張學(xué)霖

（廣西工程技術(shù)研究院有限公司，廣西 南寧 530000）

0 引言

隨著現(xiàn)代采礦技術(shù)不斷進(jìn)步，礦用空壓機(jī)在礦山生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，由于礦山環(huán)境的惡劣，礦用空壓機(jī)的使用條件十分苛刻，容易發(fā)生各種安全事故，嚴(yán)重威脅工人的生命安全和礦山的正常生產(chǎn)秩序。為了更好地保障礦用空壓機(jī)的安全運(yùn)行，需要對其安全保護(hù)裝置進(jìn)行檢測檢驗(yàn)。因此，加強(qiáng)研究礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)方法具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的重要性

礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置是指在礦山生產(chǎn)中，為了確保礦用空壓機(jī)的正常運(yùn)行和防止事故發(fā)生而采取的技術(shù)措施。由于礦用空壓機(jī)在礦山生產(chǎn)中扮演著重要的角色，其在生產(chǎn)過程中的安全問題一直備受關(guān)注。因此，加強(qiáng)對礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)工作，不僅可以保證礦用空壓機(jī)的正常運(yùn)行，還可以有效地預(yù)防礦山事故的發(fā)生，提高礦山的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

在礦山生產(chǎn)現(xiàn)場，礦用空壓機(jī)通常被應(yīng)用于挖掘機(jī)、鉆機(jī)等大型設(shè)備中，因此必須保證其安全性能，防止發(fā)生機(jī)械故障或其他意外事故。如果安全保護(hù)裝置失效，就會出現(xiàn)許多危險(xiǎn)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(qiáng)礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)，可以有效地防止這些危險(xiǎn)情況的發(fā)生，保障工人的生命安全。其次，礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置對于礦山的正常生產(chǎn)秩序具有重要作用。礦用空壓機(jī)在礦山生產(chǎn)中扮演著重要的角色，其功能主要包括提供穩(wěn)定的氣源、驅(qū)動輔助設(shè)備等。如果礦用空壓機(jī)發(fā)生故障或者異常情況，將會直接影響到礦山的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。特別是在現(xiàn)代化礦山中，往往需要礦用空壓機(jī)提供高效、穩(wěn)定、可靠的氣源，以滿足現(xiàn)代化采掘設(shè)備的要求，因此必須保證其安全性能。只有通過加強(qiáng)礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)，及時(shí)排除潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，才能保證礦山的正常生產(chǎn)秩序。最后，礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置也具有節(jié)能減排的意義。如今，環(huán)保已經(jīng)成為全球共同的話題，各行業(yè)都在積極尋求節(jié)能減排的方案。礦用空壓機(jī)在礦山生產(chǎn)中消耗的大量電能，不僅增加了礦山運(yùn)營成本，同時(shí)還對環(huán)境造成了一定的負(fù)擔(dān)。通過加強(qiáng)礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)，有效地發(fā)現(xiàn)和解決礦用空壓機(jī)故障問題，可以提高其運(yùn)行效率，從而降低耗能量，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。

2 礦用空壓機(jī)存在的故障風(fēng)險(xiǎn)類型

2.1 過載、欠載故障

過載故障指礦用空壓機(jī)在工作時(shí)負(fù)載超過了設(shè)計(jì)規(guī)定的范圍，以至于礦用空壓機(jī)無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)或者發(fā)生損壞，甚至引發(fā)火災(zāi)等安全事故。這種故障通常由以下原因造成：①負(fù)載過大。如果礦用空壓機(jī)承受的負(fù)載超過了其設(shè)計(jì)范圍，例如被要求為多個(gè)設(shè)備提供大量壓縮空氣，就可能導(dǎo)致礦用空壓機(jī)過載。②運(yùn)行環(huán)境異常。礦山地下環(huán)境往往比較惡劣，如果礦用空壓機(jī)運(yùn)行環(huán)境異常，例如溫度過高，濕度過大，就可能導(dǎo)致礦用空壓機(jī)過載[1]。

欠載故障指礦用空壓機(jī)的負(fù)載過輕或停機(jī)，導(dǎo)致電動機(jī)無法正常工作。欠載故障通常會對礦用空壓機(jī)造成以下影響：①空氣壓縮不充分。當(dāng)負(fù)載過輕或停機(jī)時(shí)，礦用空壓機(jī)無法將空氣壓縮至規(guī)定的高壓狀態(tài)，影響其正常使用。②電動機(jī)過熱。空載狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)間過長，電動機(jī)可能因?yàn)檫^度運(yùn)轉(zhuǎn)而過熱，導(dǎo)致?lián)p壞。

2.2 漏電故障

漏電故障是指在礦用空壓機(jī)運(yùn)行過程中，由于線路老化、設(shè)備損壞等原因，電流未完全通過回路，導(dǎo)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(shè)備的短路和火災(zāi)等安全事故，對人身和財(cái)產(chǎn)造成威脅。漏電故障的發(fā)生原因有很多，例如線路老化、人為操作不當(dāng)、電器設(shè)備本身存在缺陷等。在礦山生產(chǎn)中，如果電線松動、斷裂或受潮，也容易導(dǎo)致漏電故障的發(fā)生。

