基于多技術(shù)融合的礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測與診斷體系構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義煤炭作為我國重要的能源資源，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位。煤礦生產(chǎn)過程中，安全生產(chǎn)始終是重中之重。礦用通風(fēng)機(jī)作為礦井通風(fēng)系統(tǒng)的核心設(shè)備，其穩(wěn)定運(yùn)行對煤礦安全生產(chǎn)起著關(guān)鍵作用。它承擔(dān)著向井下輸送新鮮空氣，排出污濁及有毒有害氣體的重任，為井下作業(yè)人員創(chuàng)造安全的工作環(huán)境，保障煤礦生產(chǎn)的順利進(jìn)行。一旦通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)通風(fēng)失穩(wěn)現(xiàn)象，將會(huì)帶來一系列嚴(yán)重后果。風(fēng)量的不穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致井下部分區(qū)域風(fēng)量不足，使得瓦斯等有害氣體無法及時(shí)排出，積聚到一定濃度后，極易引發(fā)瓦斯爆炸、瓦斯突出等惡性事故。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在過去因通風(fēng)失穩(wěn)引發(fā)的瓦斯爆炸事故中，造成了大量的人員傷亡和巨額的財(cái)產(chǎn)損失，嚴(yán)重影響了煤礦企業(yè)的正常生產(chǎn)秩序和可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，通風(fēng)失穩(wěn)還可能導(dǎo)致巷道內(nèi)溫度升高，惡化作業(yè)環(huán)境，降低作業(yè)人員的工作效率，增加中暑等健康風(fēng)險(xiǎn)，對作業(yè)人員的身體健康構(gòu)成威脅。此外，通風(fēng)機(jī)的頻繁故障和維修，也會(huì)增加煤礦企業(yè)的運(yùn)營成本，包括設(shè)備維修費(fèi)用、更換零部件費(fèi)用以及因停產(chǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失等。因此，對礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)進(jìn)行有效的監(jiān)測與診斷具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的通風(fēng)失穩(wěn)隱患，提前采取相應(yīng)的措施進(jìn)行預(yù)防和處理，避免事故的發(fā)生，保障井下作業(yè)人員的生命安全。準(zhǔn)確的診斷可以幫助確定通風(fēng)失穩(wěn)的具體原因和故障部位，為制定針對性的維修方案提供依據(jù)，提高維修效率，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間，降低生產(chǎn)損失。深入研究通風(fēng)失穩(wěn)的監(jiān)測與診斷技術(shù)，對于推動(dòng)煤礦行業(yè)的安全、高效發(fā)展，提升我國煤炭產(chǎn)業(yè)的整體競爭力也具有重要的理論和實(shí)踐價(jià)值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測與診斷領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都開展了大量的研究工作，并取得了一系列有價(jià)值的成果。國外在該領(lǐng)域起步較早，技術(shù)相對成熟。在監(jiān)測技術(shù)方面，傳感器技術(shù)不斷創(chuàng)新，研發(fā)出高精度、高可靠性的壓力傳感器、流量傳感器、振動(dòng)傳感器等，能夠精準(zhǔn)捕捉通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中的各種參數(shù)變化。例如，德國某公司研發(fā)的新型壓力傳感器，其測量精度可達(dá)±0.1%，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測通風(fēng)機(jī)進(jìn)出口的壓力。美國的一些研究機(jī)構(gòu)采用光纖傳感器，利用其抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)，有效提高了監(jiān)測信號(hào)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，為通風(fēng)失穩(wěn)的早期預(yù)警提供了有力支持。在診斷方法上，智能診斷技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能算法被用于通風(fēng)機(jī)故障診斷。通過對大量通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立故障診斷模型，能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別通風(fēng)失穩(wěn)故障類型和故障程度。如英國某科研團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)算法，對通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對通風(fēng)失穩(wěn)故障的智能診斷，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。此外，國外還注重通風(fēng)系統(tǒng)整體穩(wěn)定性的研究，通過建立復(fù)雜的通風(fēng)系統(tǒng)模型，運(yùn)用先進(jìn)的控制理論和方法，優(yōu)化通風(fēng)系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，提高通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。國內(nèi)在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測與診斷方面也取得了顯著進(jìn)展。在監(jiān)測技術(shù)方面，不斷引進(jìn)和吸收國外先進(jìn)技術(shù)，同時(shí)加大自主研發(fā)力度。目前，國內(nèi)已能夠生產(chǎn)多種類型的傳感器，滿足不同工況下的監(jiān)測需求。例如，國內(nèi)某企業(yè)研發(fā)的智能流量傳感器，不僅具有高精度的流量測量功能，還具備數(shù)據(jù)無線傳輸和自診斷功能，方便了通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集和管理。在診斷方法上，結(jié)合國內(nèi)煤礦實(shí)際情況，提出了多種實(shí)用的診斷方法?；谡駝?dòng)分析的診斷方法通過對通風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域分析，判斷通風(fēng)機(jī)是否存在失穩(wěn)故障以及故障的原因。如文獻(xiàn)[X]中提出的基于小波包分解和能量特征提取的振動(dòng)診斷方法，能夠有效提取通風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。此外，國內(nèi)還將專家系統(tǒng)、模糊理論等應(yīng)用于通風(fēng)機(jī)故障診斷，充分利用專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，對通風(fēng)失穩(wěn)故障進(jìn)行綜合判斷和分析。在通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性控制方面，國內(nèi)通過優(yōu)化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、調(diào)整通風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)等措施，提高通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。一些煤礦采用變頻調(diào)速技術(shù)，根據(jù)礦井需風(fēng)量實(shí)時(shí)調(diào)整通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)了通風(fēng)系統(tǒng)的節(jié)能高效運(yùn)行，同時(shí)也提高了通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。然而，當(dāng)前礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測與診斷技術(shù)仍存在一些不足之處。在監(jiān)測技術(shù)方面，雖然傳感器的精度和可靠性不斷提高，但對于一些復(fù)雜工況下的參數(shù)監(jiān)測，仍存在一定的局限性。例如，在高濕度、強(qiáng)電磁干擾等惡劣環(huán)境下，傳感器的性能可能會(huì)受到影響，導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。不同類型傳感器之間的數(shù)據(jù)融合技術(shù)還不夠成熟，難以充分發(fā)揮多源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，為通風(fēng)失穩(wěn)診斷提供更全面、準(zhǔn)確的信息。在診斷方法上，現(xiàn)有的診斷模型大多基于單一故障模式建立，對于復(fù)雜故障和多故障并發(fā)的情況，診斷準(zhǔn)確率有待提高。診斷方法的實(shí)時(shí)性和自適應(yīng)性也有待加強(qiáng)，難以滿足煤礦生產(chǎn)對通風(fēng)機(jī)快速、準(zhǔn)確診斷的需求。此外，目前的研究主要集中在通風(fēng)機(jī)本身的監(jiān)測與診斷，對于通風(fēng)系統(tǒng)與其他煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系研究較少，缺乏對整個(gè)煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)安全性的綜合評估。1.3研究內(nèi)容與方法本研究主要聚焦于礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的監(jiān)測與診斷，具體內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：深入剖析通風(fēng)失穩(wěn)的原因：全面且系統(tǒng)地研究礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的內(nèi)在機(jī)理，詳細(xì)分析通風(fēng)機(jī)自身性能衰退、通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性與動(dòng)態(tài)變化、通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)中阻力分布不均以及外部環(huán)境干擾（如電源波動(dòng)、巷道變形等）對通風(fēng)穩(wěn)定性的影響。通過對大量實(shí)際案例和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，揭示通風(fēng)失穩(wěn)的根本原因和誘發(fā)因素，為后續(xù)的監(jiān)測與診斷工作提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。研發(fā)精準(zhǔn)高效的監(jiān)測方法：基于傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，構(gòu)建一套全方位、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。選用高精度、高可靠性的壓力傳感器、流量傳感器、振動(dòng)傳感器和溫度傳感器等，對通風(fēng)機(jī)的進(jìn)出口壓力、風(fēng)量、振動(dòng)幅度、溫度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的監(jiān)測。同時(shí)，運(yùn)用先進(jìn)的信號(hào)處理算法，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波和特征提取，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性，為通風(fēng)失穩(wěn)的診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。創(chuàng)新診斷技術(shù)：綜合運(yùn)用智能算法、故障模式識(shí)別和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，開展通風(fēng)失穩(wěn)故障診斷技術(shù)的研究。