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基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法
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摘要：由于煤矿防治水设备振动信号具有复杂多变且微弱的特性，在本征模态函数（IMF）识别的过程中难以有效捕捉信号特征，从而导致IMF识别灵敏度较低。为了解决该问题，提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法。规划传感器部署方案，全面采集多个关键设备的振动信号。结合小波变换与小波包变换的优势，进行多统计特性分析，并应用滑动窗口平均滤波技术，有效融合多源振动信号。利用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法对融合后的综合振动信号进行深入分解，精准识别IMF分量。实验结果表明，该方法能够高效识别煤矿防治水设备微弱振动信号，显著提升IMF识别灵敏度，为早期故障预警和设备维护提供了可靠依据。
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在煤矿开采领域中,防治水设备的稳定运行是确保矿井安全生产的基石｡随着开采深度的增加和地质条件的复杂化,防治水设备面临着前所未有的挑战,其健康状态的实时监测与故障预警显得尤为重要｡然而,传统依赖于单一传感器数据的振动信号分析方法在面对设备振动信号的多样性和复杂性时显得力不从心,难以全面､准确地反映设备的真实状态[1]｡
为了克服这一局限,多源数据融合技术逐渐成为煤矿设备状态监测领域的研究热点｡该技术通过集成来自不同传感器､不同维度的振动信号数据,结合先进的数据处理与分析算法,能够深入挖掘信号中的隐含信息,提高设备状态识别的精度和可靠性[2]｡特别是针对煤矿防治水设备的振动信号,多源数据融合技术能够更全面地反映设备的运行状况,及时发现潜在故障,为预防水害事故提供有力支持[3]｡
在此背景下,本文提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号本征模态函数(IMF)识别方法,通过深度解析与融合多个传感器､多维度的振动信号,精准提取IMF分量,为煤矿企业提供一种高效､可靠的设备状态监测与故障预警手段,进而提升煤矿安全生产的管理水平和应急响应能力｡
1、煤矿防治水设备振动信号的采集
由于煤矿防治水设备常在极端工况下运行,其振动信号不仅复杂多变,而且直接反映了设备的健康状况和潜在故障信息[4]｡为了准确地获取这些振动信号,首先对煤矿防治水设备的振动信号进行全面的采集｡
为了确保振动信号采集的全面性和针对性,依据煤矿防治水设备的具体运行特性､振动特性及工作环境温度等关键因素,规划了传感器的部署方案,如表1所示｡该方案覆盖了排水泵机组､带式输送机､矿井风机､矿井排水管道､防水闸门､离心式水泵和过滤设备等关键部位,旨在通过多点监测实现对设备整体振动状态的全面把控｡
表1传感器部署表
在传感器安装过程中,严格遵守高精度､高稳定性的原则,确保传感器与设备表面实现无缝贴合,以减少因安装不当引起的信号失真｡采用高强度固定装置,防止振动冲击导致的传感器移位或脱落,保证长期监测的稳定性｡同时,信号线路的布置也经过精心规划,采取一系列屏蔽措施,最大程度地减少电磁干扰对信号传输的影响,确保振动信号在传输过程中保持完整性和准确性｡
为了进一步提升振动信号的采集质量,在煤矿防治水设备信号采集的过程中引入低通滤波技术｡在信号进入模数转换器之前,通过低通滤波器滤除高频噪声和干扰成分,限制信号带宽,避免频率混叠
现象的发生[5]｡采用先进的模数转换技术,将连续的机械振动信号转换为高精度的数字信号,以便于后续的数据处理与分析｡
2、多源煤矿防治水设备振动信号的融合
针对采集的煤矿防治水设备原始振动信号,为了提高分析的准确性和可靠性,提出了一种融合多源振动信号的方法｡该方法集成了小波变换与小波包变换的优势｡首先,利用小波变换对原始信号进行多层次分解,防治水设备振动信号xm(t)在尺度j下的小波变换结果
这一过程有效揭示了防治水设备振动信号在不同频率段的特性｡
为了进一步细化防治水设备振动信号的高频部分,并提升频率分辨率,引入小波包变换,构建完整的振动信号分解树,如图1所示｡
图1小波包分解树
在小波包分解过程中,煤矿防治水设备振动信号中的噪声与异常数据被显著标识出来,并通过基于小波系数统计特性的噪声抑制算法进行有效剔除｡该算法通过设定合理的阈值去除超出正常范围的小波系数,实现信号的初步降噪处理[6]｡
假设经过初步降噪处理的防治水设备振动信号为xz(t),考虑到振动信号的周期性特征,对降噪后的信号应用滑动窗口平均滤波技术,进一步减少随机噪声和微小波动,增强振动信号的主要趋势和周期性特征的清晰度｡平滑处理后的信号
预处理完成后,采用先进的加权融合算法,将来自不同传感器的防治水设备振动信号进行深度融合｡在此过程中,采用校正因子与修正权重的调整策略以削弱环境干扰因素对数据的负面影响,从而保证数据的连贯性和精确性[7]｡依据振动信号的特性和防治水设备的运行规律,对分类与关联后的多维数据集进行加权融合,最终得到防治水设备综合振动信号
