基于信息化和智能化的煤礦機電設備故障診斷與預測

陶學兵

摘要：煤礦機電設備的正常運行對于煤礦的安全高效生產至關重要。一旦機電設備出現故障，就會影響生產工作的順利實施，甚至還會威脅操作人員的生命安全，因此需要做好機電設備的故障診斷與預測工作。簡要探討信息化與智能化技術在煤礦機電設備管理中的應用，詳細介紹基于信息化和智能化技術的煤礦機電設備故障診斷與預測方法，為煤礦機電設備的安全高效運行提供技術支持。

關鍵詞：信息化；智能化；煤礦；機電設備；故障診斷

一、前言

煤炭一直是全球能源供應鏈中的關鍵組成部分之一，為各個國家的工業化發展提供了充足的能源供應。然而，煤礦生產面臨著嚴峻的挑戰，其中之一是機電設備的故障問題。煤礦機電設備的工作環境非常惡劣，導致其受到多種不利因素的影響，故障風險大大提高。為了提高煤礦機電設備故障診斷與預測水平，需要將信息化和智能化技術應用于故障診斷與預測工作中。

二、信息化與智能化技術在煤礦機電設備管理中的應用

在煤礦機電設備管理中，傳感器技術與數據采集技術發揮著至關重要的作用。利用各種傳感器，機電設備可以實時感知環境參數和狀態信息，包括溫度、濕度、振動等。這些數據不僅能夠用于建立設備的工作模型，而且有助于預測設備的健康狀況和潛在故障。數據采集技術則是這些數據獲取、傳輸、存儲和處理的基石。采用無線傳感器網絡和云計算技術，可以實現遠程數據的實時監測和分析，使煤礦企業能夠及時獲取設備的各項性能指標，有助于提高生產效率和安全性[1]。

隨著數據量的增長，大數據分析與處理技術的重要性日益凸顯。通過對大量數據進行實時監測和分析，煤礦管理人員可以及時發現設備的異常情況或潛在故障跡象，進而采取預防性維護措施。此外，大數據分析還可以用于優化設備的運行，提高能源效率和資源利用率，降低生產成本。同時，通過深入分析大數據，管理人員可以制定更為精準的戰略決策，以適應市場的變化和需求[2]。

人工智能與機器學習技術在設備管理中發揮著巨大作用。利用這些技術，可以對設備的歷史故障數據和性能數據進行深度學習，實現故障的智能診斷和預測，提高設備的整體性能和安全性[3]。

三、基于信息化和智能化技術的煤礦機電設備故障診斷方法

（一）RFID技術與振動診斷技術結合

RFID技術是無線通信技術的重要組成部分，可對設備進行遠程識別和跟蹤，具有不受干擾、高效快速的特點。將RFID技術應用于機電設備巡檢儀中，實現對設備信息的實時采集和管理，方便對設備狀態的監測和追蹤。同時，結合振動診斷技術，可以通過對設備振動信號的分析，識別出設備可能存在的故障模式和規律，從而實現對設備運行狀態的實時監測和預測。

利用RFID技術與振動診斷技術結合的機電設備巡檢儀，可以實現對設備運行狀態的全面監測和診斷。通過對設備內部元件故障和老化特性的分析，可以提前發現設備存在的潛在故障隱患，采取預防性維護措施，避免設備故障對生產造成影響。同時，對驅動電流擾動導致的電磁場改變進行諧波診斷，可以實現對設備運轉不平衡、軸承疲勞等問題的及時檢測與分析，為設備的維修提供更加科學和精準的指導?；谛畔⒒椭悄芑夹g的煤礦機電設備故障診斷方法，不僅提高了設備維護的效率和精度，還能夠降低故障帶來的生產損失，提高煤礦生產的安全性和可靠性。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入推廣，這種方法將在煤礦機電設備管理中發揮越來越重要的作用。

