基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷

1、 基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷 王君莉Summary：為有效診斷煤礦帶式輸送機(jī)故障，首先，提出一種集成故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的帶式輸送機(jī)故障診斷模型;其次，系統(tǒng)分析了導(dǎo)致帶式輸送機(jī)故障的各種原因事件及其內(nèi)在邏輯門關(guān)系以編制出帶式輸送機(jī)故障樹，并依據(jù)相關(guān)規(guī)則將故障樹轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;在基于故障樹確定基本事件風(fēng)險(xiǎn)率的基礎(chǔ)上，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型反向推理能力對(duì)風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行修正及優(yōu)化，得出更為可靠的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率;最后，結(jié)合工程實(shí)例，對(duì)某煤礦水平運(yùn)輸大巷帶式輸送機(jī)進(jìn)行故障診斷，并對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行原因分析.結(jié)果表明：該帶式輸送機(jī)故障診斷結(jié)果為存在事故風(fēng)險(xiǎn)，該結(jié)果與工程實(shí)際較為吻合，同時(shí)

2、提出了對(duì)輸送帶接頭不夠平直、單側(cè)托輥失靈、缺損、滾筒接觸面積水或積油、輸送物料中摻雜異物等進(jìn)行著重檢修與排查的建議.Key：帶式輸送機(jī);故障診斷模型;故障樹;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);故障風(fēng)險(xiǎn)：TD528 ：A ：1673-260X（2019）09-0080-04帶式輸送機(jī)是煤礦井下開采的一種重要運(yùn)輸設(shè)備，具有運(yùn)輸能力大、工作阻力小以及耗電量低等優(yōu)點(diǎn)，在采區(qū)平巷、采區(qū)上下山和運(yùn)輸大巷等場(chǎng)所廣為應(yīng)用1-3.煤礦帶式輸送機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所處工作環(huán)境惡劣，一旦發(fā)生事故，極易造成設(shè)備損壞或經(jīng)濟(jì)損失，甚至出現(xiàn)人員傷亡的嚴(yán)重后果，如輸送帶打滑，輕則將輸送帶磨損，導(dǎo)致帶式輸送機(jī)停止運(yùn)行;重則燒毀輸送帶，引起煤礦重大火災(zāi)事

3、故4-7.為此，煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷工作已成為煤礦企業(yè)及學(xué)術(shù)界亟待解決的問(wèn)題之一.分析現(xiàn)有煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷研究方法和模型，如于淑政等8分析了帶式輸送機(jī)的各種故障，并以此編制了相應(yīng)的故障樹，進(jìn)而預(yù)測(cè)帶式輸送機(jī)出現(xiàn)故障的可能性;馬振華9基于事故致因理論研究煤礦帶式輸送機(jī)故障成因，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析提出了減少或避免帶式輸送機(jī)故障的有效措施;楊清翔等10采用粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)了煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷模型，以此提高了帶式輸送機(jī)故障診斷精度，這些研究成果均集中在單一的定性或定量分析煤礦帶式輸送機(jī)故障方面，其故障診斷結(jié)果具有較強(qiáng)的主觀性.為解決上述方法或模型的不足，提出基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模

4、型，該模型從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面診斷煤礦帶式輸送機(jī)故障，使得故障診斷結(jié)果更為精準(zhǔn)、可靠.1 理論與算法1.1 故障樹故障樹11（Fault Tree Analysis，簡(jiǎn)稱FTA）是由美國(guó)貝爾電話研究所的維森（H. A. Watson）于1961年率先提出，并用它預(yù)測(cè)導(dǎo)彈發(fā)射的隨機(jī)故障概率，后被美國(guó)原子能委員會(huì)用于商業(yè)核電站的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，同時(shí)發(fā)表了關(guān)于核電站危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)報(bào)告，即著名的“拉斯姆森報(bào)告”，該報(bào)告大量、有效地應(yīng)用了故障樹，從而極大地推動(dòng)了它的發(fā)展，目前故障樹已從航天、核工業(yè)進(jìn)入礦山、機(jī)械、化工、電力、交通等領(lǐng)域，它可以進(jìn)行故障診斷、分析系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，指導(dǎo)系統(tǒng)的日常維護(hù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的安全運(yùn)行

5、.故障樹是從一個(gè)可能的故障開始一層一層地逐步尋找引起故障的觸發(fā)事件、直接原因和間接原因，并分析這些故障原因之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系，并用邏輯樹圖把這些原因及其相互間的邏輯關(guān)系表示出來(lái).故障樹采用的符號(hào)通常包括事件符號(hào)、邏輯門符號(hào)和轉(zhuǎn)移符號(hào)3類，其中事件符號(hào)分為結(jié)果事件（頂事件、中間事件）、底事件和特殊事件;邏輯門符號(hào)分為與門（AND）、或門（OR）、非門（NOT）和特殊門;轉(zhuǎn)移符號(hào)分為轉(zhuǎn)入符號(hào)和轉(zhuǎn)出符號(hào).運(yùn)用故障樹模型時(shí)應(yīng)當(dāng)滿足以下3條性質(zhì)：（1）獨(dú)立性.故障樹的所有基本事件是相互獨(dú)立的，彼此之間沒(méi)有任何影響或干擾.（2）“0-1”狀態(tài)性.故障樹的基本事件和頂事件僅存在兩種狀態(tài)，即事件不發(fā)生（用“0

