矿山机电设备故障诊断与智能维护技术探讨

引言：

矿山机电设备长期在高温、高湿、高粉尘及强振动的恶劣环境下运行，导致设备磨损、腐蚀和疲劳等问题频发，故障率居高不下，传统的故障诊断方法主要依赖定期检修和人工经验判断，不仅效率低下，还难以实现精准预测，容易造成过度维护或维护不足。随着传感器技术、数据分析和人工智能的快速发展，基于状态监测的智能维护技术逐渐成为研究热点，利用实时采集设备运行数据，结合机器学习算法，可以实现故障的早期预警与精准诊断，从而优化维护策略，提高设备运行效率。

1.应用振动频谱分析技术，精准诊断轴承磨损故障

振动频谱分析技术在矿山机电设备轴承磨损故障诊断中具有显著优势，技术通过采集设备运行时的振动信号，并利用傅里叶变换将其转换为频域信号，能够有效识别轴承故障特征频率。当轴承出现磨损时，振动信号中会显现出特定的高频成分，如内圈、外圈或滚动体的特征频率及其谐波，频谱分析能够更早发现故障萌芽状态，避免因故障扩大导致设备停机。实际应用中需结合轴承几何参数和转速计算理论故障频率，再与实测频谱进行比对，从而准确定位故障类型和严重程度。

智能维护技术为矿山机电设备轴承磨损故障的预测与健康管理提供了新思路，利用将振动频谱分析与机器学习算法结合，系统能够自动学习历史故障数据特征，逐步优化诊断模型。例如采用支持向量机或深度学习算法对频谱特征进行分类，可实现对轴承磨损程度的量化评估，物联网技术的应用使得设备状态数据能够实时传输至云平台，便于远程监控和协同诊断，智能维护系统还能基于故障预测结果，动态调整设备维护计划，实现从被动维修到主动维护的转变。

2.采用红外热成像技术，实时监测电机绕组过热隐患

矿山机电设备作为矿山生产系统的核心组成部分，其运行状态直接影响生产效率和安全性，故障诊断中红外热成像技术的应用为电机绕组过热隐患的监测提供了创新解决方案。技术利用非接触式测温方式，能够实时捕捉电机运行时的温度场分布，精准定位异常发热点，红外热成像具有全域监测优势，可发现绕组局部绝缘老化、接触不良等潜在故障，建立温度梯度模型，结合历史数据对比分析，可有效区分正常工况发热与故障前兆发热[1]。

智能维护技术的深度应用，使红外热成像从单一检测工具升级为预测性维护系统的重要组成，现代智能算法可对热成像图谱进行深度学习，自动识别绕组过热特征模式，并与振动监测、电流分析等多源数据融合诊断。例如当检测到三相绕组出现不对称温升时，系统能智能判断是否存在缺相运行或匝间短路风险，多维度故障研判大幅提升了诊断准确率，避免了传统维护中的误判现象，建立设备健康状态模型，系统能预测绕组绝缘剩余寿命，科学制定维护计划。

3.运用油液磨粒检测技术，评估液压系统磨损程度

矿山机电设备作为矿山生产的重要支撑，其运行状态直接影响生产效率和安全性，液压系统作为关键传动部件，长期处于高压、高负荷工况下，内部元件磨损不可避免。油液磨粒检测技术通过分析液压油中金属颗粒的形貌、尺寸和浓度，能够准确评估系统磨损程度，技术采用光谱分析、铁谱分析等方法，在不拆卸设备的情况下，识别磨损颗粒的金属成分和产生机理，从而判断液压泵、阀组、油缸等核心部件的磨损阶段。

随着智能维护技术的发展，油液磨粒检测正与物联网、大数据深度融合，推动矿山设备维护向智能化转型，在液压系统加装在线油液传感器，实时监测颗粒数量、黏度、水分等参数，结合设备运行数据构建磨损趋势预测模型。当检测数据超出阈值时，系统自动触发预警并生成维护建议，显著提升故障诊断效率，智能化的磨损状态评估方法，克服了传统实验室检测的滞后性，尤其适合处理矿山设备分布广、连续作业要求高的特点，智能维护并非简单替代人工判断，而是利用历史磨损数据与当前状态的对比分析，为技术人员提供更全面的决策依据。

4.实施电流特征分析技术，识别电气设备隐性故障

矿山机电设备作为矿山生产系统的核心组成部分，其运行状态直接影响生产效率和安全性，电流特征分析技术作为一种非侵入式监测手段，借助捕捉电气设备运行时电流波形、谐波成分、相位变化等特征参数，能够有效识别电机绕组绝缘老化、轴承磨损、转子断条等隐性故障。技术基于电磁感应原理，当设备内部出现异常时，电流信号会呈现特定的畸变模式，例如三相电流不平衡度超过 10% 往往预示绕组短路，而电流频谱中特定次谐波幅值突增则可能反映机械传动系统卡涩。

智能维护系统的构建需要将电流特征分析与大数据处理技术深度融合，借助部署高精度电流传感器与边缘计算节点，系统可实时提取电流信号的时域特征（如有效值、峰值系数）和频域特征，并利用机器学习算法建立设备健康状态评估模型。如采用支持向量机（SVM）对历史故障样本进行训练后，模型能自动识别电流信号中微弱的故障特征，其诊断准确率可达 92% 以上，系统还能结合设备运行工况动态调整报警阈值，避免因负载波动导致的误报警。

5.开发多传感器融合技术，提升综合故障诊断准确率

矿山机电设备故障诊断与智能维护技术的核心在于实现精准、高效的设备状态监测与预警，而多传感器融合技术的开发正是提升综合故障诊断准确率的关键路径。矿山机电设备通常处于恶劣工况，单一传感器采集的数据易受环境干扰，难以全面反映设备运行状态，利用融合振动、温度、电流、油液等多种传感器的异构数据，构建多维特征空间，能够有效克服单一信号源的局限性[2]。

智能维护技术的突破还需解决传感器网络可靠性这一瓶颈问题，矿山环境中的粉尘、潮湿与电磁干扰常导致传感器失效，为此需开发具有自校准功能的冗余传感系统。采用基于 D-S 证据理论的决策级融合方法，当部分传感器异常时，系统仍能通过置信度加权实现稳定诊断，某铁矿的智能输送系统应用该技术后，误报率降低至 3% 以下，平均故障预测时间提前72 小时。数字孪生技术的引入为多传感器数据提供了虚拟验证平台，通过建立设备三维动力学模型与实时数据驱动仿真，可识别传统阈值法难以发现的早期隐性故障。

结语：

矿山机电设备的故障诊断与智能维护技术是提升矿山安全生产效率的关键，随着智能化技术的不断进步，基于数据驱动的故障预测与健康管理方法为矿山设备维护提供了新的思路。面对矿山复杂多变的环境条件，智能维护技术的可靠性、实时性和适应性仍需进一步优化。研究应结合矿山实际需求，深化多源数据融合与智能算法应用，推动矿山机电设备维护向智能化、精准化方向发展，为矿山行业的数字化转型提供有力支撑。

参考文献：

[1]刘辉. 机电设备的故障诊断与智能维护技术研究 [J]. 电气技术与经济, 2024, (08): 52-56.

[2]匡中高. 矿山机电设备的故障诊断与智能维护技术研究 [J]. 装备维修技术, 2024, (04): 94-96+100 .