黨嬌

摘要：針對(duì)煤泥管道傳輸時(shí)的堵塞問(wèn)題，搭建煤泥管道輸送實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)管道傳輸?shù)倪^(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，討論外界環(huán)境對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)的影響，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)煤泥輸送管道的堵塞點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，通過(guò)改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法完成堵塞檢測(cè)，提高檢測(cè)精度。

關(guān)鍵詞：煤泥;管道傳輸;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);堵塞檢測(cè)

近年來(lái)，管道輸送己經(jīng)成為煤泥處理過(guò)程中主要的輸送手段，但是管道輸送時(shí)堵塞問(wèn)題頻出，傳統(tǒng)的人工處理方式對(duì)輸送系統(tǒng)造成了很多不可逆的傷害，嚴(yán)重影響了煤泥的管道傳輸效率。本文通過(guò)對(duì)煤泥傳輸過(guò)程中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，并在原有小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上將權(quán)重型和激活函數(shù)相結(jié)合，提高檢測(cè)精度。

一、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將小波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法既具有小波變換的時(shí)頻局部特性和變焦特性，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的自學(xué)習(xí)推理能力和良好的容錯(cuò)性，因此被廣泛應(yīng)用在了故障診斷過(guò)程中。在實(shí)際應(yīng)用中，常見(jiàn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有兩種結(jié)構(gòu)形式，一種是先將特征信號(hào)進(jìn)行小波變換再進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一種則是將小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接融合到一起的激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使用小波基函數(shù)來(lái)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)，用小波基函數(shù)的尺度和平移參數(shù)來(lái)代替應(yīng)的輸入層到隱層的權(quán)值和隱層的閾值。

二、煤泥輸送管道堵塞產(chǎn)生的原因分析

在煤泥的管道輸送過(guò)程中，可以通過(guò)安裝相應(yīng)的傳感器來(lái)獲得管道運(yùn)輸過(guò)程中的特征信號(hào)，通過(guò)對(duì)傳感器采集到的特征信號(hào)進(jìn)行分析，當(dāng)輸送管道沒(méi)有故障發(fā)生時(shí)，傳感器采集到的特征信號(hào)處于穩(wěn)定狀態(tài)，但是當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，故障點(diǎn)附近的特征信號(hào)會(huì)發(fā)生突變。在這種情況下，只要及時(shí)檢測(cè)到突變的發(fā)生即能檢測(cè)到故障的發(fā)生。但是煤泥的狀態(tài)和處理都是相對(duì)復(fù)雜的，作為煤炭洗選過(guò)程的產(chǎn)物，煤泥中也容易摻入其他物質(zhì)，影響煤泥質(zhì)量，進(jìn)而影響煤泥管道輸送過(guò)程的穩(wěn)定性，使得堵塞故障發(fā)生。通過(guò)對(duì)煤泥的輸送過(guò)程及存放環(huán)境等因素進(jìn)行分析，總結(jié)出煤泥管道輸送過(guò)程中產(chǎn)生堵塞的原因主要有煤泥的含水量、輸送管道的設(shè)計(jì)不合理、煤泥攪拌不均勻、存放時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、摻入過(guò)大的雜質(zhì)、輸送系統(tǒng)工作不穩(wěn)定等因素。在管道發(fā)生堵塞時(shí)，如果故障不嚴(yán)重，煤泥還可以繼續(xù)傳輸，但是傳輸效率會(huì)嚴(yán)重降低，如果故障嚴(yán)重，則會(huì)影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行甚至損壞系統(tǒng)。

三、煤泥輸送管道堵塞故障建模

根據(jù)力學(xué)和勢(shì)力學(xué)的基本定律，分析煤泥在管道中流動(dòng)的過(guò)程，可推斷出煤泥輸送過(guò)程中的質(zhì)量、動(dòng)量及能量都守恒，則可建立煤泥在管道輸送過(guò)程中的流動(dòng)模型。設(shè)煤泥的密度為ρ，輸送的時(shí)間為t，管道內(nèi)部的壓力為P，煤泥在管道中的位置為x，通過(guò)對(duì)煤泥傳輸過(guò)程中的特征信號(hào)進(jìn)行分析，結(jié)合質(zhì)量可得出煤泥在管道中流動(dòng)時(shí)的連續(xù)方程為：管道分為每段為△x的N等份，假設(shè)流過(guò)每段的時(shí)間為△t，時(shí)間和距離之間要滿(mǎn)足△x≥α△t，可在x-t平面內(nèi)對(duì)求解式（4）、（5）和（6），將該求解過(guò)程放到煤泥輸送管道的壓力輸送過(guò)程中，則可根據(jù)采集到的壓力、溫度等信號(hào)得到發(fā)生堵塞時(shí)的壓力變化。因此可選擇不同形狀的傳輸管道進(jìn)行分析，在所選管道兩端安裝壓力傳感器，分析故障發(fā)生前后壓力信號(hào)的變化，可知故障發(fā)生前壓力信號(hào)平穩(wěn)。故障發(fā)生后堵塞點(diǎn)前端壓力傳感器采集到的值上升，后端采集到的值下降。根據(jù)壓力值的變化可判斷出管道是否發(fā)生堵塞。

四、基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堵塞點(diǎn)檢測(cè)算法

根據(jù)煤泥輸送管道堵塞故障模型，結(jié)合管道發(fā)生堵塞故障時(shí)的實(shí)際情況，在檢測(cè)過(guò)程中，本文將權(quán)重型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和激活函數(shù)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，具體檢測(cè)算法如下：

（1）通過(guò)用提升小波變換的方法對(duì)采集到的特征信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)處理過(guò)的信號(hào)進(jìn)行小波變換，提取新的特征序列;

（2）用提取到的特征序列進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;

（3）檢測(cè)到信號(hào)在某時(shí)刻發(fā)生了突變，則管道發(fā)生了堵塞故障，否則說(shuō)明管道運(yùn)行正常，采集新的特征信號(hào)并重復(fù)步驟（1）。

（4）檢測(cè)到故障并進(jìn)行堵塞報(bào)警，并進(jìn)入下一輪的特征信號(hào)采集并重復(fù)步驟（1）。

五、改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完成管道堵塞檢測(cè)

使用改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堵塞檢測(cè)算法隨采集到的特征信號(hào)進(jìn)行仿真測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果可知管道在發(fā)生堵塞故障時(shí)會(huì)突變，而信號(hào)的突變點(diǎn)即為煤泥在輸送管道發(fā)生的故障點(diǎn)。

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基金項(xiàng)目：重慶電子工程職業(yè)學(xué)院科研項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：XJZK201904。