6、”表示）或事件發(fā)生（用“1”表示）.若故障樹有n個(gè)相互獨(dú)立的基本事件，xi表示基本事件的狀態(tài)變量（i=1，2，n），xi僅取0或1兩種狀態(tài);？椎表示故障樹頂事件的狀態(tài)變量，？椎也僅取0或1兩種狀態(tài)，則有如下定義：（3）邏輯性.底事件和結(jié)果事件通過(guò)邏輯門表征其相互間的邏輯關(guān)系，從而更加直觀地表明事件之間的因果關(guān)系以及結(jié)果事件的發(fā)生是由一種或幾種基本事件的發(fā)生導(dǎo)致的.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)12（Bayesian Network，簡(jiǎn)稱BN）是一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)、概率推理和圖形理論的智能預(yù)測(cè)、診斷和自學(xué)習(xí)的集成模型，被廣泛應(yīng)用于解決復(fù)雜設(shè)備的不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障問(wèn)題.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與

7、條件概率表兩部分構(gòu)成，其中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖是一個(gè)由若干節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)的有向線段組成的有向無(wú)環(huán)圖，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)事件或隨機(jī)變量，另外節(jié)點(diǎn)的取值是完備互斥的.在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中節(jié)點(diǎn)劃分為父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)，圖1所示的互相連接的節(jié)點(diǎn)AC與BC中，節(jié)點(diǎn)A、B稱作節(jié)點(diǎn)C的子節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)C稱作節(jié)點(diǎn)A、B的父節(jié)點(diǎn).通常運(yùn)用全概率公式（見式（1）計(jì)算子節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，運(yùn)用貝葉斯公式（見式（2）求取父節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率.（1）全概率公式.如果事件組B1，B2，Bn滿足：B1，B2，Bn兩兩互斥，即BiBj=？覫，且P（Bi）0，其中i，j=1，2，n，同時(shí)B1B2Bn=？贅，則稱事件組B1，B2，Bn是樣本空間？贅的一個(gè)劃

8、分或稱為一個(gè)完備事件組，任一個(gè)關(guān)聯(lián)事件A，則存在：式（1）即為全概率公式.（2）貝葉斯公式.由條件概率及概率乘法定理知：P（A|Bj）P（Bj）=P（Bj|A）P（A），結(jié)合式（1）得出：式（2）即為貝葉斯公式，其中P（Bi）表示各事件的概率，又稱先驗(yàn)概率，P（Bj|A）表征在事件A發(fā)生的前提下，事件Bj發(fā)生的概率，又稱后驗(yàn)概率.1.3 基于故障樹建構(gòu)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在故障樹建構(gòu)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，首先需要解決故障樹的邏輯門關(guān)系如何有效轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和條件概率表的問(wèn)題，為此，引入三個(gè)規(guī)則：（1）故障樹的頂上事件、中間事件和基本事件與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的父節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)一一對(duì)應(yīng);（2）若故障

9、樹中存在多個(gè)相同的基本事件，則在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中只需設(shè)定一個(gè)節(jié)點(diǎn);（3）故障樹的邏輯門關(guān)系與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向邊相互映射.基于上述規(guī)則，可將故障樹轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2所示.2 煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷以河南省登封市某煤礦的一條水平運(yùn)輸大巷的帶式輸送機(jī)為例，該水平運(yùn)輸大巷標(biāo)高為-85m，采用DSJ100/80/2160型帶式輸送機(jī)輸送原煤、矸石及物料等，現(xiàn)結(jié)合該帶式輸送機(jī)運(yùn)行狀況及可能存在的故障，運(yùn)用故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型開展故障診斷工作.2.1 煤礦帶式輸送機(jī)故障樹編制首先，確定帶式輸送機(jī)故障樹的頂上事件為帶式輸送機(jī)故障T;其次，選取輸送帶跑偏A1、輸送帶打滑A2、輸送帶損傷A3（包括輸送帶斷

