礦山機電設備的管理及診斷關鍵技術研究

王宏達

摘 要：近來年，由礦山機電設備故障引起的礦難尤其嚴重，而通過提高機電設備的穩定性和安全性可有效解決這一問題，特別是在數字礦山的發展下，重視對礦山機電設備的管理與故障診斷變得尤其重要。據此，作者結合實踐經驗，探究礦山機電設備的管理及故障診斷技術。

關鍵詞：礦山機電設備；管理與故障診斷；數字礦山

礦山的安全生產在促進社會經濟的健康發展上具有重要作用，但在實際工作中，機電設備常因超負荷、超強度、超長時間運作及零件磨損而出現故障，這難免會影響到礦山安全生產目標的實現。對此，筆者認為應重視對礦山機電設備的管理及故障診斷技術的研究。

1 礦山機電設備管理

據統計，每一年因機電設備故障引起的事故約占當年礦山安全生產總事故的2/3，可見重視對礦山機電設備的管理具有重要價值。近年來，數字化礦山成為了礦山管理的研究熱點，即其指的是在同一時空下，通過對礦山的環境、人和機實時進行三維數字化測控來實現礦山信息的實時自動化采集、高速網絡化傳輸、規范化集成、三維可視化仿真、自動化運行和智能化決策。結合數字礦山的相關知識，建議采取如下措施來管理礦山機電設備。

1.1 運用計算機管理技術

計算機技術與網絡技術是數字礦山的核心技術，則為了保證礦山生產的高效性、安全性和持續性，應將計算機管理技術運用在礦山機電設備管理中，從而滿足機電設備發展的多元化與多功能要求。計算機的基本應用范圍為內部局域網，則其可保證信息在不同部門間的高效傳遞，從而提高了資源的共享程度、數據處理的準確度及資產的利用率，并最終為企業實現利益最大化創造了有利條件。

1.2 運用先進的設備診斷技術

數字礦山是一種基于信息數字化、生產過程虛擬化、管理控制一體化和決策處理的礦山類型，其中應用到的機電設備種類較多，因此應定期檢修和診斷機電設備，特別是在機電設備向精密化與大型化的發展中，設備的結構及其故障的成因變得更為復雜。因此，為了提高礦山機電設備的故障診斷效果，建議運用先進的診斷技術和儀器來監測設備。

1.3 重視設備的成本管理

機電設備是組成礦山機電企業固定資產的重要內容，其在購置與檢修費用上的投入尤其大，因此應重視對機電設備的成本管理，具體措施如下：一是綜合論證企業在機電設備上的投資與管理決策，并據此控制機電設備的檢修成本；二是組織開展機電設備自檢與材料回收再利用等工作；三是建立一套完善的機電設備檢修逐級審批制度，并合理儲備機電設備。

1.4 注重人員的管理

數字礦山是3S技術、計算機技術、人工智能、信息科學和采礦科學高度結合的產物，這就要求培養一支專業素養較高的人才隊伍，以實現礦山機電企業的經濟效益最大化及促進企業良性發展。對此，建議制定一套完善的員工培訓計劃，并將學習數字礦山的關鍵技術為培訓的重點內容，以提高其對現代化生產方式和機電設備管理的適應能力。

2 礦山機電設備的故障診斷

為了實現礦山機電設備的安全可靠運行，應重視對礦山機電設備的故障診斷。鑒于礦山機電設備的運行參數較多，則可通過建立數學模型來總結機電設備在正常運行和故障運行時的參數變化，并找出兩者的相互關系，用以指導礦山機電設備故障診斷工作的開展。此外，還可將信息采集技術、識別與分析技術及信息處理技術等運用其中，以提高故障診斷的效率和可靠性。據此，筆者介紹幾種常用的礦山機電故障診斷方法。

2.1 故障記錄方法

故障記錄是一種常用的礦山機電設備故障診斷方法，其工作原理如下：根據故障出現的具體位置，深入分析引起故障的器件和系統，從而找出故障的成因。據此，故障記錄方法采用的是排查法，即針對機電設備故障的表征，逐一排查可能的影響因素，并得出最后的結論。顯然，故障記錄方法的重復工作量較小。

2.2 模糊數學方法

模糊數學方法是智能診斷技術與數學模型診斷技術的結合，即其運用的原理如下：礦山機電設備故障的成因與參數密切相關，因此可從參數上來探尋故障的成因，其中包括隨機因素與確定性因素兩種。模糊數學方法的實現步驟如下：根據機電設備故障與參數的關系，先利用模糊數學的思路來診斷故障，并創建參數模型，然后再利用計算機來進行定量和定性分析，從而實現對礦山機電設備故障的準確診斷。

2.3 故障診斷專家系統

鑒于礦山機電設備故障具有隱蔽性、漸進性和復雜性的特點，則采用傳統的故障診斷方法存在一定的局限性。對此，可將故障診斷專家系統應用其中，這是一種智能診斷技術，其主要運用專家工作系統來深入分析故障，并得出可靠性較高的診斷性結論，其中運用到了定量與定性分析方法，即在分類分析故障成因的基礎上，建立故障樹模型，用以描述故障源的特征。發展至今，在故障診斷專家系統中引入了粗糙集等理論，用以排除其中干擾性的因素和屬性，這使得在表達故障成因上變得更為簡潔。

3 應用實例分析

為了說明礦山機電設備故障診斷技術的運用，本案引入如下兩組案例：

3.1 通風機故障診斷

通風機是一種從動的流體機械，即通過輸入機械能來提高氣體壓力及實現氣體的排送。在礦山生產中，通風機作為一種重要的機電設備，其故障診斷流程如圖1所示。

結合圖1，通風機故障診斷的實現步驟如下：一是細化診斷步驟，其中包括六個主要測點，即以軸承1、2、3、4為測點1、2、5、6及以液力耦合器前、后裝置為測點3和4；二是運用專業的故障診斷儀器來診斷每一個測點；三是運用處理器來檢測每一個測點；四是運用定時器及按不同的時限來對每一個測點進行定時；五是輸入和輸出檢測結果。

3.2 電動機故障診斷

電動機是一種將電能轉化為機械能的設備，其是一種十分關鍵的礦山機電設備，因此對其故障的診斷尤其關鍵，具體診斷流程見圖2。

結合圖2，電動機故障診斷的實現步驟如下：一是確定電動機的整體結構，其主要由定子、轉子和其他附件（如端蓋、軸承、風扇等）組成；二是測試電量參數和檢測通風機參數；三是檢測電動機的環境參數。針對高頻率的異步電動機，可采用磁通檢測、電流高次諧波檢測和局部放電檢測三種方法。其中，局部放電檢測是利用高頻檢測儀和定子電流的電流互感器來辨別局放源，以診斷定子類故障；電流高次諧波檢測是根據電動機故障的表征，將其劃分為不對稱和對稱兩類故障，然后再進行深入分析和判斷；磁通檢測是通過檢測切向與徑向分量磁通的變化來測定定子故障。目前，磁通檢測在高壓電動機定子類故障檢測中的應用較為廣泛，但該方法的操作不夠便利，且檢測結果的精度得不到保證。

4 結束語

綜上，礦山機電設備的管理與診斷是一項極為系統的工程，其對礦山安全生產目標的實現具有重要作用。此外，為了解決日漸嚴峻的礦山安全問題及適應數字礦山的發展需要，應在機電設備管理中施行“預防為主”的管理方針，并根據計劃性狀態檢修的要求，采取相應的故障診斷技術。

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