（二）煤礦機電設備健康狀態的識別與檢測

煤礦機電設備健康狀態的識別與檢測是煤礦安全生產中至關重要的一環。通過實時采集機電設備狀態信息、對歷史數據進行分析，以及利用數據挖掘和機器學習等技術建立預測模型，可以有效地識別潛在的故障，并采取相應的維護措施，最大限度地減少設備故障對生產的影響，提高設備的可靠性和穩定性。首先，實時采集機電設備狀態信息是確保設備安全運行的基礎。通過傳感器、監測儀器等設備實時監測設備運行時的各項參數，包括振動、溫度、電流等關鍵參數。這些數據可以通過網絡或無線傳輸技術傳送到數據中心或監控中心，實現對設備狀態的遠程監測與管理，及時發現設備運行中的異常情況，為后續的故障診斷和預測提供數據支持。其次，結合以往的運行數據進行對比分析是預測設備故障的重要手段。通過對歷史數據的分析，可以建立起設備運行狀態的模型，識別出設備可能存在的故障模式和規律。將當前的運行數據與歷史數據進行對比分析，可以及時發現設備運行狀態的異常變化，預警可能存在的故障隱患。這種基于歷史數據的對比分析能夠幫助工作人員更好地理解設備的運行特點，為預測未來的故障提供依據。最后，利用數據挖掘、機器學習等技術建立預測模型是提高設備可靠性的關鍵。通過對設備運行數據的分析，可以診斷設備部件是否存在異常，預測可能發生的潛在故障，并對設備的運行狀態做出科學預測。建立起設備故障預測模型后，可以根據預測結果采取相應的維護措施，包括定期檢修、預防性更換部件等，以降低設備故障發生的概率，提高設備的可靠性和穩定性。這種基于數據分析和機器學習的預測模型能夠幫助煤礦企業實現設備的智能化管理，提升生產效率和安全性。

（三）檢測管理信息系統

利用煤礦軟件平臺，可以實現對機電設備管理的規范化。首先，將采集的設備運行信息進行標準化處理，確保數據的一致性和準確性。通過建立統一的數據標準和格式，將設備運行信息進行分類整理，并結合煤礦當前的數據資源情況，實現數據信息的共享與互通。這樣可以提高數據的可利用性和價值，為設備管理提供更加科學和有效的支持。本安型巡檢儀和諧波診斷儀是一種先進的設備監測工具，可以實現對機電設備現場運行情況的實時監測與診斷。通過在線檢測溫度、振動、電流和諧波等關鍵參數，可以及時發現設備運行狀態的異常變化，預警可能存在的故障風險。這些儀器通過以太網、CAN通信、RS485通信或無線通信方式將采集的數據傳輸至數據中心或監控中心，與煤礦軟件平臺進行數據交互和分析，實現設備管理的智能化和信息化，為維修管理提供科學的解決方案。

針對煤礦機電設備管理的實際需求，可以建設和優化檢測管理信息系統，實現對設備運行狀態的全面監測和管理。該系統可以整合本安型巡檢儀、諧波診斷儀等檢測設備，實現對設備運行數據的實時采集和監測。同時，結合煤礦軟件平臺，對采集的數據進行分析和處理，提供智能化的故障診斷和預測功能，幫助煤礦管理人員及時了解設備的運行狀況，預防可能發生的故障，提高設備的可靠性和穩定性[4]。

四、基于信息化和智能化的煤礦機電設備故障預測流程

（一）數據采集與管理

第一，確定主要機電設備是建立數據采集與管理系統的第一步。煤礦中的主要機電設備包括高壓電纜、提升機、割煤機等，這些設備的運行狀態直接影響煤礦的生產效率和安全性。針對每種設備，需要確定數據采集的頻率和檢測周期，以保證對設備運行狀態的全面監測和有效管理。通過利用傳感器、監測儀器等設備實時采集設備的運行數據，如振動、溫度、電流等信息，并將這些數據存儲于數據庫系統中進行集中管理，為后續的故障預測和維修提供重要參考依據。第二，數據采集的關鍵在于實現對設備運行狀態的實時監測和數據的準確記錄。采用先進的傳感技術和監測儀器，可以實現對設備各種參數的高頻率采集，從而提高數據的精準度和可靠性。例如，振動傳感器可以實時監測設備的振動情況，溫度傳感器可以實時監測設備的溫度變化，電流傳感器可以實時監測設備的電流波動等。同時，建立完善的數據庫系統，對采集到的數據進行有效管理和分析，可以為后續的故障預測和維修決策提供可靠的數據支持。通過對歷史數據的分析，還可以發現設備運行的規律和趨勢，為設備管理和運維提供更加科學的指導。第三，數據管理的重要性不可忽視。建立健全的數據管理制度，包括數據采集、存儲、處理和分析等環節，是確保數據質量和可靠性的關鍵。在數據采集過程中，需要確保數據的完整性和準確性，避免數據丟失和誤差。在數據存儲和處理過程中，需要建立安全可靠的數據庫系統，對數據進行及時備份和恢復，以應對意外情況的發生。在數據分析過程中，需要借助先進的數據挖掘和機器學習技術，發掘數據中潛在的規律和價值，為煤礦機電設備的運維決策提供智能化支持。數據采集與管理是煤礦機電設備全生命周期管理的重要環節。通過確定主要機電設備、采用先進的傳感技術和監測儀器、建立健全的數據管理制度，可以實現對設備運行狀態的實時監測和數據的準確記錄，為設備的安全運行和有效維護提供可靠的數據支持。

