煤矿通风机远程故障监测系统的设计分析

任孟林

（西山煤电集团有限责任公司西铭矿，山西 太原 030053）

引言

在我国煤炭资源开采过程中，由于矿山地质水文条件较为复杂，使得煤矿经常出现一系列安全事故，对矿山人员及设备的安全造成了严重的影响。矿井风机作为矿井重要的通风设备，其一旦发生故障，会造成工作面瓦斯聚集，造成瓦斯事故，所以对矿井风机进行故障及时诊断是十分重要的[1-2]。在进行风机的故障诊断时经常会对风机的温度、振动及转速等参数进行统计诊断，实现故障分析[3-4]。本文通过对矿井通风机振动信息进行采集，利用软件对信息进行故障诊断和识别，为提升矿井风机的安全性及可靠性提供一定的依据，同时为实现矿井智能化作出贡献。

1 振动故障信息处理

时频分析法主要是对非平稳时段信号频域和时域进行信息分布，从而得到时间与频率间的函数关系。在进行信号处理时，常见的分析为傅里叶变换和和傅里叶反交换，但由于其本质是整体对整体的交换，所以使得时间与频率在个体上是无法对应的，所以无法实现故障定位。为了得到准确的定位，时频分析法可选短时傅里叶变化（STFT）、Hilbert-Huang 变化和Wigner-Ville 分布。对信号进行EMD 分解后进行希尔伯特变化，从而得出时间-频率-能量的关系，同时得出Hilbert 边际谱。为了清楚直观地对HHT 变化结果进行阐述，通过三维建模来展示HHT变化的情况，HHT 三维变化图如1 所示。

从图1 中可以看出，对收集到的振动信号进行HHT 变换，经过HHT 变化后可以将信号的频率进行有效分离，根据时频图可以实现准确展示时间与频率变换的相互关系，所以较好地验证了HHT 变化的分解性能的优越性。……