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摘要：球磨机作为物料破碎的一种重型设备，在工矿业中得到广泛的应用。球磨机的主轴容易产生烧毁的现象，由于轴瓦温度的异常从而导致相关的事故发生，为了避免这种事故再次发生，因此，设计了一种基于可编程逻辑控制器对球磨机进行监控的系统。这种系统主要有几种传感器，在现场恶劣的环境下，对球磨机的的监控有着重要的作用，并且对采集的数据通过两种融合的计算方法进行处理。本文就针对多数据融合技术在球磨机监控中的重要性进行分析，阐述多数据融合技术在球磨机监控中的应用。
关键词：球磨机监控；多数据融合技术；应用
球磨机是加工研磨煤块的主要机械设备之一，它借助于热风的干燥运输，属于重载、冲击、高温等恶劣的工作条件下满负荷连续运转流水式的设备。它是高炉炼铁生产中节约能源、降低焦比、提高产量、降低成本的主要设备。所以在实际工作中要保证设备完好，可靠平稳地运转显得十分重要。球磨机中的主轴不仅承受着整个回转部分的重量，并且还承受着研磨体所产生的冲击负荷。球磨机的主轴在生产得过程中比较容易产生烧毁的现象，严重影响了工业的生产，因此，很多的技术人员已经对球磨机的主轴烧毁的原因作出分析，并且对烧瓦的问题依据轴瓦的温度提出了相应的解决方案。本文主要是受到多传感器技术的启发，从而提出的一种多数据融合的球磨机监控系统。
一、多数据融合技术在球磨机监控中的重要性
数据的融合主要是将来自多传感器获取的信息以及数据进行综合的处理，从而得到更为精确的结果。监测监控系统中采用的大量以及各种类型的传感器，最终形成了一个多传感器的子系统。这些传感器主要是采集环境信息以及对象信息。环境信息主要是环境特征、环境污染指标以及干扰指标等，对象信息主要是设备的状况、工艺参数以及成品质量参数等等。同时从传感器这里采集到的信息主要有测量物理变化的数字信号、开关信号以及相关的图像信号等。所以在很多传感器的系统中，他们所提供的数据在时间以及空间上的表达方式是不同的，同时，各个传感器的可信度、可靠性以及优先等级也是不尽相同的，这时就需要一种系统来将各个传感器采集到的信息进行综合的处理。
二、多数据融合技术在球磨机监控中的应用
1、监控方案的设计
球磨机监控系统的设计主要是以计算机作为显示以及监控的平台，它主要是完成温度数据的融合以及数据存储管理和温度的显示；核心器件是以PLC（Programmable Logic Contrnller）构成的，它主要是完成对各自传感器采集到的数据进行转换。如下图1所示：
球磨机在现场进行安装的实际情况来看，PLC系统在抽瓦的重点部位上进行安装适合的传感器，不同的传感器可以利用无限接口的方式将数据引入到该系统中，从而完成数据的采集。上位机主要是通过PROFIBUS或者是太网方式中的一种，来实现与PLC的通信，送入到的数据最终通过Bayes（拜耳）的计算方法来实现估计，当估计到的数据超过了事先设定的警戒线，就会启动声光报警装置，让工作及时的采取措施进行处理。
2设计传感器的节点
据调查研究发现，球磨机自身的工作环境比较恶劣，通过球磨机采集到的数据很容易受到一些环境的影响，同时，传感器自身也具有一定的缺点，就严重影响了采集数据的可靠性。对这个问题，应该引入各种各样的传感器技术，来克服单一的传感器所带来的缺点，从而得到可靠的轴瓦温度。依据现场的条件，在球磨机的主轴上几个重点位置进行相应传感器的设计，如下图2所示：
（1）设计非接触式红外测温传感器的节点
红外测温传感器主要是将辐射的热量转换为电量，特别是针对这种球磨机对被侧物体进行旋转，实现非接触式的测量，这种方法是比较有用的。在上图2中，我们可以看到传感器5#和6#都采取了红外线温度传感器。这个无线红外线外侧温度主要是针对PLC接受中端以及球磨机端的信息采集。同时，信号的采集点也是无线发送端，包含有微控制器，方法单元以及无线法神单元等。当有必要时对电压进行一定程度的方法。
（2）设计接触式测温传感器的节点
接触式的测温传感器主要是与被测物体相接触，这样以来，能够有效的测得被测物体的真实温度。这样可以采取两种方式进行监控，一种是在轴瓦上做直接的搭贴，另一种方式就是利用Pt100的直接镶嵌。在上图中1#以及2#利用的是Pt100的直接镶嵌方式进行的测量温度。采用四线制的方式将可编程控制器（Programmable Logic Contrnller）的模拟量接入到它的两端，从而确保真实的测得主轴瓦的温度数据。在图3#和4#中，主要是在轴瓦上直接的搭贴，利用导热性比较好的材料支架固定在主轴的外罩上。因为主轴与导热材料之间有油膜进行相隔，另外传感器与主轴之间又有导热材料，这就导致了在测量温度时出现了偏差，所以对引入一定量的温度在这里显得尤为重要。
