礦用空壓機安全保護裝置檢測檢驗的研究

張學霖

（廣西工程技術研究院有限公司，廣西 南寧 530000）

0 引言

隨著現代采礦技術不斷進步，礦用空壓機在礦山生產中的應用越來越廣泛。然而，由于礦山環境的惡劣，礦用空壓機的使用條件十分苛刻，容易發生各種安全事故，嚴重威脅工人的生命安全和礦山的正常生產秩序。為了更好地保障礦用空壓機的安全運行，需要對其安全保護裝置進行檢測檢驗。因此，加強研究礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗方法具有較強的現實意義。

1 礦用空壓機安全保護裝置的重要性

礦用空壓機安全保護裝置是指在礦山生產中，為了確保礦用空壓機的正常運行和防止事故發生而采取的技術措施。由于礦用空壓機在礦山生產中扮演著重要的角色，其在生產過程中的安全問題一直備受關注。因此，加強對礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗工作，不僅可以保證礦用空壓機的正常運行，還可以有效地預防礦山事故的發生，提高礦山的生產效率和經濟效益。

在礦山生產現場，礦用空壓機通常被應用于挖掘機、鉆機等大型設備中，因此必須保證其安全性能，防止發生機械故障或其他意外事故。如果安全保護裝置失效，就會出現許多危險情況，例如過載、欠載、漏電等問題，這些問題將會直接影響到工人的生命安全。因此，加強礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗，可以有效地防止這些危險情況的發生，保障工人的生命安全。其次，礦用空壓機安全保護裝置對于礦山的正常生產秩序具有重要作用。礦用空壓機在礦山生產中扮演著重要的角色，其功能主要包括提供穩定的氣源、驅動輔助設備等。如果礦用空壓機發生故障或者異常情況，將會直接影響到礦山的生產效率和經濟效益。特別是在現代化礦山中，往往需要礦用空壓機提供高效、穩定、可靠的氣源，以滿足現代化采掘設備的要求，因此必須保證其安全性能。只有通過加強礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗，及時排除潛在的風險隱患，才能保證礦山的正常生產秩序。最后，礦用空壓機安全保護裝置也具有節能減排的意義。如今，環保已經成為全球共同的話題，各行業都在積極尋求節能減排的方案。礦用空壓機在礦山生產中消耗的大量電能，不僅增加了礦山運營成本，同時還對環境造成了一定的負擔。通過加強礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗，有效地發現和解決礦用空壓機故障問題，可以提高其運行效率，從而降低耗能量，實現節能減排。

2 礦用空壓機存在的故障風險類型

2.1 過載、欠載故障

過載故障指礦用空壓機在工作時負載超過了設計規定的范圍，以至于礦用空壓機無法正常運轉或者發生損壞，甚至引發火災等安全事故。這種故障通常由以下原因造成：①負載過大。如果礦用空壓機承受的負載超過了其設計范圍，例如被要求為多個設備提供大量壓縮空氣，就可能導致礦用空壓機過載。②運行環境異常。礦山地下環境往往比較惡劣，如果礦用空壓機運行環境異常，例如溫度過高，濕度過大，就可能導致礦用空壓機過載[1]。

欠載故障指礦用空壓機的負載過輕或停機，導致電動機無法正常工作。欠載故障通常會對礦用空壓機造成以下影響：①空氣壓縮不充分。當負載過輕或停機時，礦用空壓機無法將空氣壓縮至規定的高壓狀態，影響其正常使用。②電動機過熱。空載狀態下運行時間過長，電動機可能因為過度運轉而過熱，導致損壞。

2.2 漏電故障

漏電故障是指在礦用空壓機運行過程中，由于線路老化、設備損壞等原因，電流未完全通過回路，導致電流泄漏到大地或其他部分，形成了非正常的電路通路。這種情況會引起電器設備的短路和火災等安全事故，對人身和財產造成威脅。漏電故障的發生原因有很多，例如線路老化、人為操作不當、電器設備本身存在缺陷等。在礦山生產中，如果電線松動、斷裂或受潮，也容易導致漏電故障的發生。

2.3 壓力異常故障

壓力異常故障指的是礦用空壓機在正常工作時壓力異常，通常表現為以下3 種情況：①壓力過高。過高的壓力會導致設備損壞或爆炸等事故的發生。這種情況可能是由于閥門堵塞、傳感器失靈、控制系統故障等原因引起的。②壓力過低。過低的壓力無法滿足礦山中的工作需求，從而影響礦山的生產效率。這種情況可能是由于空氣泄漏、管道阻塞、進氣口受到阻礙等原因造成的。③壓力突變。壓力突變會導致礦用空壓機無法正常工作，甚至損壞設備。這種情況可能是由于壓力傳感器故障、閥門失靈等原因引起的。

