煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用

摘 要：煤礦機電設備的管理對于煤礦生產的安全和效率至關重要，由于煤礦環境的特殊性和設備的復雜性，機械故障是常見的問題之一。如果機械故障得不到及時檢測和診斷，可能會導致設備的損壞、生產的中斷甚至事故的發生。為了解決這一問題，煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術應運而生，這些技術可以通過監測設備的振動、聲音、溫度等參數來判斷設備是否存在故障，并進一步確定故障的類型和位置。基于此，對煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用進行探討，供相關從業人員參考。

關鍵詞：煤礦機電設備管理；機械故障；檢測診斷技術

中圖分類號：TD407" " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " "文章編號：2096-6903（2024）11-0040-03

0 引言

隨著煤礦行業的快速發展，煤礦機電設備的規模不斷擴大，設備種類也日趨復雜，更有效地對煤礦機電設備進行故障檢測診斷，及時發現并排除設備故障，成為了煤礦機電設備管理的重要課題。傳統的煤礦機電設備故障檢測診斷方法大多依靠人工巡檢和經驗判斷，存在檢測效率低、準確性差等問題。隨著科技的不斷進步，機械故障檢測診斷技術得到了快速發展，為煤礦機電設備的故障檢測診斷提供了新的解決方案。

1 機械故障檢測診斷技術的作用

1.1 提高煤礦機電設備的運行安全性和穩定性

在煤礦機電設備管理中，機械故障檢測診斷技術通過實時監測設備的運行狀態，能夠及時發現潛在的故障隱患。在煤礦生產過程中，機電設備的任何故障都可能對生產安全造成嚴重影響。利用機械故障檢測診斷技術可以在故障發生之前或初期就進行預警和干預，避免故障擴大化，降低安全事故的發生概率[1]。通過對設備的運行狀態進行持續監測和分析，可以準確判斷設備的健康狀況，為設備的預防性維護提供科學依據。這樣可以及時發現并處理設備的潛在問題，減少設備停機時間，提高設備的運行效率。

1.2 優化煤礦機電設備管理提升管理效率

機械故障檢測診斷技術在煤礦機電設備管理中的應用，還能夠優化管理流程，提升管理效率。機械故障檢測診斷技術則可以實現設備的實時監測和自動化診斷，大大減少了人工巡檢的工作量，提高了管理的效率和準確性[2]。通過對設備的運行狀態進行持續監測和分析，可以準確判斷設備的健康狀況和故障類型，為維修人員提供詳細的故障信息和維修建議。這樣維修人員可以更加精準地定位故障點，采取更加有效的維修措施，縮短維修時間，降低維修成本。

2 煤礦機電設備的常見故障類型及原因

2.1 常見故障類型

2.1.1 電氣故障

電氣故障是煤礦機電設備中常見且關鍵的問題之一，這些故障涉及到設備電路系統、電機、控制裝置等關鍵組件。電氣故障由多種原因引起，如設備老化、過載運行、短路、斷路、接觸不良等。當發生電氣故障時，設備會出現運行不穩定、停止工作、異常聲響等現象，嚴重時甚至引發火災或爆炸等安全事故。電氣故障會導致設備停機，影響生產進度和效率。電氣故障還會對設備造成損壞，增加維修成本。

2.1.2 機械故障

機械故障通常指的是機電設備中機械部件的失效或異常工作狀態，這些故障表現為設備的振動異常、噪聲增大、溫度升高等現象。當機械故障發生時，設備的運行效率會大大降低，甚至導致設備停機，從而嚴重影響煤礦的生產進度。煤礦生產環境惡劣，設備經常受到高溫、高濕、粉塵等惡劣環境的影響，這些因素也會加速設備的磨損和老化。若操作人員缺乏必要的技能和經驗，會導致設備在運行過程中出現誤操作或過載運行等問題，進而引發機械故障[3]。

2.1.3 液壓系統故障

液壓系統是煤礦機電設備中的重要組成部分，它負責為設備提供動力和控制。然而，由于工作環境惡劣、油品質量差、維護不當等原因，液壓系統也容易出現故障。這些故障包括油壓不足、油溫過高、泄漏等。液壓系統故障對煤礦生產的影響主要體現在設備運行不穩定和效率降低上，當液壓系統出現故障時，設備的動作會變得緩慢或無力，甚至完全停止工作，這不僅會影響生產進度和效率，還會對設備造成損壞。

