基于过热保护的煤矿用轴流风机电机温度在线监测系统的制作方法

本发明涉及煤矿通风设备监测领域，更具体地说，涉及基于过热保护的煤矿用轴流风机电机温度在线监测系统。

背景技术：

1、煤矿用轴流风机是矿井通风系统的核心设备，担负着向井下输送新鲜空气、排出有害气体的重要任务，电机长期连续运行于高负荷、多粉尘、散热条件恶劣的井下或地面环境，电机过热是导致通风机停机甚至引发安全事故的主要故障模式之一。

2、如中国发明专利cn120658022a公开有一种压缩机电机转子测控温装置及方法，通过采集转子温度并计算温度绝对值与温升速率，与预设阈值比较来控制喷液降温或停机，该方法相较于单阈值判断有所改进，虽一定程度上避免误判，但将其直接应用于煤矿用轴流风机时存在以下缺陷：

3、第一，过热诱因无法溯源，保护动作缺乏针对性：这种仅依赖温度单一参数进行阈值判断，当电机过热时无法区分具体诱因是过载、散热失效还是机械故障，对于煤矿主通风机而言，不同诱因对应的保护策略截然不同--过载需降载运行、散热失效需清理冷却通道、机械故障需停机检修，单一的温度报警无法为运维人员提供准确的决策依据。

4、第二，预警滞后于故障早期征兆：温度参数具有大惯性特性，当其超过阈值时过热往往已经发生，煤矿主通风机运行过程中，电流突增、振动加剧、风压波动等先行参数的变化早于温度上升，传统技术并未引入这些联动参数，导致预警窗口期被压缩，无法实现早期预警。

5、第三，易受矿井通风工况波动干扰而产生误报警：煤矿通风系统存在正常的工况调整（如风门调节、自然风压变化、叶片角度调节等），这些工艺扰动会引起电机温度或风机出口压力的瞬时波动，传统技术仅是依赖单一温度阈值判断，无法区分真正的过热故障与正常工况波动，容易引发不必要的停机，严重影响矿井通风安全。

6、因此，针对煤矿用轴流风机的特殊工况，亟需一种能够实现过热诱因精准溯源、按需触发验证、差异化保护的智能在线监测系统，以解决在现有技术中的诱因无法区分、预警滞后、易误报、资源消耗大等问题。

技术实现思路

1、本发明目的在于解决实际的技术缺陷，现提供基于过热保护的煤矿用轴流风机电机温度在线监测系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于过热保护的煤矿用轴流风机电机温度在线监测系统，包括：

3、温度及联动参数采集模块，用于持续采集电机温度、基础联动参数，以及响应各级触发信号按照优先级采集顺序采集次级联动参数；

4、基础过热分析模块，用于接收电机温度、基础联动参数，根据预设的初步过热判定规则输出置信度向量，置信度向量包含多个对应过热诱因类型置信度的分量，根据置信度高低划分初步诱因分量与候选诱因验证分量，当初步诱因分量置信度大于等于预设第一阈值时，输出对应过热诱因类型，否则根据候选诱因验证分量置信度的高低，动态确定次级联动参数的优先级采集顺序以及目标验证分量，生成第一触发信号；

5、时序验证过热分析模块，用于执行混合模式的多级验证；

6、第一级验证：获取温度及联动参数采集模块响应第一触发信号采集的第一优先级次级联动参数，以电机温度和基础联动参数为基准，与第一优先级次级联动参数进行时序变化一致性比较，更新目标验证分量置信度，若大于等于预设第二阈值，输出对应过热诱因类型，否则生成第二触发信号；

7、第二级验证：获取温度及联动参数采集模块响应第二触发信号采集的第二优先级次级联动参数，连同其他参数构成多参数序列输入预设诱因置信度预测模型，根据模型输出的各过热诱因类型预测置信度与对应预设第三阈值的比较结果，输出对应过热诱因类型；

8、过热保护指令生成模块，用于根据过热诱因类型输出对应过热保护指令。

9、进一步的，预设的初步过热判定规则具体包括：

10、置信度向量中的预先存储的过热诱因类型包括过载型、散热失效型、机械故障型，基础联动参数包括电机电流和风机出口静压、电机当前转速，基于电机温度计算温升率；

11、规则a：当电机电流超过额定电流的预设比例且风机出口静压同步上升时，将过载型分量的置信度设为高分值，并根据温升率δt与风机出口压力波动幅度σp经归一化比较结果，分配散热失效型和机械故障型的置信度分值；

12、规则b：当电机电流小于等于额定电流的预设比例，同时温升率超过预设温升率阈值且持续时长超过时间阈值时，将过载型过热分量的置信度设为低分值，计算风机出口压力波动幅度与正常波动基线的比值r，根据r与预设比值阈值r0的比较，分配散热失效型、机械故障型的置信度分值；

