智能采煤装备健康管理系统与预测性维护策略研究

引言

煤炭作为我国重要基础能源，在能源结构中占据着重要地位。现代化社会发展趋势下，智能采煤装备健康管理系统与预测性维护策略作为实现智能化采煤的关键支撑，健康管理系统可对采煤装备运行状态进行全面检测与数据分析，可及时发现潜在故障隐患，为设备维护及保养提供科学依据 [1]。对此，文章以智能采煤装备健康管理系统与预测性维护展开研究，旨在为广大学者提供参考帮助及建议。

1 智能采煤装备健康管理系统架构

智能采煤装备健康管理系统架构主要由感知层、数据传输层、数据存储与处理层、智能决策层、执行与控制层、应用层组成。感知层作为系统数据获取的基础，在采煤机部署振动加速度传感器监测截割部、牵引部等关键部件的振动状态，温度传感器实时采集电机、轴承等部位温度；液压支架安装压力传感器监测立柱、平衡千斤顶压力，位移传感器记录支架高度与推移行程；刮板输送机配备转速传感器、张力传感器；数据传输层采用工业以太网与 5G 混合组网模式。井下固定区域如中央变电所、顺槽，利用工业以太网保障大量数据稳定传输[2]；数据存储与处理层采用时序数据库 InfluxDB 存储采煤装备的时间序列数据，MongoDB 存储非结构化的设备日志数据；智能决策层建立深度学习的故障诊断模型，将振动数据经过卷积神经网络（CNN）故障特征提取和故障判断，长短期记忆（LSTM）来对设备的剩余寿命进行预测；执行与控制层主要接收智能决策层指令，如当采煤机截割电机温度过高时自动降低截割速度；应用层依托 B/S 架构设计，用户通过浏览器即可访问系统，界面采用可视化图表展示设备状态，方便用户快速获取关键信息。

2 基于智能采煤装备健康管理系统的预测性维护算法

2.1 数据收集及预处理

预测性维护需要大量的智能采煤装备运行数据作为基础，数据来源十分广泛，主要是采煤机、液压支架、刮板输送机等关键设备的传感器，在这些数据点可实时采集智能装备的运行状态数据，如温度、压力、振动、转速等。利用中值滤波法对振动数据进行去噪处理，对于温度的缺失数据，时间序列插值法进行数据填充。对于错误数据应采取数据清洗的措施。错误数据可能存在数据的取值超出合理范围、数据类型错误等问题，因此，应通过设定合理的数据取值范围和数据类型校验规则来检测和改正错误数据[3]。

2.2 数据存储

将结构化程度高的、数据一致性要求高的数据存储在结构化程度高、扩展性差的关系型数据库，将结构化程度低但又能保持强关系的，以及半结构化和非结构化数据存储在结构化程度低、但数据模型灵活且扩展性好的非关系型数据库。将不同数据存储在不同的数据库中，深度挖掘不同类型数据库各自的优缺点，来提高数据存储、管理的效能。

2.3 特征提取

采用经验模态分解 EMD 算法对振动信号进行分解，选择分解得到的 IMF 分量的能量熵作为特征；对于温度数据计算均值、方差、变化率等统计特征数据。采用主成分分析（PCA）降维算法降低特征维数，节省计算量。

2.4 模型构建

预测模型的选择是智能采煤装备故障预测进行正确预测的基础，神经网络是一种优秀的机器学习模型，具有极强的非线性映射能力与自学习能力，具有自动识别大量数据的复杂模式或规律的能力。

2.5 实时预测与控制

将预测获得的数据实时进行数据预处理、特征提取并送入训练得到的 Transformer 中，对设备未来 24h 内故障发生概率进行判断，如果概率较高则及时发出预警信息，发送控制指令到执行与控制层进行事前维护。

3 智能采煤装备健康管理系统与预测性维护实现

3.1 系统集成与部署

硬件选择使用高性能服务器建立数据中心，采用工业交换机，实现相互连接、网络连通。软件系统利用软件系统采用微服务方式集成，将相关功能通过容器实现（容器化技术 Docker）进行部署，便于对微服务部署后的快捷管理。在软件系统部署前，进行压力测试，并保证可承载200 台以上的设备数据处理需求。

3.2 系统运行与监控

实时监控及预警为智能采煤装备健康管理系统最重要的功能，实现操作人员实时监测设备运行状况，提前发现问题隐患，及时采取对策处理，保证设备安全稳定运行。

监控界面可实时动态展示设备运行状态和运行参数，实现对设备状态和运行参数的实时数据监控。监控界面的可视化，图形化展示设备的运行状态和运行参数，如采煤机运行速度、截割功率、摇臂角度，液压支架压力、位移、倾角，刮板输送机链条张紧度、电机电流等。实时更新设备运行状态，通过动态实时更新技术，在监控界面实现设备实时运行状态数据的动态展示，操作人员可对设备实施监控，进行远程操控和操作，提升工作效率，保障操作人员的人身安全。

此外，预警阈值作为实现预警功能的核心，根据设备运行规律及历史记录确定设备正常运行时的参数范围值，对采煤机电机温度，依据电机额定功率及散热情况设定预警阈值为 80% ，电机温度超过 80% 发出预警。液压支架压力预警依据支架设计承载及工作要求设定预警阈值为额定压力的 80% ，支架压力低于或高于预警阈值系统实时发出预警。构建系统运转日志台账功能，记录设备运行、数据收发、模型执行等情况。配置多级报警指标，如设备值出现异常超过预警指标时，利用短信发送、弹出窗口提醒、大屏幕显示等形式对相关人员进行报警提示。

3.3 维护策略实施

依据预测性维护算法结果制定动态维护计划，以此实现优先安排高风险设备维护。在具体实施中，通过建立维护资源管理库，对维护人员技能、备件库存等进行统一管理，有效确保维护工作高效开展。维护完成后，通过记录维护过程与效果，可为后续优化提供数据支持。

结论

综上所述，文章以智能采煤装备健康管理系统与预测性维护策略展开研究，通过对智能采煤装备健康管理系统设计进行分析后，论述了智能采煤装备健康管理系统预测性维护方案，通过系统设计发现，通过系统设计可实现设备状态实时监测、故障精准预测与维护智能决策，显著提升采煤装备管理水平。

参考文献

[1] 张富林 . 基于大数据技术的煤矿设备健康管理系统研究[J]. 工矿自动化 ,2024,50(S2):145- 147+152.

[2] 马文兵 . 综采工作面采煤机健康管理技术研究 [J]. 能源与节能 ,2018,(04):160- 161+176.

[3] 焦瑞 , 吴爱民 . 矿用刮板输送设备健康管理系统研究 [J]. 现代信息科技 ,2017,1(05):37- 39.