煤矿机电设备故障检测与预测系统的设计与实现

煤矿机电设备故障检测与预测系统的设计与实现

黄永松

重庆川九建设有限责任公司  401120

摘要：煤炭一直是全球能源供应链中的关键组成部分之一，为各个国家的工业化发展提供了充足的能源供应。然而，煤矿生产面临着严峻的挑战，其中之一是机电设备的故障问题。煤矿机电设备的工作环境非常恶劣，导致其受到多种不利因素的影响，故障风险大大提高。为了提高煤矿机电设备故障检测与预测水平，需要将现代技术应用于故障检测与预测工作中。

关键词：煤矿机电设备；故障检测；安全生产

1煤矿机电设备的故障点分析

1.1前期

前期指煤矿机电设备投入使用的初期，在该阶段，煤矿机电设备在使用上存在一定问题，由于处在磨合期，设备发生故障问题的概率相对较大，通常而言，机电设备故障风险与其结构、性能以及生产质量等多因素有着直接关联。在初期，还存在工作人员不熟悉新设备的问题，容易导致煤矿机电设备发生各类故障。

1.2中期

中期指煤矿机电设备度过了磨合期后的一个较长使用阶段，在经过磨合期后，煤矿机电设备基本上也能适应开采，但在应用过程中，仍然存在一些问题，这需要引起重视。该阶段虽然是煤矿机电设备应用最佳阶段，且发生各类生产管理故障的概率也相对较低，不过，在实际应用中，也需要工作人员重视做好对设备的管理工作，管理人员要制定科学的管理制度和措施，严格执行，确保严格按照制定措施实施煤矿机电设备管理。在该阶段，一旦发生设备故障，可能直接导致企业生产难以正常开展，降低经济效益。

1.3后期

在后期，煤矿机电设备管理工作仍然存在一定问题。后期指机电设备在使用一段时间后，使用寿命已经损耗，处在寿命后期，从固定资产折旧的角度来看，煤矿机电设备的固定资产净残值相对较低。通常情况下，处在该阶段的煤矿机电设备存在磨损和老化等问题，且发生故障的概率显著增加。在日常运行中，机电设备通常会表现出振动异常、声响异常、性能下降以及设备过热等问题，若此类设备长期应用于煤矿，可能会引发相对严重的问题。因此，需要加强煤矿机电设备的管理［1］。

2煤矿机电设备故障预测系统设计

2.1系统架构

该系统由数据采集层、网络传输层和云计算层构成。数据采集层位于井下关键工作区，通过多种传感设备和工业摄像头捕获设备运行的关键数据。网络传输层负责将收集到的数据通过工业以太网和中继变频器快速、稳定地传输至地面处理中心。云计算层基于采集的数据进行存储、分析和处理，通过服务端软件实现数据的智能化管理。

2.2数据采集层

数据采集层部署在井下的主运输巷道及回采工作面，其目的是全面监测关键机电设备的运行状况，范围覆盖输送机、提升机、风机、掘进机等主要机电设备。在机械传动系统处安装振动传感器和速度传感器，可以监测转速和机械波动；在电气系统处安装电流、电压传感器，可以监测电机运行电参数；在设备表面重点部位安装温度和图像传感器，可以检测表面温度分布和机械缺陷。所有的监测数据经过信号放大和模数转换后，依靠顶板布设的工业以太网稳定地传送至地面控制站［2］。

2.3网络传输层

网络传输层链接数据采集层与云计算平台层，确保在二者之间进行高效、安全的数据传输。网络传输层主要借助于工业以太网的高带宽和低延迟特性，实现数据的实时稳定传输。在此过程中，变频器作为网络的边缘计算网关对原始数据进行初步筛选和预处理，以有效减少上行至云平台的数据流量，提高数据传输的质量和效率。

2.4云计算平台层

云计算平台部署在煤矿控制中心机房，包含存储服务器、应用服务器和虚拟仿真服务器3类服务器。首先，采集的数据被实时传送到平台后，进入存储服务器；然后，由应用服务器调用算法模型并进行分析处理，输出设备故障检测和预测的结果；最后，三维虚拟仿真服务器接收数据并实时模拟设备状态，实现对设备运行的可视化监控，便于技术人员对设备状况的迅速监测和管理决策［3］。