2.2 常見故障產生的原因

2.2.1 設備老化與磨損

煤礦機電設備在運行過程中隨著時間的推移，其內部零部件會逐漸老化并出現磨損，這種老化與磨損是機電設備常見的故障原因之一。設備老化主要是由于材料疲勞、長期受熱、受力等因素導致的性能下降，而磨損則是由于設備在運轉過程中，零部件之間的相對運動產生的摩擦和磨損[4]。老化的設備其性能會逐漸下降，無法滿足煤礦生產的需求，甚至導致設備失效。而磨損則會導致設備的精度下降，影響設備的正常運行。老化與磨損還引發其他故障，如電氣故障、機械故障等，進一步加劇設備的損壞程度。

2.2.2 維護不當

維護不當包括缺乏必要的維護、維護不及時、維護方法不正確等。當設備缺乏必要的維護時，其內部零部件的磨損和老化會加速，導致設備性能下降。而維護不及時則會使設備在出現小問題時無法得到及時解決，進而引發更大的故障。維護方法不正確則損壞設備或導致設備性能下降。

維護不當的原因多種多樣：①企業缺乏專業的維護人員或維護設備，導致無法對設備進行及時、有效的維護。②企業忽視了對設備的維護工作，沒有制定完善的維護計劃和制度。③操作人員也缺乏維護意識或技能，導致設備維護不當。

2.2.3 操作不當

操作不當包括設備超載運行、違規操作、誤操作等。當設備超載運行時，其內部零部件會受到過大的負荷，導致磨損和損壞。違規操作則會使設備受到不必要的沖擊或損壞。誤操作則會導致設備在錯誤的狀態下運行，引發故障。操作不當不僅會加速設備的磨損和損壞，還引發安全事故。操作不當的原因主要包括操作人員技能不足、安全意識淡薄、責任心不強等。操作人員缺乏必要的操作技能和安全意識，無法正確操作設備。

3 機械故障檢測診斷技術的應用

3.1 實時監測與預警系統的構建

在煤礦機電設備管理中，實時監測與預警系統通過集成先進的傳感器、數據采集與處理設備以及智能分析算法，實現對煤礦機電設備運行狀態的持續監控，并在設備出現異常或潛在故障時發出預警信號。實時監測與預警系統能夠實時收集設備運行的各項數據，包括振動、溫度、壓力等關鍵參數，為后續的故障診斷提供詳實的數據支持。通過智能分析算法對收集到的數據進行處理和分析，系統能夠及時發現設備的異常狀態或潛在故障，并通過預警信號通知管理人員進行干預和處理[5]。

在實時監測與預警系統構建過程中，需要根據設備的具體特點和運行環境選擇合適的傳感器和數據采集設備，確保能夠準確、可靠地獲取設備的運行狀態數據。應設計合理的預警機制和報警閾值，以確保在設備出現異常情況時能夠及時發出預警信號。要建立完善的數據處理和存儲機制，以便對歷史數據進行分析和挖掘，為設備的預防性維護和故障診斷提供科學依據。

3.2 傳感器選擇與布置

應根據煤礦機電設備的具體特點和運行環境來確定所需的傳感器類型，對于旋轉類設備如電機、風機等選擇振動傳感器來監測其振動情況。對于液壓系統則需要選擇壓力傳感器和溫度傳感器來監測系統的壓力和溫度變化。還需要考慮傳感器的精度、靈敏度、穩定性等性能指標，以確保其能夠滿足監測需求。

根據設備的結構和運行特點來確定傳感器的安裝位置和數量。傳感器的布置應遵循一定的原則，盡量靠近關鍵部位、避免干擾源、易于安裝和維護等。通過合理的傳感器布置實現對設備關鍵部位和關鍵參數的全面監測，提高監測數據的準確性和可靠性。

傳感器的校準是確保其測量數據準確性的重要手段，應定期進行校準并記錄校準結果，并需要定期對傳感器進行維護和檢查，確保其處于良好的工作狀態。

3.3 數據采集與處理

數據采集依賴于傳感器網絡的準確布置和高效工作。傳感器實時捕獲設備的振動、溫度、壓力、電流等關鍵參數，并將這些數據通過有線或無線方式傳輸到數據采集系統。數據采集系統需要確保數據的完整性、準確性和實時性，以便后續的處理和分析。數據處理是數據采集的延續，它涉及對原始數據的清洗、轉換和分析。

清洗過程旨在去除噪聲數據、錯誤數據和重復數據，確保數據的準確性。轉換過程則是將數據從原始格式轉換為便于分析和處理的格式。分析過程則利用統計方法、機器學習算法等技術，對數據進行深入挖掘，提取設備狀態特征，為故障診斷提供科學依據。在數據處理過程中還需要建立有效的數據存儲機制，數據存儲不僅需要滿足大容量、高速度的要求，還需要確保數據的安全性和可靠性。為了方便后續的數據分析和挖掘，數據存儲還需要具備良好的可檢索性和可視化性能。

