煤矿机电设备信息化管理研究

引言

煤矿开采过程中，受运行环境、运行操作和人员素质等因素影响，机电设备极可能出现运行故障和运行缺陷。如果缺乏有效的管理维护手段和措施，会埋下安全隐患，不仅影响煤矿生产安全性和高效性，也会制约煤矿经济效益和社会效益提升。因此，加强机电设备管理与维护刻不容缓，是提升煤矿生产效率、生产安全性、生产效益以及促使企业长远稳健发展的重要举措。

1 煤矿机电设备信息化管理优势

1.1 安全性高

信息化管理系统能够监测设备运行过程中的各类数据，如温度、压力、电流等，通过智能算法预测和预防故障，减少设备故障引发的安全事故。管理系统通过预设的阈值和智能算法，判断这些异常是否会引发故障，并及时发出警报或采取自动保护措施。通过对设备历史数据和运行数据的分析，智能算法能够预测设备的故障趋势，提前预警。例如，通过对电动机运行时的电流和振动数据进行分析，智能算法可以识别出电动机可能出现的故障类型和时间，从而提前安排维护，避免设备突然停机引发的生产事故。信息化管理系统还能够对危险区域进行实时监控。通过安装在煤矿各个关键位置的摄像头和传感器，管理系统可以实时监测现场的环境和人员活动情况。

1.2 提升企业经济效益

做好机电设备信息化管理工作，能够节省运营成本，实现企业经济效益最大化。

① 通过加强机电设备信息化管理，能够提高机械化水平，落实机械化作业，减少井下作业人员数量，节省人工成本。

② 通过加强机电设备信息化管理，能降低设备故障率、磨损率，减少设备维修次数和更换频率，延长设备使用寿命，减少设备投资，达到节约维修成本、采购成本的目的，保证投资回报率最大化。

③ 通过加强机电设备信息化管理，能减少因设备故障导致的停机时间，确保煤矿生产按原定计划进行，规避因停机造成的经济损失、时间损失以及资源损失，实现经济效益。

2 煤矿机电设备信息化管理优化措施

2.1 构建物联网监测管理平台

2.1.1 信息采集

在煤矿机电设备物联网监测管理平台中，信息采集作为基本应用，也是监测管理平台功能与作用发挥的前提条件。信息采集涵盖的功能较多，包括信息配置、设备管理和控制。在信息采集过程中，需要将数字信号处理器 (DSP) 和单机片等与煤矿机电设备的智能控制设备连接，然后将煤矿机电设备运行信息通过传感器传送至服务器，由服务器处理，将煤矿机电设备运行情况反馈出来。

2.1.2 信息传输

信息传输同样是煤矿机电设备物联网监测管理平台的一项基本应用，能直接影响监测平台功能发挥。煤矿机电设备物联网监测管理平台中，信息传输需要先将数据发送至网络，然后由网络传输至监测中心，由监测中心传送至远程控制中心。

2.1.3 本地服务

煤矿机电设备物联网监测管理平台应用，能够实现可视化监测与管理，保障煤矿机电设备安全、稳定运行。为实现这一目的，在煤矿机电设备物联网监测管理平台的业务模块中应增设组态、信息配置以及列表、显示和权限等功能。

2.1.4 用户使用

在煤矿机电设备物联网监测管理平台中，用户使用模块主要是针对煤矿机电设备使用人员设计的，可以帮助管理煤矿机电设备。通过发挥用户使用模块的信息传输、存储和查询等功能，提高对煤矿机电设备的监测与管理水平。

2.2 设备状态实时监控

基于大数据平台构建全方位的设备状态监控体系，实现机电设备运行状态的实时感知与分析。通过分布式传感网络对设备振动、温度、压力等关键参数进行在线监测，实时采集设备运行数据。设计多层级的状态监控模型，从部件到设备再到系统层面实现全面监控。利用深度学习算法对监测数据进行实时分析，快速识别异常状态，建立基于规则引擎的预警推送机制，根据异常程度进行分级预警，确保管理人员能够及时获取设备异常信息。通过可视化技术展示设备运行状态，直观呈现设备性能变化趋势，辅助管理人员进行状态评估，整合多维度监控数据，构建设备健康评估体系，实现设备运行状态的量化评价。

2.3 设备检测和维护

AI 图像处理技术在设备检测和维护中发挥着重要作用。通过图像识别和处理技术，可以对设备表面损伤、磨损情况进行检测，及时发现潜在问题。此外，该技术还可以用于监控设备运行环境，识别异常情况，提高安全管理水平。在设备检测方面，AI 图像处理技术能够自动识别设备表面的损伤和磨损情况。通过高清摄像头和红外成像设备，采集设备表面的图像数据，利用图像处理算法，对图像进行分割、特征提取和模式识别。在煤矿机电设备检测中，该技术可以识别出设备表面的裂纹、腐蚀、磨损等缺陷，并进行自动分类和标注。通过对比设备的历史图像数据，AI 算法可以分析出损伤的发展趋势，预测设备的使用寿命，提供精准的维护建议。在设备维护方面，AI 图像处理技术可以辅助操作人员进行故障诊断和维修。通过 VR 技术和 AR 技术，并结合图像处理技术，操作人员可以在虚拟环境中查看设备的内部结构和运行状态，进行故障定位和维修操作。

2.4 设备故障诊断与决策

人工智能技术在煤矿机电设备故障诊断与决策中的应用，使技术从经验判断转变到智能分析，故障诊断的准确性与效率大幅增加，机器学习算法学习设备历史运行数据与故障案例，构建设备故障模式识别模型，对设备异常状态进行精准识别，准确判断故障的准确判断，深度学习技术自动提取设备运行数据的复杂特征，可以识别传统方法难以发现的故障模式，特别适用于复杂设备系统的故障诊断。知识图谱在故障推理系统中实现设备结构、故障机理和专家经验的表达形式化，通过此类内容的整备，可以构建设备故障知识库，推理引擎分析症状与原因关联时进行根因识别。专家经验通过知识图谱实现继承与沉淀，经验传承难题可有效解决，新技术人员的决策支持也能够提供，自然语言处理技术实现对维修记录、故障报告等非结构化数据的分析，挖掘隐含规律与解决方案，为知识库提供丰富内容。智能技术对设备维护决策支持系统建立的优化配置资源发挥助力，基于强化学习建立的模型能够在动态环境中实现成本与可靠性间的平衡，学习最优策略，达到经济效益最大化的目标，同时支持设备群组协同维护模型的建立，考虑生产线整体效益与设备关联，制定系统级优化计划，避免局部最优对整体效益的损失。

结语

煤矿机电设备的信息化管理通过集成多种先进技术，不仅提高了生产效率和安全性，还简化了操作流程。未来，随着技术的不断进步，信息化管理将在煤矿生产中发挥更为重要的作用，推动煤炭行业的发展。

参考文献

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