深入探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法在通風(fēng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用，通過對大量通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立高精度的故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)失穩(wěn)故障的快速、準(zhǔn)確識(shí)別。此外，結(jié)合故障模式分析和案例推理技術(shù)，對診斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化，提高診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。實(shí)際案例分析：選取典型煤礦的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，將所提出的監(jiān)測方法和診斷技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際案例中，驗(yàn)證其在實(shí)際工程中的有效性和可行性。通過對實(shí)際案例的分析，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，進(jìn)一步優(yōu)化監(jiān)測與診斷方法，使其能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的煤礦生產(chǎn)環(huán)境。為了實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將采用以下多種研究方法相結(jié)合的方式：理論分析：依據(jù)流體力學(xué)、機(jī)械動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制原理等相關(guān)學(xué)科的基礎(chǔ)理論，深入研究礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的內(nèi)在機(jī)理和數(shù)學(xué)模型。通過對通風(fēng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及運(yùn)行特性進(jìn)行理論分析，揭示通風(fēng)失穩(wěn)的本質(zhì)規(guī)律，為監(jiān)測與診斷技術(shù)的研發(fā)提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。數(shù)值模擬：借助CFD（計(jì)算流體力學(xué)）軟件和多物理場仿真平臺(tái)，對通風(fēng)機(jī)內(nèi)部流場和通風(fēng)系統(tǒng)整體性能進(jìn)行數(shù)值模擬分析。通過建立通風(fēng)機(jī)和通風(fēng)系統(tǒng)的三維模型，模擬不同工況下通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)流分布，研究通風(fēng)失穩(wěn)的發(fā)展過程和影響因素。數(shù)值模擬結(jié)果不僅可以為理論分析提供有力的驗(yàn)證，還能為實(shí)驗(yàn)研究提供指導(dǎo)和參考。實(shí)驗(yàn)研究：搭建與實(shí)際煤礦通風(fēng)系統(tǒng)相似的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，開展通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)實(shí)驗(yàn)研究。在實(shí)驗(yàn)過程中，通過改變通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)、通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和阻力等條件，模擬通風(fēng)失穩(wěn)的發(fā)生過程，并運(yùn)用所研發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)和診斷技術(shù)對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果將為理論分析和數(shù)值模擬提供真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)支持，同時(shí)也能直接驗(yàn)證監(jiān)測與診斷技術(shù)的有效性和實(shí)用性。二、礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)原因剖析2.1通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特性引發(fā)的失穩(wěn)2.1.1復(fù)雜性與參數(shù)變化礦用通風(fēng)系統(tǒng)是一個(gè)龐大而復(fù)雜的體系，通常由多個(gè)通風(fēng)機(jī)以及眾多縱橫交錯(cuò)的通風(fēng)巷道共同構(gòu)成。這些通風(fēng)機(jī)的型號(hào)、性能各異，通風(fēng)巷道的長度、斷面形狀、粗糙度等參數(shù)也不盡相同，它們相互關(guān)聯(lián)、相互影響，使得通風(fēng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜。在煤礦開采過程中，隨著開采深度的不斷增加、開采范圍的逐漸擴(kuò)大以及開采工藝的持續(xù)調(diào)整，通風(fēng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)會(huì)發(fā)生顯著變化。例如，新的巷道不斷開拓，舊的巷道可能由于頂板垮落、底鼓等原因發(fā)生變形，這不僅改變了通風(fēng)巷道的幾何形狀和尺寸，還導(dǎo)致通風(fēng)阻力發(fā)生變化。通風(fēng)機(jī)在長期運(yùn)行過程中，由于葉輪磨損、軸承老化等原因，其性能會(huì)逐漸下降，如風(fēng)量、風(fēng)壓輸出不穩(wěn)定，效率降低等。通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，給通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來了巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)通風(fēng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)或參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，風(fēng)流在通風(fēng)系統(tǒng)中的流動(dòng)狀態(tài)也會(huì)隨之改變。若不能及時(shí)準(zhǔn)確地掌握這些變化并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，就容易導(dǎo)致通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)風(fēng)量分配不均、局部區(qū)域風(fēng)量不足或過大等問題，進(jìn)而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在某煤礦開采過程中，由于新開拓了一條長距離的通風(fēng)巷道，且該巷道的通風(fēng)阻力較大，導(dǎo)致整個(gè)通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)量分配失衡，部分采掘工作面風(fēng)量嚴(yán)重不足，瓦斯?jié)舛燃眲∩仙?，險(xiǎn)些引發(fā)瓦斯爆炸事故。又如，某煤礦通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行一段時(shí)間后，葉輪出現(xiàn)磨損，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的風(fēng)量輸出下降，無法滿足礦井的通風(fēng)需求，通風(fēng)系統(tǒng)被迫處于不穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。2.1.2時(shí)變性與非線性礦用通風(fēng)系統(tǒng)具有明顯的時(shí)變特性，其運(yùn)行狀態(tài)會(huì)隨時(shí)間不斷變化。這種時(shí)變性不僅體現(xiàn)在通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化上，還體現(xiàn)在礦井生產(chǎn)過程中對通風(fēng)需求的實(shí)時(shí)變化上。在不同的開采階段，礦井對風(fēng)量、風(fēng)壓的需求是不同的。在采煤工作面推進(jìn)初期，由于開采范圍較小，通風(fēng)需求相對較?。浑S著采煤工作面的不斷推進(jìn)，開采范圍逐漸擴(kuò)大，瓦斯涌出量增加，通風(fēng)需求也隨之增大。通風(fēng)系統(tǒng)還會(huì)受到季節(jié)、晝夜等因素的影響。在夏季，由于氣溫較高，礦井內(nèi)的空氣密度減小，通風(fēng)阻力增大，對通風(fēng)機(jī)的性能要求更高；在夜間，礦井的生產(chǎn)活動(dòng)相對減少，通風(fēng)需求也會(huì)相應(yīng)降低。通風(fēng)系統(tǒng)中各部件之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，這也是導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)的重要因素之一。通風(fēng)機(jī)的性能曲線并非是簡單的線性關(guān)系，其風(fēng)量、風(fēng)壓與轉(zhuǎn)速之間存在著復(fù)雜的非線性函數(shù)關(guān)系。當(dāng)通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時(shí)，其風(fēng)量、風(fēng)壓的變化并非成比例關(guān)系，而是呈現(xiàn)出非線性變化趨勢。通風(fēng)巷道的阻力特性也具有非線性特征，巷道阻力與風(fēng)量的平方成正比。當(dāng)風(fēng)量發(fā)生變化時(shí)，巷道阻力的變化幅度更大，這使得通風(fēng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)變得更加困難。此外，通風(fēng)系統(tǒng)中還存在著諸如風(fēng)流與通風(fēng)機(jī)之間的相互作用、風(fēng)流在巷道中的紊流效應(yīng)等非線性因素，這些因素相互交織，進(jìn)一步增加了通風(fēng)系統(tǒng)的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性。通風(fēng)系統(tǒng)的時(shí)變性和非線性使得通風(fēng)失穩(wěn)的預(yù)測和控制變得極為困難。傳統(tǒng)的基于線性模型的通風(fēng)系統(tǒng)分析方法難以準(zhǔn)確描述通風(fēng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，無法及時(shí)有效地預(yù)測通風(fēng)失穩(wěn)的發(fā)生。因此，需要采用更加先進(jìn)的理論和方法，如非線性動(dòng)力學(xué)、智能控制理論等，對通風(fēng)系統(tǒng)的時(shí)變性和非線性進(jìn)行深入研究，建立更加準(zhǔn)確的通風(fēng)系統(tǒng)模型，為通風(fēng)失穩(wěn)的監(jiān)測與診斷提供更加可靠的理論依據(jù)。2.2設(shè)備故障與控制策略不當(dāng)導(dǎo)致的失穩(wěn)2.2.1設(shè)備故障礦用通風(fēng)機(jī)在長期運(yùn)行過程中，由于受到惡劣工作環(huán)境、高強(qiáng)度負(fù)荷以及零部件自然磨損等多種因素的影響，通風(fēng)機(jī)本身極易出現(xiàn)各類故障，從而引發(fā)通風(fēng)系統(tǒng)失穩(wěn)。通風(fēng)機(jī)葉輪是其核心部件之一，長期處于高速旋轉(zhuǎn)狀態(tài)，且受到氣流的沖刷和腐蝕作用，容易出現(xiàn)磨損、變形甚至斷裂等問題。葉輪磨損會(huì)導(dǎo)致其質(zhì)量分布不均勻，在旋轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生不平衡力，引起通風(fēng)機(jī)劇烈振動(dòng)，進(jìn)而影響通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行，導(dǎo)致風(fēng)量、風(fēng)壓不穩(wěn)定，嚴(yán)重時(shí)可引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在某煤礦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中，因葉輪長期受到含塵氣流的沖刷，部分葉片出現(xiàn)磨損，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)振動(dòng)加劇，風(fēng)量波動(dòng)明顯，通風(fēng)系統(tǒng)無法穩(wěn)定運(yùn)行。通風(fēng)機(jī)的軸承也是容易出現(xiàn)故障的部件。軸承在工作過程中承受著巨大的負(fù)荷和摩擦力，若潤滑不良、密封失效或受到?jīng)_擊載荷作用，會(huì)導(dǎo)致軸承磨損、疲勞剝落甚至卡死。