10、帶B1、輸送帶撕裂B2）、輸送機(jī)啟動(dòng)故障A4、托輥運(yùn)轉(zhuǎn)失效A5和輸送機(jī)火災(zāi)A6等6種典型的帶式輸送機(jī)故障作為故障樹的中間事件，逐項(xiàng)分析中間事件產(chǎn)生的原因，以確定故障樹的基本事件;最后，結(jié)合Free Fta軟件編制圖3所示的煤礦帶式輸送機(jī)故障樹，其中，X1X42為故障樹的基本事件代碼，其具體含義見表1.2.2 煤礦帶式輸送機(jī)故障的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立結(jié)合圖3所示的故障樹，將故障樹的頂上事件 轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的父節(jié)點(diǎn)，中間事件A1A6、B1、B2轉(zhuǎn)換為中間節(jié)點(diǎn)，基本事件X1X42轉(zhuǎn)換為子節(jié)點(diǎn)，并借助圖2所示的流程圖，建立圖4所示的煤礦帶式輸送機(jī)故障的貝葉斯網(wǎng)絡(luò).2.3 煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷2.3.1

11、煤礦帶式輸送機(jī)故障樹的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率確定通過(guò)調(diào)研上述實(shí)例帶式輸送機(jī)近5年（20142018年）故障情況，并邀請(qǐng)行業(yè)相關(guān)高級(jí)工程師、高校教授以及一線有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)員工等組建故障診斷小組，參照表2對(duì)故障樹基本事件存在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行賦值，經(jīng)折中處理后確定基本事件的風(fēng)險(xiǎn)率（風(fēng)險(xiǎn)率=事故頻率嚴(yán)重度）.利用式（2）與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的反向推理修正已得的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率，進(jìn)而得到更為精確的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率，同時(shí)對(duì)修正后風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行歸一化處理，詳見表3.2.3.2 煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷在進(jìn)行煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷時(shí)，應(yīng)明確風(fēng)險(xiǎn)因素（故障樹基本事件）的危險(xiǎn)性等級(jí)，本文將危險(xiǎn)性等級(jí)分為5個(gè)級(jí)別，并用相應(yīng)的語(yǔ)義表征危險(xiǎn)性以及給出

12、對(duì)應(yīng)的分值區(qū)間，見表4.由故障診斷組專家結(jié)合實(shí)例中帶式輸送機(jī)運(yùn)行現(xiàn)狀，參照表4對(duì)基本事件逐一進(jìn)行賦值，然后與表3中對(duì)應(yīng)的歸一化風(fēng)險(xiǎn)率相乘并求和，如對(duì)基本事件X1X8賦值為60、80、85、30、75、50、80、95;其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)率分別為0.017、0.027、0.041、0.007、0.010、0.004、0.048、0.017，那么相應(yīng)的危險(xiǎn)等級(jí)分值S為S=600.017+800.027+950.017=13.28類似地，基本事件XX的危險(xiǎn)等級(jí)分值S為50.32，所以該帶式輸送機(jī)的危險(xiǎn)分值S為S=S+S=63.60危險(xiǎn)分值63.60屬于60，70），表明該帶式輸送機(jī)的危險(xiǎn)等級(jí)為級(jí)，處于中等

13、危險(xiǎn)狀態(tài)，即故障診斷結(jié)果為帶式輸送機(jī)存在事故風(fēng)險(xiǎn)，需著重對(duì)輸送帶接頭不夠平直、單側(cè)托輥失靈、缺損、滾筒接觸面積水或積油、輸送物料中摻雜異物等進(jìn)行系統(tǒng)檢修與排查，防止帶式輸送機(jī)重大事故的發(fā)生.3 結(jié)語(yǔ)（1）編制了煤礦帶式輸送機(jī)故障樹，其中包含6個(gè)中間事件和42個(gè)基本事件;借助故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換流程圖繪制了對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò).（2）采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型修正了故障樹的基本事件風(fēng)險(xiǎn)率;將故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到工程實(shí)踐，診斷出煤礦帶式輸送機(jī)故障等級(jí)為級(jí)，存在一定風(fēng)險(xiǎn)事故，需要及時(shí)進(jìn)行檢修與排查，同時(shí)對(duì)重點(diǎn)檢查部位提出參考性建議.Reference：1崔揚(yáng)揚(yáng).可伸縮帶式輸送機(jī)故障診斷與對(duì)策D.邯鄲：

14、河北工程大學(xué)，2013.2向秀華.煤礦帶式輸送機(jī)智能故障診斷方法的研究D.徐州：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，2017.3孫志剛，張翠平，胡建功，等.帶式輸送機(jī)的輸送帶保護(hù)及故障診斷J.煤礦機(jī)械，2011，32（03）：242-244.4朱慧慧.基于改進(jìn)FMECA與DFTA的帶式輸送機(jī)可靠性分析D.廣州：華南理工大學(xué)，2017.5阮慎.基于粗糙集和遺傳算法的帶式輸送機(jī)的故障診斷研究J.煤礦機(jī)械，2013，34（09）：280-282.6荊輝.帶式輸送機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究D.太原：太原科技大學(xué)，2015.7任海東.基于D-S證據(jù)理論的帶式輸送機(jī)故障診斷J.煤炭技術(shù)，2017，36（11）：273-275.8于淑政，崔揚(yáng)揚(yáng)，曹艷芳.帶式輸送機(jī)故障分析與處理J.煤礦機(jī)械，2012，33（10）