（二）故障預測與分析

第一，建立準確的預測模型是實現故障預測與分析的關鍵。通過對歷史數據的分析，可以建立起設備運行狀態的模型，識別設備可能存在的故障模式和規律。這些模式和規律可以作為預測模型的基礎，通過機器學習算法，如神經網絡、支持向量機等進行訓練和優化，實現對設備未來可能發生故障的預測。在建立預測模型的過程中，需要綜合考慮設備運行數據的多樣性和復雜性，選擇合適的特征提取和數據處理方法，以提高預測模型的準確性和可靠性。第二，選擇合適的數據處理方法對于故障預測與分析至關重要。在處理設備運行數據時，需要考慮到數據的時序性、非線性、噪聲等特點，選擇合適的數據處理方法對于提高預測模型的性能至關重要。常用的數據處理方法包括數據清洗、特征提取、降維和歸一化等。通過數據清洗可以去除數據中的噪聲和異常值，提高數據的質量。特征提取可以從原始數據中提取出與故障相關的特征，降低數據的維度和復雜度。降維和歸一化可以進一步優化數據，更適合于機器學習算法的處理。第三，模型的優化與更新是保證故障預測與分析效果持續優化的關鍵。隨著設備運行狀態的變化和演化，預測模型需要不斷優化和更新，以保持其在不同場景下的預測性能。優化模型的方法包括調整模型參數、增加數據特征、改進算法等。此外，還可以通過引入實時數據和反饋機制，及時更新模型，使其能夠適應設備運行狀態的變化。通過持續的模型優化和更新，可以確保故障預測與分析系統始終保持良好的性能和準確性，為煤礦機電設備的安全運行提供有力保障[5]。

（三）故障診斷與修復

故障診斷與修復是煤礦機電設備維護保養中的重要環節，對設備故障進行及時準確的診斷和有效修復，可以最大限度地減少設備停機時間，保障生產的連續性和穩定性。本章節從故障診斷工具、故障診斷流程以及維修記錄管理三個方面進行詳細分析。首先，針對故障診斷工具，煤礦通常會配備一系列專業的檢測設備，如巡檢儀、諧波診斷儀等，用于獲取更加詳細的設備檢測信息。這些設備可以對設備的振動、溫度、電流等參數進行精準監測，并生成詳細的檢測報告。在故障診斷過程中，工作人員可以利用這些設備采集的數據，對設備進行故障診斷和定位，從而準確把握設備的故障情況，為后續的維修工作提供參考依據。其次，故障診斷的流程至關重要。一般而言，故障診斷流程包括故障發現、故障診斷和故障定位、維修方案制定、維修實施和驗證等環節。在故障診斷過程中，工作人員需要根據預測模型的結果和現場檢測數據，快速準確地定位故障原因，并制定相應的維修方案。此外，需要采取有效的維修措施對設備進行修復，并在修復后對設備進行驗證和測試，確保設備恢復正常運行。在整個流程中，需要保持敏銳的觀察力和專業的技術水平，確保故障診斷和修復的及時性和準確性。最后，建立健全的維修記錄和檔案管理制度是確保設備維修工作順利進行的重要保障。通過建立維修記錄，可以清晰記錄下設備的故障情況、維修過程和維修結果等信息，為今后的設備維護提供重要參考。同時，建立檔案管理制度，可以對設備的維修歷史進行管理和歸檔，為設備管理和運維提供更加科學的支持。這些維修記錄和檔案不僅有助于追溯設備的維修歷史，還可以為設備管理提供數據支持，幫助企業更好地進行設備的運維管理和決策分析。

五、結語

基于信息化和智能化的煤礦機電設備故障診斷與預測是未來煤礦行業發展的重要方向。通過充分利用現代技術和方法，煤礦行業可以提高機電設備的可靠性，降低維護成本，提高工作安全性，推動行業向著更加高效、環保和智能化的未來邁進。

參考文獻

[1]明凱迅.故障檢測診斷技術在智能化煤礦機電設備中的應用分析[J].礦業裝備，2023（02）：52-54.

[2]韓影，高傳磊，王宇璐，等.基于故障樹分析的機電液壓設備智能化診斷策略研究[J].液壓氣動與密封，2022，42（08）：82-85.

[3]付建華.故障檢測診斷技術在智能化煤礦機電設備中的應用分析[J].礦業裝備，2022（01）：244-245.

[4]李勇.選煤廠機電設備故障智能化檢測系統研究[J].礦業裝備，2021（04）：286-287.

[5]秦洪浪.煤化工機電設備在線振動故障檢測系統智能化研究[J].工業加熱，2021，50（06）：62-65.

作者單位：山東能源棗礦集團

責任編輯：王穎振、周航