该融合信号不仅汇聚了各传感器的独立信息,还通过算法优化增强了振动信号的鲁棒性,为后续煤矿防治水设备振动信号的IMF识别提供了高质量､高可靠性的数据基础[8]｡
3、分解设备振动信号与识别IMF分量
本文采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对获取的综合振动信号X(t)进行细致分解,从而识别并提取出IMF分量,具体流程如图2所示｡
图2煤矿防治水设备振动信号IMF识别流程图
CEEMDAN通过向信号中自适应地注入轻微的高斯白噪声,并结合经验模态分解(EMD)技术,能够有效解决非平稳､非线性信号中的模态混叠问题[9]｡首先向X(t)中注入高斯白噪声形成带噪信号
对每一个添加噪声的信号Xj(t),应用EMD技术,从中分解出多个IMF分量IMFj,k(t),有
通过集成､平均所有带噪信号分解得到的首个IMF分量,得到最终的第一个IMF分量
利用剩余信号r1(t)=X(t)-c1(t)进行迭代处理,继续注入按比例缩减的噪声并分解,得到更高阶的IMF分量ck(t)｡按此过程进行迭代,直至得到完整的IMF分量序列c1(t),c2(t),…,ck(t),以及最终的剩余信号rk(t),即
这些IMF分量反映了振动信号在不同时间尺度上的特征信息,为煤矿防治水设备的故障检测与诊断提供了重要依据[10]｡
4、实验验证
(1)实验准备为了验证本文方法的可行性,以某煤矿为实际案例展开实验｡该煤矿为了防止地下水涌入矿井,部署了一套先进的防治水设备系统｡为了保障这些关键设备能够持续､稳定地运行,并能在早期阶段发现并处理潜在的故障隐患,进行一次全面而细致的实验｡首先准备一系列高性能的实验设备,如表2所示｡
表2实验设备清单
为了确保实验结果的准确性和可靠性,实验前需要对煤矿防治水设备的实际工况进行详尽调研,确保实验条件尽可能贴近实际运行情况｡
(2)实验场景设计
为了全面评估本文方法在不同振动条件下的IMF识别灵敏度,设计了一系列实验场景,通过向煤矿防治水设备注入不同频率和幅值的微弱振动信号,观察并记录IMF识别系统的响应｡具体实验场景如表3所示｡
表3不同频率与幅值的实验场景
为了判断IMF识别方法的性能是否达标,设定了一个灵敏度合格标准｡在该实验中,将灵敏度大于8.0视为合格｡这些实验场景的设计旨在模拟设备在实际运行环境中可能遭遇的多样化振动条件,以此全面评估并验证本文方法的实用价值｡
(3)实验结果及分析
在实验过程中严格按照上述设计参数进行操作,并记录每个实验场景下的IMF识别灵敏度,整理出实验结果如表4所示｡
表4不同振动条件下的IMF识别灵敏度
实验结果揭示了本文方法在煤矿防治水设备微弱振动信号IMF识别中的卓越表现｡由表4可知,随着注入振动信号频率与幅值的逐步增加,IMF识别灵敏度呈现出稳步上升的趋势｡这一现象不仅验证了IMF算法在复杂振动环境下的高灵敏度与适应性,还凸显了其在捕捉微小振动变化方面的独特优势｡特别的是,即使在极低的振动频率和幅值条件下,本文方法的IMF识别灵敏度依然达到了8.1,超过了设定的合格标准,表明该方法在煤矿防治水设备早期故障预警方面具有较高的实用价值｡同时,随着振动条件的增强,IMF识别灵敏度的提升速度逐渐加快,这可能与振动信号特征在高频段更为显著､IMF分解算法对高频成分的精准捕捉能力增强有关｡
5、结语
本文通过集成来自多个传感器､不同维度的振动信号,结合先进的数据处理与分析算法,成功地提取出了具有明确物理意义的IMF分量,实现了对煤矿防治水设备故障特征的精确捕捉与快速识别｡该研究成果不仅为煤矿企业提供了一种高效､可靠的设备状态监测手段,也为多源数据融合技术在工业监测领域的应用提供了有价值的参考｡未来将进一步优化算法性能,拓展应用场景,深化多源数据融合技术在煤矿及其他工业领域的创新应用,助力实现更高水平的智能制造与安全生产｡
参考文献:
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[10]赵秋阳.自动化注浆系统在断层水防治中的应用[J].煤矿机械,2023,44(12):164-167.
基金资助:华电煤业集团有限公司科技项目(CHDKJ20-02-99);
文章来源:牛和平,康瑞玲,宋卫文,等.基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法[J].煤矿机械,2025,46(04):195-198.
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2025-04-07我要评论
期刊名称：煤矿机械
期刊人气：1964
主管单位：国家煤矿安全监察局
主办单位：哈尔滨煤矿机械研究所
出版地方：黑龙江
专业分类：煤矿
国际刊号：1003-0794
国内刊号：23-1280/TD
邮发代号：14-38
创刊时间：1980年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
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2025-04-07
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