故障診斷技術在礦山機電設備檢修中的應用

蔡俊偉

平煤集團，河南 鄭州 450000

礦山機電設備長時間運轉會產生較重的負荷，強度也會增加，在惡劣的環境下，導致機電設備經常出現各種故障。因此，企業有必要加大對機電設備的維修，開展有效的故障診斷。目前，故障診斷技術較多，如傳感器技術、液壓技術、通信技術等，機電設備故障診斷過程中借助這些技術，能夠保障設備的安全運轉，及時給出維修的方案，降低企業的經濟損失。

1 礦山機電設備發生故障的原因

1.1 超負荷運行

礦山開采的風險較大，機電設備在長時間運轉下需要做好故障檢修工作，在做好定期的維護和整理工作后，及時對這些機電設備進行保養。這樣即便設備在長時間負荷下也不會發生較大的安全問題，延長機電設備的使用壽命。如果礦山開采時或者檢修過程中沒有對故障進行診斷，機電設備長時間運轉所產生的壓力沒有被及時發現等，會使機電設備承受不住較高的負荷，產生機電設備燒壞或者停止運轉的情況。

1.2 零件老化和損耗嚴重

機電設備在的長時間的工作中，會受到內部或者外部的壓力，產生磨損或者老化現象。機械設備在運行時會產生較大的損耗，工作性能逐步降低。例如，有些機電設備內部的零件在發生損耗后，其剛性和韌性等逐步降低；零件老化或零件之間的間隙越來越大，其摩擦系數也會增加，產生熱量，導致機電設備產生較大的損耗。

2 礦山機電設備檢修中的故障診斷技術

礦山機電設備診斷技術是一項綜合技術，包含信息技術、計算機技術和傳感技術。這些技術運用能夠對礦山機電設備中存在的不良故障開展有效的檢測和監督，進而降低機械設備故障發生的頻率，減少生產損耗和經濟損失。目前，礦山機電設備故障診斷技術的應用取得了較好的成效，能夠開展故障判斷和預測，第一時間對故障原因進行判斷，以便相關人員做好預估和防護的準備。

2.1 結合在線狀態檢測技術

大型礦山機械設備的運行原理、結構較為復雜，在對其進行故障檢測時，需要從以下方面入手。第一，大型設備本身所具有自動化控制系統，通過利用計算機技術開展在線監測工作，將系統中檢測到的數據儲存到數據庫中開展集中的處理工作，進一步完善數據庫建立運維檔案，從而實現計算機故障檢測和分析。第二，借助專門的故障檢測儀器或故障檢測設備等開展現場檢測。例如，傳感裝置的種類較多，這些裝置能夠采集不同工況下的設備各部位的溫度、壓力、位移等相關參數，然后借助自動化技術或者計算機技術等自動繪制評價設備、曲線設備或者一些主要核心的零部件等。

2.2 構建數學模型評估機電設備

計算機技術具有時效強、運行快等特征，在構建數學模型時，會根據礦山機電設備的運行原理、工藝方法、不同結構之間產生的聯系等構建合理的故障分析軟件。該軟件的開發主要依托計算機技術，并作為礦山機電設備運轉狀態的基礎，對設備檢測和故障的診斷等提供了重要保障。

第一，數學模型能夠對設備監測或者運維中所產生的各種數據進行有效處理；數據庫在建立后對設備的各個部件或者零件設備等進行檢測，如對設備剩余壽命、零配件的功能等開展分析和預測。

第二，分析不同類型設備的特征，選擇合理的數學分析方法，再構建分析模型，利用仿生學原理的神經網絡分析技術或者模糊分析的技術。

第三，進行機電設備故障診斷時會以機電設備運行狀態或評估結果等作為主要依據，從而制訂完善的設計維修方案和檢測技術方案，提升檢測效果，再對當前設備的使用情況進行評估，進而開展后期的設備維修、升級、報廢等工作。

