一种煤矿安全监控系统设备故障信息智能诊断方法技术方案

本发明专利技术涉及一种煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，包括以下步骤：实时监测和/或采集安全监控系统相关设备的故障信息；当出现设备故障时，系统结合故障种类、设备类型、所述的安全监控系统相关设备的故障信息，并自动匹配专家智能分析库中的对应模型，进行机器人工智能分析；输出分析结果，最终给出设备故障的可能原因和/或对应的处理措施。

An intelligent diagnosis method of equipment fault information in coal mine safety monitoring system

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿安全监控系统设备故障信息智能诊断方法
本专利技术属于煤矿安全监测领域，具体涉及一种煤矿安全监控系统设备故障信息智能诊断方法。
技术介绍
煤矿安全监控系统主要用于对井下瓦斯浓度等环境参数进行监测，对机电设备的工作状态进行监控，并实现超限报警、断电、通知撤人等功能，是煤矿安全生产最基本、最重要的安全保障。但是，在监控系统的日常运行过程中，监控设备的故障是最为常见的一种影响系统正常运行的问题，设备故障包括通信链路故障、供电故障、干扰故障和设备自身故障等。在煤矿安全监控系统的日常应用过程中，由于井下网络问题、设备供电问题、信号干扰问题、设备自身问题等，均会导致与井下传感器设备的通讯中断，从而导致煤矿安全监控系统不能对井下环境的安全情况进行有效监测，对煤矿的日常生产埋下了安全隐患。当出现相关设备故障时，只有在快速分析出故障原因的前提下，才能对症下药高效解决问题，并尽可能避免故障的再次发生。目前在用的煤矿监控系统对于设备故障信息处理基本都能做到实时提示并及时存储，但是对于设备故障信息的深层次分析、智能诊断方面还相对匮乏；在煤矿现场发生设备故障后，目前还只能通过现场人员下井逐步排查原因，在时间、人力方面都是很大的浪费；而且对于一些深层次的设备故障原因，现场人员可能没有进行深入分析的专业能力。
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术提供了一种煤矿安全监控系统设备故障信息智能诊断方法。本专利技术的目的是实现一个煤矿安全监控系统设备故障专家智能分析模型库，并在模型库的基础上结合现场设备运行信息，对煤矿现场的监控系统设备故障信息进行自动智能诊断，最终给出故障原因分析以及处理措施建议，实现的步骤包括：1.收集系统研发人员及工程人员日常分析、处理问题所需要的相关设备参数信息以及对应分析方法；2.将收集到的各种分析方法进行模型化，单个模型的输入为相关设备的各种参数，模型的主体为专家分析方法，模型输出为分析结果及对应处理措施，将各个模型抽象为机器编程语言进行实现；3.实时监测和/或采集安全监控系统相关设备的故障信息，包括通信链路信息、供电信息、信号干扰信息以及设备自身信息等；4.当出现设备故障时，系统结合故障种类、设备类型、所述的安全监控系统相关设备的故障信息，并自动匹配专家智能分析库中的对应模型，进行机器人工智能分析；5.输出分析结果，最终给出设备故障的可能原因和/或对应的处理措施。优选的，所述的通信链路信息，包括网关信息和/或分站信息。优选的，所述的供电信息包括电源信息。优选的，所述的信号干扰信息，包括设备的总线通信错误计数情况。信号干扰，主要通过设备的总线通信错误计数情况进行判断。井下设备在通信过程中如果发现了通信错误的情况，会将错误次数进行记录，达到一定数量后会主动上传，也可以通过上位机主动读取通信错误次数而获得。优选的，所述的设备自身信息，包括设备探针信息。探针信息是指，传感器等硬件设备在设计开发过程中，针对自身运行过程中可能出现的异常情况，会事先做出判断处理，当出现这些异常情况时，会按照约定好的通讯方式，将对应异常信息发送给上级设备。优选的，所述的设备自身信息，包括设备自身运行过程中的相关异常信息、设备自身运行状态的变化情况；优选的，所述的异常信息，包括看门狗复位、掉电复位、Flash故障、总线通信错误计数、电源输出保护、元器件异常等。优选的，所述的设备自身运行状态的变化情况，包括输入电压异常状态、自身监测值变化情况等。优选的，所述的故障种类，包括通讯中断、通讯异常、超量程等。优选的，所述的设备类型，包括网关设备、分站设备、传感器设备等。优选的，所述的传感器设备，包括甲烷传感器、温度传感器、一氧化碳传感器、风速传感器、开停传感器等。与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下所述：1.本专利技术实现了对煤矿安全监控系统设备故障信息的实时自动智能诊断，并及时给出故障原因分析结果以及处理措施；从而为系统维护人员快速、高效处理设备故障问题提供有效帮助，在节省现场人力资源投入的同时实现了系统故障的快速响应和有效处理。2.本专利技术对系统研发人员以及现场工程人员的常用分析方法进行了自动模型化，对于一些复杂故障问题现场人员没有能力进行分析处理时，能够进行故障问题的深层次分析挖掘，可以一定程度上降低对现场维护人员的技术能力要求。3.本专利技术选择的采集和分析的参数是通信链路信息、供电信息、信号干扰信息以及设备自身信息等。这些参数是通过统计大量的实际工程过程，并且经过系统研发人员及工程人员总结后，得出这些参数涵盖了导致设备故障的主要问题，因此，通过使用本专利技术的诊断方法，能够检测出并且解决处理80％以上的安全监测系统设备故障问题。附图说明在下文中将基于实施例并参考附图来对本专利技术进行更详细的描述。图1显示了根据本专利技术的基本步骤流程图。具体实施方式最初，需要建立专家智能分析模型库。该分析模型库的建立方法如下：首先，收集系统研发人员及工程人员日常分析、处理问题所需要的相关设备参数信息以及对应分析方法。其次，将收集到的各种分析方法进行模型化，单个模型的输入为相关设备的各种参数，模型的主体为专家分析方法，模型输出为分析结果及对应处理措施，将各个模型抽象为机器编程语言进行实现。如图1所示，一种煤矿安全监控系统设备故障信息智能诊断方法，包括以下步骤：步骤1.接入相关设备数据。步骤2.实时监测和/或采集安全监控系统相关设备的故障信息，包括通信链路信息、供电信息、信号干扰信息以及设备自身信息等。所述的通信链路信息，包括网关信息和/或分站信息。所述的供电信息包括电源信息。所述的信号干扰信息，包括设备的总线通信错误计数情况。上述信息用于分析设备的网络通讯情况、供电情况以及信号干扰情况。所述的设备自身信息，包括设备自身运行过程中的相关异常信息、设备自身运行状态的变化情况。所述的异常信息，包括看门狗复位、掉电复位、Flash故障、总线通信错误计数、电源输出保护、元器件异常等。所述的设备自身运行状态的变化情况，包括输入电压异常状态、自身监测值变化情况等。步骤3.当出现传感器设备故障时，该故障是由系统上位机监测到的传感器设备故障。步骤4.获取设备类型和故障类型，调取步骤3中的设备故障信息。获取设备类型，由于不同类型的传感器探针信息、自身信息会有所区别，通过信息识别，识别出本次的传感器故障设备类型为甲烷传感器。获取故障类型，故障的类型由分站生成并上传，不同类型的故障诊断方法不同，通过故障诊断，得出本次故障类型为通讯中断。调取步骤3中所述的安全监控系统相关设备的故障信息，即调取甲烷传感器的异常信息以及甲烷传感器自身运行状态的变化情况。步骤5.自动匹配专家智能分析库中的对应模型，与模型匹配成功后，按照分析模型传入对应的分析参数，然后进行机器人工智能分析。步骤6.输出分析结果，最终给出设备故障的可能原因是甲烷传本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n实时监测和/或采集安全监控系统相关设备的故障信息；/n当出现设备故障时，系统结合故障种类、设备类型、所述的安全监控系统相关设备的故障信息，并自动匹配专家智能分析库中的对应模型，进行机器人工智能分析；/n输出分析结果，最终给出设备故障的可能原因和/或对应的处理措施。/n