軸承故障會(huì)使通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)部件出現(xiàn)徑向或軸向位移，破壞通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，引起通風(fēng)機(jī)振動(dòng)、噪聲增大，風(fēng)量和風(fēng)壓下降，最終導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)。如某煤礦通風(fēng)機(jī)的軸承因潤滑不足，在運(yùn)行過程中溫度急劇升高，出現(xiàn)抱死現(xiàn)象，致使通風(fēng)機(jī)停機(jī)，通風(fēng)系統(tǒng)癱瘓。通風(fēng)系統(tǒng)中的傳感器是監(jiān)測通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和通風(fēng)參數(shù)的重要設(shè)備，其故障也會(huì)對通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生嚴(yán)重影響。壓力傳感器用于監(jiān)測通風(fēng)機(jī)進(jìn)出口的壓力，若壓力傳感器出現(xiàn)故障，如測量精度下降、零點(diǎn)漂移、信號(hào)傳輸中斷等，會(huì)導(dǎo)致控制系統(tǒng)獲取的壓力數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，無法對通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行正確判斷和調(diào)節(jié)，從而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。當(dāng)壓力傳感器出現(xiàn)零點(diǎn)漂移時(shí)，顯示的壓力值與實(shí)際壓力值存在偏差，控制系統(tǒng)可能會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤的壓力信號(hào)對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行不合理的調(diào)節(jié)，使通風(fēng)機(jī)的工作點(diǎn)偏離正常范圍，導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)。流量傳感器用于測量通風(fēng)機(jī)的風(fēng)量，若流量傳感器故障，無法準(zhǔn)確測量風(fēng)量，會(huì)使通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)量控制失去依據(jù)，導(dǎo)致風(fēng)量分配不均，部分區(qū)域風(fēng)量不足或過大，進(jìn)而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在某煤礦通風(fēng)系統(tǒng)中，由于流量傳感器故障，無法準(zhǔn)確測量風(fēng)量，導(dǎo)致礦井部分采掘工作面風(fēng)量不足，瓦斯?jié)舛壬?，?yán)重威脅礦井安全生產(chǎn)。2.2.2控制策略問題控制策略是保障通風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一，不合理的控制策略或參數(shù)設(shè)置不當(dāng)，會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)系統(tǒng)無法根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行有效調(diào)節(jié)，從而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。PID控制是通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)中常用的控制算法，通過對系統(tǒng)誤差的比例、積分和微分運(yùn)算，來調(diào)節(jié)通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的通風(fēng)控制。然而，PID參數(shù)的整定對控制效果有著至關(guān)重要的影響。若PID參數(shù)整定不佳，如比例系數(shù)過大，會(huì)使系統(tǒng)響應(yīng)過于靈敏，容易產(chǎn)生超調(diào)，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)波動(dòng)較大，無法穩(wěn)定運(yùn)行；積分系數(shù)過大，會(huì)使系統(tǒng)的積分作用過強(qiáng)，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)滯后，不能及時(shí)跟蹤通風(fēng)需求的變化；微分系數(shù)過大，則會(huì)使系統(tǒng)對噪聲過于敏感，降低系統(tǒng)的抗干擾能力。在某煤礦通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)中，由于PID參數(shù)整定不合理，在通風(fēng)需求發(fā)生變化時(shí)，通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)過度，導(dǎo)致風(fēng)量瞬間大幅波動(dòng)，引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)的控制邏輯錯(cuò)誤也是導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)的重要原因之一?？刂七壿嬍侵缚刂葡到y(tǒng)根據(jù)監(jiān)測到的通風(fēng)參數(shù)和預(yù)設(shè)的規(guī)則，對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行控制的決策過程。若控制邏輯設(shè)計(jì)不合理，如在通風(fēng)機(jī)啟動(dòng)、停止或切換過程中，控制順序錯(cuò)誤或條件判斷不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行出現(xiàn)異常，進(jìn)而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在通風(fēng)機(jī)的倒機(jī)過程中，如果控制邏輯錯(cuò)誤，未能及時(shí)調(diào)整備用通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速和風(fēng)量，使其與主通風(fēng)機(jī)的切換過程不匹配，就會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)系統(tǒng)瞬間風(fēng)量不足，引起通風(fēng)失穩(wěn)。某煤礦在進(jìn)行通風(fēng)機(jī)倒機(jī)操作時(shí)，由于控制邏輯存在缺陷，備用通風(fēng)機(jī)未能及時(shí)啟動(dòng)并達(dá)到正常運(yùn)行狀態(tài)，在主通風(fēng)機(jī)停機(jī)后，通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)短暫的風(fēng)流中斷，瓦斯?jié)舛妊杆偕仙?，險(xiǎn)些引發(fā)瓦斯爆炸事故。2.3外部干擾造成的通風(fēng)失穩(wěn)外部干擾是引發(fā)礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的重要因素之一，其中電源波動(dòng)和自然災(zāi)害對通風(fēng)系統(tǒng)的影響尤為顯著。在煤礦生產(chǎn)中，電源波動(dòng)是較為常見的外部干擾。煤礦井下環(huán)境復(fù)雜，供電系統(tǒng)容易受到各種因素的影響，如電網(wǎng)故障、大型設(shè)備啟動(dòng)或停止等，這些都可能導(dǎo)致電源電壓和頻率出現(xiàn)波動(dòng)。當(dāng)電源電壓降低時(shí)，通風(fēng)機(jī)電機(jī)的輸出功率會(huì)相應(yīng)下降，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速降低，風(fēng)量減少。若電壓波動(dòng)幅度較大且持續(xù)時(shí)間較長，通風(fēng)機(jī)可能無法維持正常的運(yùn)行狀態(tài)，從而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。某煤礦在進(jìn)行大型采煤設(shè)備啟動(dòng)時(shí)，由于啟動(dòng)電流過大，導(dǎo)致電網(wǎng)電壓瞬間下降了15%，通風(fēng)機(jī)電機(jī)的轉(zhuǎn)速隨之降低，風(fēng)量急劇減少，使得井下部分區(qū)域瓦斯?jié)舛妊杆偕仙?，?yán)重威脅到礦井的安全生產(chǎn)。電源頻率的變化也會(huì)對通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行產(chǎn)生影響。通風(fēng)機(jī)電機(jī)的轉(zhuǎn)速與電源頻率成正比，當(dāng)電源頻率發(fā)生變化時(shí)，通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速也會(huì)隨之改變，進(jìn)而影響通風(fēng)機(jī)的風(fēng)量和風(fēng)壓輸出，破壞通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。自然災(zāi)害，如地震、洪水、泥石流等，對煤礦通風(fēng)系統(tǒng)的破壞作用巨大，極易引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。地震發(fā)生時(shí)，強(qiáng)烈的地面震動(dòng)可能導(dǎo)致通風(fēng)巷道坍塌、變形，通風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)松動(dòng)或損壞，通風(fēng)管道斷裂等。通風(fēng)巷道的坍塌會(huì)使通風(fēng)阻力急劇增加，甚至造成風(fēng)流中斷；通風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)的損壞會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)劇烈振動(dòng)，影響其正常運(yùn)行；通風(fēng)管道的斷裂則會(huì)使風(fēng)流泄漏，降低通風(fēng)效率，引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在某次地震災(zāi)害中，某煤礦的多條通風(fēng)巷道發(fā)生坍塌，通風(fēng)機(jī)的部分部件受損，通風(fēng)系統(tǒng)陷入癱瘓，大量瓦斯積聚在井下，給救援工作帶來了極大的困難。洪水和泥石流等災(zāi)害也可能對通風(fēng)系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞。洪水可能淹沒通風(fēng)機(jī)房、沖毀通風(fēng)設(shè)施，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)無法正常運(yùn)行；泥石流可能堵塞通風(fēng)巷道，改變通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)流路徑，引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。在某山區(qū)煤礦遭遇暴雨引發(fā)的泥石流災(zāi)害后，大量泥石涌入通風(fēng)巷道，造成巷道堵塞，通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)量分配嚴(yán)重失衡，部分采掘工作面因風(fēng)量不足而被迫停產(chǎn)。三、礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測方法3.1基于傳感器技術(shù)的直接監(jiān)測3.1.1風(fēng)量監(jiān)測風(fēng)量是衡量礦用通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和通風(fēng)效果的關(guān)鍵指標(biāo)之一，準(zhǔn)確監(jiān)測風(fēng)量對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)通風(fēng)失穩(wěn)具有重要意義。目前，常用的風(fēng)量傳感器主要有超聲波旋渦式風(fēng)量傳感器和熱式風(fēng)速傳感器等，它們基于不同的工作原理實(shí)現(xiàn)對風(fēng)量的精確測量。超聲波旋渦式風(fēng)量傳感器依據(jù)卡曼渦街理論工作。在無限界的流場中，當(dāng)垂直插入一根具有非線性阻力的物體（即旋渦發(fā)生體）時(shí)，在特定的雷諾數(shù)范圍（Red=200~5×10^4）內(nèi)，阻力體下游會(huì)形成兩排交替旋轉(zhuǎn)的旋渦列。其中，旋渦速率與流速成比例關(guān)系，旋渦頻率f與風(fēng)速V以及旋渦發(fā)生體的線徑d之間的關(guān)系可用公式f=StV/d表示，式中St為斯特拉哈爾數(shù)，取值范圍約為0.21。