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文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）03-089-03中圖分類號：TP29

★葉鵬飛，徐強，韋紅洋（通用技術集團工程設計有限公司，山東濟南250031）

關鍵詞：自動化技術；煤礦機電設備；保護方法；BP神經網絡

1　引言

近年來，隨著全球經濟的快速發展和能源需求的不斷增加，煤炭在能源領域的重要性愈發突出。然而，煤礦開采過程中機電設備的安全與保護問題也日益引起行業的廣泛關注。煤礦設備面臨著復雜的作業環境，其安全運營不僅關系到企業自身的經濟利益，也事關工作人員的生命安全與國家的能源供應穩定。傳統的煤礦設備保護方法主要依賴于人工巡檢和定期維護，這種方式不僅效率低下，而且可能因為人為因素導致安全隱患的增加。自動化技術以其高效、精準的特點，正在重新定義煤礦機電設備的保護方式。此外，傳統方法在檢測設備故障的響應速度方面也存在缺陷，一旦發生事故，往往會導致設備停機、生產中斷，甚至引發安全事故，給企業造成不可估量的損失。通過傳感器網絡的部署和智能分析技術的應用，可以實現對設備的實時監測和故障預警，不僅提高了設備的安全性，也增強了故障處理的及時性。因此，探索基于自動化技術的保護方法，勢在必行。

2　煤礦機電設備工作原理分析

煤礦機電設備的穩定運行是保證煤礦企業順利生產的重要因素，然而在實際生產過程中，設備故障時有發生，給煤礦生產帶來了一定的影響[1]。設備故障的原因可能是多種多樣的，例如設備長時間運轉、設備維護不及時、材料磨損、操作不當等。對煤礦機電設備進行故障分析有助于本設計確定檢測對象，從而采取有效的檢測措施。在分析設備故障時，需要了解煤礦機電設備的結構、原理和工作情況。同時，還需要綜合考慮設備使用環境、工作強度、人員操作等因素[2]。

2.1　煤礦機電設備工作面流程

在分析煤礦機電設備故障現象之前，首先要了解綜采工作面。綜采工作面是一個綜合開采煤炭的場所，它的目的是實現煤炭的有效采集和安全生產，通過綜合開采的方法來提高煤炭的采集效率和降低生產成本[3]。圖1為煤礦綜采工作面流程圖，綜采工作面是井下采煤作業的第一現場。但由于綜采工作面工作空間狹窄且需要大量煤礦機電設備，因此在搭建系統之前，需要分析綜采工作面的工作流程和煤礦機電設備供電方式。在綜采工作面工作時，采煤機首先將煤炭從煤壁上切割下來，然后通過刮板輸送機將其運輸到破碎機，再經由轉運皮帶運輸到煤倉，實現了采煤、破碎、裝運的全過程[4]。

圖1  煤礦綜采工作面流程

對煤礦機電設備進行監測時，需要實時監測其運行狀態。因此，對綜采工作面的供電方式進行分析就尤為重要[5]。

2.2　煤礦機電設備工作原理

深入了解煤礦機電設備的工作原理對于及時發現故障現象、確保設備的穩定運行具有重要意義。要實現高效安全的煤炭回采，需要考慮設備的相互匹配以及滿足自動化采煤系統的需求。三機配套（采煤機、刮板輸送機、液壓支架）旨在為綜采工作面選型核心設備，以保證設備在空間位置和功能組合上的協調，使煤礦機電設備能夠長期穩定的運行，使煤礦生產效益最大化。正確使用煤礦機電設備，不僅可以提高煤礦的采煤效率，還可以降低煤礦的生產成本。為了保證煤礦機電設備的正常運行，煤礦的管理人員需要對煤礦機電設備進行定期維護和保養，以保證設備的長期使用壽命。同時，為了保障工人的安全，煤礦的管理人員需要對工人進行專業的安全培訓，并定期檢查設備的安全設施。由此可見，煤礦機電設備在采煤過程中的作用和重要性是不可忽視的。目前，煤礦綜采工作面所使用的主要煤礦機電設備有采煤機、刮板運輸機、液壓支架、轉載機、破碎機和轉運皮帶等[6]。

3　煤礦機電設備保護系統總體設計

3.1　保護系統框架

煤礦機電設備保護系統框架主要由現場設備監控層、傳輸層、客戶應用層構成。系統整體框架圖如圖2所示。

圖2  系統整體設計圖

（1）現場設備監控層：現場設備監控層以綜采監控分站為核心，布置在綜采工作面開關列車處，通過監控分站與煤礦機電設備供電開關建立通信，對綜采工作面的采煤機、轉載機、刮板輸送機、破碎機和帶式輸送機的運行狀態進行監測，包括電流、電壓、起停狀態以及故障狀態等。

（2）傳輸層：傳輸層將煤礦機電設備運行數據傳輸到監控分站，建立監控分站與各設備之間的通訊，并將數據上傳至煤礦環網。

（3）客戶應用層：客戶應用層將綜采工作面設備運行數據采集到地面后，經過上位機處理，將數據與算法結合，通過預警系統實現對運行異常的設備進行預警，提高設備檢修效率，降低故障率。

