矿山电气设备故障诊断与预防技术研究

1 矿山电气设备故障诊断技术

1.1 基于信号分析的故障特征提取方法

设备运行过程中产生的振动信号是反映机械状态的重要指标。当轴承磨损、齿轮啮合异常或转子失衡时，振动信号的幅值、频率成分会发生特征性改变。通过安装加速度传感器采集原始振动波形后，采用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域谱图，可直观识别出故障特征频率。例如，轴承外圈损伤会在频谱中呈现特定倍频分量，而齿轮断齿则会导致啮合频率边带异常展宽。这种频谱分析方法能有效区分正常工况与早期故障状态。

温度信号监测为电气系统故障诊断提供补充依据。利用红外热像仪对电机绕组、电缆接头等关键部位进行非接触式扫描，可构建设备表面温度场分布图。当出现接触电阻增大、绝缘老化或散热不良时，局部温升特征会通过热成像图谱显现。通过设定不同警戒阈值，能够及时预警过载运行或接触不良等隐患。相较于传统点式测温，该技术实现了设备热状态的全局可视化监测。

电流信号分析在电气故障检测中具有独特优势。电机定子电流信号中蕴含丰富的设备状态信息，当发生转子断条、气隙偏心等故障时，电流波形会产生特定调制现象。通过希尔伯特-黄变换对非平稳电流信号进行时频分析，可提取出表征故障的边频带特征。这种方法无需额外安装传感器，直接利用现有电流互感器数据即可完成在线诊断。

1.2 深度学习驱动的智能诊断模型构建

模型构建采用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合架构。CNN 模块负责处理振动频谱图、热成像图谱等二维空间数据，通过多层卷积核自动识别故障引起的局部特征变化。例如，在分析电机轴承振动频谱时，网络可自主捕捉到因滚珠剥落导致的特征频率幅值异常。LSTM 模块则专门处理温度时序数据、电流波动曲线等一维时间序列，通过记忆单元跟踪设备参数的渐变过程，有效识别绝缘老化等缓变故障。

针对矿山设备多故障并发特点，设计分层特征融合机制。底层网络分别提取振动、温度、电流信号的独立特征后，在中间层建立跨模态特征关联矩阵。通过注意力机制动态分配特征权重，可准确识别复合故障中的主导因素。例如当电机同时存在轴承磨损与绕组过热时，模型能根据振动频谱突变程度与温升速率的关联性，自动判别故障主次关系。

模型训练采用迁移学习策略解决样本不足问题。首先在公开旋转机械数据集上进行预训练，获取基础特征提取能力，再通过小样本矿山设备数据进行微调。这种方法使模型在轴承故障识别任务中，仅需原有训练数据量的 30% 即可达到同等诊断精度。同时引入对抗生成网络扩充故障样本，特别是模拟矿山特殊工况下的设备异常数据，有效增强模型的泛化能力。

2 矿山电气设备预防性维护体系研究

2.1 多源信息融合的状态监测技术

多源信息融合的状态监测技术通过整合不同传感器的监测数据，构建起设备运行状态的立体感知网络。该技术突破单一参数监测的局限性，将振动、温度、电流等多维度信息进行协同分析，显著提升状态判别的准确性。在矿山电气设备复杂工况下，这种综合监测方式能够有效捕捉设备异常的先兆特征。

监测网络采用分层架构设计，底层由分布式传感器节点构成。在提升机、破碎机等关键设备的关键部位，布置三轴振动传感器、红外测温探头及电流互感器，形成覆盖机械传动系统、电气控制系统的立体监测点阵。振动传感器捕捉轴承、齿轮箱的机械振动波形，红外探头持续扫描电机绕组温度场分布，电流互感器则记录驱动电机的三相电流波动。

数据融合处理采用特征级与决策级相结合的双重策略。在特征融合阶段，对振动信号的频谱能量分布、温度梯度的时空变化趋势以及电流谐波成分进行归一化处理，通过加权融合算法生成综合状态指标。决策融合阶段引入模糊推理机制，当振动频谱显示轴承特征频率异常时，同步校验对应位置的温度变化曲线，若两者呈现正相关特征，则触发轴承磨损预警。这种交叉验证机制有效避免了单一传感器误报导致的虚警问题。

技术实施中特别注重环境干扰的抑制。针对矿山井下电磁干扰强、粉尘浓度高的特点，开发自适应噪声消除算法。该算法通过建立振动信号的本底噪声模型，在频域中动态分离设备特征振动与环境干扰分量。对于温度监测数据，则采用空间插值补偿技术，在传感器局部失效时仍能通过相邻节点数据重构完整温度场分布。

2.2 基于数字孪生的预测性维护系统设计

基于数字孪生的预测性维护系统通过构建设备物理实体与虚拟模型的实时交互机制，实现设备全生命周期的动态健康管理。该系统以多源信息融合监测数据为基础，在虚拟空间中创建与物理设备完全对应的数字孪生体，形成"监测-预测-决策"的闭环管理流程。

系统架构由四个核心模块构成。物理实体层通过智能传感器实时采集振动、温度、电流等运行参数，经边缘计算节点完成数据清洗与特征提取。虚拟模型层采用三维建模技术构建设备数字镜像，集成有限元分析模型与机器学习算法，实现设备结构的动态应力仿真。数据交互层依托工业物联网平台，建立物理设备与数字模型的双向通信通道，确保数据同步更新频率达到毫秒级。仿真预测层通过运行状态推演算法，模拟不同工况下的设备性能衰减过程，为维护决策提供可视化支持。

预测性维护的实现流程分为三个关键阶段。在数据驱动阶段，数字孪生体持续接收实时监测数据，通过参数辨识算法动态修正虚拟模型中的轴承磨损系数、绝缘老化速率等关键参数。在状态推演阶段，采用粒子滤波算法模拟设备未来 72 小时运行状态，结合历史维护记录预测关键部件剩余寿命。在决策优化阶段，维护策略生成模块综合设备健康度评分、生产计划安排及备件库存状态，自动生成最优维护工单。

系统实施中重点解决三个技术问题：首先建立设备几何模型与物理特性的精确映射关系，通过参数化建模技术实现轴承游隙、齿轮啮合角等关键参数的动态调整；其次开发轻量化数据传输协议，在保证数据完整性的前提下将通信带宽需求降低 40% ；最后构建可视化人机交互界面，将设备应力分布、温度场变化等抽象数据转化为三维动态图谱，辅助维护人员直观掌握设备状态。

结语

为验证故障诊断与预防技术的实际效果，研究团队在多个矿山开展现场应用测试。在铁矿主提升机系统中，部署振动监测节点与红外热像仪，通过连续三个月数据采集，发现传统人工巡检未能识别的轴承早期磨损特征。系统通过频谱分析锁定故障频率，结合温度场异常分布，准确判断出减速箱齿轮啮合偏差问题。维护团队据此提前更换受损部件，避免了传动系统连锁故障的发生。类似案例在铜矿带式输送机监测中也得到验证，系统通过电流谐波特征识别出电机绝缘老化趋势，为绕组维修争取了宝贵时间。

参考文献

[1]牛卫凯.基于机器学习算法的采矿机电设备故障诊断与预测模型研究.工程施工与管理,2025

[2]江姗姗.论煤矿机电的设备故障诊断及其维修对策要点构架.工程技术研究,2020

[3]周建峰.煤矿机电设备电气故障检测诊断探讨.机械与电子控制工程,2024