通過測量旋渦頻率f即可確定風(fēng)速V，再結(jié)合通風(fēng)管道的橫截面積，便能計(jì)算出風(fēng)量。該傳感器利用超聲波被旋渦調(diào)制的特性來測量旋渦頻率，具有測量精度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。熱式風(fēng)速傳感器則以熱絲（如鎢絲或鉑絲）或熱膜（由鉑或鉻制成薄膜）為探頭，將其裸露在被測空氣，并接入惠斯頓電橋。通過惠斯頓電橋的電阻或電流平衡關(guān)系，檢測出被測截面空氣的風(fēng)速，進(jìn)而計(jì)算出風(fēng)量。這種傳感器響應(yīng)速度快，能夠?qū)崟r(shí)反映風(fēng)量的變化。在實(shí)際應(yīng)用中，風(fēng)量傳感器的安裝位置至關(guān)重要。為確保測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性，通常遵循直管段前5后3原則，即選擇在通風(fēng)管道的直管段部分，傳感器安裝位置的上游應(yīng)有5倍管徑長度的直管段，下游應(yīng)有3倍管徑長度的直管段。這樣可以保證氣流在流經(jīng)傳感器時(shí)處于穩(wěn)定的流態(tài)，減少管道彎頭、閥門等部件對氣流的干擾，從而提高測量精度。對于礦用通風(fēng)系統(tǒng)，風(fēng)量傳感器一般安裝在通風(fēng)機(jī)的進(jìn)出口、主要通風(fēng)巷道以及采掘工作面等關(guān)鍵位置。在通風(fēng)機(jī)的出風(fēng)口安裝風(fēng)量傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測通風(fēng)機(jī)的總風(fēng)量輸出，判斷通風(fēng)機(jī)的工作效率是否正常；在主要通風(fēng)巷道安裝風(fēng)量傳感器，能夠監(jiān)測巷道內(nèi)的風(fēng)量分布情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)量異常變化，如風(fēng)量突然減小或增大，這可能是通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)堵塞、漏風(fēng)或通風(fēng)機(jī)故障等問題的征兆；在采掘工作面安裝風(fēng)量傳感器，則可以根據(jù)實(shí)際需求，合理調(diào)整通風(fēng)量，確保工作面上的瓦斯等有害氣體濃度始終保持在安全范圍內(nèi)，為井下作業(yè)人員提供安全的工作環(huán)境。當(dāng)通風(fēng)失穩(wěn)發(fā)生時(shí)，風(fēng)量會(huì)出現(xiàn)明顯的波動(dòng)。正常情況下，通風(fēng)機(jī)的風(fēng)量應(yīng)保持相對穩(wěn)定，波動(dòng)范圍在一定的允許值之內(nèi)。然而，當(dāng)通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或受到外部干擾時(shí)，風(fēng)量會(huì)發(fā)生劇烈變化，表現(xiàn)為時(shí)大時(shí)小，甚至可能出現(xiàn)風(fēng)流反向的現(xiàn)象。在通風(fēng)機(jī)葉輪磨損嚴(yán)重時(shí)，其風(fēng)量輸出會(huì)不穩(wěn)定，出現(xiàn)大幅度波動(dòng)，導(dǎo)致井下部分區(qū)域風(fēng)量不足，無法滿足正常的通風(fēng)需求；當(dāng)通風(fēng)巷道發(fā)生堵塞時(shí)，通風(fēng)阻力增大，風(fēng)量會(huì)逐漸減小，若堵塞情況嚴(yán)重，可能會(huì)導(dǎo)致風(fēng)流中斷。通過對風(fēng)量傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，設(shè)定合理的風(fēng)量波動(dòng)閾值，當(dāng)監(jiān)測到的風(fēng)量波動(dòng)超出該閾值時(shí)，即可判斷通風(fēng)系統(tǒng)可能出現(xiàn)失穩(wěn)情況，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，以便工作人員采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理。3.1.2風(fēng)壓監(jiān)測風(fēng)壓是礦用通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)之一，它反映了通風(fēng)機(jī)克服通風(fēng)阻力、輸送空氣的能力。風(fēng)壓傳感器在通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測中起著關(guān)鍵作用，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測通風(fēng)機(jī)進(jìn)出口以及通風(fēng)系統(tǒng)中關(guān)鍵部位的風(fēng)壓，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)壓的異常變化，為通風(fēng)失穩(wěn)的診斷提供重要依據(jù)。風(fēng)壓傳感器的工作原理主要基于壓力感應(yīng)元件，常見的有壓阻式、電容式和壓電式等。壓阻式風(fēng)壓傳感器利用壓阻效應(yīng)，當(dāng)外界壓力作用于傳感器的敏感元件時(shí)，其電阻值會(huì)發(fā)生變化，通過測量電阻值的變化來檢測壓力的大小。電容式風(fēng)壓傳感器則是基于電容變化原理，外界壓力的變化會(huì)導(dǎo)致傳感器電容值的改變，通過檢測電容值的變化來確定壓力。壓電式風(fēng)壓傳感器利用壓電材料的壓電效應(yīng)，在受到壓力作用時(shí)產(chǎn)生電荷，通過測量電荷的大小來反映壓力的變化。這些不同類型的風(fēng)壓傳感器各有特點(diǎn)，壓阻式風(fēng)壓傳感器具有精度高、線性度好的優(yōu)點(diǎn)；電容式風(fēng)壓傳感器穩(wěn)定性高、抗干擾能力強(qiáng)；壓電式風(fēng)壓傳感器響應(yīng)速度快、靈敏度高。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)具體的監(jiān)測需求和工況條件選擇合適的風(fēng)壓傳感器。通風(fēng)失穩(wěn)時(shí)，風(fēng)壓會(huì)出現(xiàn)異常變化，這與通風(fēng)失穩(wěn)之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)。當(dāng)通風(fēng)系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)，風(fēng)壓處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，通風(fēng)機(jī)能夠按照設(shè)計(jì)要求提供穩(wěn)定的風(fēng)壓，以克服通風(fēng)系統(tǒng)中的阻力，保證風(fēng)流的正常流動(dòng)。然而，當(dāng)通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或受到外部干擾時(shí)，風(fēng)壓會(huì)發(fā)生顯著變化。通風(fēng)機(jī)的葉片損壞或磨損，會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓輸出能力下降，使通風(fēng)機(jī)進(jìn)出口的風(fēng)壓差值減小。在某煤礦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中，由于葉片受到嚴(yán)重磨損，通風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓從正常的5000Pa下降到3000Pa，無法滿足礦井通風(fēng)的需求，導(dǎo)致井下部分區(qū)域通風(fēng)不暢，瓦斯?jié)舛壬?。通風(fēng)巷道的堵塞或漏風(fēng)也會(huì)引起風(fēng)壓的異常變化。當(dāng)通風(fēng)巷道發(fā)生堵塞時(shí)，通風(fēng)阻力增大，通風(fēng)機(jī)需要提供更大的風(fēng)壓來克服阻力，從而導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的出口風(fēng)壓升高。而通風(fēng)巷道存在漏風(fēng)時(shí)，部分風(fēng)流會(huì)從漏風(fēng)處泄漏，使得通風(fēng)機(jī)的有效風(fēng)壓降低，導(dǎo)致通風(fēng)系統(tǒng)的風(fēng)量分配不均，部分區(qū)域風(fēng)量不足。在某礦井通風(fēng)系統(tǒng)中，由于一條主要通風(fēng)巷道出現(xiàn)漏風(fēng)，通風(fēng)機(jī)的出口風(fēng)壓從正常的4500Pa下降到4000Pa，同時(shí)，漏風(fēng)點(diǎn)附近的巷道風(fēng)壓明顯降低，風(fēng)量也大幅減少，嚴(yán)重影響了礦井的安全生產(chǎn)。通過對風(fēng)壓傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，可以判斷通風(fēng)系統(tǒng)是否存在失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，設(shè)定通風(fēng)機(jī)進(jìn)出口風(fēng)壓的正常范圍以及風(fēng)壓變化的允許閾值。當(dāng)監(jiān)測到的風(fēng)壓超出正常范圍或風(fēng)壓變化速率超過允許閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，提示工作人員通風(fēng)系統(tǒng)可能出現(xiàn)失穩(wěn)情況。結(jié)合其他監(jiān)測參數(shù)，如風(fēng)量、振動(dòng)等，進(jìn)行綜合分析，能夠更準(zhǔn)確地判斷通風(fēng)失穩(wěn)的原因和故障部位，為及時(shí)采取有效的措施進(jìn)行處理提供依據(jù)。3.1.3溫度監(jiān)測溫度是反映礦用通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo)之一，對通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位溫度的監(jiān)測具有重要意義。通風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中，由于機(jī)械摩擦、電機(jī)發(fā)熱等原因，其關(guān)鍵部位如軸承、電機(jī)繞組等的溫度會(huì)逐漸升高。正常情況下，這些部位的溫度應(yīng)保持在一定的范圍內(nèi)，若溫度異常升高，可能預(yù)示著通風(fēng)機(jī)存在故障或通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)失穩(wěn)。溫度傳感器是實(shí)現(xiàn)溫度監(jiān)測的關(guān)鍵設(shè)備，常用的溫度傳感器有熱電偶、熱電阻和熱敏電阻等。熱電偶是利用兩種不同金屬材料的熱電效應(yīng)工作，當(dāng)兩種金屬的兩端溫度不同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生熱電勢，通過測量熱電勢的大小來確定溫度。熱電阻則是基于金屬電阻隨溫度變化的特性，通過測量電阻值的變化來計(jì)算溫度。熱敏電阻的電阻值對溫度變化非常敏感，根據(jù)其電阻值的變化可精確測量溫度。這些溫度傳感器具有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，熱電偶測量范圍廣、精度較高，適用于高溫環(huán)境下的溫度測量；熱電阻精度高、穩(wěn)定性好，常用于中低溫范圍的溫度測量；熱敏電阻靈敏度高、響應(yīng)速度快，但測量范圍相對較窄。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位的溫度范圍和測量精度要求，選擇合適的溫度傳感器。通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位溫度異常升高與通風(fēng)失穩(wěn)之間存在著密切的關(guān)系。通風(fēng)機(jī)的軸承是支撐旋轉(zhuǎn)部件的重要部件，在工作過程中承受著巨大的負(fù)荷和摩擦力。若軸承潤滑不良、密封失效或受到?jīng)_擊載荷作用，會(huì)導(dǎo)致軸承磨損加劇，摩擦生熱增加，從而使軸承溫度異常升高。當(dāng)軸承溫度過高時(shí)，會(huì)使軸承的材料性能下降，甚至出現(xiàn)抱死現(xiàn)象，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)部件出現(xiàn)徑向或軸向位移，破壞通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，引起通風(fēng)機(jī)振動(dòng)、噪聲增大，風(fēng)量和風(fēng)壓下降，最終導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)。在某煤礦通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中，由于軸承潤滑不足，軸承溫度在短時(shí)間內(nèi)從正常的50℃升高到80℃，隨后通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)劇烈振動(dòng)，風(fēng)量大幅下降，通風(fēng)系統(tǒng)無法穩(wěn)定運(yùn)行。