王汝琳;王学民;刘世民矿山机械2007/027无线传感器网络在煤矿瓦斯监测系统中的应用王玉芬;张治斌;李长江煤炭科学技术2007/068基于无线传感器网络的煤矿瓦斯监测系统赵俊工矿自动化2007/05119GPRS在煤矿瓦斯监测系统中的应用研究程结海;李伟山西建筑2008/1710基于无线传感器网络的煤矿瓦斯监测系统软件的研究王清华;王振翀;张冰煤矿机械2012/12