矿山机电设备故障诊断技术研究

引言

近年来，随着传感器技术、人工智能算法的突破，矿山机电设备故障诊断技术正经历从人工经验判断向智能化、自动化诊断的跨越式发展。振动分析、无损检测等传统技术不断优化，深度学习、数字孪生等前沿技术加速渗透。

一、矿山机电设备故障诊断概述

1.1 基本含义

矿山机电设备故障诊断是综合运用各类技术手段，对矿山提升机、通风机、采矿设备等机电系统运行状态进行实时监测、分析与评估，从而识别潜在故障、定位故障根源并预测故障发展趋势的技术体系。矿山作业环境复杂，机电设备长期处于高负荷、强振动、多粉尘的恶劣工况下，易出现机械磨损、电气故障、液压泄漏等问题。故障诊断技术通过采集设备运行中的振动、温度、电流、压力等物理参数，对比正常运行数据与历史故障数据，判断设备是否存在异常，进而确定故障类型与严重程度。

1.2 应用原理

矿山机电设备故障诊断技术基于 “状态监测 - 特征提取 - 故障识别” 的核心逻辑展开。通过传感器实时采集设备运行的各类物理信号，将其转化为可分析的数据；随后利用傅里叶变换、小波分析等信号处理技术，从原始数据中提取与故障相关的特征信息，如通过频谱分析识别振动信号中的异常频率成分。基于机器学习模型、专家系统或故障树分析等方法，将提取的特征与已知故障模式进行匹配，实现故障的精准识别与定位。

1.3 应用优势

矿山机电设备故障诊断技术的应用具有显著优势。提升安全性 ，通过提前识别设备故障隐患，可有效避免因设备突发故障引发的坍塌、爆炸等重大安全事故，保障矿工生命安全。提高生产效率 ，预测性诊断能够减少计划外停机时间，使设备始终处于最佳运行状态，避免因故障导致的生产中断。降低运维成本 ，传统事后维修模式常因过度维修或维修不及时造成资源浪费，而故障诊断技术支持下的 预防性维护 ，可精准确定维修时间与范围，减少备件更换频率和人工成本。

二、矿山机电设备故障诊断常用技术

2.1 人工诊断技术

听、看、摸、闻的人工经验判断技术，是依据人工经验以及直接通过人的感官感觉分析判断并简单排除矿山机电设备故障的传统技术。听：使用听棒、听针等器械对设备运转时的异常声音进行辨听，分辨出矿山机电设备内部通风机叶轮摩擦声、部件磨损、零件紧固等情况；看直接查看设备外观情况，设备仪表显示情况，设备运行的状况等，如直接通过查看出煤输送带的跑偏情况，液压系统漏出的油滴显示的液压系统的位置等来初步分析出液压系统故障情况。摸通过直接摸人工经验技术诊断方法判断出的设备温度以及设备是否出现震动，如用手直接感知到电机的温度过高或轴承温度过高，异常震动时，可能会预示电机已经处于过载状态运行了或轴承损坏；闻依据设备运行出现的焦糊气味或油液气味等气味对电气设备线圈烧毁以及油液变质等液压系统的故障进行初步分析与判断。

2.2 智能诊断技术

人工智能诊断。运用人工智能算法、大数据诊断技术实现智能化、精准、高效、无人化诊断矿山机电设备故障。支持向量机、随机森林等机器学习算法均可以对设备历史运行数据与故障案例进行机器学习训练形成故障分类模型区分轴承内圈、外圈和滚动体故障类型；深度学习的卷积神经网络和长短期记忆网络，能够处理更复杂、变化状态、多源耦合的海量数据；CNN 通过振动信号自动提取的图像化特征对齿轮箱故障进行辨识。

2.3 振动诊断技术

设备状态振动分析法是基于对机器设备运行过程中发生的振动信号的分析，判断该设备发生故障，是矿山机电设备常用的故障诊断方法。在设备运行过程中，正常零件振动信号的规律是不变的，但磨损、失衡、松动等故障将导致该部件振动幅值、振动频率以及振动相位等变化。在设备主要部位安装加速度传感器，实时采集振动信号后，通过傅里叶变换、小波分析等信号处理方式将振动时域信号进行频域信号谱图转换。

2.4 无损检测诊断技术

无损检测诊断技术即在对设备进行无损检测的条件下可对设备内部缺陷进行检查，通常在矿山机电设备关键部件完整性评定中得到应用。超声波检测主要通过对具有较高频率的声波在被测材料内传播过程中遇到缺陷而产生的反射、折射、波型转换等现象进行检出，对其金属部件裂纹、孔洞进行检出；射线检测通过对部件采用 X 射线或γ射线，由穿透部件后，在底片或探测器上形成部件缺陷像的方法进行检测，主要用于焊接接头、铸件内部检测等；磁粉检测主要用于铁磁性材质，通过利用缺陷处产生的漏磁场吸附磁粉形成的痕迹发现设备表面及近表面裂纹。

三、矿山机电设备故障诊断技术的应用要点

3.1 加强矿山机电设备日常检测

矿山机电设备日常检测是故障诊断技术有效应用的基础，需构建点、线、面结合的立体化监测体系。在点上，针对设备关键部件，合理布置振动、温度、压力等传感器，确保实时采集运行数据；在线上，将分散的传感器数据通过物联网技术整合至中央监控系统，形成设备全生命周期的参数变化曲线，例如通过长期记录输送带驱动电机的电流波动，分析其负载变化趋势。

3.2 加强对重要设备的管理

矿山中提升机、通风机、主排水泵等关键设备直接关系安全生产与经济效益，其故障诊断管理需 突出差异化与精细化。建立 分级管控机制 ，依据设备重要程度划分风险等级，例如将提升机列为一级管控设备，配置高精度振动监测仪与冗余传感器，通风机作为二级设备采用多参数联合诊断。推行 全生命周期管理 ，从设备选型阶段即嵌入故障诊断接口，运行中通过智能系统预测部件剩余寿命，制定预防性更换计划，减少突发停机。

3.3 注重技术人员的专业培训

技术人员是故障诊断技术落地的核心要素，培训需覆盖 理论、实操与创新能力 三个维度。理论层面，定期组织技术人员学习振动分析、机器学习算法等前沿知识，邀请高校专家或企业工程师开展专题讲座，例如针对智能诊断系统的算法原理与数据解读进行专项培训。实操层面，通过模拟故障实验平台与现场带教，提升技术人员对传感器安装调试、诊断软件操作、故障排除流程的熟练度，如设置提升机轴承故障模拟场景，训练人员利用频谱分析定位故障。

结语

矿山机电设备故障诊断技术的发展对保障矿山安全生产、提升运营效率至关重要。从传统人工诊断到智能诊断技术的革新，显著增强了故障识别的准确性与及时性。尽管当前仍面临技术融合难度大、成本高及人才短缺等挑战，但智能化、集成化、预测化已成为必然趋势。进一步深化技术创新，加强人才培养，推动故障诊断技术与矿山智能化体系深度融合，为行业高质量发展注入持久动力。

参考文献

[1]李世玺.矿山机电设备故障诊断技术分析[J].内蒙古煤炭经济,2024,(20):145-147.

[2]耿振,王亚斌,王海松.智能技术在矿山机电设备故障诊断中的应用[J].内蒙古煤炭经济,2024,(14):163-165.