3.2　保護系統數據傳輸通道

煤礦企業網絡普遍采用星形加環形的配置方式。在采區中，設備完成回采任務后，需要將其搬移到采區并拆除其網絡。因此，采區選用星型網絡接線，而煤礦的主干網絡采用環形布置，與星型網絡相結合，更加穩定可靠。目前，現場總線（Fieldbus）、以太網和光纖通訊是主流的工業通訊方式。其中，現場總線通訊在工業現場中較為普及，且穩定性較好。典型的通訊方式包括Profibus、CANbus和RS-485通訊。本設計將以RS-485通訊建立起綜采監控分站與供電開關的通信。

4　基于BP神經網絡的煤礦機電設備保護算法

4.1　BP神經網絡

典型的BP網絡拓撲結構常由三層組成：輸入層、隱含層和輸出層。BP網絡與感知器模型不同，傳遞函數必須是可微的，不能使用感知器網絡中的二值函數。常用的傳遞函數包括Sigmoid型的對數、正切函數或線性函數，這些函數使BP網絡的傳遞函數處處可微。這使得BP網絡能夠使用非線性超平面組成的區域進行分類，從而產生比線性劃分更加精確的結果，容錯性也更好。

4.2　訓練BP網絡算法模型流程

在MATLAB中訓練BP網絡算法模型的過程如下：

（1）載入數據。該數據由泰安眾誠自動化設備股份有限公司提供，經過小波包處理后，將數據導入到網絡輸入變量P中，然后輸入與其維數相等的目標變量T。本次訓練共有100組輸入變量以及與其維數相等的目標變量。在目標變量中，我們對三相電壓不平衡、轉子偏心、轉子斷裂、電機正常四種信號進行編號。

（2）設置網絡結構。首先在BP神經網絡結構設置中，將輸入層節點數設置為2、隱含層節點數設置為5和輸出層節點數設置為1。其次是設置網絡參數，將訓練次數設置為1000、學習速率設置為0.01和訓練目標最小誤差設置為0.001。

（3）開始訓練。訓練結束后查看本次訓練狀態，如圖3所示，發現本次訓練在第24輪得到最佳狀態。查看訓練結果，本次訓練取得預期效果。

（4）驗證真實值與預測值的誤差。通過使用與訓練數據不同的測試數據，評估已經訓練好的神經網絡的性能。測試數據應該是具有代表性的，并且涵蓋了訓練數據中未曾包含的各種情況。

5　實驗結果分析

對模型優化完成后，利用構建的數據集對模型重新訓練并測試模型的性能，采用TensorFlowgpu-2.2.0深度學習框架搭建算法，利用動量梯度下降法對模型進行訓練。根據前文實驗中模型表現對訓練超參數進行了更改，初始學習率設置為0.001，batchsize數量為32，Epoch設置為300，動量參數設置為0.9，權重衰減設置為0.0005。為避免發生過擬合現象，引入學習率衰減機制，當epoch達到200時，學習率降低為原本數值的十分之一。驗證結果如表1所示。

表1  驗證結果

從表1可以看出，該神經網絡在測試數據上取得了預期的效果。這個結果表明，該網絡在訓練數據和測試數據上都能夠表現出良好的性能和預測能力。

6　結論

本研究通過對基于自動化技術的煤礦機電設備保護方法的探討，不僅揭示了此方法在設備保護方面的創新性和實用性，還為煤礦行業的技術進步提供了理論支持和實踐指導。希望本研究能夠為未來煤礦機電設備的智能化管理提供一種可行的解決方案，為實現安全、高效、可持續的煤礦開采奠定基礎。

作者簡介：

葉鵬飛（1987-），男，河南濟源人，中級工程師，學士，現就職于通用技術集團工程設計有限公司，研究方向為煤炭工程工程技術。

徐　強（1992-），男，江蘇南通人，中級工程師，學士，現就職于通用技術集團工程設計有限公司，研究方向為煤炭工程機電。

韋紅洋（1992-），男，山東濟寧人，中級工程師，學士，現就職于通用技術集團工程設計有限公司，研究方向為工程安全。

參考文獻：

[1]韓寧.煤礦機電設備保護措施分析[J].能源與節能,2024,(7):237-239.

[2]李凌燕.煤礦電氣設備與供電系統保護研究[J].內蒙古煤炭經濟,2024,(13):16-18.

[3]陳仲波.煤礦機電設備與供電系統的保護方法探討[J].內蒙古煤炭經濟,2024,(10):45-47.

[4]李忠奎,吳文臻,張子良,等.煤礦井下機電設備保護和動作特性試驗裝置設計研究[J].煤炭工程,2023,55(4):187-192.

[5]李樂.初探煤礦機電設備以及供電系統保護[J].中國科技投資,2021,(3):173-174.

[6]郭繼輝.煤礦井下電氣設備保護與維修工作分析[J].當代化工研究,2020,(19):135-136.

摘自《自動化博覽》2025年3月刊