機電設備故障監測與智能分析系統研究

溫艷艷

（國家能源集團神華神東煤炭集團設備管理中心，陜西榆林 719315）

0 引言

隨著我國工業技術和信息技術的不斷發展，各類新型技術的出現和智能化設備的應用使得工業生產的自動化水平不斷提升。機電設備對工業生產的穩定運行起著越來越重要的作用，煤炭行業作為機電設備密集型企業，在煤炭開采過程中一旦出現機電設備故障，少則造成設備故障，多則導致生產系統癱瘓，重則會引發安全事故，對礦工的生命安全造成威脅。因此，加強煤礦機電設備故障監測具有重要的安全生產意義。在煤礦開采中，設備故障監測診斷技術主要通過信號處理技術、傳感器等裝置，利用設備故障信號對設備故障部位進行準確判定，縮短故障發現時間，把時間留給故障處理，有效降低設備故障率，提高煤礦安全生產水平。

1 機電設備故障監測原理

機電設備故障監測技術是以可靠度理論、信息論等學科為基礎，通過運用一些機電設備故障監測儀器，對設備、系統、機械等對象進行故障診斷或判定，主要是對機電設備故障出現的部位以及故障發生的范圍進行分析與判定，通過分析故障發生時的異常現象，最終確定機電設備故障的診斷方案。總體而言，機電設備故障監測過程就是基于系統內的機械以及電氣設備在運行過程中發出的各種信息，對設備運行狀況進行判別，若判定出機電設備在運行中出現的故障類型，則有針對性地采取解決措施，消除故障，確保機電設備穩定運行。

2 機電設備故障監測與智能分析系統技術

2.1 系統整體結構設計

根據對礦山機電設備故障監測業務流程需求的調查分析，設計一種煤礦機電設備故障在線監測系統，具體設計思路如下。

2.1.1 設備數據采集與傳輸

設備參數信息既有動態數據，又有靜態數據，動態數據主要以綜合自動化數據上傳系統、綜采面動態監測系統及其他監測系統為主，靜態數據包括設備信息、技術參數等，依托于PM、CMES系統接口進行采集以及離線數據。井下采煤機、三機、組合開關、液壓支架等設備的數據發送到數據采集器、再由數據采集器推送到井下交換機。井下交換機負責將數據傳送到OPC，最后由OPC通過傳輸給通信工控機，通信工控機將設備各組合開關的運行狀態、實時數據等傳至各單位綜合自動化礦調度室監測監控，將這些動態和靜態數據傳輸至機電設備故障監測與智能分析系統內進行有效數據分析，實現井下和地面數據的共享。

2.1.2 機電設備故障智能分析系統關鍵技術

（1）機電設備運行狀態監測和故障預警報警。機電設備在線監測最重要的就是數據實時性，各礦在第一時間了解設備運行的實時情況，實現實時對數據的處理分析。隨著設備運行負荷的輕重，設備電流、溫度、振動數值的持續升高或降低都會影響設備的正常運行，從而引發各種故障。通過機電設備故障預警判斷最重要的是預警的準確性，準確預警能減少事故發生，減少設備停機時間，預警的準確性依賴于專家知識庫和計算的準確性。

（2）設備維修輔助支持。設備維修分為定期性檢修與故障事后維修。根據機電設備故障預警判斷，提前安排有效的設備維修，從而減少故障發生，合理安排生產調度。通過對故障數據的實時監測，第一時間趕赴故障現場，縮短維修時間，提高維修效率。

（3）設備及部件選型支持。在滿足生產及性能指標前提下，設備在使用過程中故障率低、維修次數少，零部件更換頻次低，設備的生產效率就高。根據機電設備故障中備件的更換頻次，在設備及備件管理中，以設備/備件的經濟性為前提，合理選用設備/備件，并有計劃采購，減少備件庫存，將備件管理的各項指標量化，有效指導設備及備件管理工作的開展。

2.1.3 知識庫建立

知識庫是數據分析工程師通過知識和經驗的積累，針對機電設備形成的故障和預警模型。將設備的基本信息，按照設備、大型部件型號對運行數據、維修數據等數據進行整合，形成數據庫，進行有機組織和整理。

2.2 機電設備故障監測及智能分析系統功能

2.2.1 設備運行狀態監測及預警

機電設備在線監測及預警功能主要依托智能分析系統進行實時數據監測。根據設備運行狀態、設備電機電流對于設備的不合理使用情況進行報警提示。它能對設備技術狀態的這些參數作出是否正常的判斷。當參數存在異?；虺^限值時，即報警或自動停機。