3煤矿机电设备故障检测措施

3.1煤矿机电设备健康状态的识别与检测

煤矿机电设备健康状态的识别与检测是煤矿安全生产中至关重要的一环。通过实时采集机电设备状态信息、对历史数据进行分析，以及利用数据挖掘和机器学习等技术建立预测模型，可以有效地识别潜在的故障，并采取相应的维护措施，最大限度地减少设备故障对生产的影响，提高设备的可靠性和稳定性。首先，实时采集机电设备状态信息是确保设备安全运行的基础。通过传感器、监测仪器等设备实时监测设备运行时的各项参数，包括振动、温度、电流等关键参数。这些数据可以通过网络或无线传输技术传送到数据中心或监控中心，实现对设备状态的远程监测与管理，及时发现设备运行中的异常情况，为后续的故障诊断和预测提供数据支持。其次，结合以往的运行数据进行对比分析是预测设备故障的重要手段。通过对历史数据的分析，可以建立起设备运行状态的模型，识别出设备可能存在的故障模式和规律。将当前的运行数据与历史数据进行对比分析，可以及时发现设备运行状态的异常变化，预警可能存在的故障隐患。这种基于历史数据的对比分析能够帮助工作人员更好地理解设备的运行特点，为预测未来的故障提供依据。最后，利用数据挖掘、机器学习等技术建立预测模型是提高设备可靠性的关键。通过对设备运行数据的分析，可以诊断设备部件是否存在异常，预测可能发生的潜在故障，并对设备的运行状态做出科学预测。建立起设备故障预测模型后，可以根据预测结果采取相应的维护措施，包括定期检修、预防性更换部件等，以降低设备故障发生的概率，提高设备的可靠性和稳定性。这种基于数据分析和机器学习的预测模型能够帮助煤矿企业实现设备的智能化管理，提升生产效率和安全性。

3.2检测管理信息系统

利用煤矿软件平台，可以实现对机电设备管理的规范化。首先，将采集的设备运行信息进行标准化处理，确保数据的一致性和准确性。通过建立统一的数据标准和格式，将设备运行信息进行分类整理，并结合煤矿当前的数据资源情况，实现数据信息的共享与互通。这样可以提高数据的可利用性和价值，为设备管理提供更加科学和有效的支持。本安型巡检仪和谐波诊断仪是一种先进的设备监测工具，可以实现对机电设备现场运行情况的实时监测与诊断。通过在线检测温度、振动、电流和谐波等关键参数，可以及时发现设备运行状态的异常变化，预警可能存在的故障风险。这些仪器通过以太网、CAN通信、RS485通信或无线通信方式将采集的数据传输至数据中心或监控中心，与煤矿软件平台进行数据交互和分析，实现设备管理的智能化和信息化，为维修管理提供科学的解决方案。针对煤矿机电设备管理的实际需求，可以建设和优化检测管理信息系统，实现对设备运行状态的全面监测和管理。该系统可以整合本安型巡检仪、谐波诊断仪等检测设备，实现对设备运行数据的实时采集和监测。同时，结合煤矿软件平台，对采集的数据进行分析和处理，提供智能化的故障诊断和预测功能，帮助煤矿管理人员及时了解设备的运行状况，预防可能发生的故障，提高设备的可靠性和稳定性［4］。

4结语：基于信息化技术、智能化技术等技术的煤矿机电设备故障检测与预测是未来煤矿行业发展的重要方向。通过充分利用现代技术和方法，煤矿行业可以提高机电设备的可靠性，降低维护成本，提高工作安全性，推动行业向着更加高效、环保和智能化的未来迈进。

参考文献：

［1］李鹏.煤矿机电设备的故障诊断与维修技术［J］.内蒙古煤炭经济，2023（21）：177-179.

［2］崔旭东.煤矿机电设备常见故障以及维修技术［J］.能源与节能，2022（6）：139-140.

［3］曹现刚，罗璇，张鑫媛，等.煤矿机电设备运行状态大数据管理平台设计［J］.煤炭工程，2020，52（2）：22-26.

［4］王秀芳，李月明.基于MSDS-CNN的滚动轴承故障诊断方法［J］.吉林大学学报（信息科学版），2022，40（3）：354-361.