煤矿机电设备自动化控制的优势与技术探究

关键词：煤矿机电设备；自动化控制；安全生产；PLC 技术；智能诊断

引言

随着煤炭产能体系的发展进步，产业转型成为各企业发展的重点，要积极实现密集型产业向技术型企业的转变。我国作为煤炭生产与消费大国，煤矿安全生产与高效开采始终是行业发展的核心命题。数据显示，我国煤矿事故中约 42% 与机电设备操作失误相关，传统人工控制模式已难以适应现代化煤矿的发展需求。自动化控制技术通过构建"感知-决策-执行"的智能闭环系统，实现煤矿开采、运输、通风等环节的精准控制，为解决煤矿高风险、低效率等问题提供了技术路径。

1 煤矿机电设备自动化控制的核心优势

1.1 安全生产水平显著提升

自动化控制技术通过减少人工干预，从根本上降低人为操作失误风险。某煤矿应用提升机自动化控制系统后，罐笼位置控制精度达 ±50mm ，过卷事故发生率降为零，较人工操作模式安全性提升 8 倍。在瓦斯监测方面，自动化系统通过部署红外瓦斯传感器，实时监测精度达 0.1%LEL ，当瓦斯浓度超过 1.5% 时，系统可在 0.5 秒内自动启动断电闭锁，较人工响应速度提升 10 倍。某矿区数据显示，应用自动化通风系统后，井下作业面空气质量合格率从 82% 提升至 99.2% ，粉尘浓度降低 65% 。

1.2 生产效率与经济效益双提升

自动化控制系统实现了煤矿设备的 24 小时连续作业与精准协同。某煤矿综采工作面采用自动化割煤系统，煤机割煤速度从 3m/min 提升至6.5m/min ，单班产量从 800 吨增至 1500 吨，生产效率提升 87.5% 。运输环节的自动化改造效果更为显著，带式输送机通过变频调速控制，能耗降低28% ，同时运输效率提升 40% ，某矿年运输量从 500 万吨增至 700 万吨。经济效益方面，自动化系统使吨煤生产成本从 480 元降至 350 元，年节约成本 1.3 亿元，投资回收期约 2.5 年。

1.3 设备运维模式革新

自动化控制技术通过实时状态监测实现设备的预测性维护。某矿主排水泵自动化系统通过振动传感器与油液分析传感器，提前 72 小时预警轴承磨损故障，使非计划停机减少 70% ，维护成本下降 35% 。设备全生命周期管理系统可记录每台设备的运行时长、故障历史等数据，为检修计划提供科学依据，某矿机电设备平均大修周期从 12 个月延长至 18 个月，配件库存成本降低 40% 。

1.4 绿色开采与环保效益

自动化控制技术助力煤矿实现节能减排目标。通风机自动化系统通过PID 调节，根据井下需风量动态调整转速，某矿通风电耗从 0.45kWh/ 吨煤降至 0.28kWh/ 吨煤，年节电 1200 万 kWh_⨀ 。提升机采用变频调速与能量回馈技术，电能回收率达 30% ，某矿年回收电能相当于减少标准煤消耗 4200吨。粉尘自动化控制系统通过喷雾与通风联动，使作业面粉尘浓度控制在2mg/m³L） 下，符合国家环保标准。

2 煤矿机电设备自动化控制关键技术

2.1 PLC 控制技术与系统集成

2.1.1 高性能 PLC 控制器应用

煤矿专用 PLC 控制器需满足防爆、抗振等要求，某矿选用 S7-1500 系列 PLC，CPU 处理速度达 0.08μs/ 指令，支持 2000 点以上 I/O 扩展，适用于复杂机电系统控制。在采煤机控制中，PLC 通过高速计数器实现滚筒转速精准调节，配合编码器实现定位误差≤ .00mm 。程序采用模块化设计，包括初始化模块、数据采集模块、安全保护模块等，提升系统可维护性。