3、多数据融合在在球磨机监控中的计算方法
球磨机的监控系统主要是采用了多数据融合技术，对轴瓦的有限个温度进行测量。当某一个或者是很多个传感器失去作用时，也可以通过其他没有失去作用的传感器进行测量，提取相关准确的数据。这种多种信息的融合计算方法主要是通过拜耳（Bayes）估计以及相融矩阵的实效数据剔除来进行计算的。
（1）相融矩阵的实效数据剔除计算法
无数个传感器可以设置为m，这些传感器都对同一个的轴瓦测量温度，第i个以及第j个传感器获得的数据分别设置为xi以及xj，同时这些数据都符合正太分布，下面就开始引入概念融合度dij（i，j=1.2.3.4.5······），当dij的数值越小时，就表示偏值也越小，当dij的数值越大时，就表示偏值越小。计算的公式如下所示：
当同一台的球磨机的轴瓦安装有m个传感器，用dij（i，j=1.2.3.4.5······）构成的矩阵如下所示：
那么我们就把Dm称之为多传感器的数据融合度矩阵。
当多数的传感器不支持于同一个传感器，这个传感器所得到的数据就被认为是无效的数据，像这种无效数据就应该被剔除；当这个传感器侧的数据长时间的无效，那么这时应该检查安装的传感器是否正确。对无效的数据剔除完之后，剩下的都是有效数据，这些数据融合起来的个数就组成了最佳的融合集。
（2）拜耳（Bayes）估计的多数据融合计算法
当m个传感器对球磨机的轴瓦温度进行测量后剩下的有效数据得到的融合集为X=（x1，x2，x3，x4，x5，x6·····xi），将拜耳估算值设置成y，通过一些列的运算就得到：
三、结束语
球磨机监控系统中运用多数据融合技术，在实践中得到了证明，能够满足生产工艺的要求，符合先关设计，提高了生产的安全性，以及可靠性，从而大大的降低了生产的成本，提高了经济效益以及社会效益。
参考文献：
[1]陈铀德.球磨机的主轴瓦发烧原因及处理[J].安徽冶金科技职业学院学报.2005，14（2）：26-28.
[2]和春梅.球磨机主轴承烧瓦问题研究[J].中国水泥.2011，9（6）：73-74.
[3]向新建.基于多传感器数据融合的粮食仓库温度监测系统[J].仪器与仪表学报.2003，24（5）：525-527.
[4]李金明.分布式Zigbee多节点传感器数据融合轨迹关联[J].电子科技.2011，24（8）：42-43.
[5]李牧，张龙，贺小慧.基于多数据融合的快速人脸检测与特征定位算法[J].电子科技.2007，20（9）：75-78.
关键词：球磨机监控；多数据融合技术；应用
球磨机是加工研磨煤块的主要机械设备之一，它借助于热风的干燥运输，属于重载、冲击、高温等恶劣的工作条件下满负荷连续运转流水式的设备。它是高炉炼铁生产中节约能源、降低焦比、提高产量、降低成本的主要设备。所以在实际工作中要保证设备完好，可靠平稳地运转显得十分重要。球磨机中的主轴不仅承受着整个回转部分的重量，并且还承受着研磨体所产生的冲击负荷。球磨机的主轴在生产得过程中比较容易产生烧毁的现象，严重影响了工业的生产，因此，很多的技术人员已经对球磨机的主轴烧毁的原因作出分析，并且对烧瓦的问题依据轴瓦的温度提出了相应的解决方案。本文主要是受到多传感器技术的启发，从而提出的一种多数据融合的球磨机监控系统。
一、多数据融合技术在球磨机监控中的重要性
数据的融合主要是将来自多传感器获取的信息以及数据进行综合的处理，从而得到更为精确的结果。监测监控系统中采用的大量以及各种类型的传感器，最终形成了一个多传感器的子系统。这些传感器主要是采集环境信息以及对象信息。环境信息主要是环境特征、环境污染指标以及干扰指标等，对象信息主要是设备的状况、工艺参数以及成品质量参数等等。同时从传感器这里采集到的信息主要有测量物理变化的数字信号、开关信号以及相关的图像信号等。所以在很多传感器的系统中，他们所提供的数据在时间以及空间上的表达方式是不同的，同时，各个传感器的可信度、可靠性以及优先等级也是不尽相同的，这时就需要一种系统来将各个传感器采集到的信息进行综合的处理。
二、多数据融合技术在球磨机监控中的应用
1、监控方案的设计
球磨机监控系统的设计主要是以计算机作为显示以及监控的平台，它主要是完成温度数据的融合以及数据存储管理和温度的显示；核心器件是以PLC（Programmable Logic Contrnller）构成的，它主要是完成对各自传感器采集到的数据进行转换。如下图1所示：
