煤礦機電設備故障診斷技術探析

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摘要：機電設備對于維持煤礦安全生產至關重要。通過對煤礦機電設備常見故障類型和現有故障診斷技術進行分析的基礎上，提出了先進的故障診斷技術和方法。該診斷技術可快速識別并定位故障設備，提升煤礦機電設備的維修效率，實現煤礦安全高效生產。

關鍵詞：機電設備故障診斷技術無損檢測

引言

近年來，隨著煤礦開采機械化的逐漸普及，煤礦機電設備故障頻頻發生，導致煤礦開采效率受到影響，無法完成既定的開采任務，尤其是當煤礦機電設備發生故障時，經常引起煤礦事故的發生。如常見的煤礦井下通風設備故障，將會導致煤礦井下通風問題，若長時間無法得到清新的空氣，可能會引起CO超限、瓦斯突出等事故，造成煤礦井下人員傷亡。因此，對煤礦井下機電設備故障進行及時診斷并排除，對于提高煤礦設備的工作效率、延長機電設備的使用壽命、避免煤礦事故發生具有重要的作用。然而，目前國內現有的故障診斷技術主要依賴于工人的實踐經驗，僅僅靠這些常識性的故障診斷技術難以快速定位故障點，傳統的煤礦機電設備故障監測方法，如圖1所示。本文從信息技術、計算機技術和智能故障診斷技術等出發，提出了煤礦機電設備先進的故障診斷和識別方法，有利于及時排除故障，避免煤礦事故發生，保證煤礦高效安全生產。

1煤礦機電設備常見故障舉例及原因分析

機電設備磨損量隨時間變化曲線如圖2所示，具體分為三個階段，分別為初期磨合階段、中期穩定磨損階段、后期急劇磨損階段。1）機電設備運轉初期故障。根據機器零部件運轉規律，機械設備在開始使用初期處于磨合階段，機械零件之間的磨損比較大，主要表現為齒輪嚙合振動和噪聲較大、潤滑油潤滑效果不佳等。煤礦機電設備在運轉初期，存在個別操作人員對相關操作規程的不熟悉，由于操作不當而引發的設備故障。2）機電設備運轉中期故障。煤礦機電設備經過初期的磨合階段，機械設備進入正常的運轉期，操作人員的熟練程度逐漸加強。機電設備長期處于復雜工況下，受到空氣中的粉塵、煙霧等的影響，在設備的某些連接處容易產生銹蝕或受粉塵影響導致運轉不靈的現象。在中期運轉時最重要的是對機電設備進行維護和保養，如晉煤集團寺河礦通風機在運轉中期，由于缺乏必要的維護，風機運轉五個月后就因潤滑不足導致軸承運轉不靈，最終被迫進行更換新的零件。3）機電設備運轉后期故障。煤礦機電設備在運轉后期，內部某些零部件的性能和質量會下降，結構相對運動件之間會存在老化、磨損的現象，容易導致機電設備發生故障。工作人員需要加強對某些故障的識別，如常見的設備運行速度變慢并且產生異常響動、設備在短時間內停止運轉、設備運行的溫度比較高導致線路燒壞，故障的原因是由于過度使用設備，沒有給設備足夠多的降溫和停機整頓，所以必須要結合實際情況作出調整。

2煤礦機電設備傳統故障診斷技術分析

2.1外部信息診斷技術

煤礦機電設備在實際運轉過程中，往往會產生不同的信息，設備故障會表現出不同的運行狀態和特征。通過這些信息，工作人員就可以分析設備的故障類型和主要的故障源，如機電設備表現為高溫，表現為設備外部某個區域內的溫度異常，通過測溫儀就可以檢測到異常溫度，此時需要分析設備內部是否存在局部短路、是長時間運轉，還是由于內部液壓油沒有得到及時更換，導致散熱性能變差等情況。通過簡單的儀器儀表觸摸機電設備外部，就可以對感知到的外部信息可以進行診斷，這是比較容易實現的診斷技術，但這種技術受工人實踐經驗的影響較大[1]。煤礦巷道支護液壓支架人工現場診斷故障方法，如圖3所示。

2.2設備振動監測診斷技術

任何發聲的物體都在振動。煤礦井下機電設備在實際運行過程中，受內部電動機以及外部環境的振動，有自己固有的振動頻率。當設備發生故障時，由于某個零件出現損壞或者是管道連接不當，將會導致設備自身或者相連的管路發生振動，有些振動比較明顯，可以通過肉眼進行觀察，有些振動頻率比較低，必須要使用專業的振動監測儀器對設備進行檢測，通過采集振動信號，計算機進行分析，可以比較精確診斷故障，準確找出設備存在的故障問題并解決。