3.4 故障預警與報警機制構建

故障預警機制通常基于一定的預警模型和算法，通過對設備運行狀態數據的分析和處理，預測設備未來可能出現的故障類型和程度。當預測結果達到一定的閾值時，預警機制就會發出預警信號，提醒管理人員關注設備的運行狀態，并采取相應的預防性維護措施。

故障報警機制則是在設備已經出現故障時觸發的，一旦設備出現故障，傳感器會立即捕獲到異常數據，并將其傳輸到報警系統[6]。報警系統會對異常數據進行處理和分析，確定故障類型和位置，并立即發出報警信號。報警信號可以通過聲光報警、短信通知、郵件通知等方式發送給管理人員，以便他們及時采取應對措施。

故障預警與報警機制的建立，需要綜合考慮設備的運行狀態、運行環境、管理人員的經驗和技能等因素。通過合理的預警模型和算法設計以及報警信號傳遞機制，可以確保管理人員能夠及時準確地了解設備的運行狀況，并采取相應的措施，保障煤礦生產的順利進行。

3.5 故障診斷與分析

故障診斷的過程包括故障信號檢測、故障特征提取、故障模式識別等步驟。在故障信號檢測階段，系統通過傳感器實時采集設備的運行數據，并對數據進行預處理，以提取出與故障相關的關鍵信息。在故障特征提取階段，系統運用現代信號處理技術，如傅里葉變換、小波分析等，對故障信號進行進一步分析，提取出能夠表征故障特征的參數。在故障模式識別階段，系統基于已有的故障知識和經驗，利用模式識別算法，對提取出的故障特征進行匹配和識別，以確定故障的類型和原因。

通過對設備故障類型和原因的深入分析，企業可以了解設備在設計和制造過程中可能存在的問題，為設備的改進和優化提供指導。通過對設備故障數據的積累和分析，企業還可以建立故障數據庫和知識庫，為后續的故障診斷和分析提供更加豐富和準確的數據支持。

3.6 故障特征提取與識別

故障特征提取是指從設備運行狀態數據中提取出與故障相關的特征參數，而故障特征識別則是根據這些特征參數來識別故障的類型和程度。通過對設備運行狀態數據的預處理和變換，可以提取出包含故障信息的特征參數。這些特征參數可能包括設備的振動頻率、幅值、相位等振動特性，也可能包括設備的溫度、壓力、電流等物理參數。這些特征參數能夠反映設備的運行狀態和故障情況，是后續故障識別的基礎。

通過將提取出的故障特征參數與故障知識庫中的模式進行匹配和比對，可以確定故障的類型和程度。這個過程可能涉及到復雜的數學計算和邏輯推理，需要依靠先進的計算機技術和人工智能技術來實現。在實際應用中需要不斷優化和改進故障特征提取與識別技術，以提高其準確性和魯棒性，建立更加完善的故障知識庫和模式識別算法，以適應不同類型和復雜度的設備故障情況。

4 結束語

煤礦機電設備的故障檢測診斷技術是煤礦機電設備管理的重要組成部分，對于保障煤礦生產的安全和效益具有重要意義。科學應用機械故障檢測診斷技術，可以實現對煤礦機電設備的實時監測和故障預測，提高設備的管理效率和運行質量，為煤礦生產的順利進行提供了有力保障。因此，需要不斷加強對煤礦機電設備故障檢測診斷技術的研究和創新，推動該技術的不斷發展和完善，為煤礦生產的可持續發展提供更加強有力的技術支持。

參考文獻

[1] 田豐.煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用分析[J].內蒙古煤炭經濟，2022（23）：47-49.

[2] 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（1）：244-245.

[3] 徐臻琳.機械故障檢測診斷技術在機電設備管理中的應用分析[J].內燃機與配件，2022（1）：162-164.

[4] 王強.煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用分析[J].礦業裝備，2021（5）：226-227.

[5] 牛虎明，習曉，陳瑞，等.煤礦設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用研究[J].中國設備工程，2021（15）：144-145.

[6] 史擴，王金祥.煤礦機電設備管理中機械故障檢測診斷技術的應用分析[J].裝備維修技術，2020（5）：40-43.

收稿日期：2024-05-15

作者簡介：蘇帆（1968—），男，陜西西安人，本科，工程師，研究方向：煤礦機電技術、機電工程管理、信息化智能化技術管理及應用。