煤矿系统机电设备的故障诊断与维护管理

引言：

煤矿机电系统涉及提升运输、通风排水、供电供气等多个环节，设备数量多、类型杂、工况复杂，运行环境常年处于高湿、高尘、震动频繁的状态，故障频率较高。一旦发生故障，不仅影响生产效率，还可能诱发火灾、电击或瓦斯爆炸等重大安全事故。随着煤炭行业智能化升级加速，传统基于经验的维修方式已无法满足当前对设备高可靠性与高效运行的需求，亟需构建以数据驱动、智能分析为核心的故障诊断与维护管理体系。本文围绕煤矿机电设备的运行特征与常见问题，分析故障成因与技术对策，探索面向未来的智能化维护路径，助力煤矿系统向本质安全与高效管理目标迈进。

一、煤矿机电设备运行特点与故障类型分析

煤矿机电设备长期处于高强度、连续运行状态，受井下潮湿、高尘、震动及电磁干扰等因素影响，易发生各类故障，主要包括机械类、电气类和控制系统类三类。机械故障常见齿轮磨损、轴承损坏等；电气故障表现为电机过热、绝缘老化、线路短路等；控制系统故障多涉及传感器失灵、PLC 程序错误及通信中断。设备型号繁杂、老旧程度高、维护不规范也加剧了故障发生。关键设备如采煤机、刮板输送机、液压支架等一旦失效，将严重影响生产乃至引发安全事故。为提升故障应对能力，亟需建立基于数据的状态评估与故障预测机制，以实现精准诊断和高效管理。

二、煤矿机电设备故障诊断技术发展与应用现状

近年来，煤矿设备故障诊断正由传统的人工经验判断向数据驱动和智能识别转型。传统方法如定期巡检和人工判断存在反应迟缓、精度低、依赖性强等不足，难以满足现代煤矿对高可靠性与高效率的需求。随着传感器、数据采集和通信技术的快速发展，振动分析、热成像、电参量监测、油液分析等手段被广泛应用于设备状态监测系统中，显著提升了故障识别的及时性与准确性。其中，振动分析通过对时域与频域信号的解读，可有效识别轴承、齿轮等关键部件的磨损或损坏；热成像技术则适用于检测电缆接头、电机绕组等部位的过热现象，防范因温升过高而引发的绝缘失效或火灾隐患。此外，人工智能技术日益应用于故障诊断系统，如基于机器学习的故障分类模型、神经网络算法的多变量信号识别、专家系统的知识推理等方法，均能在大量历史数据和实时监测数据的支持下，实现对设备运行趋势的智能识别与潜在风险的精准预测。通过自动建模与自学习能力，系统可动态适应设备状态变化，持续优化诊断结果，提高故障预警的准确性和响应速度。未来，随着边缘计算、工业互联网、5G 通信等技术的深入融合应用，煤矿设备故障诊断将具备更强的协同感知能力、更快的反应速度以及更高的智能化水平，为煤矿智能运维与本质安全管理提供坚实技术保障。

三、煤矿机电设备维护管理机制的构建与优化策略

在传统煤矿管理模式中，设备维护多采用“定期检修 + 突发维修”的方式，虽然一定程度上保障了设备的基本运行安全，但却存在维修资源浪费、计划性差和故障不可预知等诸多问题，难以满足现代煤矿对设备高可用性与高可靠性的需求。为此，应在故障诊断的基础上，建立以预防性维护和状态维护为核心的科学管理机制。首先，需建立设备全生命周期的健康管理体系，对设备从设计选型、安装调试、运行使用到退役报废的全过程进行信息化管理，确保数据的可追溯性和管理的精细化；其次，应制定统一的维护标准和技术规范，明确不同类型设备的维保周期、作业流程、操作规范与评价机制，规范作业行为，提升维修质量；再次，应强化点检制度，采用二维码巡检系统、无线射频识别（RFID）等技术，提升日常点巡检的效率与规范性；此外，需建立设备失效数据库和知识图谱体系，对不同故障事件进行标准化归类和因果分析，提升维保工作的决策支持能力。最关键的是，应推动“维修作业标准化—诊断分析智能化—管理流程信息化”的融合应用，构建横向协同、纵向闭环的维护管理系统。

四、智能化设备监控与远程维护系统的建设思路

随着智能矿山建设加快，煤矿企业正积极推进机电设备智能监控系统建设，逐步实现状态监测、数据分析与远程维护的协同联动。该系统由前端感知单元、边缘处理模块、云端平台和维护决策系统构成。通过部署振动、温湿、电流等传感器实时采集设备数据，借助边缘计算进行初步处理与异常筛查，提升响应速度与数据价值；随后经工业互联网平台上传至云端，进行存储、分析和建模，生成故障预测、运行趋势和健康评估报告。在此基础上，结合大数据与 AI 算法，系统可智能识别故障征兆，推送维修建议，实现从“人找问题”到“问题找人”的转变。远程维护技术也日益成熟，运维人员可实现对设备的远程监控与操作，显著降低下井频次与安全风险。引入 AR 辅助系统后，还可实现专家远程指导与现场维修协同，有效提升维护效率与响应能力。未来，智能运维平台应强化系统集成与操作便捷性，推进“一图管理、一键响应、一体化服务”的高效管理格局。

五、加强人员培训与制度保障，提升维护管理综合水平

再先进的设备也离不开人的有效管理，提升煤矿设备维护水平，关键在于强化人员培训和制度保障。一方面，应系统开展机电操作、维修和技术管理人员培训，涵盖设备原理、运行特性、故障识别与维护流程，提升一线员工的应急处置与判断能力；另一方面，应建立岗位责任制和绩效考核机制，将运行状态和维护成效与个人职责挂钩，激发工作主动性。同时，要健全标准化制度，规范故障处理、操作规程与应急响应，确保管理有据可依。建立设备管理信息系统，实现对维保计划、故障记录、成本与绩效的全过程监督与分析。还应重视经验总结与成果转化，鼓励一线员工参与技术改进，推动管理从“经验依赖”向“制度驱动、技术支撑”转变，全面提升设备维护的科学性和系统性。

结论：

煤矿机电设备的故障诊断与维护管理是一项系统性工作，面对设备老化、环境复杂及安全要求提升，仅依赖传统手段已难以满足高可靠性需求。应构建以智能诊断、故障预测、远程维护和制度化管理为核心的闭环体系，推动管理向智能化、精细化发展。未来应加强技术研发和人才培养，推动工业互联网、人工智能等技术深度融合，实现设备安全、高效运行，为现代化矿井建设提供有力支撑。

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] 吴 婧 . 煤 矿 机 电 设 备 的 维 护 及 管 理 探 讨 [J]. 西 部 探 矿 工程 ,2024,36(09):203-206.

[3] 袁林波 , 石文斌 , 李兴松 . 基于人工智能的煤矿电气设备故障诊断与维护 [J]. 电气技术与经济 ,2024,(06):316-318.

[4] 白伟 , 高明 , 刘磊 , 等 . 煤矿机械系统自动化效率评估研究 [J]. 内蒙古煤炭经济 ,2023,(24):79-81.DOI:10.13487/j.cnki.imce.024604.