刘增环，杨 帆

（河北工程大学 信息与电气工程学院，邯郸 056038）

模糊专家系统在超高水充填管道故障诊断系统的应用

刘增环，杨 帆

（河北工程大学 信息与电气工程学院，邯郸 056038）

0 引言

目前大多数煤矿的超高水充填系统的输送管道没有安装泄露堵塞定位自动检测系统，主要靠人工沿管线巡视，费时费力，定位不准确，管道维护困难。遇到管路故障，只能做应急处理，浪费大量的人力财力。为了提高自动化水平，改进生产质量节约能源，本论文设计了基于模糊专家系统的超高水充填管道在线监测及故障诊断系统。通过将模糊集合理论和专家系统相结合，对管道的压力和超高水流量进行在线监测和模糊推理，能有效提升系统判断的准确度，增强系统的容错性，同时也保证了诊断系统的实时性和有效性。

1 超高水充填管道在线监测及故障诊断系统

超高水是一种新兴的煤矿采空区充填材料，该材料由A，B主料与少量速凝剂(AA)和复合缓凝剂(BB)组成[1]，A料主要以铝土矿、石膏等独立炼制并复合超缓凝分散剂构成，B料由石膏、石灰及复合速凝剂构成，二者以1:1比例配合使用。能够达到凝结快，强度大的效果。在使用时，该材料用量很少，而水体积占95%～97%[1]。组成材料按一定比例配制完成后，分别运送到采空区混合，在一定时间内迅速凝固成硬度很强且不可压缩的固体[2]。充填材料在井上完成各自的配比后，经过长距离的管道输送到井下采空区。

超高水充填系统的输送管道中，每种流体所含成分不同，并且由于输送管道的管线长度不确定、高体水流速不均匀等因素影响，容易造成管道堵塞、凝结、泄露等问题，严重影响输送管道的安全运行，所以根据需求设计了基于模糊专家系统的高水充填管道在线监测系统。主要通过对输送管路沿线的压力、流量等变量的实时在线监测，经过数据分析及对照判断管路是否发生堵塞故障或者泄露。若有故障发生，则进行报警，从而减轻工人的劳动强度、节约能源、提高充填系统自动化水平。

本系统上位机采用PC104嵌入式工控机下位机采用PLC来实现超高水充填管道在线监测及故障诊断，具有数据处理、数据显示、数据储存、数据查询、报警等功能，能够实现人机界面的友好交互。其中系统的硬件框架图如图1所示。

图1 系统的硬件框架图

2 模糊专家系统故障诊断

超高水充填管道监测系统属于典型的非线性、时变、强干扰系统。此系统的扰动因素比较多，如井下管道高度不同造成管道压力变化，管壁的粗糙度以及管道弯头造成的管道流量变化等，很难用精确的数学模型进行描述，因此针对这些不确定信息本文将模糊集合理论与专家系统相结合[3]，提升了诊断精度，增强了系统的容错性，同时也保证了诊断系统的实时性和有效性。

超高水充填井下管道故障诊断模糊专家系统由知识库、推理机、数据库、解释模块、学习模块以及输入输出模块构成[4]，其结构原理图如图2所示。

图2 系统结构原理图

其中部分的功能为：

1）综合数据库。主要存放井下管道压力、流量等数据以及在诊断过程中产生的一些数据。

2）知识库。存放诊断用的有关规则以及有关知识等。

3）推理机。模糊推理机是整个模糊专家系统的核心。它根据当前输入数据，运用知识库中的知识，采用一定的模糊推理策略，对井下管道进行故障诊断。

4）解释程序。向用户解释系统是如何推理得出故障的结论。

2.1 知识库

2.1.1 知识库的建立

煤矿井下超高水充填系统中不同的工况可能引起超高水流量、管道压力的变化，但变化的情况是不同的,如表1所示。

表1 不同工况下各个监测点的压力和流量的变化情况

整个充填系统管道长度约2552米，管路为内径为125mm的无缝钢管。利用流体力学相关知识对管道的压力降进行分析。整个管道的压力降主要包括管道摩擦压力降、静压力降和速度压力降，管道压力降的计算公式如下：

