瓦斯抽采监控系统传感器故障诊断

时间：2024-05-04

文/牛耘

井下瓦斯抽采监控系统的主要作用于矿井下监控瓦斯抽采工作和采集传输数据工作，以达到提高抽采安全性的目的。瓦斯抽采工作所处的井下环境一般比较复杂，瓦斯抽采监控系统的正常工作和信息数据的采集、传输显的尤为重要，如果系统中传感器一旦出现错误，会导致一系列的安全事故发生，直接影响企业的生产和经济效益。

1 瓦斯抽采监控系统传感器故障诊断的意义

据《煤矿瓦斯抽采达标暂行规定》可知，在矿井生产中抽采工作占据着十分重要的地位。瓦斯抽采监控系统承担着保证安全生产的重要责任，它是保障矿井安全生产的基础条件。瓦斯抽采监控系统的正常运转为矿井安全生产提供了可靠的保障。瓦斯抽采泵是整个抽采系统的中心环节，其自动化和智能化程度相对较低，因此需要强大的监测和控制系统的支持。

2 瓦斯抽采监控系统的主要问题

2.1 监控系统问题

目前，由于我国监控系统的智能化程度和自动化水平不是特别先进，在检测和安全保护方面也存在着一些的问题。井下瓦斯浓度是需要时时检测、即时上传的数据。煤矿井下监控系统会采用人工监测和瓦斯监测系统两种方式。人工监测会有覆盖面不全和延时性的弊端。以往，由于井下监控系统不完善，会有很多误传、误报、不传的问题产生。随着技术的发展和安全生产意识的提升，越来越多企业重视矿井监控系统，加强了矿井监控系统的管理，大大的减少了传输上报的故障发生。

2.2 故障识别问题

当瓦斯抽采监控系统传感器出现问题时，最重要的就是尽快找到故障源所在的位置。但是，目前，传感器诊断方法在查找故障源时存在的问题：

（1）无法快速找到故障源，寻找时间比较长，要花费大量的时间和精力才能找到故障源。

（2）可以找到故障源所在，却因为监控系统体系庞大，操作比较复杂困难，运算较容易出错，故障位置不精确，导致工作量加大，工作效率低下。

3 导致传感器故障的因素

3.1 监控系统故障

3.2 传感器自身故障

监控系统出现的问题随着科技的发展、技术的革新，人们安全意识的提升已经有了较大的改进。然而，传感器作为终端采集数据的核心设备，出现故障的概率比较高。

井下环境复杂多变，传感器也很容易受到环境的影响而发生故障。例如：在瓦斯抽采的钻孔操作时，工作面产生的粉尘和水会将传感器的采集端堵塞，导致传感器数据采集偏离实际数据，无法为地面传送真实、准确的现场数据。一旦传感器发生了故障，整个监测系统会因错误的测量数据，无法实施相应的控制和措施，为生产带来及其严重的安全隐患。

4 瓦斯抽采监控系统传感器故障诊断方法

4.1 解析模型

对于瓦斯抽采监控系统传感器故障诊断方法而言，解析模型法是最早使用的一种方法。它通过将残差进行分析探究之后，根据结果信息推断传感器的故障，再通过一系列分析，确定最终故障。这种方法需要使用到数学模型，将分析得到的数据信息分析过后利用数据模型来得到最终准确的结果。这里面所使用到的数据模型主要是瓦斯传感器动态输出模型，其能够对瓦斯传感器故障给予有效的诊断，具体实现方法如图1所示。

通过对图1进行分析可以发现，瓦斯传感器运行过程中，实际输出的前n 步采样数据序列值依次为x（k-1），x（k-2），…x（k-n）进入神经网络，此时可以借助神经网络来对下一个第n 步的输出值xi（k）进行预测，如果传感器第k 步所得到的实际输出值x（k）与xi（k）的偏差值在设定阈值范围内时，则可以判定瓦斯传感器正常工作。反之，如果偏差值超过设定阈值时，则可以判定传感器出现故障。

4.2 信号处理

图1：瓦斯传感器故障诊断实现流程

由于监控系统使用线性系统的概率是最大的，因此，信号处理是在线性系统的基础上提出来的。信号处理使信息检测变得更加具有时效性，它能实时监测数据信号，然后对其进行分析处理。除了线性系统之外，信号处理还可以应用到非线性系统当中，它也能发挥出极大的作用。信号处理能完美的避免对象数学模型，它使诊断工作的可操作性大大提高了，既不需要花费太大的时间和精力，又能与其他方法相结合，将其他方法的优势完全发挥出来。

4.3 数据驱动

数据驱动的传感器诊断方法已经逐渐成为了最热门的一种诊断方法了，这种方法虽然还处于起步阶段。但是，由于其吸收了其他方法的优点而去掉了缺点，使得企业更愿意花费大量资金和人力去研究它。首先，数据驱动法对于数学模型的精确度要求不是特别高，它所接触和处理的数据信息都是还没经过处理的初步信息，因此所花费的成本也比较低。而由于其可操作性强，对工作人员的专业能力要求也不高，所以已经被大范围的应用到了各个领域中去。