2.3 壓力異常故障

壓力異常故障指的是礦用空壓機(jī)在正常工作時(shí)壓力異常，通常表現(xiàn)為以下3 種情況：①壓力過高。過高的壓力會導(dǎo)致設(shè)備損壞或爆炸等事故的發(fā)生。這種情況可能是由于閥門堵塞、傳感器失靈、控制系統(tǒng)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(chǎn)效率。這種情況可能是由于空氣泄漏、管道阻塞、進(jìn)氣口受到阻礙等原因造成的。③壓力突變。壓力突變會導(dǎo)致礦用空壓機(jī)無法正常工作，甚至損壞設(shè)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(tǒng)故障

油液系統(tǒng)故障可以導(dǎo)致礦用空壓機(jī)無法正常運(yùn)行，進(jìn)而影響礦山生產(chǎn)。該故障通常由以下原因造成：①潤滑油不足。礦用空壓機(jī)的潤滑油是保證設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要物質(zhì)，如果潤滑油不足或者油路阻塞，就會導(dǎo)致礦用空壓機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)困難。②潤滑油過多。潤滑油過多也會導(dǎo)致油液系統(tǒng)故障，因?yàn)橛鸵哼^多可能會導(dǎo)致設(shè)備內(nèi)部油液壓力過大。③油品污染。因?yàn)橛推分谢烊腚s質(zhì)等物質(zhì)會影響油液的性能，進(jìn)而影響設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。④油路堵塞。油路堵塞會導(dǎo)致潤滑油無法流動到需要潤滑的部位，從而影響設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)[2]。

3 礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)策略

3.1 選擇傳感器

在選擇傳感器時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，包括傳感器的類型、精度、靈敏度等參數(shù)。①測量范圍。傳感器的測量范圍應(yīng)該與礦用空壓機(jī)的運(yùn)行范圍相匹配。例如，在測量礦用空壓機(jī)的壓力時(shí)，應(yīng)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(jī)的正常運(yùn)行非常重要，因?yàn)檎`差過大可能會導(dǎo)致錯(cuò)誤的判斷和控制。因此，在選擇傳感器時(shí)，應(yīng)該優(yōu)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(yīng)礦用空壓機(jī)的變化，并及時(shí)向系統(tǒng)反饋信息，從而避免潛在的危險(xiǎn)。基于以上因素，在選擇傳感器時(shí)，可以使用以下方法：①根據(jù)礦用空壓機(jī)的功能選擇傳感器類型。例如，在測量礦用空壓機(jī)的壓力時(shí)，應(yīng)該選擇壓力傳感器；在測量礦用空壓機(jī)的溫度時(shí)，應(yīng)該選擇溫度傳感器等。②參考傳感器的技術(shù)參數(shù)。在選擇傳感器時(shí)，需要參考傳感器的技術(shù)參數(shù)，如測量范圍、精度、靈敏度、響應(yīng)時(shí)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證傳感器的正確性。在選擇傳感器后，還需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以確保傳感器的工作正常和穩(wěn)定。具體方法包括模擬環(huán)境下測試傳感器，觀察傳感器輸出的數(shù)據(jù)是否與實(shí)際情況相符。

3.2 數(shù)據(jù)采集處理

數(shù)據(jù)采集是將傳感器測量到的數(shù)據(jù)采集后保存在計(jì)算機(jī)或其他儲存設(shè)備中。常用的數(shù)據(jù)采集方式包括模擬方式和數(shù)字方式。模擬方式：該方式通過模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，并通過數(shù)據(jù)總線傳輸?shù)接?jì)算機(jī)或其他儲存設(shè)備中。數(shù)字方式：該方式直接以數(shù)字形式采集傳感器輸出的信號，并將其存儲在計(jì)算機(jī)或其他儲存設(shè)備中。存儲到緩存設(shè)備中后，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，即數(shù)據(jù)清洗，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，以濾除無用信息和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并提取有用特征。技術(shù)人員可按照如下步驟進(jìn)行預(yù)處理：①去除異常值。異常值是指與其他數(shù)據(jù)相比明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)，可能是由于傳感器故障、信號干擾等原因?qū)е碌?。去除異常值可以避免這些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對后續(xù)分析產(chǎn)生影響?？梢允褂媒y(tǒng)計(jì)學(xué)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(huán)境干擾等因素引起的不必要的信號波動。噪聲會對數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響，因此需要進(jìn)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(shù)據(jù)平滑。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，過于突兀的數(shù)據(jù)變化會使模型預(yù)測出現(xiàn)誤差。為了減少這種誤差，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。平滑方法包括移動平均、指數(shù)平滑等。④數(shù)據(jù)插補(bǔ)。對于可能出現(xiàn)的丟失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，需要對缺失值進(jìn)行插補(bǔ)。常見的插補(bǔ)方法包括線性插值、多項(xiàng)式插值、樣條插值等。⑤標(biāo)準(zhǔn)化。

在對不同類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，由于數(shù)據(jù)單位和量綱不同，往往難以比較和處理。因此，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同的尺度。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法包括最小-最大規(guī)范化和z-score 標(biāo)準(zhǔn)化。