其中：

λ为摩擦系数，无因次；经查表为0.02；

L为管道长度，m；

D为管道内直径，m；

∑K为管件、阀门等阻力系数之和，无因次；

u为流体平均流速，m/s；

ρ为流体密度，kg/m3；

Z2、Z1为管道出口端、进口端的标高，m；

g为重力加速度，9.81m2/s；

u2、u1为出口端、进口端流体流速，m/s。

充填管道按照满管计算，则可计算得到整个充填管道压力降⊿P=363.2kPa。

当管道运行正常时，管道的压力降曲线如图3的曲线1所示，此时相邻两个传感器之间的压差为⊿P1。当某一传感器x0处发生堵塞事故后，其压力降如图3的曲线2，此时两端的压差为⊿P2。

图3 管道的压力降

对充填管道的压力、超高水流量分析，假设模糊集{P1，P2，P3}={相邻两个传感器之间的压差⊿P，前一流量传感器的流量，后一流量传感器的流量}，Q为管道故障。各故障状态如表2所示。

表2 故障状态表

对故障征兆和故障原因分析可得到部分规则：

2.1.2 知识库的表示

在故障检测中，传感器获取信息过程中会受到一些干扰因素的影响，使其具有一定的模糊性，而且故障集合与故障特征之间也并不是一一对应关系，相互之间的影响也具有一定的模糊性[5]。因此本文采用模糊产生式规则来表示知识库。

2.2 推理机

本系统的推理方法采用正向模糊推理的方式。根据故障征兆对知识库进行模糊匹配，分析匹配出的可能原因便可以诊断出管道的实时状况。

3 仿真及实验结果

对系统进行实验仿真分析，选取管道长度50米，流体密度为1640kg/m3，流体有效粘度为0.118，当流体流速发生变化时阻力损失的变化如表3所示。随着仿真实验的进行系统准确率的仿真图如图4所示。

表3 流速与阻力损失的关系

图4 仿真图

从上述仿真图可以看出本文所提出的故障诊断方法准确率较高，说明了本文方法的有效性。

4 结束语

本文针对井下管道的压力、超高水的流量设计的模糊专家故障诊断系统有效改善了专家系统容错性差等问题，进而提高了系统的鲁棒性和判断的准确性。因此将其应用于井下管道监测这种复杂被控对象具有很好的工程应用价值。

[1]冯光明,王成真,李凤凯,等.超高水材料开放式充填开采研究[J].采矿与安全工程学报,2010,27(4):453-457.

[2]马广兴,侯尚武,白长江.超高水材料充填系统的优化[J].中州煤炭,2012(4):59-60.

[3]Lee H J, Park D Y, Ahn B S, et al. A fuzzy expert system for the integrated fault diagnosis[J].IEEE Trans on Power Delivery,2000,15(2):833-838.

[4]于治福,于会荣,王德方,等.基于模糊专家系统的矿用风机故障诊断[J].煤矿机械,2013,34(1):271-273.

[5]崔小鹏,王公宝,王洁.一种故障诊断模糊专家系统的实现[J].舰船电子工程,2014,(1):135-139.

[6]马华杰,王金梅.模糊专家系统在火电厂汽包水位运行故障诊断中的应用[J].电站系统工程,2012,28(3):41-43.

Application of fuzzy expert system in high-water filling the pipeline fault diagnosis system

LIU Zeng-huan, YANG Fan

针对目前多数煤矿井下超高水充填管道系统仍采用人工沿管线巡视的现状，通过对充填管道压力、超高水流量的在线监测，设计了基于模糊专家系统的高水充填管道在线监测及故障诊断系统。通过将模糊集合理论与专家系统结合，提升了系统判断的准确度以及系统的容错性。通过实验仿真可以看出该模糊专家故障诊断方法准确率高，具有很好的工程应用价值。

超高水充填；管道监测；模糊理论；专家系统；故障诊断

刘增环（1962 -），男，教授，硕士，主要从事电气自动化检测与控制的研究。

TP206

A

1009-0134(2015)07(下)-0052-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2015.07(下).16

2015-03-02