煤矿智能化机电设备维护分析

煤矿智能化机电设备维护分析

郭佳毫

陕西小保当矿业有限公司 陕西省神木市 719302

摘要：煤矿作为工业领域中生产过程中的重点部分，其开采机械化程度在社会不断发展过程中也在逐步提高，机电设备是否能够高效稳定地运行对于煤矿企业发展具有很大的影响。所以煤矿机电设备维修和安全管理需要引起企业足够的重视。鉴于此，本文主要分析煤矿智能化机电设备维护。

关键词：煤矿智能化；机电设备；维护

中图分类号：TP273   文献标识码：A

1、引言

煤矿机电设备主要由综采设备，洗选设备，提升设备，通风设备和供排水设备组成，它们长期运行于煤矿生产环境中，很容易发生不同的磨损或者失效，这不仅会影响到煤矿开采的正常进行，减少企业的经济效益，而且失效后如果不能够得到及时的处理，还会减少设备使用寿命和增加企业运行成本。所以及时、准确地把握煤矿机电设备的现状、判断目前存在的故障、预测其发展趋势，对确保煤矿安全生产有着十分重要的作用。

2、煤矿智能化机电设备特点分析

煤矿智能化开采关键就是成套智能化机电设备，智能化机电设备以常规设备+智能控制系统为主。智能控制系统作为机电设备实现智能化的重点，其主要包括各类精密设备以及系统软件。以下将着重对煤矿智能化机电设备特征进行探讨。

2.1、硬件特点

相对于传统机电设备而言，智能化机电设备所采用的控制元件更多，其中以微处理器，传感器以及控制电机等为主。微处理器的功能主要在于接收传感器所采集的数据并将其形成对应的命令发送至控制电机，以达到调整机电设备运行状况的目的。传感器主要功能是在设备工作时收集某些状态参数如位置和角度。控制电机主要功能是达到修正设备运行状态如位置调整等目的[4]。传感器所采集到的参数可以提供控制电机运行的控制参数。这表明传感器数据采集精度与控制电机灵敏性对智能化开采的实施至关重要。需要注意传感器与控制电机均为弱电设备，井下极有可能由于电磁干扰导致控制失灵。导致这一现象发生的主要原因就是机电设备在使用过程中会出现很大的电磁干扰，影响控制信号传输灵敏度。另外井下粉尘浓度及湿度过高的状况也影响了传感器及控制电机工作的正常。

2.2、软件特点

智能化机电设备主要表现为装置采用智能化算法。这些算法表现在对设备运行状态进行控制，数据采集等方面。所谓智能化算法是指基于对以往部分数据的学习来预测将来部分状态参数的算法，主要有人工神经网络算法，模糊算法以及混沌算法。为了更加便捷地利用这些算法，部分智能化机电设备将其整合为相应软件。通过在软件中设置一定的参数可以达到调整与控制智能化机电设备状态参数。值得关注的问题是现场情况较为复杂，所需学习参数较多，导致一些算法无法完全适应井下的复杂应用要求。为确保对机电设备运行状况进行实时控制，所用微处理器处理能力强。

3、煤矿机电设备管理中存在的不足

3.1、恶劣的生产环境

煤矿机电设备面临煤矿开采环境差，还要经受水气侵蚀、地下粉尘污染等问题。在该装置投入使用之前，工作人员对防尘，防腐蚀及其他有关工作重视不够，对该装置的易损部分未进行适当防护，造成了该装置老化过严重、腐蚀等，给运转灵活性造成极大的影响，使整个装置使用效能下降。

3.2、缺乏良好的责任意识

企业发展过程中行业竞争激烈，部分小型企业，不重视机电设备实际运行状况，在日常工作时疏于保养。机电设备使用人员在使用过程中，会出现报告缓慢或者推卸责任等现象，这就会增加设备损坏。

3.3、没有及时更新管理理念

在煤炭开采领域，许多企业在实际运行和管理过程中对机械设备的维护和管理工作不够重视，而是一味地追求经济效益。这种理念，导致机电设备在运行过程中极易出现故障，生产速度渐渐变慢，工作效率低下，给企业可持续发展带来极大障碍。为推动企业长远发展，必须要根据实际情况制定出健全的煤炭机电设备安全管理制度和维护体系，能够保证煤矿机电设备稳定运行。

