矿山机电设备的智能化维护与预防性检修策略优化研究

一、智能化维护技术概述

1.1 智能化维护技术的定义及分类

矿山机电设备的智能化维护技术，就是运用先进的信息技术，传感技术、控制技术和人工智能等手段，来对设备的运行状况展开及时监控、故障诊断、预知保养和远程操控，从而改善设备运行效率和可靠性，削减维护开支。智能化维护技术的种类包含依照状态监测的维护，依照预测分析的维护和依照自适应控制的维护，比如依照状态监测的维护技术，会在设备上装设传感器，用来随时搜集有关数据，比如说振动、温度、压力等，接着用数据分析模型把这些数据加以处理，进而找出设备潜藏的问题。

1.2 矿山机电设备中智能化维护技术的应用

在矿山机电设备智能化维护方面，应用案例显示出技术进步怎样明显提升设备的可靠性和生产效率。某大型矿业集团部署传感器网络并创建数据分析平台之后，可以做到对关键设备状况展开及时监测，这些传感器会搜集到温度、震动、压力等多种参数，再通过无线网络即时传送给中央控制系统，借助先进的数据分析模型，维护团队就能预估设备也许会出现的故障，并在问题出现之前就加以干涉，这样一种预防性的维护手段既削减了突然故障造成的生产停滞，又经过改良维护规划，延长了设备的使用寿命，进而减少了总的维护花费。

二、预防性检修策略的理论基础

2.1 预防性检修的内涵与重要性

预防性检修属于一种主动性的保养策略，它的重点在于借助定时检查、保养以及替换设备零件的方式去防范故障发生，进而让设备的寿命得以延长，并保证生产流程的持续性。在矿山机电设备的管理范畴内，预防性检修极为关键，由于设备故障会致使生产活动停止，而且还会诱发安全事故，威胁到矿工的生命安全。执行有效的预防性检修策略，可以明显减少设备故障率，提升矿山工作的安全性和效率。在智能化维护技术的帮助下，预防性检修策略得到改善，依靠即时观察设备状况，剖析以前的维修资料并预估可能发生的故障，就能更为准确地制订检修计划，缩减不必要的维护活动，做到资源的最佳分配。

2.2 预防性检修策略的理论模型与方法

矿山机电设备的维护管理当中，预防性检修策略的理论模型和方法是保证设备稳定运行并延长其使用寿命的重要部分，借助科学的分析模型，像故障模式及影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA），可以全面识别潜在的故障模式及其影响，进而制定出相应的预防措施。FMEA 模型通过评判故障发生的可能性，严重性以及检测难易程度，给矿山机电设备的维护给予一个量化的决策支撑工具。在实际操作中，矿山企业可以搜集过往的维护数据，利用统计分析手段，比如生存分析或者可靠性增长模型，去预估设备的故障时间以及维护需求，进而改良检修计划。

三、智能化维护与预防性检修策略的融合

3.1 智能化维护与预防性检修策略的融合框架

矿山机电设备的维护与检修当中，智能化技术的应用正在慢慢改变传统的预防性检修策略，依靠先进的传感器，物联网技术和大数据分析，智能化的维护系统可以随时监督设备的状态，预估可能出现的故障，而且给出准确的维护建议。在融合智能化维护的预防性检修策略框架当中，数据驱动的决策过程变得十分关键，通过搜集并剖析过往的维护数据，操作日志以及环境要素等信息，就能形成更为精确的设备健康模型。以机器学习算法为例，像支持向量机（SVM）或者随机森林之类的，就可以对设备的运作数据展开模式识别，进而预估设备的故障走向，这样的依照数据的分析模型既提升了检修的精确度，又改良了备件存货和维护资源的调配，进而削减了总体的维护花费。此外智能化维护技术的融合还表现在对预防性检修策略的动态调整上，借助于对设备运行状态的实时监控并加以分析，维护团队能够随时调整检修安排，从而规避无谓的停机时间，拿预测性维护软件来说，它可以针对设备的运行数据展开实时分析，一旦发现存在异常情况就会自动发出警报，并给出相应的处理建议。

3.2 智能化技术在预防性检修中的应用案例

在矿山机电设备智能化维护及预防性检修策略改进的研究当中，智能化技术的应用已经变成提升设备运行效率并延长使用寿命的关键部分，像物联网技术 IoT 这种智能化技术的使用，矿山设备就可以随时监控其工作状况，收集关键绩效指标 KPIs 数据，利用大数据分析和预测性维持算法等高级处理方式来分析这些数据，就能预估设备可能出现的故障及其性能下滑走向。比如某矿业集团布置了传感器网络，搜集到超1 万的数据点，通过机器学习算法分析之后，就准确预报出好几台关键设备会出故障，从而避开了大概 20% 的不计划性停机时间，这样一来既增强了设备的可靠性又削减了维护费用。

四、智能化维护与预防性检修策略优化方法

4.1 数据驱动的维护策略优化

矿山机电设备智能化维护以及预防性检修策略优化研究当中，数据驱动的维护策略优化属于重要环节，通过搜集并剖析设备运转期间生成的诸多数据，就能达成对设备状态的即时监测并做到预知性维护。数据驱动的维护策略优化不仅依赖于数据的收集与分析，还需要依赖有效的决策支持系统，如构建机器学习模型可以对设备的故障进行分类和预测，在实际操作中，可以引用决策树、随机森林或者神经网络等算法，依靠设备的即时数据以及历史数据，预测设备故障概率并给予维护建议。数据驱动的维护策略优化也需要矿山企业建立起完备的维护数据管理系统，把设备运行的数据、维护数据、备件库存等等整合起来，就可以形成一个全面的维护信息平台，借助大数据分析技术，这些数据就能被深入挖掘，设备维护的规律性和趋势性的问题就可能被找到。

4.2 机器学习在优化维护策略中的应用

矿山机电设备智能化维护与预防性检修策略优化研究当中，机器学习技术被应用到维护策略优化中，给维护策略优化赋予了新视角和办法，通过搜集和剖析大量设备运转数据，机器学习算法可找到设备潜藏的故障形式和性能退化走向，进而做到对维护需求的精确预估，像凭借过往的维护记录和即时传感器数据，可以训练出预测性维护模型，此模型能预估设备潜在问题，从而提早做检修，防止产生生产停滞和安全事故。在实际应用当中，像支持向量机（SVM），随机森林，神经网络这些机器学习模型被证实，在识别复杂模式和非线性关系方面有着明显的优势，它们能够应对并分析矿山机电设备所生成的大量数据，包含温度、振动、声音、压力等各类信息，通过对这些数据展开深入分析，可以塑造出更为精确的设备健康状况评价模型，从而为制订个性化的维护方案给予科学的依照。

参考文献：

[1] 张永涛 . 智能化矿山的机电设备安全挑战 [J]. 葡萄酒 ,2024(11):0085-0087.

[2] 蒋昊霖 . 矿山机械设备的日常维护与保养研究 [J]. 中国金属通报 ,2024(4):119-121.