基于卷积神经网络的立井刚性罐道健康监测研究

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提升系统作为矿井与地面的交互工具,其稳定运行是矿井安全生产的重中之重,作为提升系统中的导向装置,刚性罐道的健康状况是提升系统安全运行的重要保障。因此本文以刚性罐道为对象,对其健康状况展开研究对矿井的安全生产具有重大意义。首先,根据立井提升系统的实际结构和工作原理,根据实验需求和实际实验环境进行合理简化,搭建提升系统实验台。其机械结构部分包括罐道梁、刚性罐道、提升容器、滚轮罐耳和提升电机等;其控制系统包括PLC、触摸屏、变频器和继电器等;其动态测试系统包括三方向加速度传感器、采集仪和DSPA-V11软件等。利用ANSYS求解出提升容器顶部的中间处为传感器最优安装位置。其次,采集刚性罐道错位和间隙两种缺陷激励下提升容器的振动加速度信号,根据信号和滚轮罐耳运动轨迹分别对两种缺陷的特性进行分析。对两种信号分别用三种长度的窗函数进行STFT,以及四种小波基函数进行WT,得到特征时频图像。经对比,在Complex Morlet小波基函数下的时频图像具备最佳的时间分辨率和频率分辨率。进一步确定错位缺陷、间隙缺陷和无缺陷加速度信号依次采用cmor3-3小波基、cmor3-1小波基和cmor3-2小波基变换后效果最佳。然后,根据CNN的工作原理和诊断任务需求,在Pytorch环境下设计并搭建了初代CNN模型。采集了提升容器多运行速度、多负载情况在刚性罐道3种状态、多种缺陷程度下每种工况的振动加速度信号,信号变换为时图像后建立训练集和测试集。并且采集3种缺陷随机工况下的振动加速度信号各100组设置验证集。图像输入模型训练后得到诊断平均准确率为65%,并且模型存在过拟合的现象和泛化能力较差。最后,从模型深度、算法和结构三个方面对初步CNN模型进行优化,将模型深度拓展至5层卷积层,局部增加了 BN层和Dropout层,利用小尺寸卷积核、长步幅的卷积层局部代替池化层,在训练集和测试集上均得到99%以上的诊断平均准确率,并且模型具备良好的泛化性和对过拟合抑制效果,在验证集上对错位、间隙和无缺陷的预测准确率分别为100%、100%和98%。根据与四种机器学习诊断方法结果对比,验证了该方法的有效性和优越性。图[52]表[9]参[87]
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