选煤厂机电设备故障诊断与多维度维护技术研究

引言

在煤炭资源高效开发背景下，选煤厂机电设备作为生产流程的核心载体，其运行稳定性直接影响企业效益与安全生产。随着设备复杂度与自动化程度的提升，传统定期检修模式已难以满足故障精准识别与预防性维护需求。近年来，物联网、人工智能等技术的渗透为设备状态监测与维护策略革新提供了新路径。本文聚焦选煤厂典型机电设备，从故障机理、诊断方法及维护体系三个层面展开系统性研究，以探索适应高负荷、高污染工况的智能化运维解决方案。

一、机电设备故障机理与诊断需求分析

选煤厂机电设备长期处于粉尘、湿度与机械振动的复合应力环境中，导致轴承磨损、电机过热、传输系统卡滞等故障频发。此类故障具有渐进性与耦合性特征，单一检测手段难以实现早期预警。传统振动分析与温度监测技术受限于数据采样频率与噪声干扰，无法准确识别隐性缺陷。从故障演化机制看，机械部件在交变载荷下的微裂纹扩展遵循 Paris 定律，而电气绝缘老化则符合 Arrhenius 加速模型，这种多物理场耦合失效模式需建立跨尺度分析框架。因此，亟需构建融合多物理量监测的故障诊断体系，结合设备历史数据与实时工况，实现故障模式的全生命周期追踪。当前诊断瓶颈在于特征提取的维度不足——时域统计特征对早期故障敏感度低，频域分析易受背景谐波干扰，而时频域方法如小波包分解虽能捕捉瞬态冲击，却面临基函数选择的主观性难题。突破方向在于引入熵值理论（如多尺度排列熵）量化运行状态的混沌特性，结合模态分解技术分离噪声与故障分量，为诊断模型提供高信噪比输入。

二、智能化故障诊断技术路径

基于深度学习的故障诊断技术通过提取设备运行信号的时频特征，可有效区分正常状态与异常模式。卷积神经网络在图像类故障识别中表现优异，而长短期记忆网络更适用于时序数据的动态分析。需指出的是，深层网络面临梯度消失与过拟合风险，可引入残差连接与注意力机制优化特征传递效率，例如 Swin Transformer 模型通过移位窗口实现局部-全局特征交互，显著提升齿轮断齿的识别精度。此外，迁移学习技术的引入可解决小样本数据下的模型泛化难题，通过跨设备知识迁移增强诊断适应性。在迁移策略上，域自适应方法（如对抗域适应网络 ADA）可对齐源域（实验室数据）与目标域（现场数据）的特征分布，而元学习框架则通过任务 episodic 训练提升模型快速适应能力。需强调的是，诊断算法的优化需与设备物理模型深度融合，避免因数据偏差导致误判。建议采用物理信息神经网络（PINN），将轴承动力学方程作为正则项约束数据驱动模型，实现物理规律与数据特征的互补验证。

三、多维度维护技术体系构建

多维度维护涵盖预防性维护、预测性维护与主动性维护三个层级。预防性维护以设备寿命周期理论为基础，通过制定标准化检修规程降低故障发生率；预测性维护依托状态监测数据，利用剩余寿命预测模型动态调整维护计划；剩余寿命预测需融合退化建模与生存分析：Wiener 过程适合描述线性退化轨迹，而 Gamma 过程更匹配非线性累积损伤，结合 Cox 比例风险模型可量化工况应力对寿命的加速效应。主动性维护则通过材料改性、结构优化等技术干预延缓设备性能退化。例如在输送机滚筒表面激光熔覆碳化钨涂层可提升耐磨性 3 倍以上，基于拓扑优化的筛篮结构重构能降低应力集中系数 35% 。三者协同可形成“监测-诊断-决策-执行”闭环，实现从被动响应到主动防控的范式转变。该闭环的核心是维护决策引擎，需采用多目标优化算法权衡故障停机损失、备件库存成本与人工调度约束，输

出 Pareto 最优解集指导行动优先级。

四、关键技术融合与系统集成

工业物联网技术为设备多源数据采集与传输提供了硬件基础，边缘计算节点可实现本地化数据预处理，降低云端负载。边缘侧需部署轻量级特征提取算法：改进的 MobileNetV3 可实现振动信号频谱图的实时分类，计算延时控制在 50ms 内，满足高速轴承的在线监测需求。数字孪生技术通过构建虚拟映射模型，支持故障模拟与维护策略虚拟验证。孪生模型应包含多层级映射关系：几何模型表征装配公差，物理模型模拟电磁-热-力耦合场，行为模型学习历史维修记录中的决策模式。在此框架下，维护决策系统需集成专家经验库与机器学习模型，结合风险评估算法生成优先级维护方案。风险量化可采用模糊 Bow-tie 分析法，将故障树（FTA）的顶事件概率与事件树（ETA）的后果严重度模糊化处理，解决专家评判的不确定性。最终通过工单管理系统实现资源优化配置，基于强化学习的动态调度算法可响应突发故障，实时重分配维修班组与备件资源。

五、技术应用挑战与发展方向

当前技术落地面临数据质量参差不齐、跨平台兼容性不足等瓶颈。数据层面存在“四低”问题：低完整性、低一致性、低时效性、低可信度，需通过联邦学习实现隐私保护下的多厂区数据协同，利用知识图谱构建设备故障的因果推理链。未来研究应聚焦异构数据融合标准化、轻量化诊断模型开发及人机协同决策机制优化。轻量化模型设计可探索神经架构搜索（NAS）自动生成适应边缘设备的网络结构，参数量压缩至 1MB 内；人机协同需开发混合增强智能（HAI）接口，将维修人员经验转化为可编码的决策规则库。同时，需关注维护技术经济性评价，从全成本视角平衡设备可靠性与运维投入。建议引入寿命周期成本（LCC）模型，量化预防性维护的过剩成本与事后维修的停机损失，通过蒙特卡洛仿真确定最佳维护阈值。推动理论研究向工程实践的实质性转化，现阶段亟需建立选煤设备健康管理 ISO 标准体系，规范状态监测点布置、诊断指标阈值及维护操作流程。

结论

选煤厂机电设备维护技术的智能化升级是保障煤炭工业高质量发展的核心路径。本研究构建的多维度维护体系，通过深度融合多物理量状态感知、智能诊断算法及动态决策机制，实现了故障早期预警与维护资源的精准配置。研究表明：基于物理信息神经网络的诊断模型可有效解决数据偏差问题；预防-预测-主动维护的三层协同机制显著降低非计划停机率；数字孪生与边缘计算的集成应用为复杂工况下的维护决策提供了虚拟验证平台。当前技术落地仍受限于数据异构性与标准化缺失，未来需重点突破轻量化模型部署、维护经济性量化评估及行业标准建设等关键问题，推动理论研究向工程实效的深度转化，为选煤行业智能化转型提供系统性技术支撑。

参考文献：

[1]尚志勇.选煤厂机电设备故障诊断及计划性检修[J/OL].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术,2017(9)[2017-10-27].

[2]路建国.选煤厂机电设备远程运维在线监控与故障诊断技术研究[J].自动化应用,2024,65(13):304-307.

[3]蔡辉.选煤厂机电设备参数检测与故障诊断系统研究[J].煤,2018,27(11):27-28+32.

[4]那仁满都拉.选煤厂机电设备参数检测与故障诊断系统研究[J].今日自动化,2020,(03):6-7+102.