煤矿机电设备故障预测模型与维护优化技术分析

引言

在煤矿生产作业体系中，机电设备作为核心生产力要素，其运行状态直接关乎生产效率、人员安全与企业经济效益。随着煤矿开采深度增加、规模扩大以及智能化进程推进，机电设备的复杂性与运行负荷不断攀升，故障发生概率显著提高。传统事后维修与定期预防性维修方式，难以满足现代煤矿生产对设备可靠性和稳定性的严苛要求。故障预测模型能够借助设备运行数据、历史故障信息及先进分析技术，提前洞察设备潜在故障风险，为制定精准维护策略提供科学依据。深入研究煤矿机电设备故障预测模型与维护策略，对于提升煤矿安全生产水平、降低设备运维成本、推动煤炭行业高质量发展具有深远意义。

1 煤矿机电设备故障预测方法

1.1 最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型

最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，在煤矿机电设备故障预测中具有独特的优势。它通过将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中，将其转化为线性问题进行求解。在构建 LS-SVM 预测模型时，首先需要收集大量的设备历史运行数据，包括设备的温度、振动、压力、电流等参数。以某煤矿胶带输送机为例，选取其高速轴的历史温度数据作为数据序列。通过对这些数据进行预处理，去除噪声和异常值，然后将数据划分为训练集和测试集。利用训练集对 LS-SVM 模型进行训练，调整模型的参数，使其能够准确地拟合设备运行数据的规律。将测试集数据输入到训练好的模型中，对胶带输送机高速轴的未来温度值进行预测分析。实践表明，LS-SVM 预测结果与真实值的趋势高度一致，能够较为准确地预测设备的运行状态，为设备的维护提供可靠的依据。

1.2BP 神经网络预测模型

首先，通过状态监测系统采集采煤机运行过程中的各种参数，如振动、温度、压力等。然后，利用这些数据构建 BP 神经网络预测模型。在模型构建过程中，确定输入层节点数为与设备状态相关的参数数量，隐藏层节点数根据经验公式和试验进行调整，输出层节点数则对应设备可能出现的故障类型。通过对模型进行训练，不断调整网络的权重和阈值，使模型能够准确地对采煤机的故障进行预警。

1.3 其他智能算法模型

在煤矿通风机故障预测中，可以利用随机森林算法对通风机的振动、温度、风压等多传感器数据进行分析，准确判断通风机的运行状态。LSTM网络，它在处理具有时序依赖特性的数据方面表现出色，能够自动提取数据中的时序特征，对于预测设备的退化趋势具有较高的精度。在煤矿提升机故障预测中，LSTM 网络可以根据提升机长期运行的历史数据，准确预测提升机关键部件的剩余使用寿命，为设备的预防性维护提供有力支持。

2 煤矿机电设备维护优化技术

2.1 状态监测是实现煤矿机电设备维护优化的基础。通过在设备上安装各种传感器，如振动传感器、温度传感器、压力传感器、电流传感器等，可以实时采集设备的运行参数。这些传感器就如同设备的 “听诊器”，能够及时捕捉到设备运行过程中的细微变化。以采煤机为例，在其关键部位如电机、截割部、牵引部等安装振动传感器，实时监测设备的振动情况。当设备出现异常振动时，振动传感器能够迅速将信号传输给监测系统，系统通过对振动信号的分析，判断设备是否存在故障隐患。温度传感器可以实时监测设备关键部件的温度，一旦温度超过正常范围，系统立即发出预警，提示工作人员检查设备，防止因温度过高导致设备损坏。

3.2 基于多传感器信息融合技术的诊断和预测煤矿机电设备运行状态复杂，单一传感器获取的信息往往具有局限性，难以全面准确地反映设备的真实运行状况。基于多传感器信息融合技术，将来自不同类型传感器的数据进行综合分析，能够更全面、准确地判断设备的运行状态，提高故障诊断和预测的准确性。例如，在对煤矿刮板输送机进行故障诊断时，同时采集振动传感器、电流传感器和温度传感器的数据。振动传感器可以检测到刮板输送机链条的松动、刮板的磨损等引起的振动异常；电流传感器能够反映电机负载的变化情况，当刮板输送机出现卡链等故障时，电机电流会发生明显变化；温度传感器则可以监测关键部件如轴承、电机的温度变化。通过对这些多源传感器数据进行融合处理，利用数据融合算法如 D-S 证据理论、卡尔曼滤波等，能够准确地识别出刮板输送机的故障类型和故障位置，提前进行故障预测，为设备的及时维护提供可靠依据。

3.3 智能维护决策系统

智能维护决策系统是煤矿机电设备维护优化的核心。它基于设备故障预测模型和状态监测数据，结合设备的历史维护记录、维修成本、生产计划等多方面因素，为设备维护人员提供科学合理的维护决策建议。该系统具有以下功能：一是故障预警功能，当系统通过故障预测模型判断设备可能出现故障时，及时发出预警信息，提醒维护人员关注设备状态。二是维护计划制定功能，根据设备的运行状态和预测结果，系统自动生成个性化的维护计划，包括维护时间、维护内容、所需备件等。例如，对于运行状态良好但接近维护周期的设备，系统会提前规划常规维护工作；对于预测可能出现故障的设备，系统会制定针对性的紧急维护方案。三是维修资源管理功能，系统能够对维修人员、备件库存等维修资源进行合理调配和管理，确保在设备需要维修时，能够及时提供所需的人力和物力支持，提高维修效率，降低维修成本。

3.4 定期维护保养

制定详细的日常巡检制度，明确巡检人员职责、巡检路线、巡检内容和巡检时间间隔。巡检人员应携带必要的检测工具，如便携式振动分析仪、红外测温仪等，对设备外观、连接部位、运行声音、温度、振动等进行全面检查。根据设备类型、运行工况和厂家建议，制定科学合理的定期维护保养计划。定期维护包括设备的清洁、润滑、紧固、调整和易损件更换等工作。例如，对采煤机的液压系统定期更换滤芯、清洗油箱，对各齿轮箱按照规定周期更换润滑油；刮板输送机定期对链条进行张紧和润滑，更换磨损严重的刮板；带式输送机定期调整输送带的张紧力，更换磨损的托辊和输送带接头。定期维护保养能够保证设备各部件处于良好的运行状态，延长设备使用寿命，减少因设备老化、磨损等原因导致的故障发生。

结语

综上所述，煤矿机电设备故障预测模型与维护优化技术对于提升煤矿企业的生产效率、保障安全生产、降低生产成本具有不可忽视的重要作用。优化煤矿机电设备故障诊断与维修技术十分必要，在实践中，应不断引入新技术，积极建设机电设备信息化管理系统，重视设备定期保养和全面排查，只有这样，才能有效降低设备故障率，提升煤矿生产安全性。

参考文献：

［1］颜雷，陈云龙，仇凯.基于数据分析的煤矿机电设备故障预测与维修优化［J］.内蒙古煤炭经济，2024（3）：171-173.

［2］白立刚，王连玉，王魁.煤矿机电设备中液压系统的故障诊断与维护技术［J］.现代制造技术与装备，2024，60（1）：148-150.

［3］钱磊，许乾峰，王佳昕，等.露天煤矿机电设备故障诊断及维修系统设计[J].现代制造技术与装备，2024，60（08）：52-54.