煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

楊彥偉 祁自貞 楊帥

摘要：煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作在礦山建設(shè)方面起到良好的組成部分，煤礦機(jī)電設(shè)備智能化體系中就包括了設(shè)備故障處理機(jī)制、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測機(jī)制以及信號分析與處理機(jī)制等等。結(jié)合設(shè)備故障激勵分析智能化維護(hù)技術(shù)內(nèi)容，為后續(xù)故障診斷提供重要評判依據(jù)。為此本文中探討了煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)研究的基本現(xiàn)狀，指出其中所存在問題，并對煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行全方位研究。

關(guān)鍵詞：煤礦機(jī)電設(shè)備;智能化維護(hù);研究現(xiàn)狀;未來發(fā)展趨勢

前言：

當(dāng)前我國煤礦機(jī)電設(shè)備的智能化維護(hù)工作已經(jīng)全面鋪開，它其中就包含了人力、機(jī)械、數(shù)字化礦山開采工作內(nèi)容，且這些工作內(nèi)容都在面向智慧化方向有效轉(zhuǎn)變。在智慧化礦山機(jī)電設(shè)備生產(chǎn)過程中就采用到了大量創(chuàng)新技術(shù)內(nèi)容如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術(shù)，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了這些技術(shù)與煤炭開發(fā)利用深度融合。在如此背景下，煤礦采掘、運(yùn)輸、洗選、通風(fēng)、設(shè)備安全管理等全過程都開展了智能化運(yùn)行生產(chǎn)活動。就煤礦機(jī)電設(shè)備本身而言，它其中所包含的設(shè)備類型異常豐富，但設(shè)備在長時間惡劣的煤礦生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)轉(zhuǎn)卻也出現(xiàn)了不同程度的磨損故障現(xiàn)象問題，這在一定程度上影響了煤礦開采工作的正常開展，對于企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的降低也是有目共睹。與此同時，無法及時處理故障問題更在一定程度上降低了設(shè)備整體的使用運(yùn)行壽命，增加了企業(yè)整體生產(chǎn)運(yùn)行成本。因此，及時準(zhǔn)確掌握煤礦機(jī)電設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，判斷當(dāng)前故障并對故障發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，對于保障煤礦安全生產(chǎn)是具有重要價值意義的。

一、煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)的發(fā)展研究現(xiàn)狀

煤礦機(jī)電設(shè)備在當(dāng)前智能化維護(hù)發(fā)展工作進(jìn)程中是存在諸多問題的，下文就其技術(shù)應(yīng)用研究現(xiàn)狀進(jìn)行了全面分析。

（一）煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作中的故障機(jī)理分析

煤礦機(jī)電設(shè)備是容易出現(xiàn)各種生產(chǎn)運(yùn)行故障問題的，因此在這一過程中需要對其進(jìn)行智能化維護(hù)，有效分析可能存在的故障機(jī)理問題。就過往看來，針對煤礦機(jī)電設(shè)備的故障機(jī)理研究分析本質(zhì)上是追求大量理論配合試驗(yàn)方法的，它希望客觀反映設(shè)備故障狀態(tài)下的信號特征以及設(shè)備自身系統(tǒng)參數(shù)變化規(guī)律過程，如此才能建立礦井中管道煤礦機(jī)電設(shè)備的故障機(jī)理分析技術(shù)體系，有效提升設(shè)備生產(chǎn)水平。與此同時，也要建立垂直振動模型，并對模型內(nèi)容實(shí)施有效仿真，如此也能獲得仿真影響曲線，對管道故障振動理論依據(jù)進(jìn)行分析，由此建立煤礦通風(fēng)設(shè)備的轉(zhuǎn)子不平衡故障動力學(xué)模型，配合頻譜圖示了解頻譜峰值變化，對通風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行分析，并提出診斷依據(jù)。由此可見，針對煤礦機(jī)電設(shè)備的智能化維護(hù)故障機(jī)理需要步步深入，結(jié)合多種技術(shù)內(nèi)容展開分析，了解其智能化維護(hù)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀。

（二）煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作中的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測分析

在對煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作中的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測分析過程中，需要結(jié)合設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)展開分析，了解其數(shù)據(jù)故障診斷預(yù)測性維護(hù)基礎(chǔ)內(nèi)容，確保結(jié)合完整的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)展開狀態(tài)監(jiān)測工作過程。在狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備中就主要涵蓋了多種組件模塊，其中包括了傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)存儲顯示等部分。就以當(dāng)前煤礦機(jī)電設(shè)備智能化生產(chǎn)中應(yīng)用最廣的雙滾筒采煤機(jī)實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)為例，它能夠保證采煤機(jī)在高狀態(tài)、高牽引速度以及特殊運(yùn)行位置的狀態(tài)下對煤礦機(jī)電裝備狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時動態(tài)監(jiān)測，同時將相關(guān)信息利用CAN總線直接傳輸?shù)骄路终?。在這一過程中，煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作中就主要運(yùn)用到了工業(yè)以太網(wǎng)對數(shù)據(jù)傳輸內(nèi)容進(jìn)行分析，分析后傳輸?shù)骄媳O(jiān)控室中，如此就能實(shí)現(xiàn)在可視化平臺模擬井下采煤機(jī)工作的動態(tài)畫面并顯示監(jiān)測數(shù)據(jù)。