3.3 故障診斷預(yù)警

首先需要根據(jù)實(shí)際情況對故障類型進(jìn)行分類和歸納，如過載故障、欠載故障等，并確定相應(yīng)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(jìn)行監(jiān)測和采集。經(jīng)過數(shù)據(jù)采集之后，需要對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和選擇。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取有區(qū)分性、代表性的特征。通常采用基于統(tǒng)計(jì)方法、小波變換、頻譜分析等方法來完成特征提取和選擇?；谔崛〕龅奶卣鳎枰柚鷶?shù)學(xué)模型，構(gòu)建故障診斷模型。通常采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（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(jù)問題的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)集的大小，選擇不同的模型方法。常見的模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)（SVM）模型、決策樹模型以及深度學(xué)習(xí)模型等。不同模型的選擇取決于所需的預(yù)測精度、計(jì)算能力、實(shí)時(shí)性和可解釋性等要求。使用選定的模型方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通常將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用測試集數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的有效性。在訓(xùn)練過程中，可以采用交叉驗(yàn)證等技術(shù)避免過擬合和欠擬合問題。完成模型訓(xùn)練后，需要對其進(jìn)行評估和優(yōu)化。評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1 值和AUC 等，通過這些指標(biāo)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(jìn)行優(yōu)化，比如增加數(shù)據(jù)量、調(diào)整模型參數(shù)等。模型的建立需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集和處理、特征選擇、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評估和優(yōu)化等多個(gè)步驟，最終實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速地診斷礦用空壓機(jī)故障并及時(shí)進(jìn)行處理[3]。

在故障診斷模型建立之后，可以將得到的預(yù)測結(jié)果和實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)相結(jié)合，判斷當(dāng)前設(shè)備是否存在故障，并產(chǎn)生預(yù)警信號。常見的預(yù)警方式包括聲音、報(bào)警燈等，可以根據(jù)具體需求設(shè)置不同的預(yù)警閾值。當(dāng)接收到預(yù)警信號時(shí)，需要進(jìn)行進(jìn)一步的故障診斷與排除。通過結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)、模型分析結(jié)果、專業(yè)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)判斷等方法，可以快速定位并解決故障問題[4]。

3.4 反饋優(yōu)化

安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托枰粩噙M(jìn)行反饋和優(yōu)化，以提高其準(zhǔn)確性和效率。技術(shù)人員可通過與專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行溝通交流，獲得實(shí)際應(yīng)用問題的解決方案。在日常運(yùn)維中，可以建立專家?guī)?、故障分析會議等形式，對經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)和歸納，并將其用于優(yōu)化模型?；蚶美脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行自動標(biāo)注，從而增加訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量，并提高模型的準(zhǔn)確性。例如，使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行自動標(biāo)注，然后將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練和測試。

在模型參數(shù)調(diào)整方面，針對不同的模型類型和應(yīng)用場景，需要選擇不同的超參數(shù)組合，以達(dá)到最佳的預(yù)測效果。例如，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要考慮激活函數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)，而對于SVM 模型，需要考慮核函數(shù)參數(shù)、懲罰系數(shù)等參數(shù)。通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，可以優(yōu)化模型，提高其預(yù)測準(zhǔn)確性。為提高模型的靈活程度，技術(shù)人員可對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等基本變換，可以擴(kuò)大訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量，提高模型的泛化能力。例如，利用圖像處理技術(shù)，對已有振動信號進(jìn)行頻域變換，生成新的時(shí)頻圖像，并將其用于模型訓(xùn)練和優(yōu)化。并通過實(shí)時(shí)監(jiān)測礦用空壓機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)警結(jié)果，對模型進(jìn)行反饋和調(diào)整。例如，當(dāng)出現(xiàn)誤報(bào)或漏報(bào)時(shí)，可以根據(jù)誤差分析結(jié)果，對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高其準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。最后，采用集成學(xué)習(xí)是一種將多個(gè)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(zhǔn)確性。對于礦用空壓機(jī)故障診斷模型，可以通過集成多個(gè)不同模型或者同一模型的不同版本，從而提高其預(yù)測準(zhǔn)確性。例如，可以使用隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM 等多個(gè)模型進(jìn)行集成，或者使用同一模型不同參數(shù)組合的版本進(jìn)行集成[5]。

4 結(jié)語

綜上所述，本文根據(jù)礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的故障風(fēng)險(xiǎn)類型，提出了基于傳感器技術(shù)的智能化安全監(jiān)測方案。該方案可以有效地提高礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測精度和穩(wěn)定性，具有較高的實(shí)用價(jià)值。但仍存在一些問題需要進(jìn)一步探討和解決。例如，如何更好地融合多種傳感器技術(shù)，提高礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的整體防護(hù)效果，以及如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測和預(yù)警等方面。未來，相關(guān)從業(yè)人員應(yīng)繼續(xù)深入研究，不斷完善礦用空壓機(jī)安全保護(hù)裝置的檢測檢驗(yàn)技術(shù)，為提高礦山安全生產(chǎn)水平做出更大的貢獻(xiàn)。