基于大数据的煤矿机械设备故障预测与自动化维护

基于大数据的煤矿机械设备故障预测与自动化维护

1、徐元涛 2、杜春晖  3、张仁生   4、霍耀斌

国能神东煤炭集团有限责任公司   山西天地煤机装备有限公司  国能神东煤炭集团有限责任公司  山西天地煤机装备有限公司

摘要：随着绿色发展理念的提出，为促进人与自然和谐发展，加快推动煤炭行业转型升级迫在眉睫，促进煤矿机械设备技术性改革是必然选择。基于此，文章基于大数据技术背景，对煤矿机械设备故障预测与自动化维护进行研究，旨在通过研究优化煤矿机械设备故障预测手段、提升煤矿机械设备维护水平，从而促进煤炭行业的绿色发展。

关键词：大数据；煤矿机械设备；故障预测；自动化维护

机械设备是保障煤矿行业正常生产的物质基础，机械设备的稳定运行和有效维护是推动煤矿生产的保障。在大数据时代背景下，大数据技术在煤矿行业中的应用逐步增多，加快促进煤矿机械设备技术性改革显然尤为重要，可有效确保大数据技术作用在煤矿行业中的充分发挥，可提高机械设备故障预测精准性，对机械设备的运行状况进行准确判断，可提升机械设备维护效果，以保障机械设备的稳定作业。因此，基于大数据背景，对煤矿机械设备故障预测与自动化维护进行研究显然十分必要，具有重要现实意义。

1煤矿机械设备故障预测办法

1.1应用红外测温诊断技术检测故障

红外测温诊断技术依靠红外线对机械设备进行温度检测，判断机械设备的温度情况，明确机械设备的温度变化，通过温度判断机械设备运行情况是否稳定，对机械设备进行故障预测。红外测温诊断技术准确率较高，检测效果良好，可及时明确设备运行过程中的温度变化，防止温度过高引发的设备运行故障。在运行过程中，机械设备因长时间地运作会出现设备磨损、电气节点被破坏等情况，在长时间的运转下出现温度异常升温情况，从而影响设备性能，对设备的零部件造成损害，减少设备使用寿命。因此，通过红外测温诊断技术，可及时检测设备运行情况，最大限度排除安全隐患，有效预防设备故障。

1.2应用数字模型诊断技术检测故障

基于大数据技术在煤炭行业中的广泛应用，在进行设备故障预测时，也可积极以大数据技术为支撑，优化设备故障预测办法，通过数字模型诊断技术进一步判断设备运行情况，明确设备是否存在故障隐患。对煤炭机械设备进行故障诊断时，可构建相应的数学建模，在此基础上判断设备运行情况，确定故障具体位置，从而可有效避免故障造成的经济损失。煤炭企业要组建专门的技术人才队伍，积极构建数学建模，在建模过程中同时梳理相关资料，一旦发现设备存在安全隐患或潜在故障，应及时分析原因，发现问题所在并及时进行维修。同时，通过数学建模的构建，可进一步提高故障检测的精准性，确定具体的故障位置，并采取针对性措施进行技术改革，做出准确的故障预测。这一检测技术具有诸多优势，可以有效节省人力检测成本、提高检测精确性，对各类数据进行高效分析，及时了解潜在安全隐患和故障，有助于后续维修、维护工作的顺利开展。

2煤矿机械设备自动化维护

2.2培养专业检修人才，组建专业维修队伍

人才是发展的利益资源，要实现煤矿机械设备维护工作水平的提升和自动化维护的实现，首先就应明确人才在其中发挥的重要性，要积极培养专业的检修人才，通过组建专业的维修队伍以实现煤矿机械设备维护水平的提升、自动化维护模式的构建。当前，多数煤矿机械设备普遍由国外进口，国产设备较少，一旦设备出现故障，其维护难度和维护维修成本也相对较高。因此，要提升机械设备维护水平、降低机械设备维护成本，就需重视煤矿机械设备检修人才的培养。首先，在招聘环节要提高招聘门槛，着重招聘自动化专业人才，并组织相应的岗前培训，确保职工熟悉相应工作后方可正式上岗，以确保自动化维护模式的构建。其次，针对现有维修队伍，应定期组织相关培训，聘请煤炭行业专家及教授等为职工进行知识普及，讲解大数据相关概念，可有效增强维修人员责任意识、扎实维修人员专业知识，促进维修检修工作的转型升级。

2.2落实设备状态评估工作，提升设备维护水平

由于煤矿机械设备运行环境较为复杂，极易发生零部件损坏或老化等现 象，从而影响煤矿开采的进度。结合人工智能和物联 网技术对煤矿机械设备进行智能化诊断，能有效提高设备 运行的稳定性和安全性，为煤矿开采的安全生产决策 提供技术保障。因此，开采单位要做好设备状态的评估工作，根据采集设备 的数据，包括功率、电流、油压、温度、震动、运行 转速等参数，对大型矿山设备进行监测、远程调试、 性能评估和能耗管理。在此基础上，利用人工智能技术对 煤矿机械设备进行健康评估，结合作业计划提出设备预测 性维护方案，实现设备合理有计划的维护，避免设备 损坏造成经济损失和施工进度的延误。通过这一方式，可做好预防工作，提前明确设备故障，从而做出应对，对设备进行有效维护，

2.3构建自动化管理平台，优化设备维护方式

机械设备在煤炭行业发挥着重要作用，要实现煤炭行业技术性改革，就应做好机械设备的管理和维护工作。煤炭企业要积极学习最新的管理理念，创新管理思路，明确机械设备管理的重要性，通过构建科学的管理模式，对设备进行有效维护。因此，煤炭企业要借助大数据技术及时构建一个自动化管理平台，结合大数据技术、人工智能等对设备进行管理，做好设备的调配工作。其次，通过自动化管理平台，设备维护人员可实时了解运行设备的具体情况，对设备运行情况进行详细记录，一旦设备出现运行故障，自动化管理平台可及时发出指令和警告，指令可传输管理后台，及时通知管理人才相关情况，从而可提高故障应对能力，对设备进行适宜安排。另外，可通过自动化管理平台进行机械设备的自动化检查和养护，以机器人代替人工，进行设备的检查，并分析相应的检查结果；同时，根据检查结果及时做出反应，做好故障的记录和整理，并通过人工智能制作出养护方案，对机械设备进行针对性的保养。

3结语

新时期下，推动煤矿产业的改革升级是必然选择。因此，为进一步促进煤矿机械设备技术性改革，煤矿企业应积极作为，将大数据技术应用于煤矿产业中，以实现机械设备故障预测和自动化维护工作的优化。为此，可通过红外测温诊断技术、数字模型诊断技术等对机械设备进行故障检测；通过采取组建专业检修队伍、落实设备评估工作、构建自动化管理平台等举措以实现煤矿机械设备维护工作水平，对机械设备进行有效保养。

参考文献：

[1]彭强.煤矿大型机械设备滚动轴承故障诊断改进方法研究[J].煤炭工程,2023,55(4):141-146.

[2]武子敬.煤矿智能化技术在机械工程自动化中的应用研究[J].中国设备工程,2023(10):40-42.

山西省重点研发计划项目“电机运维远程智能监控关键技术研究与示范”，项目编号：202102100401014

山西省重点研发计划项目“电机运维远程智能监控关键技术研究与示范”，项目编号：202102100401014