矿井通风机轴承温度监测与故障诊断分析

引言

矿井通风机作为煤矿等地下作业场所的核心通风设备，其稳定运行直接关乎井下作业环境安全与人员生命健康。轴承作为通风机关键传动部件，长期处于高速重载、粉尘侵蚀等恶劣工况，易因润滑失效、疲劳磨损等因素引发温度异常，进而导致设备停机甚至重大安全事故。传统定期维护模式存在过度检修与故障漏检双重风险，亟需构建基于实时温度监测的智能诊断体系，以实现轴承故障的早期预警与精准处置，为矿井安全生产提供技术保障。

一、矿井通风机轴承温度监测技术基础

1.1 轴承热传导机制与温度特性

矿井通风机轴承在高速旋转过程中，因摩擦、润滑失效及负载波动等因素产生热量，其热传导过程涉及滚动体、保持架、内外圈及润滑介质的多界面热交换。研究表明，轴承表面温度分布受接触应力、转速及润滑状态共同影响，其中滚动体与滚道接触区温度梯度可达每毫米数十摄氏度。在连续运行工况下，轴承温升速率与摩擦系数呈正相关，而润滑油膜厚度变化将直接导致热阻波动。监测系统需针对轴承不同部位的热响应特性设计差异化测点布局，以实现温度场精准重构。

1.2 温度监测传感器选型与布局

当前主流技术包括热电偶、热电阻及红外测温三类，其中铂电阻传感器因线性度好、抗干扰能力强，被广泛应用于矿井恶劣环境。传感器布局需兼顾轴承座结构特征与热传导路径，通常在轴承外圈、保持架及润滑油路关键节点设置测点。针对双列圆锥滚子轴承，需在轴向对称位置布置双通道传感器以消除环境温度干扰。此外，传感器防护等级需达到IP67 标准，以抵御矿井粉尘与湿气的侵蚀。

1.3 温度信号采集与预处理技术

原始温度信号包含工频干扰、机械振动噪声等多源干扰，需通过硬件滤波与数字信号处理技术进行净化。采用低通滤波器可有效抑制 50Hz 工频及其谐波分量，而小波变换算法在非平稳信号去噪中表现出优越性。信号预处理阶段还需进行温度漂移补偿，通过建立环境温度 - 传感器输出模型消除长期运行导致的零点偏移。数据采样频率应不低于 ∇_10Hz ，以捕捉轴承瞬态温升特征，同时采用滑动窗口平均算法降低随机波动影响。

二、矿井通风机轴承故障特征分析

2.1 典型故障模式与温度响应特征

矿井通风机轴承故障主要包括磨损、点蚀、保持架断裂及润滑失效四种类型。磨损故障初期表现为轴承座温升速率加快，伴随轻微振动噪声。点蚀故障则导致局部热源形成，在频谱分析中呈现特定频率谐波分量。保持架断裂会引发周期性冲击载荷，造成温度信号调制现象；润滑失效初期表现为温度波动加剧，后期则呈现指数级温升趋势。不同故障模式在温度-时间曲线中具有独特响应特征，需结合频域分析进行模式识别。

2.2 温度阈值设定与动态调整策略

固定温度阈值难以适应复杂工况变化，需建立基于设备运行状态的动态阈值模型。初始阈值可通过历史数据统计与专家经验确定，通常设定为额定工况下轴承稳定温度的 1.2 倍。动态调整机制引入负荷系数与运行时间修正因子，其中负荷系数根据通风机风量、风压参数实时计算，运行时间修正因子则基于轴承疲劳寿命模型进行非线性补偿。当监测温度超过动态阈值时，系统自动触发二级预警机制，启动深度诊断流程。

2.3 多参数关联诊断方法

单一温度参数存在误报风险，需融合振动、电流、压力等多源信息构建综合诊断模型。研究表明，轴承故障早期阶段温度信号变化滞后于振动信号，通过时频域联合分析可提高故障识别准确率。采用 D-S 证据理论对多传感器数据进行融合处理，将温度异常程度、振动频谱特征及电流波动指数作为证据体，通过合成规则生成故障概率分布。