2.3多手段結合監測技術

傳統的機電設備故障診斷方式是多樣的，主要是通過感觀獲取信息，并使用檢測儀器設備作為輔助診斷，受工人工作經驗以及工種熟練程度的影響較大。所以必須要采用多樣化的監測手段才能夠得到準確的故障診斷結果，尤其是對于某些重載機電設備，如采煤機、機載錨桿鉆機以及錨桿轉載機組等，采用單一的監測手段往往難以得到準確的故障診斷結果。為此，對煤礦機電設備故障診斷采取多手段結合的監測技術和方法，減少外部干擾，將外界因素的影響降到最低，提高監測的準確性和結果的可信度[2-3]。如對機電設備溫度控制的監測中，除了采集當前的運行溫度數據外，還收集設備在其它狀態下的溫度數據，結合折線圖等進行對比分析，有利于盡快發現故障點并進行處理。

3煤礦機電設備故障診斷新技術

3.1智能化診斷實時監測技術

傳統的監測技術因存在諸多干擾因素，容易導致機電設備故障診斷失誤，從而無法保證設備故障及時處理，為此提出了先進的故障診斷技術和方法。利用人工智能開發的智能化診斷技術，從采集信息、發送信息到分析信息均采用智能化系統。通過建立自學習機制，模擬人腦的思維過程，收集機電設備的故障信息，建立故障庫，利用開發模擬的專家系統對設備的故障表現進行對比分析，實現對故障的精確分析和診斷，大大提高了診斷結果的準確度以及故障的處理速度[4]。煤礦機電設備常見故障智能化診斷技術原理圖，如圖4所示。通過建立相應的數據庫，提取關鍵特征，現場檢測到的信息與故障庫中的數據對比，從而實現智能診斷和分析。

3.2無損監測識別技術

在國內，逐漸開始應用無損檢測技術對提升機鋼絲繩以及液壓系統管路進行檢測[5]。利用超聲波無損檢測技術或電磁無損檢測技術，在不破壞結構或者無需拆開機箱的情況下，即可對結構故障點進行檢測。如常見的采煤機截割部傳動系統振動異常時，傳統的監測手段需要首先拆開機箱，逐個查看內部齒輪的嚙合情況，比較費時間。現在，可通過超聲波穿透機箱直接監測傳動系統，對故障點異常聲響進行定位和診斷。相比于傳統的監測技術，利用無損檢測，可以節省時間，對故障點進行快速定位和診斷，及時處理故障。

3.3光學監測技術

面對大型設備比如常用的ABM20掘錨機，當設備的多個位置點均有故障，均表現為溫度異常時，傳統的監測手段需要大量的工人參與，重復進行監測和定位，勞動強度比較大。利用光學傳感監測技術，將接收到的紅外線轉變為視頻信號，設備內部故障表現出的溫度異常，就可以通過紅外線熱成像技術，對外部溫度進行全面監測，多點定位診斷故障，設備故障可以及時得到處理。紅外熱成像技術可以有效對機電設備表面發出的紅外熱能進行采集，對比環境溫度，對溫度異常進行可視化顯示，監測結果更加準確，同時減輕了工人的勞動強度。

4結論

本文分析了煤礦機電設備不同時期發生的常見故障，故障原因主要為機電設備自身故障、操作不當故障或維護不及時三大類。傳統的故障診斷技術存在診斷誤差大，工人監測勞動強度大，工作環境惡劣等問題，為此提出了先進的機電設備故障監測診斷技術，融合了信息技術、傳感器技術、無線網絡技術和計算機技術，可以實現對故障點的快速定位和診斷。

參考文獻

[1]李迎富.礦山機電設備故障診斷技術應用探究[J].能源與節能，2021（5）：186-187.

[2]邊疆.故障診斷技術在煤礦機電設備維修中的應用研究[J].當代化工研究，2021（3）：119-120.

[3]牛亞東.煤礦機電設備故障診斷及維修技術淺探[J].能源與節能，2021（1）：112-113.

[4]趙文君.煤礦機電設備故障分析及應對措施[J].煤，2020（11）：72-73.

[5]范斌.煤礦機電設備常見故障分析及其處理策略概述[J].內蒙古石油化工，2020（11）：55-56.

作者:張琦 單位:山西潞安集團蒲縣伊田煤業有限公司