智能化煤矿机电设备维修技术研究

引言

机电设备作为煤矿生产的核心动力，其安装、管理和维护质量直接影响生产效率和安全水平。由于煤矿作业环境特殊，如高湿度、高粉尘，机电设备在运行过程中面临诸多挑战，如何进行机电设备安装、管理、维护，成为煤矿亟待解决的问题。

1 煤矿机电设备存在问题

纵观当前煤矿机电设备的运行，仍受到以下问题的影响：（1）设备更新换代较慢。随着科技不断发展和进步，许多煤矿机电设备技术呈现出逐渐老化的态势，无法满足现代煤矿生产需要。因设备更新换代速度跟不上技术发展，导致设备性能无法与时俱进，继而对煤矿生产效率、安全产生了一定的影响。（2）设备故障率较大。煤矿机电设备处于长时间运行状态，再加上工作环境恶劣，容易受到灰尘、湿气等影响，导致设备故障率较高。同时，由于设备维护保养工作繁琐，涉及大量人力物力投入，致使维护成本相对较高。（3）安全隐患频发。煤矿机电设备在运行期间存在一定安全隐患，如电路故障、设备运行失控等问题，一旦出现事故极易造成严重的人员伤亡和财产损失。（4）能源消耗大。以往煤矿机电设备运行存在能源消耗较大问题，不仅增加生产成本，同时，会对环境造成一定的污染。随着环保意识的提高，如何降低设备能耗、减少环境污染已成为煤矿生产的关注重点。

2 煤矿机电设备协同维修技术分析

2.1 设备状态信息采集与监控方法

设备状态监测是设备维修指导的基础，煤矿企业要科学设计传感器布局方案，使其全面采集设备的振动、温度、压力、位移、电流等关键参数。振动传感器布置在轴承座、齿轮箱等处，评估设备的动平衡状态；温度传感器布置在电机定子、轴承座等处，监测设备的热态特性；压力传感器布置在管路、泵站等处，获取压力脉动情况；位移传感器布置在传动部件间隙处，测量部件相对位移；电流传感器布置在电机、变频器等处，反映设备电气特性。传感器的选型要匹配设备参数，以满足测量精度和采样频率的要求。例如，对于某煤矿主通风机，其应在轴承座和叶轮处布置加速度传感器，在电机定子处布置 PT100温度传感器，在进出风管路处布置压力传感器，在电机供电线路处布置霍尔电流传感器。该传感器振动数据的采样频率为 5kHz，每 10min 采集一次数据并上传至数据库。温度数据每 1min 采集一次，压力数据每 30s 采集一次。电流数据与振动数据同步采集，通过对振动信号进行时频分析，提取轴承故障特征频率，构建轴承故障诊断模型。通过对定子绕组温度数据进行趋势分析，并结合电流数据，可以评估电机健康指数，预测电机的剩余使用寿命；通过对进出风压力和流量数据进行对比分析，可以评估通风系统的输送能力，优化通风方案。状态监测数据可以与设备台账、备件管理等信息集成共享，从而动态评估风机状态。通过合理制定检修计划，可以实现风机的智能化维护。

2.2 故障诊断与预测

构建融合多源数据的智能诊断预测系统，提升设备故障诊断的准确性与预测能力。基于历史故障数据建立设备故障特征库，利用深度学习模型提取故障特征，构建故障分类识别模型。设计基于时序数据分析的剩余使用寿命预测方法，通过对设备性能退化趋势的分析，实现设备使用寿命的精确预测，建立设备健康状态评估模型。综合考虑设备运行参数、环境条件以及维护记录等多维信息，实现设备健康状态的精确评估。开发智能故障诊断专家系统，结合专家经验知识，提供故障原因分析与处理建议。通过持续积累故障案例，不断优化诊断模型，提高故障识别的准确率与预测的可靠性。