球磨机在现场进行安装的实际情况来看，PLC系统在抽瓦的重点部位上进行安装适合的传感器，不同的传感器可以利用无限接口的方式将数据引入到该系统中，从而完成数据的采集。上位机主要是通过PROFIBUS或者是太网方式中的一种，来实现与PLC的通信，送入到的数据最终通过Bayes（拜耳）的计算方法来实现估计，当估计到的数据超过了事先设定的警戒线，就会启动声光报警装置，让工作及时的采取措施进行处理。
2设计传感器的节点
据调查研究发现，球磨机自身的工作环境比较恶劣，通过球磨机采集到的数据很容易受到一些环境的影响，同时，传感器自身也具有一定的缺点，就严重影响了采集数据的可靠性。对这个问题，应该引入各种各样的传感器技术，来克服单一的传感器所带来的缺点，从而得到可靠的轴瓦温度。依据现场的条件，在球磨机的主轴上几个重点位置进行相应传感器的设计，如下图2所示：
（1）设计非接触式红外测温传感器的节点
红外测温传感器主要是将辐射的热量转换为电量，特别是针对这种球磨机对被侧物体进行旋转，实现非接触式的测量，这种方法是比较有用的。在上图2中，我们可以看到传感器5#和6#都采取了红外线温度传感器。这个无线红外线外侧温度主要是针对PLC接受中端以及球磨机端的信息采集。同时，信号的采集点也是无线发送端，包含有微控制器，方法单元以及无线法神单元等。当有必要时对电压进行一定程度的方法。
（2）设计接触式测温传感器的节点
接触式的测温传感器主要是与被测物体相接触，这样以来，能够有效的测得被测物体的真实温度。这样可以采取两种方式进行监控，一种是在轴瓦上做直接的搭贴，另一种方式就是利用Pt100的直接镶嵌。在上图中1#以及2#利用的是Pt100的直接镶嵌方式进行的测量温度。采用四线制的方式将可编程控制器（Programmable Logic Contrnller）的模拟量接入到它的两端，从而确保真实的测得主轴瓦的温度数据。在图3#和4#中，主要是在轴瓦上直接的搭贴，利用导热性比较好的材料支架固定在主轴的外罩上。因为主轴与导热材料之间有油膜进行相隔，另外传感器与主轴之间又有导热材料，这就导致了在测量温度时出现了偏差，所以对引入一定量的温度在这里显得尤为重要。
3、多数据融合在在球磨机监控中的计算方法
球磨机的监控系统主要是采用了多数据融合技术，对轴瓦的有限个温度进行测量。当某一个或者是很多个传感器失去作用时，也可以通过其他没有失去作用的传感器进行测量，提取相关准确的数据。这种多种信息的融合计算方法主要是通过拜耳（Bayes）估计以及相融矩阵的实效数据剔除来进行计算的。
（1）相融矩阵的实效数据剔除计算法
无数个传感器可以设置为m，这些传感器都对同一个的轴瓦测量温度，第i个以及第j个传感器获得的数据分别设置为xi以及xj，同时这些数据都符合正太分布，下面就开始引入概念融合度dij（i，j=1.2.3.4.5······），当dij的数值越小时，就表示偏值也越小，当dij的数值越大时，就表示偏值越小。计算的公式如下所示：
当同一台的球磨机的轴瓦安装有m个传感器，用dij（i，j=1.2.3.4.5······）构成的矩阵如下所示：
那么我们就把Dm称之为多传感器的数据融合度矩阵。
当多数的传感器不支持于同一个传感器，这个传感器所得到的数据就被认为是无效的数据，像这种无效数据就应该被剔除；当这个传感器侧的数据长时间的无效，那么这时应该检查安装的传感器是否正确。对无效的数据剔除完之后，剩下的都是有效数据，这些数据融合起来的个数就组成了最佳的融合集。
（2）拜耳（Bayes）估计的多数据融合计算法
当m个传感器对球磨机的轴瓦温度进行测量后剩下的有效数据得到的融合集为X=（x1，x2，x3，x4，x5，x6·····xi），将拜耳估算值设置成y，通过一些列的运算就得到：
三、结束语
球磨机监控系统中运用多数据融合技术，在实践中得到了证明，能够满足生产工艺的要求，符合先关设计，提高了生产的安全性，以及可靠性，从而大大的降低了生产的成本，提高了经济效益以及社会效益。
参考文献：
[1]陈铀德.球磨机的主轴瓦发烧原因及处理[J].安徽冶金科技职业学院学报.2005，14（2）：26-28.
[2]和春梅.球磨机主轴承烧瓦问题研究[J].中国水泥.2011，9（6）：73-74.
[3]向新建.基于多传感器数据融合的粮食仓库温度监测系统[J].仪器与仪表学报.2003，24（5）：525-527.
[4]李金明.分布式Zigbee多节点传感器数据融合轨迹关联[J].电子科技.2011，24（8）：42-43.
[5]李牧，张龙，贺小慧.基于多数据融合的快速人脸检测与特征定位算法[J].电子科技.2007，20（9）：75-78.