煤矿综掘机故障诊断技术的发展与实践

摘要：煤矿综掘机作为煤矿开采核心设备，其稳定运行至关重要。本文详述故障诊断技术发展历程，从早期凭借人工经验与简单工具判断故障，到如今依托智能化手段精准定位。着重介绍振动分析、油液监测及人工智能与大数据等先进诊断技术，阐述其在不同型号综掘机中的实践应用，展现该技术对保障煤矿安全生产、提升开采效率的关键作用。​

关键词：煤矿综掘机；故障诊断技术；发展；实践​

引言

在煤矿生产体系里，煤矿综掘机承担着巷道掘进的重任，其运行状态直接关乎生产进度与安全。一旦综掘机出现故障，不仅会导致开采停滞，还可能引发安全隐患。因此，故障诊断技术成为保障综掘机可靠运行的关键支撑。对其发展与实践展开深入探究，既能推动煤矿开采技术进步，又能为行业安全生产筑牢根基，具有深远的现实意义。​

一、煤矿综掘机故障诊断技术的发展历程​

1.1 早期简易诊断技术阶段​

早期煤矿综掘机故障诊断主要依赖维修人员经验。他们通过听设备运行声音、触摸部件温度、观察外观等方式初步判断故障。例如，若听到异常尖锐摩擦声，可能是机械部件磨损；设备外壳温度过高，推测内部散热或运转存在问题。同时，借助简单工具如扳手检测部件松动情况，用万用表测量电路通断。但这种方式主观性强，对复杂故障难以精准定位，且依赖维修人员个人技能水平。​

1.2 基于传感器与数据采集的发展阶段​

随着技术进步，传感器开始应用于综掘机故障诊断。振动传感器能实时监测设备振动频率、幅度等参数，当振动异常时可初步判断机械部件如齿轮、轴承的磨损或松动。压力传感器监测液压系统压力，一旦压力波动超出正常范围，提示液压泵、管路等存在故障。这些传感器采集的数据通过数据采集系统汇总，维修人员可依据数据变化趋势分析故障。不过，此阶段数据处理能力有限，难以应对海量复杂数据。​

1.3 智能化诊断技术兴起阶段​

当下，智能化诊断技术成为主流。人工智能算法如神经网络、支持向量机等被引入，可对大量历史故障数据与实时监测数据进行深度分析，自动识别故障模式。大数据技术则能整合不同类型数据，挖掘潜在故障关联因素。例如，结合设备运行工况、环境参数等数据，精准预测故障发生概率。智能化诊断技术极大提升了故障诊断的准确性与及时性，实现故障早期预警。​

二、煤矿综掘机常见故障诊断技术手段​

2.1 基于振动分析的诊断技术​

基于振动分析技术通过安装在综掘机关键部件上的振动传感器，收集设备运行时产生的振动信号。不同故障会导致独特振动特征，如齿轮故障表现为特定频率的振动幅值增加与谐波出现；轴承故障会引发特征频率的振动冲击。利用傅里叶变换等信号处理方法，将时域振动信号转换为频域分析，能清晰呈现故障特征频率，帮助维修人员快速定位故障部件，评估故障严重程度，为维修决策提供依据。​

在实际应用中，煤矿井下环境恶劣，综掘机运行时振动复杂，背景噪声干扰大。为克服这些问题，先进的振动分析系统采用了自适应滤波算法，能有效去除环境噪声，突出故障相关的振动特征。例如，在综掘机截割部的齿轮箱上安装多个振动传感器，形成传感器阵列，可从不同方向捕捉振动信息，通过多源数据融合分析，进一步提高故障诊断的准确性。

2.2 油液监测诊断技术​

油液在综掘机液压系统与传动系统中起着润滑、散热等关键作用。油液监测诊断技术通过采集油样，分析油液理化性质与污染程度。例如，检测油液黏度、水分含量、酸值等理化指标，判断油液是否氧化、乳化。利用光谱分析与铁谱分析技术，检测油液中磨损颗粒的成分、尺寸与浓度，以此推断机械部件磨损情况。如发现铁颗粒浓度异常升高，预示着金属部件可能存在严重磨损。​