2.3 优化管理机制

（1）建立岗位责任机制，要将检修作业内容落实到具体人员，确保工作人员能依照管理工作方案开展相关的检修作业，并依照不同检修任务的实际情况，针对部门和个人执行状态展开综合评估，利用实时性跟踪和监控协同处理的方式，保证工作内容“有据可依”，确保检修质量可靠。（2）严格考核机制，对于煤矿设备检修和技术升级改造工作而言，检修人员和管理人员的素质非常关键，也是相应技术体系是否能准确落实的重要“参数”，因此，要结合岗位管理要求开展考核工作，保证部门和个人都能明确自身职责内容以及工作重点，严格依照规范标准完成工作，保证工作质量得以提高。与此同时，要搭配奖惩机制，形成良性的导向作用，为运行效率的优化提供支持。

2.4 节能导向的机电设备协同维修技术

基于煤矿机电设备运行特性，构建了以节能为导向的智能维修维护框架。框架包括设备状态监测、故障诊断、维修策略优化和节能评估四个核心模块，其中，设备状态监测模块利用多传感器融合技术采集设备运行参数，形成完整的数据链条。故障诊断模块结合深度学习模型（如卷积神经网络和长短期记忆网络），对采集的状态数据进行实时分析，识别潜在故障并预测故障发生时间。维修策略优化模块通过深度强化学习算法，根据设备实时状态和运行历史，动态生成维修优先级和任务分配计划，确保关键设备优先维护。节能评估模块对维修维护的能效提升效果进行量化评估，优化资源配置，减少不必要的能源浪费。系统采用一种基于遗传算法的多目标优化模型，将设备运行能耗与维修周期作为主要优化目标。模型通过历史运行数据的学习和实时参数的更新，动态调整设备任务分配和功率分配，同时生成维修维护计划，以确保设备在高效运行的同时减少能耗。针对掘进机、液压支架和运输皮带等设备频繁故障导致能耗增加的问题，应用智能维修维护框架，实现采掘设备的全生命周期管理。部署智能传感器实时监测设备振动和温度数据，通过深度学习模型预测液压支架的故障发生时间，提前生成维修任务计划。在采掘高峰时段，结合多目标优化模型动态调整设备运行模式，降低高负载设备的运行频率。

2.5 AI 图像处理技术

在设备检测方面，AI 图像处理技术能够自动识别设备表面的损伤和磨损情况。通过高清摄像头和红外成像设备，采集设备表面的图像数据，利用图像处理算法，对图像进行分割、特征提取和模式识别。在煤矿机械设备的检测中，该技术可以识别出设备表面的裂纹、腐蚀、磨损等缺陷，并进行自动分类和标注。通过对比设备的历史图像数据，AI 算法可以分析出损伤的发展趋势，预测设备的使用寿命，提供精准的维护建议。在设备维护方面，AI 图像处理技术可以辅助操作人员进行故障诊断和维修。通过VR（Virtual Reality，虚拟现实）技术和 AR（Augmented Reality，增强现实）技术，并结合图像处理技术，操作人员可以在虚拟环境中查看设备的内部结构和运行状态，进行故障定位和维修操作。

结语

综上所述，对煤矿机电设备智能化维修技术的进展与应用研究具有重要的作用，能够为煤矿机电设备维修与管理优化提供有力支持。在研究期间基于实际煤矿中的机电设备作为研究对象，对其具体设计方案分析，分别包括感知层传感器、传感器监测方案、煤矿综合生产子系统以及多元异构网络设计等方面，并对几种调度算法对智能化维修技术方案的影响分析。研究结果显示本技术方案在节能优化方案具有良好表现，能够为煤矿机电设备维修技术的智能化转型发展提供一定参考。

参考文献：

[1] 王玉民 . 煤矿井下矿山机电设备故障检修技术应用研究 [J]. 中国设备工程 ,2023(6):210-212.

[2] 张建明 . 煤矿机电设备检修及安全预警系统设计研究 [J]. 矿业装备 ,2022(4):272-273.

[3] 葛均超 . 分析煤矿井下矿山机电设备故障检修技术的应用 [J]. 内蒙古煤炭经济 ,2022(7):130-132.