煤炭传感器自诊断技术研究及在开采环境中的可靠性增强

引言

传统的传感器故障维修主要依靠人工定期检修，效率低，耗费人力成本高，同时存在故障发现和处理不及时的问题；自检测技术恰好可以弥补以上两点，自检测是利用传感器自身的硬件设施或者外置的电路，及时对传感器检测诊断并进行故障预警，极大提高了传感器的稳定性和维修的及时性。

一、煤炭传感器自诊断技术研究

1. 阈值判断法

阀值判定法是最简单、最常用的方法，设置自诊断模块阀值，根据传感器正常使用时上限范围，设置自诊断模块阀值范围的上限值和下限值，传感器工作过程中，自诊断模块收集传感器输出信号，超过阀值范围即诊断故障。以瓦斯传感器为例，正常检测范围为 0-4%CH₄ ，设置上限值为 4.5%CH₄ ，下限值为 -0.5%CH₄ ，输出信号超出阀值即诊断故障。该方法简单、反应速度快，适用于故障特征明显的传感器，缺点是对有些轻微故障无法发现，受环境影响大。阀值判定法常用于煤炭传感器的电源故障诊断、电路短路或断路故障诊断，判定自诊断模块的阀值，当传感器供电电压低于阀值 3.3V（下限阈值）或高于阀值5.5V（上限阈值）即诊断电源故障。

2. 趋势分析法

趋势分析法是指通过传感器参量的变化趋势来进行故障诊断，即在正常情况下，传感器的输出参量都在一定的范围内变化，若变化速率过快或出现异常，则判定为故障。例如：温度传感器在正常情况下温度变化速率不超过 0.5^∘C /min，若在某一时刻的温度变化速率突然变为 2^∘C /min，则可能是由传感器敏感元器件老化或受热源冲击造成，并由自诊断单元判断为故障。趋势分析法可以对轻微性故障、渐变故障进行诊断，不会出现阈值判决错误。趋势分析法是煤炭传感器中常用的一种方法，常用于敏感元器件老化、参数漂移等故障诊断。例如瓦斯传感器的灵敏性会逐渐减弱，即输出信号会变慢，通过趋势分析法检测信号变化趋势，若信号变化速率小于阈值，那么判断为敏感元器件老化故障，提醒维护人员更换敏感元器件。

3. 冗余诊断技术

冗余诊断技术是采用增加冗余元件或增加冗余通道的方式，对故障实时监测、容错的诊断技术，是在传感器系统中增加相同敏感元件的数量或相同的信号通道，在系统正常条件下各敏感元件或相同信号通道采集的多个数据，自诊断模块比较多个敏感元件或通道输出数据，如果输出的差别超过某阈值，判定系统出现了故障，投票选择正确的数据，从而稳定工作。冗余诊断技术的优点是可靠性高，实时容错，对可靠性要求高的传感器系统可使用；缺点是成本高，增加了感应器体积和功耗。在煤炭开采中，冗余诊断技术可对瓦斯传感器、一氧化碳传感器等重要的安全监测传感器使用，比如某煤矿使用两个敏感元件瓦斯传感器，两个敏感元件分别采集瓦斯浓度数据，当两个敏感元件的输出数据超过差别 0.1%CH₄ 时，判定一个敏感元件出现了故障，使用正常敏感元件的数据，同时，发出报警。

4. 神经网络诊断技术

神经网络诊断技术是一种人工智能型的自诊断技术，其通过建立神经网络模型，利用大量正常数据与故障数据训练模型来学习不同类型的故障，在运行时将传感器的实时数据输入到训练好的模型中，模型通过对数据特征的分析判断是否存在故障以及故障的类型。优点是识别故障率高，能够处理复杂的非线性问题，可用于多故障类型的传感器故障诊断；缺点在于模型训练需要大量的训练数据，计算量较大。煤炭传感器中神经网络诊断技术运用较多的为多参数融合的故障诊断，如瓦斯浓度、温度、湿度等参数融合的神经网络模型对传感器的敏感元件污染、电路干扰、数据传输故障等多故障类型进行检测。

二、煤炭传感器在开采环境中的可靠性增强策略

1. 防护结构设计

针对煤开采环境高粉尘、高湿度环境，传感器针对高粉尘、高湿度工况进行防护结构设计改造，改善传感器环境适应性。例如传感器外壳材料密封，采用耐用的外壳材料，如不锈钢、工程塑料等，在外壳及电缆之间增加防水密封圈，阻隔粉尘和湿气进入传感器；敏感原件防尘罩设计改造，方便传感器敏感元件清理，在敏感原件表面喷涂防腐漆，延缓敏感元件老化速度等。针对矿井下强振动环境，对传感器减震结构（减震垫、弹簧减震器）进行减振设计改造，减轻振动对敏感元件和电路的影响。

2. 抗干扰算法优化

解决井下电磁干扰所造成的数据失真问题，优化传感器在软件抗干扰算法，如采用数字滤波算法（卡尔曼滤波，滑动平均滤波）对采集信号进行过滤，去除干扰信号，保证数据准确；数据传输中采用差错控制算法（CRC 检验，奇偶校验）对传输数据进行校验，若数据错误则及时重送，禁止错误的传输数据进入到监控范围；采用软件算法实现传感器的参数自校正，如传感器输出值与校准设备上的值进行定时比较，自动校正测量误差，保证测量的准确性。

3. 自诊断算法升级

结合采场工况故障特征，提高自诊断传感器算法水平，提高故障识别准确率以及实时性，例如结合阈值识别法以及趋势分析法，用阈值识别法识别明显故障，用趋势分析法识别微弱故障以及渐变故障，引入深度学习算法（深度卷积神经网络、LSTM 神经网络）在井下海量故障数据基础上进行训练，提高多故障识别能力。开发故障预警以及维护管理系统，传感器故障与传感器维修周期进行绑定，提醒维护人员检修，避免故障扩大化。

4. 定期维护与校准

建立传感器的定期维护保养与校准制度，延长传感器的使用寿命，提高传感器测量的准确性。如制定计划表，定期对传感器表面的积尘污物进行清理，检查防护结构的密封，重新安装好密封圈、电缆线；定期对传感器进行校准，用标准校准装置 ( 标瓦斯气体、标温度源 ) 对传感器进行精度检测，偏差如果超过允许范围，进行修正，及时更换敏感元件。利用传感器自诊功能，实现准确维护，如根据自诊系统发现的敏感元件老化现象，将老化的元件提前更换，避免故障发生。

三、结语

综上所述，煤矿传感器自诊断技术的研究及应用对煤矿生产的安全起着重要的作用，未来应进一步融合新技术的应用，不断完善自诊断策略及可靠性提升策略等基础研究，为煤炭行业安全、高效生产煤炭奠定基础。

参考文献：

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