2.4 油液系統故障

油液系統故障可以導致礦用空壓機無法正常運行，進而影響礦山生產。該故障通常由以下原因造成：①潤滑油不足。礦用空壓機的潤滑油是保證設備正常運轉的重要物質，如果潤滑油不足或者油路阻塞，就會導致礦用空壓機運轉困難。②潤滑油過多。潤滑油過多也會導致油液系統故障，因為油液過多可能會導致設備內部油液壓力過大。③油品污染。因為油品中混入雜質等物質會影響油液的性能，進而影響設備的正常運轉。④油路堵塞。油路堵塞會導致潤滑油無法流動到需要潤滑的部位，從而影響設備的正常運轉[2]。

3 礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗策略

3.1 選擇傳感器

在選擇傳感器時，需要考慮多個因素，包括傳感器的類型、精度、靈敏度等參數。①測量范圍。傳感器的測量范圍應該與礦用空壓機的運行范圍相匹配。例如，在測量礦用空壓機的壓力時，應該選擇具有足夠范圍的壓力傳感器。②精度。傳感器的精度對于保證礦用空壓機的正常運行非常重要，因為誤差過大可能會導致錯誤的判斷和控制。因此，在選擇傳感器時，應該優先考慮具有較高精度的傳感器。③靈敏度。傳感器的靈敏度也是重要的因素。高靈敏度的傳感器可以快速響應礦用空壓機的變化，并及時向系統反饋信息，從而避免潛在的危險。基于以上因素，在選擇傳感器時，可以使用以下方法：①根據礦用空壓機的功能選擇傳感器類型。例如，在測量礦用空壓機的壓力時，應該選擇壓力傳感器；在測量礦用空壓機的溫度時，應該選擇溫度傳感器等。②參考傳感器的技術參數。在選擇傳感器時，需要參考傳感器的技術參數，如測量范圍、精度、靈敏度、響應時間等。常見的傳感器型號包括：PT100 溫度傳感器、MPX10DP 壓力傳感器、GY-61 加速度傳感器等。③實驗驗證傳感器的正確性。在選擇傳感器后，還需要進行實驗驗證，以確保傳感器的工作正常和穩定。具體方法包括模擬環境下測試傳感器，觀察傳感器輸出的數據是否與實際情況相符。

3.2 數據采集處理

數據采集是將傳感器測量到的數據采集后保存在計算機或其他儲存設備中。常用的數據采集方式包括模擬方式和數字方式。模擬方式：該方式通過模數轉換芯片將模擬信號轉化為數字信號，并通過數據總線傳輸到計算機或其他儲存設備中。數字方式：該方式直接以數字形式采集傳感器輸出的信號，并將其存儲在計算機或其他儲存設備中。存儲到緩存設備中后，進行數據預處理，即數據清洗，對原始數據進行初步處理，以濾除無用信息和錯誤數據，并提取有用特征。技術人員可按照如下步驟進行預處理：①去除異常值。異常值是指與其他數據相比明顯偏離正常范圍的數據點，可能是由于傳感器故障、信號干擾等原因導致的。去除異常值可以避免這些錯誤數據對后續分析產生影響。可以使用統計學方法或者人工檢查來識別和去除異常值。②去除噪聲。噪聲是指由于傳感器自身特性、環境干擾等因素引起的不必要的信號波動。噪聲會對數據分析結果產生負面影響，因此需要進行噪聲濾波。常見的噪聲濾波方法包括移動平均法、中值濾波法、小波變換等。③數據平滑。在進行數據分析時，過于突兀的數據變化會使模型預測出現誤差。為了減少這種誤差，可以對數據進行平滑處理。平滑方法包括移動平均、指數平滑等。④數據插補。對于可能出現的丟失的數據點，需要對缺失值進行插補。常見的插補方法包括線性插值、多項式插值、樣條插值等。⑤標準化。

在對不同類型的傳感器數據進行分析時，由于數據單位和量綱不同，往往難以比較和處理。因此，需要進行數據標準化，將數據轉換為相同的尺度。常用的標準化方法包括最小-最大規范化和z-score 標準化。

