智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測方法研究

摘 要：生產(chǎn)效率是企業(yè)生命力的體現(xiàn)，高效的生產(chǎn)效率，對保持企業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢具有重要意義。礦山機(jī)電設(shè)備作為企業(yè)生產(chǎn)鏈條上的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在保障企業(yè)生產(chǎn)效率方面的作用至關(guān)重要，尤其是在智能化礦山生產(chǎn)中，機(jī)電設(shè)備的重要性尤為突出。也因此，研究探討智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測方法，對于促進(jìn)礦山的穩(wěn)健發(fā)展是十分必要的。文章以智能化礦山及其機(jī)電設(shè)備的內(nèi)涵作為出發(fā)點(diǎn)，分析研究了當(dāng)前背景下設(shè)備故障的診斷現(xiàn)狀、診斷方法和故障預(yù)測的方法與評估，并對未來發(fā)展做了展望。

關(guān)鍵詞：智能化礦山；機(jī)電設(shè)備；故障診斷；故障預(yù)測；預(yù)測評估；展望

一、智能化礦山與機(jī)電設(shè)備簡述

智能化礦山，也稱其為智慧化礦山，指的是以信息化、數(shù)字化和智能化等現(xiàn)代化先進(jìn)技術(shù)為依托，在兼顧生產(chǎn)、效益和資源保護(hù)等的前提下，通過運(yùn)用計算機(jī)通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和自動監(jiān)測技術(shù)等，對礦山開展的全面管理，在智能化的加持下，礦山經(jīng)濟(jì)管理和生產(chǎn)運(yùn)營活動更加高效合理，更具現(xiàn)代化水平，因而，智能化礦山建設(shè)，在得以大行其道。

機(jī)電設(shè)備是礦山重要的生產(chǎn)工具，主要包括采礦機(jī)（挖掘礦石）、運(yùn)輸機(jī)（將礦石或巖石運(yùn)送到處理場地）、破碎機(jī)（將礦石破碎成小顆粒）、給料機(jī)（向破碎機(jī)等設(shè)備供應(yīng)礦石或巖石）、提升機(jī)（用于提升工作人員或設(shè)備）等，在智能化礦山生產(chǎn)作業(yè)中，機(jī)電設(shè)備不僅擔(dān)負(fù)著運(yùn)輸、破石等繁重生產(chǎn)任務(wù)，對減弱礦工勞動強(qiáng)調(diào)、保障礦工作業(yè)安全、降低生產(chǎn)運(yùn)營成本、提升礦山生產(chǎn)效率和促進(jìn)礦山實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展等也大有裨益，唯如此，所以，對機(jī)電設(shè)備故障進(jìn)行合理診斷與科學(xué)預(yù)測，構(gòu)成了現(xiàn)代礦山生產(chǎn)中不可或缺的重要組成部分。

二、智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷現(xiàn)狀

分析設(shè)備故障診斷現(xiàn)狀，能為更好地診斷設(shè)備故障帶來非常大的幫助。當(dāng)前，智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷狀況如下：

一是在設(shè)備故障機(jī)理方面所進(jìn)行的研究，這是一項建立在分析模型上的基礎(chǔ)性工作，是運(yùn)用激勵措施來誘發(fā)動態(tài)響應(yīng)，一方面幫助分析設(shè)備在不同故障狀態(tài)下的行為，另一方面還能為診斷設(shè)備故障找到依據(jù)。

二是在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方面所進(jìn)行的研究，在實踐中主要是利用傳感器系統(tǒng)來對設(shè)備的溫度、振動、電流等各項信息進(jìn)行采集，并以此作為對設(shè)備故障進(jìn)行診斷的依據(jù)，以目前情況來看，這方面工作處在良好的狀態(tài)。

三是在信號分析與處理方面所進(jìn)行的研究，包括諸如時域、頻域、時頻域分析等方法，在特征提取和信號處理方面，對于這些方法的融合使用，能取得非常好的處理效果，保證了處理結(jié)果的可靠性。

四是在故障診斷與預(yù)測算法方面所進(jìn)行的研究，目前比較主流的算法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，其突出特點(diǎn)是可以通過識別異常模式來實現(xiàn)對潛在故障的預(yù)測，以期防患于未然。

三、智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷算法及其傳感器與數(shù)據(jù)采集示列

（一）故障診斷算法示列。故障診斷算法，即利用各類算法對設(shè)備故障所進(jìn)行的診斷與預(yù)測，主要包括：

示列一：對礦井設(shè)備故障的診斷，該算法主要運(yùn)用的是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理、模糊故障樹分析和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析，第一步是對運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，第二步是利用模糊故障樹對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步計算，第三步是完成對故障類型和位置分析。

示列二：對設(shè)備磨損狀態(tài)的診斷，第一步是對磨損設(shè)備的鐵譜圖像進(jìn)行特征提取，第二步是進(jìn)行分類處理，第三步是完成對磨損狀態(tài)的識別。

示列三：對設(shè)備多元數(shù)據(jù)的協(xié)同診斷，第一步是對設(shè)備的參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，第二步是對相關(guān)度高的多組參數(shù)進(jìn)行協(xié)同分析，第三步是通過對非連續(xù)性參數(shù)和連續(xù)性參數(shù)的分析來完成設(shè)備診斷。

（二）傳感器與數(shù)據(jù)采集示列。在智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測中，傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。

示列一：傳感器選擇，應(yīng)基于測量需求，如溫度、振動、壓力等參數(shù)，以適應(yīng)設(shè)備的不同工作環(huán)境及特性。例如，常用的加速度傳感器可采用微電機(jī)械系統(tǒng)技術(shù)，其量程通常設(shè)定為±16g，頻率響應(yīng)范圍0.5-2000 Hz，以確?？梢圆蹲降皆O(shè)備在運(yùn)行中發(fā)生的細(xì)微變化。