4、煤矿智能化机电设备维护分析

4.1、设备故障处理体系

煤矿当中的机电设备在工作的时候，很容易发生各种各样的故障。一是机电设备本身运行过程中可能出现的问题1。随着设备服役时间的延长，其部分金属部件会出现生锈或腐蚀等现象，部分线路也会出现绝缘老化等现象，这种情况下会导致机电设备工作时出现故障；二是机电设备运行环境能够造成机电设备出现故障，若是设备安装地点不合理或安装次序出现问题，就很容易造成设备运行时出现故障，很难发挥其应有的功能。在此基础上，自然环境的改变还会影响到煤矿内机电设备正常工作，地震和泥石流就是煤矿在开采时可能出现的自然灾害之一，这些灾害将给机电设备工作造成更大危害。

煤矿机电设备出现故障后，不但很难完成正常开采，影响开采效率与开采效益，甚至会对煤矿工作面人员人身安全构成威胁。所以，在煤矿机电设备智能化检修中设备故障处理体系在智能化发展进程中占据着重要地位，需要构建一套完整的设备故障处理体系，才能控制好设备运行时出现故障的几率，降低煤矿开采损失，确保煤矿开采安全。对该装置故障的研究中，首先从理论上对该装置可能出现的故障做了分析，并将理论与试验结合起来，对该装置故障情况下系统参数变化规律与信号特征做了分析，然后构建相应的模型，尽可能地保证模型仿真度，利用模型对故障状态进行仿真，从而对模型中故障发生的具体情况进行分析。

4.2、设备故障监测体系

煤矿机电设备智能化诊断是在采集数据前提下，有效监控各个主要位置传感器，再用建模法详细分析，准确识别系统运行错误。故障诊断主要有两类，一类是检测系统，另一类是评估诊断。细致的故障检测应分步骤实施，首先是测试设备并分析设备的性能，运行信息等等；其次是故障特性的分析和传感器数据的提取，并分析了故障机理，影响因素；多图协同式故障诊断包括采集故障主要组件并分析其产生原因。智能化故障分析就是将数据收集与维修工作汇总在一起，通过相关方法实现智能化诊断，确保设备安全运行。

4.3、设备智能化维修体系

根据煤矿机电设备故障诊断中存在的现实问题，智能化系统对其故障特征和状态做了详细的划分，这为以后的维修奠定了基础。智能化维修能够针对具体故障和检修计划数据建立智能维护体系并依据故障类别制定合适检修计划。在设备发生故障问题时能快速检修以确保生产活动安全进行。对查出的故障部位，应指派技术专人负责修复，关键部位应做好维护管理工作。对该装置试运行制定了有关技术规范并强化了技术人员管理。同时建立维修数据库对故障原因，维修方法和维修时间进行记录，并对故障处理标准进行正确和规范，对所发生的故障给出最佳解决方法。在设备的维修中，可利用现代科技的手段为维修提供技术辅助。例如当问题发生时运用大数据与人工智能技术迅速制定优质解决方案。人工智能技术基于算法的问题分析通常需要成千上万次操作，与过去依靠技术人员经验的诊断方式相比，分析结果具有更高的可靠性和更低的故障错误诊断。引入新技术有利于破解煤矿机电设备检修工作中存在的困境，加速设备智能化管理体系的构建。

4.4、信号分析与处理体系

信号分析与处理体系作为煤矿机电设备智能维修系统构建的关键部分，由于在获取煤矿各类数据时可能受到各方面因素的干扰，造成信息与资料获取不准，如，地壳振动或外界噪声等均可影响到信号正常传播。通过构建信号分析和处理体系可以直接诊断设备，保证安全准确的运用多种设备处理技术。例如小波包优良降噪算法和EEMD能在复杂信号条件下可靠地提取出故障问题并删除故障以外的信号，仅保留故障信号然后结合算法分析来处理信号内容，用该方式来解决故障问题具有非常明显的降噪效果。

5、结束语

在科学技术飞速发展的今天，煤矿企业为了创建智能化的管理模式，开始重视新技术的引入。与此同时，因当前国家积极倡导节能，环保，所以煤矿企业应提高生产水平，以智能化管理转变发展方式，有效应对设备运行中存在的问题，带动生产效益。

参考文献：

[1]段铭钰.煤矿机电设备智能化维护研究现状与发展趋势[J].内蒙古煤炭经济,2022,No.354(13):120-122.

[2]王世杰.煤矿智能化机电设备维护分析[J].能源与节能,2022,No.196(01):103-104.

[3]刘媛媛.煤矿机电设备智能化维护研究现状与发展趋势[J].工矿自动化,2021,47(07):79-84.