13、将置信度高分值的分量作为初步诱因分量，其余作为候选诱因验证分量。

14、进一步的，确定次级联动参数的优先级采集顺序的过程包括：

15、将候选诱因验证分量按置信度从高到低排序，将置信度最高的候选诱因分量所对应的次级联动参数设置为第一优先级次级联动参数，置信度次高的设置为第二优先级次级联动参数；

16、次级联动参数包括冷却介质参数、机械振动参数，散热失效型过热对应冷却介质参数，冷却介质参数包括冷却水流量、进水温度、出水温度，机械故障型过热对应机械振动参数，机械振动参数包括高频振动加速度信号。

17、进一步的，第一级验证中基于时序变化一致性比较的过程包括：

18、提取基础联动参数、电机温度的变化特征点的时刻t0，所述变化特征点包括电流突变点、温升率转折点；

19、设定第一时间因果窗口，检测第一优先级次级联动参数是否出现预期响应特征，同时监测温升率是否保持正值，若均满足，将目标验证分量的置信度增加预设值；

20、若预期响应特征未出现但温升率持续上升，将目标验证分量的置信度降低预设值，生成并输出第二触发信号至基础过热分析模块；

21、若上述两种假设均不满足，判定为工艺扰动，将所有诱因置信度重置为0。

22、进一步的，第二级验证过程中基于诱因置信度预测模型的运行机制如下：所述诱因置信度预测模型为采用一维卷积神经网络结合注意力机制的深度学习模型；

23、模型输入层接收预设固定时间窗口长度内的多参数序列，包含电机温度、基础联动参数以及第一/第二优先级次级联动参数，模型输出层采用softmax激活函数，输出过热诱因类型的预测置信度向量，至少包括过载型、散热失效型、机械故障型三个类别的预测置信度。

24、进一步的，将预测置信度向量各分量与对应预设第三阈值比较的具体规则为：预设第三阈值包括多个分量阈值，分别对应过载型、散热失效型、机械故障型；

25、将预测置信度向量中各分量分别与对应的分量阈值进行比较，输出分量预测置信度大于等于分量阈值所对应的过热诱因类型，若所有分量的预测置信度均低于对应分量阈值，则输出无过热状态。

26、进一步的，输出的差异化过热保护指令包括：

27、若接收到的过热诱因类型为过载型过热，输出降载建议指令；若接收到的过热诱因类型为独立散热失效型过热，输出冷却系统报警及备用冷却启动指令；若接收到的过热诱因类型为独立机械故障型过热，输出预测性维护报警及转速限制指令；若接收到的过热诱因类型为复合型过热，输出复合报警指令，提示全面检修并执行限速停机保护；若接收到无过热状态信息，维持当前运行状态，并输出人工复核建议。

28、进一步的，所述第一阈值取值范围为0.65-0.75，第二阈值取值范围为0.75-0.90，第三阈值取值范围为0.60-0.85。

29、相比于现有技术，本发明的优点在于：

30、本发明是采用“基础过热分析+多级渐进式验证”的复合触发架构，先通过基础过热分析模块依据电机温度、电流、风机出口压力快速输出映射过热诱因类型分值的置信度向量，将置信度最高的分量作为初步诱因分量，其余作为候选诱因验证分量，当初步诱因分量置信度达到第一阈值时直接输出对应过热类型；

31、否则根据候选分量置信度高低动态触发后续多级验证，并按优先级依次叠加采集冷却介质、机械振动次级参数，通过这一渐进式触发分析架构，显著区别于现有仅依赖温度单一参数、无联动参数分级分析的方式，根据基础分析结果的置信度智能判定是否需要深入验证，实现了“按需触发、渐进式采集”，大幅减少了无效数据采集与计算开销，同时避免了对明确过载情况的过度验证，有效提升了系统响应速度与资源利用效率。

32、本发明在多级渐进式验证过程中，采用两种不同验证方式的有机复合：第一级验证以电机温度和基础联动参数为基准，与第一优先级次级参数进行时序变化一致性比较，利用物理因果链快速确认或排除候选诱因；

33、若仍无法确认，则触发第二级验证，将历史时间窗口内多参数序列输入诱因置信度预测模型，输出各过热诱因类型的预测置信度，并与第三阈值比较以识别单一或复合型过热，根据确认的过热根因输出差异化保护指令，有效解决了现有技术无法溯源过热诱因、保护动作粗放的问题，实现了从“温度异常检测”到“诱因精准溯源”的技术跨越，显著提升了轴流风机过热保护的可靠性、实时性与智能程度。