2.3 主觀診斷技術

主觀診斷技術主要是技術人員根據自身的工作經驗對機電設備進行故障診斷，通過分析故障的區域、類型、原因等，增強診斷效果。技術人員借助視覺或者聽覺等進行故障診斷，根據自身的主觀性對機電設備存在的故障等開展有效判斷。因此，操作人員只有不斷強化自身的能力，才能使診斷結果更加精準。

2.4 智能化診斷技術

隨著我國科學技術的不斷發展，智能化診斷技術得到大力發展。在進行礦山機電設備檢測時，借助傳感器技術和人腦模擬技術，開展智能檢測和分析，達到故障診斷的目的。相關技術人員能夠快速獲取診斷結果，根據最終的數據信息以采取故障解決對策，通過應用這些智能化診斷技術，提前對礦山機電設備故障特征的數據信息庫做好準備工作，提供必要的基礎依據。當礦山機電設備發生相應的故障時，技術人員能夠借助數據找出故障發生的原因，使礦山機電設備故障診斷變得更加精準和有效。

3 礦山機電設備檢測中故障診斷技術的具體應用

3.1 神經網絡和模擬數學故障診斷

（1）相關技術人員借助礦山采集系統技術對具體礦山進行測試和應用，能夠達到事半功倍的效果，尤其是在應用神經網絡運行中的關鍵結構時可以準確分析信息圖形或者相關數據。

（2）在實踐中應用這一技術能夠通過人工神經網絡系統開展對礦山開采環節的分析和整理，針對采煤機的各項數據或者指標等找出關鍵故障部位。例如，針對采礦矩陣數據環節中的數據分析，借助數據模型分析對故障提出詳細的解決方案，需要以神經網絡和模糊數學因果關系對比的數據為依據，預防采礦施工風險問題并降低風險。

3.2 儀器診斷技術和變頻器通信模塊的診斷

在診斷礦山機電設備采煤機故障時，主要借助采煤機故障診斷系統進行診斷，這一系統會根據變頻器通信模塊獲取更加精準的采煤機運作參數，將參數信號輸送到模塊的顯示屏幕后，操作人員在該系統中可以直接獲取采煤機運作效率和變頻器電壓、運作電流等。另外，變頻器通信模塊具有過載保護、過流保護等功能，通過故障診斷模塊探測采煤機的故障，在觀看顯示屏幕中的相關信息后，操作人員能夠了解故障點和故障原因，從而快速解決故障問題。此外，礦山電動機在運行的過程中也經常出現故障，如放電故障、定子繞組故障，這些故障在診斷過程中采用相對應的故障檢測儀器進行檢測（如高頻檢測儀器、電流互感機等），可以獲取故障參數。當電動機發生故障時，這些檢測儀器會顯示電流增大的狀況，以便相關人員能夠直接了解、判斷故障原因。在對斷相等故障進行診斷時，可以參考負序電流、零序電流等，保證電動機的安全運行。

3.3 物聯網狀態檢修技術

傳感器技術是物聯網狀態檢修的主要技術之一，還包括外感應技術、射頻識別技術。該技術通過獲取基本參數信息，與后期數據進行對比分析，如果出現異?，F象，則代表機電設備存在較大的故障。技術人員在故障檢測時通過對這些數據開展分析，對其構建檢測專家系統等，對故障點進行準確判斷，找出原因，獲取更多可行的解決方案。例如，感知層能夠對機電設備中的感知點進行檢測，了解設備的運行狀態，再借助網絡將其輸送至工作站或者礦井網絡層，對比應用層參數信息，實現對機電設備的監控和維修診斷等，為促進安全、高效生產提供基礎保障。

4 結束語

機電設備檢測時應用故障診斷技術可以取得良好的效果，要及時找出故障及其原因，提出解決的對策，從而促進設備的安全運轉。這些故障診斷技術的應用為開展機電設備的檢測工作提供了重要依據，提高了檢測工作的效率。因此，礦產開采和管理中需要靈活應用這些故障診斷技術，以滿足現代化、機械化設備的使用需求，從而達到保障相關人員人身安全，增加經濟效益的目的。