通風(fēng)機(jī)的電機(jī)繞組在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生熱量，若散熱不良或電機(jī)過載運(yùn)行，會(huì)導(dǎo)致電機(jī)繞組溫度升高。當(dāng)電機(jī)繞組溫度超過其絕緣材料的允許溫度時(shí)，會(huì)使絕緣材料老化、損壞，降低電機(jī)的絕緣性能，可能引發(fā)電機(jī)短路故障，使通風(fēng)機(jī)停機(jī)，導(dǎo)致通風(fēng)失穩(wěn)。如某煤礦通風(fēng)機(jī)的電機(jī)因長時(shí)間過載運(yùn)行，電機(jī)繞組溫度升高到120℃，超過了絕緣材料的允許溫度，最終導(dǎo)致電機(jī)繞組短路，通風(fēng)機(jī)停機(jī)，通風(fēng)系統(tǒng)癱瘓。通過對溫度傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位的溫度異常變化。設(shè)定通風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部位的正常溫度范圍和溫度報(bào)警閾值，當(dāng)監(jiān)測到的溫度超過報(bào)警閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)，提示工作人員通風(fēng)機(jī)可能存在故障或通風(fēng)系統(tǒng)出現(xiàn)失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)。工作人員可以根據(jù)報(bào)警信息，及時(shí)對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行檢查和維護(hù)，采取相應(yīng)的措施降低溫度，如加強(qiáng)潤滑、改善散熱條件、調(diào)整電機(jī)負(fù)載等，以避免通風(fēng)失穩(wěn)的發(fā)生，保障通風(fēng)機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。3.2基于信號(hào)分析的間接監(jiān)測3.2.1振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測是一種廣泛應(yīng)用于礦用通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測的重要方法。通風(fēng)機(jī)在正常運(yùn)行時(shí)，其各部件的振動(dòng)處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)（如振動(dòng)幅值、頻率等）也保持在一定的范圍內(nèi)。然而，當(dāng)通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障或通風(fēng)失穩(wěn)時(shí)，其振動(dòng)狀態(tài)會(huì)發(fā)生顯著變化，這些變化會(huì)通過振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出來。振動(dòng)傳感器是實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測的關(guān)鍵設(shè)備，其工作原理基于電磁感應(yīng)、壓電效應(yīng)等物理原理。電磁感應(yīng)式振動(dòng)傳感器利用電磁感應(yīng)原理，將通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)位移或速度轉(zhuǎn)換為與之對應(yīng)的電壓信號(hào)。當(dāng)通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)使傳感器內(nèi)部的線圈在磁場中運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢，該電動(dòng)勢的大小與振動(dòng)的速度成正比。壓電式振動(dòng)傳感器則是利用壓電材料的壓電效應(yīng)，當(dāng)受到振動(dòng)作用時(shí)，壓電材料會(huì)產(chǎn)生電荷，電荷的大小與振動(dòng)的加速度成正比。通過將這些振動(dòng)傳感器安裝在通風(fēng)機(jī)的關(guān)鍵部位，如軸承座、機(jī)殼、葉輪等，可以實(shí)時(shí)采集通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中，對振動(dòng)信號(hào)的分析主要從時(shí)域和頻域兩個(gè)方面進(jìn)行。時(shí)域分析是直接對振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間歷程進(jìn)行分析，通過計(jì)算信號(hào)的均值、方差、峭度、峰值指標(biāo)等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，來判斷通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。均值反映了振動(dòng)信號(hào)的平均水平，方差表示信號(hào)的波動(dòng)程度，峭度用于衡量信號(hào)的沖擊特性，峰值指標(biāo)則對信號(hào)中的突發(fā)沖擊較為敏感。當(dāng)通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，這些統(tǒng)計(jì)參數(shù)會(huì)發(fā)生明顯變化。在通風(fēng)機(jī)軸承磨損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的均值和方差會(huì)增大，峭度值也會(huì)顯著升高，表明振動(dòng)信號(hào)中存在強(qiáng)烈的沖擊成分。頻域分析則是通過傅里葉變換等方法，將時(shí)域振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，分析信號(hào)的頻率成分和能量分布。通風(fēng)機(jī)在正常運(yùn)行時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)具有特定的頻率特征，如葉輪的旋轉(zhuǎn)頻率、軸承的故障特征頻率等。當(dāng)通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一些異常的頻率成分，通過對這些異常頻率的分析，可以判斷故障的類型和部位。在通風(fēng)機(jī)葉輪出現(xiàn)不平衡故障時(shí)，會(huì)在葉輪旋轉(zhuǎn)頻率的整數(shù)倍頻率處出現(xiàn)明顯的峰值，且峰值的大小與不平衡程度成正比。通過對振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域分析，可以全面了解通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的通風(fēng)失穩(wěn)隱患，為通風(fēng)機(jī)的故障診斷和維護(hù)提供有力依據(jù)。3.2.2聲學(xué)信號(hào)監(jiān)測聲學(xué)信號(hào)監(jiān)測是一種基于聲音特征分析的礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測方法，它通過捕捉通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的聲音信號(hào)，分析其特征參數(shù)，來判斷通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和通風(fēng)失穩(wěn)狀況。聲學(xué)傳感器是實(shí)現(xiàn)聲學(xué)信號(hào)監(jiān)測的關(guān)鍵設(shè)備，常用的聲學(xué)傳感器有麥克風(fēng)、聲發(fā)射傳感器等。麥克風(fēng)是一種將聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)的裝置，它基于電磁感應(yīng)、電容變化等原理工作。電磁感應(yīng)式麥克風(fēng)利用聲波引起的膜片振動(dòng)，使膜片與線圈之間產(chǎn)生相對運(yùn)動(dòng)，從而在線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢。電容式麥克風(fēng)則是通過聲波改變電容極板之間的距離，導(dǎo)致電容值發(fā)生變化，進(jìn)而產(chǎn)生電信號(hào)。聲發(fā)射傳感器主要用于檢測材料內(nèi)部的微小缺陷所產(chǎn)生的彈性波信號(hào)，它基于壓電效應(yīng)工作，當(dāng)彈性波作用于壓電材料時(shí)，會(huì)產(chǎn)生電荷信號(hào)。在通風(fēng)機(jī)聲學(xué)信號(hào)監(jiān)測中，通常使用麥克風(fēng)來采集通風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的聲音信號(hào)。通風(fēng)機(jī)在正常運(yùn)行時(shí)，其產(chǎn)生的聲音信號(hào)具有一定的特征，如頻率分布相對穩(wěn)定，聲音強(qiáng)度適中。然而，當(dāng)通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障或通風(fēng)失穩(wěn)時(shí)，聲音信號(hào)會(huì)發(fā)生明顯變化。通風(fēng)機(jī)葉片損壞或松動(dòng)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生異常的高頻噪聲，聲音強(qiáng)度也會(huì)增大。通風(fēng)機(jī)進(jìn)氣口或出氣口堵塞時(shí)，會(huì)導(dǎo)致氣流不暢，產(chǎn)生低頻的喘振聲音，且聲音的頻率和強(qiáng)度會(huì)呈現(xiàn)周期性變化。通過對聲學(xué)信號(hào)的頻率、強(qiáng)度等特征參數(shù)進(jìn)行分析，可以有效診斷通風(fēng)機(jī)的故障和通風(fēng)失穩(wěn)狀況。在頻率分析方面，可以采用快速傅里葉變換（FFT）等方法，將時(shí)域的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，分析信號(hào)中不同頻率成分的分布情況。當(dāng)發(fā)現(xiàn)信號(hào)中出現(xiàn)異常的高頻或低頻成分時(shí)，可能意味著通風(fēng)機(jī)存在故障。在強(qiáng)度分析方面，通過監(jiān)測聲音信號(hào)的聲壓級，可以判斷通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)聲壓級超過正常范圍時(shí)，可能表示通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)了異常情況，如葉片損壞、氣流堵塞等。此外，還可以結(jié)合聲音信號(hào)的時(shí)域特征，如波形、脈沖等，進(jìn)行綜合分析，提高診斷的準(zhǔn)確性。四、礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷技術(shù)4.1傳統(tǒng)診斷方法4.1.1基于信號(hào)處理的方法在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷中，基于信號(hào)處理的方法是一類重要的傳統(tǒng)診斷手段，主要涵蓋時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻域分析，這些方法通過對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類信號(hào)進(jìn)行深入剖析，實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)失穩(wěn)故障的有效識(shí)別。時(shí)域分析是信號(hào)處理的基礎(chǔ)方法之一，它直接對信號(hào)的時(shí)間歷程進(jìn)行分析。通過計(jì)算信號(hào)的均值、方差、峭度等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，可以獲取信號(hào)的基本特征，進(jìn)而判斷通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。均值能夠反映信號(hào)的平均水平，在通風(fēng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)、壓力信號(hào)等的均值通常保持在相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)。若均值發(fā)生明顯變化，可能意味著通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)了故障。當(dāng)通風(fēng)機(jī)的葉輪出現(xiàn)磨損時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)的均值會(huì)增大，表明振動(dòng)的平均幅度增加。方差用于衡量信號(hào)的波動(dòng)程度，方差越大，說明信號(hào)的波動(dòng)越劇烈。