【技术特征摘要】
1.一种煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
实时监测和/或采集安全监控系统相关设备的故障信息；
当出现设备故障时，系统结合故障种类、设备类型、所述的安全监控系统相关设备的故障信息，并自动匹配专家智能分析库中的对应模型，进行机器人工智能分析；
输出分析结果，最终给出设备故障的可能原因和/或对应的处理措施。


2.根据权利要求1所述的煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，所述的安全监控系统相关设备的故障信息，包括通信链路信息、供电信息、信号干扰信息以及设备自身信息等。


3.根据权利要求2所述的煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，所述的通信链路信息，包括网关信息和/或分站信息。


4.根据权利要求2所述的煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，所述的供电信息包括电源信息。


5.根据权利要求2所述的煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，所述的信号干扰信息，包括设备的总线通信错误计数情况。


6.根据权利要求2所述的煤矿安全监控系统故障信息智能诊断方法，其特征在于，所述的设备自身信息，包括设备探针信息。

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫国，蒋泽，奚冬芹，钱杰，丁瑞琦，汤利平，唐韬，卞恺，陈向飞，武福生，韩朝晖，朱晓洁，王璐，赵小兵，张兴华，郝叶军，刘冬，孙小进，王栋平，
申请(专利权)人：天地常州自动化股份有限公司，中煤科工集团常州研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32