（1）設備運行狀態監測。通過對自動化數據設備啟停狀態、電流、傳感器信息及油脂化驗系統數據情況?？梢灾庇^、實時了解設備工作狀態，辨識狀態特征參數的變化。

（2）設備健康狀況預警報警。通過對設備在線監測信息、報警、預警等信息進行監測、記錄和統計，對超出標準值的數據進行報警提示。通過與自動化數據通信，對設備電機負載功率進行監測，并與額定功率進行比較，統計設備空轉、過載、超限運行狀態的時長和次數，并設定不同等級進行報警提示，可分多級報警，以便提早進行生產組織優化。

2.2.2 設備維修輔助支持

利用設備故障統計和維修信息的有機結合，為檢修人員提供參考方案，指導現場維修作業。通過對故障和維修數據的積累，從而對維修過程管理提供依據，使設備的維修工作有針對性和計劃性，減少盲目維修，提高維修的經濟性。

（1）基于設備監測數據對設備預防性維修。利用系統對設備各部位連續的監測數據進行整理、處理，分析出設備的劣化趨勢，對設備或零部件的劣化趨勢進行判斷，將結果第一時間推送至相關人員，力爭在故障發生之前有計劃地進行適當和必要的維修處理。為設備的狀態維修提供理論根據，使設備維修工作由被動變主動。

（2）基于故障統計對設備檢修、維修的數據支持。利用系統的故障停機記錄，以及歷史調度停機記錄，對于同比故障頻次和時長較多的設備部件進行關注，統計頻次及時長發生較多的故障原因，快速鎖定一段周期內故障發生較多的設備及其主要原因。

（3）基于過煤量統計對大修、項修預警。利用自生產管理系統的數據工作面名稱、日產量及PM 系統設備臺賬、大型部件維修記錄數據。根據過煤量計算設備使用壽命，并通過平均過煤量計算預測大修剩余時間。

（4）檢查、維修工單管理。通過PM 系統工單的工序、工具等信息及cMES 系統的故障停機記錄對工單問題處理狀態、處理過程及措施、工單所針對的問題及原因、處理位置等進行統計，有效管理檢查到維修的過程，發現導致影響處理效率的環節。

2.2.3 設備及部件選型支持

設備可靠性、維修性的優劣，最終體現在設備的故障停機和維護修理費用上。通過系統內故障記錄、歷史故障記錄以及維修費用等參數對設備進行可靠性分析MTBF、維修性MTTR、MTTF故障率及事故率等，建立設備及部件選型參考標準。利用設備基礎信息及歷史故障、維修數據，通過各因素對進口設備、進口與國產設備、不同廠家同種或不同設備、同廠家不同設備、同型號不同規格、自制與外購設備等之間進行細分比較，評定合理合適的設備及部件，并從不同維度國產和進口件對比統計、設備國產化參考數據統計等。

2.3 故障診斷專家庫的建立

專家庫為支持系統的主要數據平臺，其在系統中擔當主要角色，用于存放整體數據，以及數據關聯、調用機制。專家庫接收來自系統軟件平臺計算模塊的數據、外部系統數據、離線數據，對各種數據進行關聯，使其體系化，并根據業務目標有機地對數據進行組織和安排，最終可被按照不同的設備特征參數進行檢索、查詢，滿足為專家診斷分析提供數據支持。專家庫還存放數據評判標準、基準參數等規則數據，并且這些規則會通過知識積累和利用不斷更新。

3 機電設備故障監測及智能分析系統應用情況

3.1 綜采工作面監測系統

3.1.1 綜采工作面在線監測及預警報警

機電設備故障監測及智能分析系統內設定預警報警值，當監測到采煤機實時運行電壓、電流超過額定電壓、電流時系統預警，當電壓、電流超過額定值的120%時，系統聲光報警提醒，采煤機停機時間超過1 h，進行聲光報警、推送至調度員。如，神東大柳塔礦活雞兔井7 月20 日23：20 停機報警，經核實大柳塔礦活雞兔井20 日采煤機22：30 停機，判斷為采煤機牽引左變頻器故障，導致停機。調度員接到報警后核實情況，通知運行管理員進行現場跟蹤處理，更換變頻器后采煤機運行正常，2：15 處理完畢，工作面恢復生產，用時3 h+45 min。