除常规理化指标检测，新兴的在线油液监测技术正逐步普及。在液压系统管路中安装在线黏度传感器、颗粒计数器等设备，可实时监测油液状态。当油液黏度偏离正常范围，可能是油液老化或受污染；颗粒计数器检测到大量金属颗粒时，表明对应机械部件磨损加剧。在某大型煤矿，应用在线油液监测系统后，提前发现了多起因油液污染导致的液压泵故障隐患，及时更换油液与滤芯，避免了设备突发故障，大大降低了维修成本与停机时间。此外，结合机器学习算法对历史油液数据进行分析，能预测油液性能变化趋势，为油液更换与设备维护提供科学依据。

2.3 人工智能与大数据诊断技术​

人工智能与大数据诊断技术整合海量综掘机运行数据与故障案例。神经网络模型通过对大量故障样本学习，构建故障特征与故障类型映射关系，能快速准确识别未知故障。大数据分析则挖掘数据间隐藏联系，如分析设备运行时间、环境温度、操作频率等因素与故障发生的关联。当设备运行数据出现异常趋势，系统可提前预警潜在故障，为预防性维护提供有力支持。​

三、煤矿综掘机故障诊断技术的实践应用​

3.1 故障诊断系统在不同型号综掘机中的应用​

不同型号煤矿综掘机结构与性能存在差异，故障诊断系统需针对性适配。对于悬臂式综掘机，重点监测截割部、行走部故障；对于连续采煤机，关注破碎系统、运输系统运行状况。以某型号悬臂式综掘机为例，安装定制故障诊断系统，实时监测截割电机电流、液压系统压力等参数，通过无线传输至地面监控中心，维修人员可远程监控设备状态，及时处理潜在故障。​

在实践中，针对不同型号综掘机的特点，故障诊断系统的传感器布局与监测参数设置各不相同。如小型悬臂式综掘机，因空间有限，采用体积小巧、精度高的一体化传感器，重点监测关键部位的振动、温度与电流。而大型连续采煤机，由于功率大、结构复杂，在破碎系统的刀具、运输系统的输送带等多处安装多种类型传感器，全面监测设备运行状态。同时，故障诊断软件根据不同型号综掘机的故障模式库，进行智能化分析诊断。例如，某品牌新型综掘机配备自学习诊断系统，能根据设备实际运行数据不断更新故障模型，提高诊断准确性，更好地适应复杂多变的井下作业环境。

3.2 故障诊断技术对安全生产与效率提升的实践效果​

在安全生产方面，故障诊断技术提前预警故障，避免设备突发故障引发安全事故，保障井下作业人员生命安全。从效率提升角度，精准定位故障缩短维修时间，减少设备停机次数与时长，提高综掘机作业效率。某煤矿应用先进故障诊断技术后，设备故障率降低 30%，生产效率提升 25%，有效降低生产成本，增加企业经济效益。​

3.3 实践中故障诊断技术面临的挑战与应对措施​

实践中，故障诊断技术面临数据准确性、设备复杂工况适应等挑战。传感器故障或安装位置不当会导致数据偏差，复杂井下环境如高湿度、强电磁干扰影响设备运行与数据传输。应对措施包括采用冗余传感器设计，提高数据可靠性；优化故障诊断算法，增强对复杂工况适应性；加强设备防护，提升其抗干扰能力，确保故障诊断技术稳定运行。​

四、结论

在实践应用中，有效提升了煤矿安全生产水平与开采效率。然而，面对复杂井下环境与设备工况，仍需持续优化技术，克服数据、环境等挑战。未来，随着技术融合创新，故障诊断技术将朝着更精准、智能、可靠方向发展，为煤矿行业高效安全发展提供坚实保障。​

参考文献

[1]赵晓峰，邵松.煤矿井下综掘机设备故障诊断与维护措施[J].内蒙古煤炭经济，2024，（03）：141-143.

[2]董志远.煤矿综掘机械设备的维修与养护[J].当代化工研究，2020，（21）：124-125.

[3]杨瑞气.煤矿综掘机械设备故障及其维护研究[J].内蒙古煤炭经济，2020，（02）：135+137.