（三）煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)工作中的信號分析與處理分析

在對煤礦機(jī)電設(shè)備進(jìn)行智能化維護(hù)工作過程中，就必須對其信號進(jìn)行分析處理，確保直接診斷設(shè)備，體現(xiàn)設(shè)備技術(shù)應(yīng)用的精確性與安全可靠性。在解決復(fù)雜信號提取故障問題過程中，也需要基于EEMD和小波包優(yōu)良降噪算法分析算法處理背景下的振動篩軸承信號。在這一過程中就必須保留故障信號并濾除其它信號，配合算法分析實(shí)測處理振動篩軸承仿真信號內(nèi)容，如此解決故障問題，優(yōu)化降噪效果十分到位。比如說，在進(jìn)行礦井中離心泵振動信號小波包分解過程中就要提取特征頻段內(nèi)容，同時比較頻段中特殊能量值，為故障診斷提供準(zhǔn)確依據(jù)[1]。

二、煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)的發(fā)展現(xiàn)狀問題

煤礦機(jī)電設(shè)備在智能化維護(hù)工作中是存在諸多技術(shù)性問題的，下文簡單探3點(diǎn)：

首先，煤礦機(jī)電設(shè)備在智能化維護(hù)工作中是存在設(shè)備故障機(jī)理研究不到位這一現(xiàn)實(shí)問題的，這主要是因?yàn)槊旱V機(jī)電設(shè)備往往體積龐大且結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜，因此在研究過程中無法實(shí)現(xiàn)對其設(shè)備的有效簡化，為此必須建立相應(yīng)數(shù)學(xué)和力學(xué)模型，結(jié)合仿真技術(shù)手段分析驗(yàn)證模型效度，同時創(chuàng)建試驗(yàn)修正模型。在過渡簡化數(shù)學(xué)模型過程中，這其中就包括了能夠反映設(shè)備故障機(jī)理狀態(tài)的簡化模型，如數(shù)學(xué)模型、試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷鹊?，同時合理添加典型故障問題。目前對于設(shè)備故障機(jī)理的研究多集中于設(shè)備某種單一故障的機(jī)理研究，缺少多故障復(fù)合狀態(tài)下的故障機(jī)理研究，今后需要更多地對設(shè)備某部分故障帶來的連鎖反應(yīng)進(jìn)行研究。

其次，是煤礦現(xiàn)場的數(shù)據(jù)不充分問題，這主要是因?yàn)槟M生產(chǎn)環(huán)境下所獲得的數(shù)據(jù)不夠理想，無法做到設(shè)備故障預(yù)測性診斷，無法客觀真實(shí)反映設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀況。而在分析現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)過程中也無法客觀真實(shí)反映生命周期數(shù)據(jù)，如此對于設(shè)備診斷與預(yù)測而言難度加大。

最后，是煤礦機(jī)電設(shè)備的診斷與預(yù)測算法不到位，在設(shè)定修改參數(shù)過程中無法實(shí)現(xiàn)對設(shè)備正常工作狀態(tài)與故障狀態(tài)的有效切換。而如果采用人工智能算法或者智能診斷預(yù)測算法則存在診斷預(yù)測計(jì)算過程不到位、成本過高等等情況，如此對于設(shè)備的智能化維護(hù)管理是不利的[2]。

三、煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)的未來發(fā)展趨勢

（一）追求設(shè)備早期故障預(yù)測識別

首先，必須追求設(shè)備的早期故障預(yù)測識別，結(jié)合設(shè)備未來運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行提前預(yù)判分析，了解設(shè)備故障診斷內(nèi)容，做好預(yù)知性維護(hù)工作。在結(jié)合早期故障分析過程中了解靈敏度較高的傳感器應(yīng)用內(nèi)容，同時做好監(jiān)測設(shè)備管理工作，保證隨機(jī)共振、盲源分離手法應(yīng)用到位，結(jié)合強(qiáng)噪聲提取微弱特征信號，如此對設(shè)備早期故障的有效處理幫助極大，如此可實(shí)現(xiàn)預(yù)測性設(shè)備維護(hù)。

（二）構(gòu)建仿真與試驗(yàn)現(xiàn)場設(shè)備診斷與預(yù)測

要結(jié)合仿真與試驗(yàn)手段分析現(xiàn)場煤礦機(jī)電設(shè)備的典型故障，建立深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用機(jī)制，有效解決不同數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)分布差異性關(guān)鍵問題。在這里就要將遷移學(xué)習(xí)算法引入到現(xiàn)場數(shù)據(jù)相關(guān)性分析過程中，在有效解決仿真與試驗(yàn)條件時也建立數(shù)據(jù)支持保障機(jī)制[3]。

總結(jié)：

綜上所述，在目前我國智慧礦山建設(shè)過程中應(yīng)該科學(xué)合理構(gòu)建煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測性智能化管理維護(hù)體系，結(jié)合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等等技術(shù)內(nèi)容共同發(fā)展隨機(jī)共振、盲源分離等方法，可及時識別設(shè)備早期故障;借助多傳感器信息融合技術(shù)可準(zhǔn)確有效地識別出設(shè)備存在的現(xiàn)實(shí)故障問題。與此同時，也要考慮嘗試?yán)眠w移學(xué)習(xí)算法可以建立仿真、試驗(yàn)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場數(shù)據(jù)的相關(guān)性，對現(xiàn)場設(shè)備進(jìn)行診斷與預(yù)測，保障煤礦機(jī)電設(shè)備智能化安全可靠運(yùn)行到位。

參考文獻(xiàn)：

[1] 劉媛媛. 煤礦機(jī)電設(shè)備智能化維護(hù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 工礦自動化， 2021，047（007）：006.

[2] 張明峰. 煤礦機(jī)電設(shè)備維修管理模式及其發(fā)展趨勢[J]. 機(jī)械管理開發(fā)， 2018，033（003）：002.

[3] 冉海艦. 煤礦機(jī)電設(shè)備維修管理模式及其發(fā)展趨勢探討[J]. 區(qū)域治理， 2018，000（028）：001.