基于深度学习的煤矿液压支架故障预测研究

引言

煤矿液压支架作为综采自动化核心设备，长期在高负载、粉尘等恶劣环境下运行，易引发液压泄漏、控制失灵等故障，直接威胁矿井安全与生产效率。传统故障诊断方法依赖人工经验，实时性与准确率不足，难以满足智能化需求。随着物联网与智能传感器技术的普及，液压支架运行数据的实时采集为故障预测提供了数据支撑，而深度学习在大规模数据建模中的优势，为突破传统方法瓶颈提供了新路径。

本文聚焦深度学习技术在液压支架故障预测中的应用，旨在构建高精度、自动化的预测模型。研究首先分析液压支架故障机理与传统诊断现状，梳理深度学习技术的理论框架与工业应用场景；继而结合液压支架多源运行数据（如液压缸压力、控制阀组状态、传感器信号等），提出融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的时序数据建模方法，通过实验验证模型对早期故障特征的捕捉能力；最后通过对比传统算法，评估模型在预测准确率、实时性等方面的性能提升。研究成果将为煤矿设备智能化运维提供技术参考，助力矿井安全生产与效率提升。

一、煤矿液压支架故障预测的理论背景与现状

（一）煤矿液压支架的工作原理与常见故障

煤矿液压支架作为综采自动化关键设备，通常由立柱、推移机构、顶梁、底座、控制阀组和传感器系统组成，其核心功能是通过液压驱动实现对顶板的支撑和支架移动，具体通过液压系统的油压控制立柱伸缩来完成煤层的支撑与卸载操作。

（二）故障预测的基本概念与传统方法

故障预测是指在设备发生功能性失效前，依托已有运行数据推测未来可能出现的异常状态，进而提前采取维护措施以避免事故发生，其核心目标在于提升设备运行的可持续性与安全性。传统故障预测方法中，基于模型的方法通过建立物理或数学模型模拟设备运行状态，虽适用于单一故障模式，但对结构复杂、故障模式多样的系统适应性较差；基于统计的方法如时间序列分析、回归分析等，能够捕捉数据趋势变化，却在非线性故障模式的识别能力上存在明显局限；专家系统与规则库则高度依赖人工经验积累，不仅维护成本较高，面对新型故障时也往往难以有效应对。

二、深度学习在故障预测中的应用研究

（一）深度学习基本概念与技术

深度学习是一种模拟人脑神经网络的算法结构，通过多层神经元连接完成对复杂特征的学习与表达。其典型结构包括输入层、隐藏层和输出层，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

CNN ：擅长提取图像或时序信号的局部特征，适合用于传感器数据图像化处理；

RNN ：适用于处理时序数据，能记忆前后状态信息；

LSTM ：改进 RNN 结构，解决长序列中的梯度消失问题，在设备运行趋势预测中表现优异。

深度学习相较于传统方法优势明显：无需手动构造复杂特征，能自动从数据中提取隐含模式，适用于高维、非线性数据的建模分析。

（二）深度学习模型在煤矿设备故障预测中的应用

已有研究表明，深度学习在煤矿风机、提升机、电控系统等设备的异常检测与故障分类中具有良好的应用前景。例如，研究人员基于 LSTM 模型构建井下风机震动信号预测系统，实现了故障的提前识别；亦有研究基于 CNN 模型提取电机温度图谱，实现实时故障检测。

针对液压支架运行中传感器采集的压力、温度、位移、振动等多维时序数据，深度学习可自动学习其时序关系，识别出与故障相关的特征变化。

三、基于深度学习的煤矿液压支架故障预测方法

（一）数据采集与预处理

系统通过部署具备井下防爆、防尘性能且能在高湿高粉尘环境中稳定运行的多种传感器，实时采集液压系统油压、支架位移、环境温湿度、振动频率等关键数据，为故障预测提供基础数据支撑。采集后的数据需经过噪声滤除、异常值处理、缺失值填补等预处理操作，以提升数据质量，随后对数据进行标准化、归一化处理，统一量纲消除数值差异影响。在特征提取环节，采用滑动窗口技术对预处理后的数据构造时间序列样本，同时保留与液压支架运行状态密切相关的关键物理参数，从而形成适合深度学习模型输入的特征向量，为后续故障预测模型的训练与应用奠定基础。

（二）深度学习模型的构建与训练

本研究选用在处理长时间序列数据中具有出色性能的 LSTM 模型作为预测核心，其模型结构包含 1 层 LSTM 层、1 层全连接层和 1 个 Softmax 输出层，可实现故障概率的输出。在模型训练过程中，利用训练数据对模型进行迭代训练，采用交叉熵损失函数衡量预测与真实值的差异，借助 Adam 优化器对模型参数进行更新优化。为避免模型过拟合，在网络结构中引入 Dropout 技术随机失活部分神经元，并通过验证集实施早停（early stopping）策略，当验证集损失不再下降时及时终止训练。

四、实验与结果分析

（一）实验数据集的构建与描述

数据来源于某大型煤矿液压支架监测系统，采集周期为 5 秒，共采集连续运行数据 12 个月。数据维度包括油压、液位、缸位、振动信号等共计15 个参数，标注数据中故障类型覆盖液压缸卡滞、泄漏、控制失灵等5 类故障。

数据样本按 7:2:1 划分为训练集、验证集与测试集，样本总数为28,000 条。通过滑动窗口构建序列数据，使模型能基于时间演化趋势进行预测。

（二）模型的性能评估与结果分析

采用以下指标评估模型性能：

准确率（Accuracy）：整体分类正确的比例；

精度（Precision）：预测为故障中真正为故障的比例

召回率（Recall）：真实故障中被正确识别的比例；

F1 分数：精度与召回率的调和平均。

实验结果表明，所构建的 LSTM 模型在测试集上达到准确率 92.3%，F1 分数为 0.89，显著优于传统支持向量机（SVM）与 BP 神经网络模型。模型对液压泄漏与控制失灵两类故障识别准确率超过 95% ，表现出良好的实用价值。

五、结语

本文提出了一种基于深度学习的煤矿液压支架故障预测方法。通过构建LSTM 模型，结合传感器多源数据，实现了对液压支架运行状态的动态监测与故障趋势预测。与传统方法相比，该方法在故障识别准确性、预测提前性与模型稳定性方面具有明显优势。尽管本研究取得了一定成果，但仍存在一些挑战，如模型对新型故障的适应性、数据标注的依赖程度、边缘计算的部署复杂性等。

参考文献

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