示列二：環(huán)境因素，如溫度、濕度對傳感器性能影響都比較顯著，因此要選用具備良好環(huán)境適應(yīng)性的傳感器，溫度范圍以設(shè)定在-40°C至85°C為宜，濕度范圍以0%到100%相對濕度為宜，以防止在極端條件下出現(xiàn)性能下降。

示列三：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，需具備高精度和高采樣率，通常采用的是24位模數(shù)轉(zhuǎn)換器，該轉(zhuǎn)換器的采樣率選擇可達(dá)10 kHz，能較好地對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測。

示列四：數(shù)據(jù)傳輸，要采用頻率較高的總線，以確保在高干擾環(huán)境下也可以穩(wěn)定通信，數(shù)據(jù)采集頻率要根據(jù)設(shè)備運(yùn)行特性進(jìn)行優(yōu)化，以確保能及時捕捉到故障信號。

示列五：數(shù)據(jù)存儲，采用存儲卡或硬盤來保證數(shù)據(jù)采集的可靠性，數(shù)據(jù)容量要保證在1TB以上，以滿足長期監(jiān)測和對歷史數(shù)據(jù)分析的需求。

示列六：實時數(shù)據(jù)處理平臺，應(yīng)具備強(qiáng)大的計算能力與算法支持，可采用邊緣計算技術(shù)來實現(xiàn)對現(xiàn)場數(shù)據(jù)的初步處理，并同時緩解中心服務(wù)器的負(fù)荷。

值得強(qiáng)調(diào)的是，故障診斷精度會直接受到數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，因此，定期校準(zhǔn)和驗算傳感器性能是必不可少的，通常情況下，應(yīng)該每隔六個月進(jìn)行一次全面的檢測和維護(hù)。通過對數(shù)據(jù)的長時間積累與分析，可以實現(xiàn)對設(shè)備生命周期的有效管理，為設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐，降低故障發(fā)生率，延長設(shè)備的使用壽命。

四、智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法

最好的治療方法是“治未病”，是“防患于未然”，這是對設(shè)備可靠性和安全性的最好和最有效保障。

一是在數(shù)據(jù)監(jiān)測分析方面，收集設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，如振動、溫度、壓力、電流等，通過對這些數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)故障特征。

二是在特征提取與選擇方面，利用監(jiān)測到的數(shù)據(jù)，提取具有故障敏感性的特征參數(shù)，比如頻譜特征、時域特征、統(tǒng)計特征等，從中發(fā)現(xiàn)設(shè)備在運(yùn)行狀態(tài)上出現(xiàn)的變化。

三是在故障模式建模方面，可利用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等方法，對歷史故障樣本進(jìn)行訓(xùn)練，建立故障預(yù)測模型，以實現(xiàn)對不同故障模式的識別和對不同故障發(fā)生概率的預(yù)測。

四是在深度學(xué)習(xí)方法方面，基于大數(shù)據(jù)加持，深度學(xué)習(xí)技術(shù)為設(shè)備故障預(yù)測提供了新的可能，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)等，利用這些模型可以實現(xiàn)對故障的早期預(yù)警。

五是在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)對傳感器海量數(shù)據(jù)的整合與遠(yuǎn)程分析，實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，實時發(fā)出故障預(yù)警。

六是在振動分析方面，利用加速度計和速度傳感器可以實現(xiàn)對設(shè)備振動頻率的監(jiān)測，如果出現(xiàn)振動異常，則預(yù)示有部件松動、損壞或者是出現(xiàn)了不平衡現(xiàn)象。

七是在油液分析方面，要對設(shè)備潤滑系統(tǒng)的油樣進(jìn)行定期分析，比如通過檢測金屬顆粒、水分和酸堿度等指標(biāo)，可以實現(xiàn)對部件磨損程度和潛在故障的評估。

五、對智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測的評估

對設(shè)備故障預(yù)測進(jìn)行評估的目的在于預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)故障的時間和類型，從而在故障發(fā)生前就提前發(fā)出預(yù)警、減少維護(hù)成本、延長設(shè)備壽命和提高生產(chǎn)效率。

一是數(shù)據(jù)采集，收集設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、振動等傳感器數(shù)據(jù)以及操作參數(shù)等。

二是數(shù)據(jù)預(yù)處理，實際采集的數(shù)據(jù)可能會發(fā)生缺失值的情況，為了方便之后對數(shù)據(jù)的分析，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。

三是特征提取，即從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中選擇與故障相關(guān)的特征作為輸入變量。

四是模型訓(xùn)練，利用選定特征、已知故障數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過訓(xùn)練來得到預(yù)測故障發(fā)生的模型。

五是模型驗證，通過對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行驗證，評估其在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測效果，來檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

六是預(yù)警閾值設(shè)定，設(shè)定預(yù)警閾值的作用是為了在設(shè)備出現(xiàn)故障前就發(fā)出預(yù)警。

六、對智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測的展望

智能化礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷與預(yù)測，目前在實踐應(yīng)用中已經(jīng)取得了很大的成就，在未來，隨著信息通信技術(shù)的進(jìn)步，還將進(jìn)一步在高靈敏度傳感器、多傳感器信息融合技術(shù)和遷移學(xué)習(xí)算法等方面取得更大發(fā)展，還將使診斷與預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性得到進(jìn)一步地提升。

參考文獻(xiàn)：

[1]范學(xué)禮.礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)分析[J].冶金與材料，2023