在通風(fēng)機(jī)發(fā)生故障時(shí)，如軸承損壞、葉片松動(dòng)等，信號(hào)的方差會(huì)顯著增大，反映出信號(hào)的不穩(wěn)定。峭度則對信號(hào)中的沖擊成分較為敏感，在通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)突發(fā)故障，如葉輪與機(jī)殼碰撞時(shí)，信號(hào)的峭度值會(huì)急劇升高，通過監(jiān)測峭度值的變化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這類沖擊性故障。頻域分析是將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，通過分析信號(hào)的頻率成分和能量分布，來識(shí)別通風(fēng)機(jī)的故障特征?？焖俑道锶~變換（FFT）是頻域分析中常用的工具，它能夠?qū)r(shí)域信號(hào)快速轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，揭示信號(hào)中不同頻率成分的幅值和相位信息。通風(fēng)機(jī)在正常運(yùn)行時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)、聲學(xué)信號(hào)等具有特定的頻率特征，這些特征與通風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行參數(shù)密切相關(guān)。通風(fēng)機(jī)葉輪的旋轉(zhuǎn)會(huì)產(chǎn)生與轉(zhuǎn)速相關(guān)的頻率成分，通過對這些頻率成分的分析，可以判斷葉輪的運(yùn)行狀態(tài)是否正常。當(dāng)通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一些異常的頻率成分。在通風(fēng)機(jī)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生與軸承故障特征頻率相關(guān)的成分，通過檢測這些異常頻率成分的出現(xiàn)及其幅值變化，可以準(zhǔn)確判斷軸承是否存在故障以及故障的嚴(yán)重程度。通過對通風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的FFT分析，發(fā)現(xiàn)某一特定頻率處的幅值明顯增大，而該頻率恰好與軸承的故障特征頻率相符，這就表明通風(fēng)機(jī)的軸承可能出現(xiàn)了故障。時(shí)頻域分析則是綜合考慮信號(hào)的時(shí)間和頻率信息，對于非平穩(wěn)信號(hào)的分析具有獨(dú)特優(yōu)勢。小波變換是一種常用的時(shí)頻域分析方法，它能夠在不同的時(shí)間和頻率尺度上對信號(hào)進(jìn)行分析，有效地提取信號(hào)的時(shí)頻特征。在通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)過程中，信號(hào)往往呈現(xiàn)出非平穩(wěn)特性，傳統(tǒng)的時(shí)域或頻域分析方法難以全面準(zhǔn)確地描述信號(hào)的特征。而小波變換可以根據(jù)信號(hào)的局部特征自適應(yīng)地調(diào)整分析窗口的大小和位置，從而更精確地捕捉信號(hào)在不同時(shí)刻的頻率變化。通過小波變換，可以將通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)分解為不同頻率段的子信號(hào)，每個(gè)子信號(hào)都包含了信號(hào)在特定時(shí)間和頻率范圍內(nèi)的信息。對這些子信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步分析，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別通風(fēng)失穩(wěn)的故障類型和發(fā)生時(shí)間。在通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)喘振故障時(shí)，喘振信號(hào)具有明顯的時(shí)變特性，通過小波變換可以清晰地觀察到喘振信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化規(guī)律，為喘振故障的診斷提供有力依據(jù)。基于信號(hào)處理的方法在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷中具有重要作用，通過對時(shí)域、頻域和時(shí)頻域的綜合分析，可以全面、準(zhǔn)確地提取通風(fēng)機(jī)運(yùn)行信號(hào)中的故障特征，為通風(fēng)失穩(wěn)故障的診斷提供可靠的數(shù)據(jù)支持。然而，這些方法也存在一定的局限性，如對復(fù)雜故障的診斷能力有限，在噪聲干擾較大的情況下診斷準(zhǔn)確率可能會(huì)受到影響等。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合其他診斷方法，以提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.1.2基于人工智能的方法隨著科技的不斷進(jìn)步，基于人工智能的方法在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為通風(fēng)機(jī)故障診斷提供了更加智能化、高效的解決方案，主要包括專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)，它通過將人類專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)以規(guī)則的形式存儲(chǔ)在知識(shí)庫中，利用推理機(jī)根據(jù)輸入的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障征兆，按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行推理和判斷，從而實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)機(jī)故障的診斷。專家系統(tǒng)的核心在于知識(shí)庫和推理機(jī)。知識(shí)庫中包含了大量關(guān)于通風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)、工作原理、常見故障類型及故障原因、診斷方法等方面的知識(shí)，這些知識(shí)通常以“IF-THEN”的規(guī)則形式表示?！癐F通風(fēng)機(jī)振動(dòng)異常且溫度升高，THEN可能是軸承故障”。推理機(jī)則根據(jù)輸入的信息，在知識(shí)庫中搜索匹配的規(guī)則，進(jìn)行邏輯推理，得出診斷結(jié)論。當(dāng)監(jiān)測到通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)幅值超出正常范圍，且軸承溫度明顯升高時(shí)，推理機(jī)根據(jù)知識(shí)庫中的規(guī)則，推斷出通風(fēng)機(jī)可能存在軸承故障，并給出相應(yīng)的故障處理建議。專家系統(tǒng)具有知識(shí)表達(dá)直觀、推理過程可解釋等優(yōu)點(diǎn)，能夠充分利用專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，對于一些常見的、已知故障模式的診斷具有較高的準(zhǔn)確性。然而，專家系統(tǒng)也存在知識(shí)獲取困難、對新故障模式適應(yīng)性差等缺點(diǎn)，需要不斷地更新和完善知識(shí)庫，以適應(yīng)復(fù)雜多變的通風(fēng)機(jī)故障診斷需求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由大量的神經(jīng)元組成，通過神經(jīng)元之間的相互連接和權(quán)重調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和處理。在通風(fēng)機(jī)故障診斷中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用多層結(jié)構(gòu)對通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征模式，建立故障數(shù)據(jù)與故障類型之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)機(jī)故障的準(zhǔn)確識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層接收通風(fēng)機(jī)的各種監(jiān)測數(shù)據(jù)，如振動(dòng)信號(hào)、壓力信號(hào)、溫度信號(hào)等；隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換和特征提取，通過大量的神經(jīng)元之間的連接和權(quán)重調(diào)整，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征；輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出故障診斷結(jié)果，如故障類型、故障程度等。在訓(xùn)練過程中，通過不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)際的故障情況盡可能接近，從而提高診斷的準(zhǔn)確性。經(jīng)過大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別通風(fēng)機(jī)的各種故障類型，如葉輪不平衡、葉片損壞、軸承故障等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力強(qiáng)、對復(fù)雜非線性問題處理能力高等優(yōu)點(diǎn)，能夠處理大量的、復(fù)雜的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，對于通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)等復(fù)雜故障的診斷具有較高的準(zhǔn)確率。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在訓(xùn)練時(shí)間長、模型解釋性差等問題，在實(shí)際應(yīng)用中需要合理選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，以提高診斷效率和可靠性。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測。在通風(fēng)機(jī)故障診斷中，SVM將通風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)作為不同的類別，通過對這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)分類模型，用于判斷通風(fēng)機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)是否正常以及故障類型。SVM的基本思想是在高維空間中尋找一個(gè)超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)到該超平面的距離最大化，這個(gè)超平面就是最優(yōu)分類面。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，SVM引入了核函數(shù)，將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間中，從而更容易找到最優(yōu)分類面。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)等。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)通風(fēng)機(jī)故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的核函數(shù)，能夠提高SVM的分類性能。通過對通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)、壓力信號(hào)等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和特征提取，將提取的特征作為SVM的輸入，經(jīng)過訓(xùn)練得到一個(gè)故障診斷模型。當(dāng)有新的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入時(shí)，該模型能夠快速準(zhǔn)確地判斷通風(fēng)機(jī)是否存在故障以及故障類型。支持向量機(jī)具有分類精度高、泛化能力強(qiáng)、對小樣本數(shù)據(jù)處理效果好等優(yōu)點(diǎn)，在通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷中能夠有效地識(shí)別故障，減少誤診和漏診的發(fā)生。然而，SVM也存在對參數(shù)選擇敏感、計(jì)算復(fù)雜度較高等問題，需要通過合理的參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化算法來提高其性能。