三、矿井通风机轴承故障诊断系统构建

3.1 智能诊断算法框架设计

基于深度学习的故障诊断系统采用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合架构。CNN 模块负责提取温度 - 时间序列的局部特征，LSTM 模块则学习特征参数的时序演化规律。网络输入层接收预处理后的温度数据流，经多尺度卷积层提取多层次特征，再通过 LSTM 单元捕获长期依赖关系。输出层采用 Softmax 分类器实现故障类型识别，同时输出置信度评估结果。训练过程采用迁移学习策略，利用公开轴承故障数据集进行预训练，再使用矿井实测数据进行微调。

3.2 故障预警与决策支持系统

系统架构分为数据采集层、边缘计算层与云端管理平台三级结构，数据采集层部署智能传感器节点，完成温度信号的本地化处理与特征提取；边缘计算层搭载嵌入式 AI 模块，实现故障初步诊断与预警信息生成；云端管理平台提供大数据存储、深度分析及可视化展示功能。决策支持模块内置专家知识库，可根据诊断结果生成维护建议，包括润滑周期调整、备件更换优先级等。

3.3 系统可靠性与容错机制

针对矿井通信中断等极端工况，系统设计双模冗余架构。本地诊断单元采用双 ARM 处理器并行计算，结果比对不一致时自动触发仲裁机制。数据传输层采用 LoRa 无线通信与光纤环网双重通道，当主通道故障时 3秒内完成链路切换。电源模块配置超级电容与 UPS 双重备份，确保系统在断电后可持续运行 2 小时。此外，建立设备健康度评估模型，通过计算剩余使用寿命（RUL）实现维护资源优化配置。

四、矿井通风机轴承维护策略优化

4.1 基于状态监测的维护模式转型

传统定期维护模式存在过度检修与故障漏检双重风险，需向基于状态的维护（CBM）转型。CBM 模式通过持续监测轴承温度、振动等参数，结合设备运行工况进行健康状态评估。实施路径包括：建立设备健康档案库，记录全生命周期运行数据；开发维护决策支持算法，优化润滑、检修周期；构建维护效果评估体系，量化 CBM 模式带来的经济效益。某矿井实践表明，实施CBM 后设备可用率提升 18% ，年度维护成本降低 27% 。

4.2 润滑管理数字化升级

润滑管理是轴承维护的核心环节，需构建数字化润滑系统。该系统集成油品质量监测、流量控制与污染度分析功能，通过在线黏度计、颗粒计数器实现润滑状态实时感知。采用模糊 PID 算法自动调节润滑油供给量，使油膜厚度维持在最佳区间。建立润滑油生命周期管理模型，根据油品衰减曲线预测更换时机。实施数字化润滑管理后，轴承故障率下降 40% ，润滑油消耗量减少 35% 。

4.3 人员培训与应急预案完善

维护人员技能水平直接影响系统效能，需建立分级培训体系。初级培训侧重传感器操作与数据采集，中级培训涵盖故障诊断算法原理，高级培训则涉及系统架构设计与优化。同时制定应急预案，明确不同故障等级的响应流程，包括局部停机检查、全系统切换等措施。定期开展桌面推演与实战演练，确保应急响应时间控制在15 分钟以内。

结束语

矿井通风机轴承温度监测与故障诊断技术的突破，为矿井安全生产提供了重要保障。通过构建多参数协同监测体系与智能诊断算法，实现了轴承故障的早期预警与精准定位。未来研究需聚焦三方面：一是开发更高精度的微型化传感器，提升监测系统空间分辨率；二是研究跨模态数据融合技术，挖掘温度、振动、声发射等多源信息互补性；三是探索数字孪生技术在设备健康管理中的应用，构建通风机虚拟镜像模型进行全生命周期模拟。

参考文献

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