2.1.2 分布式控制系统（DCS）架构

大型煤矿常采用"三层架构"的 DCS 系统：现场设备层（传感器、执行器）、控制层（PLC 控制柜）、管理层（监控中心）。某矿 DCS 系统通过光纤环网连接 12 个井下分站，通信速率达 100Mbps，数据传输延迟 ≤50ms ，实现全矿机电设备的集中监控。控制层采用冗余设计，主备 PLC 切换时间<50ms ，确保系统可靠性。

2.2 智能传感器与物联网技术

2.2.1 多参数融合传感器

煤矿专用传感器需具备复合监测能力，某矿使用的 GJG100H 型瓦斯传感器，同时监测瓦斯浓度、温度、湿度，测量范围 0-100%LEL ，精度 ±3%FS ，防护等级 IP65。振动传感器采用 IEPE 技术，频率响应 10-10kHz ，适用于电机、轴承等设备状态监测，某风机通过振动传感器提前发现叶轮不平衡故障，避免停机损失 80 万元。

2.2.2 井下物联网平台

基于 5G+WiFi6 的井下通信网络，某矿部署 200 个 5G 基站，实现井下300Mbps 的带宽覆盖，支持高清视频监控与设备远程控制。物联网平台采用边缘-云端协同架构，边缘节点处理实时控制数据（如皮带机启停），云端负责大数据分析（如设备健康趋势预测），数据处理延迟 ≤100ms 。

2.3 智能诊断与故障预警技术

2.3.1 机器学习诊断模型

采用卷积神经网络（CNN）对机电设备故障进行识别，某矿将电机电流、振动等信号转换为时频图，输入 10 层 CNN 模型，实现轴承故障、转子偏心等 12 种故障的分类，准确率达 97.3% 。模型训练使用 3000 组故障数据，验证集误差率 <3% 。

2.3.2 数字孪生预警系统

构建机电设备数字孪生体，某矿提升机数字孪生模型集成机械、电气、液压子模型，通过实时数据驱动，模拟设备运行状态。当模型预测主轴轴承剩余寿命 ^<72 小时时，系统自动触发检修预警，较传统定期检修模式减少停机时间 40% 。

3 煤矿机电设备自动化控制的发展对策建议

3.1 强化设备环境适应性设计

传感器采用全密封灌胶工艺，某矿将传感器防护等级提升至 IP68，在淋水区域故障率下降 75% ；

控制设备增加减震底座，共振频率避开设备工作频段，某 PLC 柜加装橡胶减震垫后，振动幅值从 0.8g 降至 0.2g_⨀ 。

3.2 构建工业网络安全体系

部署专用防火墙，设置三层隔离（物理隔离、协议隔离、应用隔离），某矿防火墙阻断 98% 的非法访问；

采用国密算法 SM4 对数据加密，传输链路加密率达 100% ，防止数据篡改。

3.3 完善人才培养体系

校企合作开设"智能矿山"专业，某矿与高校共建实训基地，年培养专业人才 120 人；

建立内部认证制度，设置 PLC 编程、物联网运维等技能等级，激励员工学习，某矿持证人员占比从 30% 升至 65% 。

结束语

煤矿机电设备自动化控制技术通过"感知-控制-决策"的智能化升级，已成为推动煤矿产业变革的核心动力。当前技术应用可使煤矿安全生产水平提升 60% 以上，综合效益增长 40% ，为智慧矿山建设奠定基础。建议煤矿企业加大技术创新投入，政府完善标准体系，共同推动煤炭行业的高质量发展。

参考文献

[1]马忠强，李红勇，张俊峰.煤矿掘进机电设备的自动化集中控制技术[J].自动化应用，2023，64（12）：41-43.

[2]蒋文.自动化控制技术在煤矿机电设备中的应用与分析[J].内蒙古煤炭经济，2020（1）：189.

[3]韩国平.煤矿机电设备自动化集中控制技术的应用[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（5）：222-223.