4.2新型診斷技術(shù)4.2.1多技術(shù)融合診斷隨著礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷需求的不斷提高，單一的診斷技術(shù)往往難以滿足復(fù)雜多變的故障診斷要求。多技術(shù)融合診斷方法應(yīng)運(yùn)而生，它將多種診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮各技術(shù)的優(yōu)勢，有效提高了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。信號(hào)處理技術(shù)與人工智能方法的融合是多技術(shù)融合診斷的重要方向之一。在通風(fēng)失穩(wěn)診斷中，信號(hào)處理技術(shù)能夠?qū)νL(fēng)機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類信號(hào)，如振動(dòng)信號(hào)、壓力信號(hào)、聲學(xué)信號(hào)等進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，為后續(xù)的診斷分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。人工智能方法則能夠利用這些特征數(shù)據(jù)，通過建立模型和算法，實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)失穩(wěn)故障的智能診斷。將小波變換等信號(hào)處理技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能算法相結(jié)合，能夠充分發(fā)揮小波變換在時(shí)頻分析方面的優(yōu)勢，以及人工智能算法在模式識(shí)別和分類方面的能力。小波變換可以對通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，提取信號(hào)在不同頻率段的特征信息，這些特征信息能夠更全面地反映通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對大量通風(fēng)機(jī)故障樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠建立起振動(dòng)信號(hào)特征與通風(fēng)失穩(wěn)故障類型之間的映射關(guān)系。當(dāng)輸入新的振動(dòng)信號(hào)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速準(zhǔn)確地判斷通風(fēng)機(jī)是否存在失穩(wěn)故障以及故障的類型。通過這種融合方式，能夠有效提高通風(fēng)失穩(wěn)診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，減少誤診和漏診的發(fā)生。不同類型的人工智能方法之間也可以進(jìn)行融合，以進(jìn)一步提升診斷性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的融合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力，能夠處理大量的數(shù)據(jù)并自動(dòng)提取特征；專家系統(tǒng)則包含了豐富的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行推理和判斷。將兩者融合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和初步診斷，再結(jié)合專家系統(tǒng)的知識(shí)和規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證和分析，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在通風(fēng)失穩(wěn)診斷中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速識(shí)別出通風(fēng)機(jī)可能存在的故障類型，專家系統(tǒng)則可以根據(jù)故障類型和相關(guān)知識(shí)，提供詳細(xì)的故障原因分析和處理建議，為維修人員提供更有針對性的指導(dǎo)。多技術(shù)融合診斷方法還可以結(jié)合不同的監(jiān)測參數(shù)和診斷信息。除了振動(dòng)信號(hào)、壓力信號(hào)等常規(guī)監(jiān)測參數(shù)外，還可以考慮引入溫度、濕度、氣體成分等其他監(jiān)測參數(shù)，以及通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行歷史、維護(hù)記錄等信息。通過對這些多源信息的融合分析，能夠更全面地了解通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，提高通風(fēng)失穩(wěn)診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在診斷通風(fēng)機(jī)故障時(shí)，不僅考慮振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)的變化，還結(jié)合溫度傳感器監(jiān)測到的軸承溫度升高信息，以及通風(fēng)機(jī)的近期維護(hù)記錄中關(guān)于葉輪更換的情況，綜合判斷通風(fēng)機(jī)是否存在失穩(wěn)故障以及故障的原因。這種多源信息融合的診斷方法能夠避免單一信息的局限性，提高診斷的全面性和準(zhǔn)確性。多技術(shù)融合診斷方法為礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷提供了更有效的解決方案。通過將多種診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮各技術(shù)的優(yōu)勢，能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，為煤礦安全生產(chǎn)提供更有力的保障。然而，多技術(shù)融合診斷方法也面臨著一些挑戰(zhàn)，如不同技術(shù)之間的兼容性、數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜性等，需要進(jìn)一步的研究和探索來解決這些問題。4.2.2基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的診斷隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)在礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力?；诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算的診斷方法，利用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析通風(fēng)機(jī)大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的能力，以及云計(jì)算提供的強(qiáng)大計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)診斷和故障預(yù)測，為通風(fēng)機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力支持。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)νL(fēng)機(jī)在長期運(yùn)行過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和管理。這些數(shù)據(jù)不僅包括通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，如風(fēng)量、風(fēng)壓、溫度、振動(dòng)等，還涵蓋了通風(fēng)機(jī)的維護(hù)記錄、故障歷史以及煤礦生產(chǎn)環(huán)境的相關(guān)信息。通過對這些多源數(shù)據(jù)的整合和分析，可以挖掘出通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與各種因素之間的潛在關(guān)系，為通風(fēng)失穩(wěn)診斷提供更全面、準(zhǔn)確的依據(jù)。通過對大量通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)在特定工況下，當(dāng)風(fēng)量突然下降且風(fēng)壓波動(dòng)較大時(shí)，通風(fēng)失穩(wěn)的概率明顯增加。這一發(fā)現(xiàn)為通風(fēng)失穩(wěn)的早期預(yù)警提供了重要的參考指標(biāo)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以對通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并發(fā)出預(yù)警信號(hào)。通過設(shè)定合理的閾值和數(shù)據(jù)模型，對通風(fēng)機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對和分析，一旦發(fā)現(xiàn)參數(shù)超出正常范圍，系統(tǒng)能夠迅速判斷可能存在通風(fēng)失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)通知相關(guān)人員采取措施進(jìn)行處理，有效避免事故的發(fā)生。云計(jì)算技術(shù)為通風(fēng)失穩(wěn)診斷提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠快速處理和分析海量的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)的診斷方法中，面對大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，計(jì)算和分析過程往往需要耗費(fèi)較長的時(shí)間，難以滿足實(shí)時(shí)診斷的需求。而云計(jì)算技術(shù)通過分布式計(jì)算和并行處理，能夠?qū)?fù)雜的計(jì)算任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，同時(shí)在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，大大提高了計(jì)算效率。在對通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行復(fù)雜的時(shí)頻分析時(shí)，云計(jì)算平臺(tái)可以快速完成信號(hào)的變換和特征提取，為通風(fēng)失穩(wěn)的診斷提供及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。云計(jì)算技術(shù)還使得遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)診斷成為可能。通過將通風(fēng)機(jī)的監(jiān)測數(shù)據(jù)上傳至云端，專業(yè)的診斷人員可以在任何有網(wǎng)絡(luò)連接的地方，通過云計(jì)算平臺(tái)對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和診斷，無需親臨現(xiàn)場。這不僅提高了診斷的效率和及時(shí)性，還降低了診斷成本，方便了煤礦企業(yè)的管理和維護(hù)?；诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算的診斷方法還能夠?qū)崿F(xiàn)通風(fēng)機(jī)故障的預(yù)測。通過對通風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法建立故障預(yù)測模型。這些模型可以學(xué)習(xí)通風(fēng)機(jī)在不同工況下的運(yùn)行規(guī)律和故障特征，從而預(yù)測通風(fēng)機(jī)未來可能出現(xiàn)的故障。根據(jù)通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，預(yù)測模型可以提前判斷通風(fēng)機(jī)是否有可能發(fā)生通風(fēng)失穩(wěn)故障，并給出故障發(fā)生的概率和時(shí)間范圍。這使得煤礦企業(yè)能夠提前做好維護(hù)和檢修計(jì)劃，采取相應(yīng)的預(yù)防措施，避免因通風(fēng)失穩(wěn)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和安全事故，提高了通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行可靠性和煤礦生產(chǎn)的安全性?；诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算的診斷方法為礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)診斷帶來了新的機(jī)遇和突破。