岩巷掘进机电设备预防性维护体系构建与实践

引言

岩巷掘进作为矿业开采与隧道工程建设的基础环节，机电设备的高效运行直接关系工程进度和整体安全。传统维护模式依赖于事后修复，易导致非计划性故障和资源浪费。随着技术发展，预防性维护体系逐渐成为提升设备管理水平的关键途径。该体系强调通过预测性手段优化维护周期，降低故障风险。

1 岩巷掘进机电设备维护中的突出问题

设备故障频发导致维护活动呈现被动响应特征，维护团队常需处理突发性失效事件，如液压系统泄露或传动部件断裂。此类紧急修复模式引发连锁反应，包括工程进度中断、维修响应时间延长及生产计划紊乱；成本控制机制存在明显缺陷，备件管理缺乏科学预测依据，造成库存冗余与关键部件短缺并存现象；人力配置亦未实现优化，维护人员调度往往集中于事后处理，导致人力资源利用率低下与技术力量分散。

2岩巷掘进机电设备预防性维护体系构建框架

2.1 数据采集层的功能实现与技术部署

数据采集层构成体系的基础感知单元，核心功能在于实时捕获设备运行状态原始数据。该层级需在岩巷掘进关键设备如截割机构、液压泵站和输送系统上部署多类型传感器网络，包括振动加速度计、红外测温探头及电流互感器等。技术实现重点包括传感装置选型适配性，例如耐高温防爆型传感器适应井下环境；数据获取机制设计，通过有线或工业无线网络实现毫秒级同步采集；边缘预处理技术应用，利用嵌入式设备完成噪声过滤、数据压缩和异常值剔除。输出结果为标准化时间序列数据集，涵盖振动频谱、温度梯度、电流谐波等关键参数，为上层分析提供高质量数据基础。

2.2 分析处理层的模型构建与算法实现

分析处理层承担智能诊断引擎职能，核心任务是将原始数据转化为设备健康状态知识。技术架构需建立多级分析管道：初级特征工程阶段提取时域统计量、频域能量熵等关键指标；中级模式识别层采用聚类算法划分设备运行工况；高级预测层基于时序模型和机器学习方法实现故障预警。关键技术包括剩余寿命预测框架设计，融合退化轨迹建模与生存分析理论；故障模式分类机制构建，应用深度神经网络识别轴承剥落、齿轮断齿等典型失效。算法实现需考虑工程约束，开发轻量化模型适应边缘计算平台，并通过迁移学习增强小样本场景适应性。

2.3 执行决策层的策略生成与闭环控制

执行决策层实现维护行动的智能调度与优化，核心功能是将分析结果转化为可执行指令。该层级基于多目标优化理论构建决策模型：输入风险评价矩阵，量化设备失效对工程安全与进度的影响度；输入资源约束条件，包括人力可用性、备件库存及维护时间窗口。决策引擎通过动态规划算法生成维护优先级序列，制定预防性检修计划与资源分配方案。技术实现包含可视化指令生成系统，将复杂决策转化为工单指令与操作流程图；闭环反馈机制设计，采集维护效果数据反向优化决策参数。

3 岩巷掘进机电设备预防性维护体系的实践应用

3.1 设备状态监测系统的实际部署

该系统包括高性能传感器和在线采集装置，部署于掘进关键设备如钻机和输送系统上。传感器网络采集运行参数，涵盖振动频谱、温升趋势及电流波动等关键指标。现场应用时技术人员需识别高风险区域，优化传感器布点位置，确保数据覆盖全面性。后续步骤涉及数据传输至中央处理单元，使用智能算法进行实时分析。此应用过程强调实时性，便于识别早期故障征兆，齿轮磨损或轴承不平衡。实施中需同步建立基线数据库，作为后续异常判定的参考。通过持续监测和参数比对，可实现故障风险提前预警，直接避免设备突发失效。

3.2 维护策略与决策支持的动态制定

实际工程中维护计划需基于数据分析结果进行定制，通过状态监测获取设备运行状态信息，输入预测模型生成故障概率和剩余寿命评估。应用时需结合风险评估矩阵，划分设备维护优先级，关键传动部件列为高优先级检修对象。随后制定维护时间表，优化检修频率，避免过度维护或维护不足。决策支持系统可生成可视化报告，指导维护人员执行具体任务，如润滑调整或部件更换。实施过程强调动态调整能力，工程工况变化时，系统自动更新维护周期。此应用减少不必要的停机检修，通过预测性模型精准调度资源。

3.3 安全风险防控的集成应用

具体实践包括将早期预警机制嵌入掘进现场管理框架中，体系通过持续监测设备关键参数，识别异常信号如振动超标或温度突变，并立即触发警报系统。应用实施时，需建立风险分级标准，针对不同设备类型设定阈值，液压系统油温阈值作为安全红线。维护人员收到警报后执行紧急干预，避免风险扩散。该体系支持安全规程更新，整合预防性检查清单，定期评估设备完整性。操作环节强调人员培训，确保维护团队掌握标准流程，减少人为失误。实际应用中，该机制能显著降低事故概率，防止机械断裂或电气故障引发的二次损害。现场验证表明，集成风险防控应用强化了掘进环境的安全性，并优化应急响应效率。

3.4 资源分配与成本优化的一体化实施

通过故障预测模型评估备件消耗周期，建立经济批量模型控制库存水平，避免过剩或缺货情况。应用时需整合维护资源数据库，优化人力调度，如根据设备状态预测分配检修团队。实施流程强调全周期控制，从需求识别到执行反馈，减少资源浪费。同时结合维护成本分析模型，区分预防性活动与事后修复的成本效益，优先投入高回报环节。实际应用中，该方法可压缩维护支出，如优化备件购买费用和人力闲置成本。操作挑战在于数据获取的完整性，需确保监测系统覆盖全面设备。应用验证了资源精细化管理效能，提升工程经济性。

3.5 技术升级与管理转型的综合实践

体系应用时融合先进技术工具，如物联网平台和人工智能算法，实现远程监控和数据分析自动化。实际操作中需部署云集成系统，设备数据上传至云端进行集中处理，便于跨部门共享。应用过程同步更新管理规程，转型为数据驱动决策模式。维护团队需接受专业培训，掌握新技术操作，如智能诊断软件使用。该应用推动管理结构扁平化，建立维护知识库作为持续改进基础。实施步骤包括试点运行和系统集成优化，确保过渡平稳。实际效果促进技术创新循环，开发定制故障模型提升应用精度。

结束语

总之，岩巷掘进机电设备预防性维护体系的构建与实践代表了设备管理模式的系统性革新。该体系通过数据驱动机制，实现了从被动响应到主动干预的转型，显著提升设备可靠性，降低非计划性停机风险，优化维护资源配置。实践表明，体系应用能有效控制安全风险，减少资源浪费，并为行业数字化转型提供技术支撑。未来需持续完善体系适应性，强化跨领域技术融合，推动其在复杂工程场景中的深度应用，为岩巷掘进高效安全施工提供长效保障机制。

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作者简介：马安邦（1990—），男，汉族，中级职称，学士学位，研究方向矿山建设。