3.3 故障診斷預警

首先需要根據實際情況對故障類型進行分類和歸納，如過載故障、欠載故障等，并確定相應的特征。常見的特征包括振動、溫度、壓力等，這些特征可以通過傳感器進行監測和采集。經過數據采集之后，需要對獲取到的數據進行特征提取和選擇。目的是從原始數據中提取有區分性、代表性的特征。通常采用基于統計方法、小波變換、頻譜分析等方法來完成特征提取和選擇。基于提取出的特征，需要借助數學模型，構建故障診斷模型。通常采用人工神經網絡、支持向量機（SVM）、決策樹等算法來建立模型。選取合適的算法可以有效地識別不同的故障特征。根據問題的復雜度和數據集的大小，選擇不同的模型方法。常見的模型包括神經網絡模型、支持向量機（SVM）模型、決策樹模型以及深度學習模型等。不同模型的選擇取決于所需的預測精度、計算能力、實時性和可解釋性等要求。使用選定的模型方法對數據進行訓練。通常將數據集分為訓練集和測試集，利用訓練集數據對模型進行訓練，然后使用測試集數據來驗證模型的有效性。在訓練過程中，可以采用交叉驗證等技術避免過擬合和欠擬合問題。完成模型訓練后，需要對其進行評估和優化。評估指標包括準確率、召回率、F1 值和AUC 等，通過這些指標可以判斷模型的效果。如果模型存在誤差或者效果不佳，可以進行優化，比如增加數據量、調整模型參數等。模型的建立需要經過數據采集和處理、特征選擇、模型選擇、模型訓練、模型評估和優化等多個步驟，最終實現準確、快速地診斷礦用空壓機故障并及時進行處理[3]。

在故障診斷模型建立之后，可以將得到的預測結果和實時采集的數據相結合，判斷當前設備是否存在故障，并產生預警信號。常見的預警方式包括聲音、報警燈等，可以根據具體需求設置不同的預警閾值。當接收到預警信號時，需要進行進一步的故障診斷與排除。通過結合歷史故障數據、模型分析結果、專業技術人員的經驗判斷等方法，可以快速定位并解決故障問題[4]。

3.4 反饋優化

安全保護裝置的檢測檢驗模型需要不斷進行反饋和優化，以提高其準確性和效率。技術人員可通過與專業技術人員進行溝通交流，獲得實際應用問題的解決方案。在日常運維中，可以建立專家庫、故障分析會議等形式，對經驗進行總結和歸納，并將其用于優化模型。或利用利用機器學習算法對已有數據進行自動標注，從而增加訓練集數據量，并提高模型的準確性。例如，使用半監督學習算法，對已有數據進行自動標注，然后將標注好的數據用于模型的訓練和測試。

在模型參數調整方面，針對不同的模型類型和應用場景，需要選擇不同的超參數組合，以達到最佳的預測效果。例如，對于神經網絡模型，需要考慮激活函數、隱藏層節點數、學習率等參數，而對于SVM 模型，需要考慮核函數參數、懲罰系數等參數。通過不斷調整模型參數，可以優化模型，提高其預測準確性。為提高模型的靈活程度，技術人員可對已有數據進行旋轉、平移、縮放等基本變換，可以擴大訓練集數據量，提高模型的泛化能力。例如，利用圖像處理技術，對已有振動信號進行頻域變換，生成新的時頻圖像，并將其用于模型訓練和優化。并通過實時監測礦用空壓機運行狀態和預警結果，對模型進行反饋和調整。例如，當出現誤報或漏報時，可以根據誤差分析結果，對模型進行調整和優化，提高其準確性和穩定性。最后，采用集成學習是一種將多個不同模型或不同版本的同一模型組合起來，以提高模型的泛化能力和準確性。對于礦用空壓機故障診斷模型，可以通過集成多個不同模型或者同一模型的不同版本，從而提高其預測準確性。例如，可以使用隨機森林、神經網絡、SVM 等多個模型進行集成，或者使用同一模型不同參數組合的版本進行集成[5]。

4 結語

綜上所述，本文根據礦用空壓機安全保護裝置的故障風險類型，提出了基于傳感器技術的智能化安全監測方案。該方案可以有效地提高礦用空壓機安全保護裝置的檢測精度和穩定性，具有較高的實用價值。但仍存在一些問題需要進一步探討和解決。例如，如何更好地融合多種傳感器技術，提高礦用空壓機安全保護裝置的整體防護效果，以及如何實現遠程監測和預警等方面。未來，相關從業人員應繼續深入研究，不斷完善礦用空壓機安全保護裝置的檢測檢驗技術，為提高礦山安全生產水平做出更大的貢獻。