它利用大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析能力以及云計(jì)算的強(qiáng)大計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)診斷和故障預(yù)測，提高了診斷的效率和準(zhǔn)確性，為煤礦安全生產(chǎn)提供了更可靠的保障。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，還需要解決數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)以及算法優(yōu)化等問題，以充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)在通風(fēng)失穩(wěn)診斷中的優(yōu)勢。五、礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測與診斷案例分析5.1案例背景介紹本次案例研究選取了位于山西省的某大型煤礦，該煤礦年產(chǎn)量達(dá)500萬噸，開采深度在500-800米之間，井田面積廣闊，地質(zhì)條件較為復(fù)雜。該煤礦通風(fēng)系統(tǒng)采用中央并列式通風(fēng)方式，由兩臺(tái)型號(hào)為FBCDZ№28/2×355的對旋軸流式通風(fēng)機(jī)作為主通風(fēng)機(jī)，一用一備，主要負(fù)責(zé)整個(gè)礦井的通風(fēng)任務(wù)。該型號(hào)通風(fēng)機(jī)具有較高的風(fēng)壓和風(fēng)量輸出能力，額定風(fēng)量范圍為10000-30000m3/min，額定風(fēng)壓為3000-7000Pa，能夠滿足該煤礦在不同開采階段的通風(fēng)需求。通風(fēng)巷道布局錯(cuò)綜復(fù)雜，主要通風(fēng)巷道總長度超過10公里，包括進(jìn)風(fēng)大巷、回風(fēng)大巷以及多條分支巷道，巷道斷面形狀多樣，有梯形、矩形和拱形等，斷面面積在10-20平方米之間。通風(fēng)系統(tǒng)中還設(shè)置了多個(gè)風(fēng)門、風(fēng)橋、密閉等通風(fēng)構(gòu)筑物，用于調(diào)節(jié)和控制風(fēng)流的方向和風(fēng)量分配。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)穩(wěn)定，風(fēng)量保持在18000m3/min左右，風(fēng)壓為4500Pa，通風(fēng)機(jī)的軸承溫度在50℃左右，電機(jī)繞組溫度在60℃左右，振動(dòng)幅值較小，處于正常范圍之內(nèi)。然而，在2023年5月的一次設(shè)備巡檢過程中，工作人員發(fā)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行出現(xiàn)異常。首先察覺到的是通風(fēng)機(jī)發(fā)出異常的噪聲，隨后通過監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)風(fēng)量出現(xiàn)明顯波動(dòng)，在短時(shí)間內(nèi)從正常的18000m3/min下降到15000m3/min，且波動(dòng)范圍逐漸增大；風(fēng)壓也隨之不穩(wěn)定，從4500Pa下降到4000Pa，且呈現(xiàn)出劇烈的波動(dòng)狀態(tài)；通風(fēng)機(jī)的軸承溫度和電機(jī)繞組溫度也開始上升，軸承溫度達(dá)到65℃，電機(jī)繞組溫度達(dá)到75℃。這些異?，F(xiàn)象表明通風(fēng)機(jī)可能出現(xiàn)了通風(fēng)失穩(wěn)情況，若不及時(shí)處理，將嚴(yán)重威脅礦井的安全生產(chǎn)。5.2監(jiān)測數(shù)據(jù)采集與分析在通風(fēng)失穩(wěn)事件發(fā)生前后，該煤礦運(yùn)用多種先進(jìn)的傳感器，對通風(fēng)機(jī)運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行全面、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集。在通風(fēng)機(jī)的進(jìn)出口、主要通風(fēng)巷道以及采掘工作面等關(guān)鍵位置，分別安裝了超聲波旋渦式風(fēng)量傳感器、壓阻式風(fēng)壓傳感器、熱電偶溫度傳感器、壓電式振動(dòng)傳感器和麥克風(fēng)聲學(xué)傳感器，以確保能夠準(zhǔn)確捕捉到風(fēng)量、風(fēng)壓、溫度、振動(dòng)、聲學(xué)等數(shù)據(jù)的變化情況。這些傳感器具備高精度、高可靠性的特點(diǎn)，能夠在復(fù)雜的煤礦井下環(huán)境中穩(wěn)定工作，為通風(fēng)失穩(wěn)監(jiān)測提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在通風(fēng)失穩(wěn)事件發(fā)生前一周，對各傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理和篩選。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，去除了異常值和噪聲干擾，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。以風(fēng)量數(shù)據(jù)為例，在正常運(yùn)行狀態(tài)下，每天采集的數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍較小，基本穩(wěn)定在18000m3/min左右。通過繪制風(fēng)量隨時(shí)間變化的曲線（如圖1所示），可以清晰地看到風(fēng)量在一段時(shí)間內(nèi)保持相對平穩(wěn)，波動(dòng)范圍在±500m3/min之間。風(fēng)壓數(shù)據(jù)同樣表現(xiàn)出穩(wěn)定的特征，風(fēng)壓曲線較為平滑，維持在4500Pa左右，波動(dòng)范圍在±200Pa之間。溫度數(shù)據(jù)方面，通風(fēng)機(jī)軸承溫度穩(wěn)定在50℃左右，電機(jī)繞組溫度穩(wěn)定在60℃左右，振動(dòng)幅值和聲學(xué)信號(hào)也處于正常范圍之內(nèi)，無明顯異常波動(dòng)。然而，在通風(fēng)失穩(wěn)事件發(fā)生當(dāng)天，數(shù)據(jù)發(fā)生了顯著變化。風(fēng)量曲線出現(xiàn)了劇烈波動(dòng)（如圖2所示），在短時(shí)間內(nèi)從18000m3/min迅速下降到15000m3/min，隨后波動(dòng)范圍不斷增大，最低降至13000m3/min，最高則升至17000m3/min。風(fēng)壓曲線也呈現(xiàn)出不穩(wěn)定狀態(tài)，從4500Pa下降到4000Pa后，波動(dòng)幅度明顯增大，在3800-4200Pa之間頻繁波動(dòng)。通風(fēng)機(jī)的軸承溫度從正常的50℃迅速上升到65℃，電機(jī)繞組溫度從60℃升高到75℃，振動(dòng)幅值顯著增大，聲學(xué)信號(hào)也變得異常，出現(xiàn)了明顯的高頻噪聲和喘振聲音。通過對這些數(shù)據(jù)變化的深入分析，可以發(fā)現(xiàn)它們與通風(fēng)失穩(wěn)之間存在著緊密的聯(lián)系。風(fēng)量的大幅波動(dòng)和下降，表明通風(fēng)機(jī)的通風(fēng)能力受到了嚴(yán)重影響，可能是由于通風(fēng)系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)了堵塞、漏風(fēng)或通風(fēng)機(jī)故障等問題。風(fēng)壓的不穩(wěn)定和下降，進(jìn)一步印證了通風(fēng)系統(tǒng)阻力的變化，可能是通風(fēng)巷道局部堵塞或通風(fēng)機(jī)性能下降導(dǎo)致。溫度的升高和振動(dòng)幅值的增大，暗示著通風(fēng)機(jī)的機(jī)械部件可能出現(xiàn)了故障，如軸承磨損、葉輪不平衡等。聲學(xué)信號(hào)的異常則直接反映了通風(fēng)機(jī)內(nèi)部氣流的紊亂和機(jī)械部件的異常狀態(tài)。通過對這些數(shù)據(jù)特征的綜合分析，可以準(zhǔn)確判斷通風(fēng)失穩(wěn)的發(fā)生，并初步確定故障的類型和原因，為后續(xù)的診斷和處理提供有力依據(jù)。5.3診斷過程與結(jié)果在確定通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)通風(fēng)失穩(wěn)異常后，迅速運(yùn)用前文所述的診斷技術(shù)對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行全面診斷。采用基于信號(hào)處理的傳統(tǒng)診斷方法，對采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析，計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的均值、方差和峭度等統(tǒng)計(jì)參數(shù)。經(jīng)計(jì)算，振動(dòng)信號(hào)的均值從正常的0.5g增加到1.2g，方差從0.05增加到0.2，峭度值從3.5上升到5.8，這些參數(shù)的顯著變化表明通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)出現(xiàn)了異常，存在較大的沖擊成分。對振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻域分析，通過快速傅里葉變換（FFT）將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，發(fā)現(xiàn)在葉輪旋轉(zhuǎn)頻率的2倍頻處出現(xiàn)了明顯的峰值，且幅值比正常情況增大了3倍，初步判斷通風(fēng)機(jī)的葉輪可能存在不平衡故障。運(yùn)用基于人工智能的診斷方法進(jìn)一步驗(yàn)證。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將風(fēng)量、風(fēng)壓、溫度、振動(dòng)等監(jiān)測數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算和分析。模型輸出結(jié)果顯示，通風(fēng)機(jī)存在葉輪不平衡故障的概率高達(dá)90%，同時(shí)還可能存在軸承磨損故障，概率為70%。為了提高診斷的準(zhǔn)確性，采用支持向量機(jī)（SVM）方法進(jìn)行輔助診斷。將經(jīng)過特征提取的通風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入SVM模型，模型的分類結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果基本一致，進(jìn)一步確定了通風(fēng)機(jī)存在葉輪不平衡和軸承磨損故障。綜合以上診斷結(jié)果，分析此次通風(fēng)失穩(wěn)的故障原因主要是葉輪長期在高速旋轉(zhuǎn)和含塵氣流沖刷的惡劣環(huán)境下工作，導(dǎo)致葉片磨損不均勻，從而引起葉輪不平衡；軸承由于長期受到高負(fù)荷作用，潤滑不良，出現(xiàn)了磨損現(xiàn)象。這兩種故障相互影響，導(dǎo)致通風(fēng)機(jī)的振動(dòng)加劇，風(fēng)量和風(fēng)壓不穩(wěn)定，最終引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。為了驗(yàn)證診斷方法的準(zhǔn)確性，維修人員對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行了拆解檢查。經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)，通風(fēng)機(jī)的葉輪有3片葉片出現(xiàn)了不同程度的磨損，其中一片葉片磨損最為嚴(yán)重，磨損量達(dá)到了葉片厚度的30%，導(dǎo)致葉輪質(zhì)量分布不均，出現(xiàn)明顯的不平衡現(xiàn)象；通風(fēng)機(jī)的軸承內(nèi)外圈均有不同程度的磨損痕跡，滾動(dòng)體表面也出現(xiàn)了疲勞剝落現(xiàn)象，這與診斷結(jié)果完全相符。通過此次拆解檢查，充分證明了所采用的監(jiān)測與診斷方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的故障類型和原因，診斷方法具有較高的準(zhǔn)確性和有效性，為通風(fēng)機(jī)的維修和故障排除提供了可靠的依據(jù)。六、結(jié)論與展望6.1研究總結(jié)本研究對礦用通風(fēng)機(jī)通風(fēng)失穩(wěn)的監(jiān)測與診斷進(jìn)行了全面且深入的探究，取得了一系列具有重要理論與實(shí)踐意義的成果。在通風(fēng)失穩(wěn)原因剖析方面，深入研究了通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特性、設(shè)備故障與控制策略不當(dāng)以及外部干擾等因素對通風(fēng)失穩(wěn)的影響。通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、時(shí)變性和非線性，使其在運(yùn)行過程中容易出現(xiàn)風(fēng)量分配不均、風(fēng)壓不穩(wěn)定等問題，進(jìn)而引發(fā)通風(fēng)失穩(wěn)。