3.1.2 采煤機有效開機率分析

通過系統自動統計采煤機的割煤時間、日常檢修時間、停限產停機時間（為倉滿影響和配采面不安排生產的時間）計算得出煤機有效開機率，通過有效開機率結果的高低，分析原因。有效開機率=有效開機時間/（24-實際檢修時間-停限產停機時間）。經分析，綜采工作面有效開機率高的原因是這些礦井設備故障少且故障處理時間較短。礦方在設備日常養護和均衡生產方面做的較好。有效開機率低的原因是工作面發生故障，導致開機時間較短。通過有效開機率的計算，建議得分較低單位加強設備日常養護，做到標準化作業，均衡生產，提升作業人員業務素質和技能，減少設備非正常停機時間。

3.2 對通風機的故障分析

主通風機監測系統，可實時監測主通風機的負壓、風量和電機的電流、功率、定子繞組溫度、軸承溫度、振動幅度等關鍵運行數據，并實現電機溫度、電流的曲線趨勢監測以及主扇停機報警和各類電機高溫報警。調度員通過監測電機溫度變化趨勢和超限電流持續時長的分析，提前發現設備存在的隱患，指導礦井合理安排主扇的檢修與運行，在設備安全運行、檢修維護等方面起到非常重要的作用。如，根據主扇預警及報警數據的自動監測，2月25 日發生2 次非計劃停機。

3.3 設備健康狀況報警

3.3.1 設備空轉、低效、超限超時報警

通過與自動化數據通信，對設備電機負載功率進行監測，并與額定功率進行比較，統計設備空轉、低效、過載、超限運行狀態的時長和次數，并設定不同等級進行報警提示，以便提早進行生產組織優化；對空轉、低效、過載超時進行報警，需要建立超時判定的基準值，在空轉、低效、超限時長大于各自基準值時，進行報警提示。如，神東榆家梁礦52209 綜采工作面刮板機21：25 發生故障。刮板機頭低左牽引溫度從18：27 開始持續偏高，且此刮板運輸機過煤量已達到600 萬噸（合同服務壽命過煤量600 萬噸），經核查此型號鏈條在哈拉溝煤礦22410 工作面過煤量到達510 萬噸，保德煤礦81307 面過煤量達到550 萬噸時，均出現過頻繁斷鏈斷刮板現象，鏈條已達到使用壽命。如果利用機電故障監測與智能分析系統，在過煤量達到500 萬噸時進行報警提示更換鏈條，將避免此次故障發生?；蛘邷囟瘸蕹瑫r報警之后立即更換鏈條，也將避免此次故障的發生。

3.3.2 設備報警頻率提示

根據歷史數據，確立參考基準；按照以往經驗，對故障發生前可能產生的保護動作、高溫、振動報警的發生進行監測、記錄，并計算頻率。建立報警的基準值，當頻率達到基準值，進行預警，提示需要關注潤滑保養、實施檢查等，預防可能發生的機械故障。

3.3.3 設備運行情況報警

系統對多臺交替運行泵機的電機運行情況進行監測記錄，并自動統計多臺泵站運行時間，依靠經驗，根據多臺電機運行時間最大值與最小值差進行報警，計算多臺設備運行時間的方差值，形成參數，評判泵站均衡使用情況（方差值越小、運行時間的浮動越小，電機使用情況越平均）。對于不合理使用情況進行提示，避免有的泵機過欠使用、有的泵機過度使用并最終導致提早進入項修更換。

4 系統建立的意義

礦產生產中機電設備使用數量以及類型的增加，使得傳統的煤礦工程管理模式發生改變。在實際應用中，增加設備檢修人員數量的同時應注意監測維修效率的提升，尤其是在機電設備的運營保養方式方面，要樹立重檢慎修、多檢少修的維修理念，機電設備故障監測與智能分析系統，將實現設備、生產、安全等多種子系統的綜合實時監測，并統一存儲實時數據。在此基礎上，進一步挖掘數據的價值，實現設備的故障預報預警、設備管理和維護的優化。因此，機電設備故障監測與智能診斷系統的應用不僅僅是為了完成設備的狀態分析和故障診斷，更重要的是其代表著未來機電設備運營維修的發展方向。為機電設備的可靠運行、健康服役及科學維護提供全方位安全保障。

5 結語

煤礦機電設備故障問題具有一定的突發性與隨機性，造成機電設備出現故障的原因眾多，因此，在實際應用中煤礦企業應結合自身發展特點，不斷加大對機電設備的故障監測診斷技術與智能診斷系統的研究力度。同時，積極做好機電管理人員以及維修人員專業知識的培訓工作，以此確保煤礦機電系統的安全高效運轉。