基于大數(shù)據(jù)的煤礦掘進(jìn)設(shè)備檢修預(yù)測(cè)與維護(hù)決策支持系統(tǒng)研究

艾國(guó)防

（鄂爾多斯市營(yíng)盤壕煤炭有限公司，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017300）

隨著采煤工業(yè)的快速發(fā)展，煤礦掘進(jìn)設(shè)備的高效運(yùn)行成為保障礦山生產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。然而，設(shè)備故障和不當(dāng)維護(hù)導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷不僅影響產(chǎn)能，還可能帶來(lái)嚴(yán)重的安全隱患。在此背景下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行掘進(jìn)設(shè)備的檢修預(yù)測(cè)與維護(hù)決策顯得尤為重要。本文研究旨在探討如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析提高煤礦掘進(jìn)設(shè)備的維護(hù)效率和預(yù)測(cè)精度，從而優(yōu)化維護(hù)決策過(guò)程，降低故障率，確保礦區(qū)安全生產(chǎn)。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的采集、處理和分析，構(gòu)建了一個(gè)綜合的掘進(jìn)設(shè)備檢修預(yù)測(cè)與維護(hù)決策支持系統(tǒng)，以期為采煤工業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)、有效的技術(shù)支持。

1 大數(shù)據(jù)在煤礦掘進(jìn)設(shè)備檢修預(yù)測(cè)與維護(hù)決策中的優(yōu)勢(shì)

煤礦掘進(jìn)設(shè)備的狀態(tài)直接影響著煤礦的安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益。但是，傳統(tǒng)的維護(hù)方式更多依賴人工經(jīng)驗(yàn)，存在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不足、判斷主觀等問(wèn)題，大數(shù)據(jù)技術(shù)為煤礦掘進(jìn)設(shè)備的檢修預(yù)測(cè)和維護(hù)決策提供了新的思路。

首先，大數(shù)據(jù)收集可以獲取更多設(shè)備運(yùn)行參數(shù)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)，可以在設(shè)備的關(guān)鍵部位收集振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速、電流等數(shù)10個(gè)實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)，形成高頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)。例如，僅一臺(tái)設(shè)備一天就能產(chǎn)生GB級(jí)的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)可以保存這些海量數(shù)據(jù)。

其次，大數(shù)據(jù)分析可以建立精確的設(shè)備健康評(píng)估和故障預(yù)測(cè)模型?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以分析歷史故障樣本，訓(xùn)練出故障分類和故障發(fā)生概率預(yù)測(cè)模型。還可以使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)學(xué)習(xí)設(shè)備狀態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的故障模式識(shí)別。

另外，大數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)個(gè)性化智能維護(hù)決策。根據(jù)不同設(shè)備的實(shí)際狀態(tài)和模型預(yù)測(cè)結(jié)果，可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)維保計(jì)劃優(yōu)化，確定維保時(shí)間和維保方式。還可以根據(jù)備件供應(yīng)鏈實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，優(yōu)化備件調(diào)度方案。利用虛擬仿真技術(shù)，可以批量比較不同決策方案的經(jīng)濟(jì)效果。最后，大數(shù)據(jù)反饋可以提高維保質(zhì)量。及時(shí)反饋每次維保效果，標(biāo)注數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)維保決策的閉環(huán)控制，使系統(tǒng)越運(yùn)行越智能。

2 基于大數(shù)據(jù)的煤礦掘進(jìn)設(shè)備檢修預(yù)測(cè)與維護(hù)決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

為實(shí)現(xiàn)煤礦掘進(jìn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè)，首先，需要建立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理模塊。該模塊主要包括數(shù)據(jù)的智能化采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)3個(gè)方面。智能化采集方面，系統(tǒng)在各關(guān)鍵設(shè)備部位布設(shè)了數(shù)十個(gè)智能傳感器，實(shí)時(shí)采集溫度、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、電流等多維狀態(tài)數(shù)據(jù)。同時(shí)，還收集設(shè)備運(yùn)行日志、報(bào)警信息、維保記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。采集頻率可達(dá)每秒鐘采集多個(gè)數(shù)據(jù)包，每臺(tái)設(shè)備每天產(chǎn)生約20GB的原始數(shù)據(jù)。為降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，使用邊緣計(jì)算技術(shù)進(jìn)行采樣、濾波、壓縮，實(shí)時(shí)輸出重要的特征數(shù)據(jù)。預(yù)處理方面，系統(tǒng)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、補(bǔ)全缺失值、格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理，提高后續(xù)分析的質(zhì)量。同時(shí)標(biāo)注各數(shù)據(jù)的時(shí)間戳、設(shè)備編號(hào)、傳感器編號(hào)等重要元數(shù)據(jù)，對(duì)于維保記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵字段入庫(kù)。存儲(chǔ)方面，系統(tǒng)使用Hadoop分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，高效存儲(chǔ)海量設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。同時(shí)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)，方便查詢。使用數(shù)據(jù)湖技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多來(lái)源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、日志等。綜上，通過(guò)高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，系統(tǒng)獲得了規(guī)模巨大、格式統(tǒng)一、質(zhì)量高的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的預(yù)測(cè)模型分析奠定了基礎(chǔ)。

2.2 大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型建立

在數(shù)據(jù)采集與處理的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)建立了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的煤礦掘進(jìn)設(shè)備狀態(tài)評(píng)估與故障預(yù)測(cè)模型。模型建立分為3步：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，系統(tǒng)對(duì)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑、規(guī)范化、維度約減等技術(shù)，減少噪聲對(duì)模型的影響，提升訓(xùn)練效果。特征工程方面，系統(tǒng)從海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中提取有效的狀態(tài)特征。對(duì)時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征如均值、方差、峰值等；頻域特征如功率譜特征；時(shí)間頻域特征如小波變換系數(shù)等，進(jìn)行專家特征選擇。同時(shí)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)學(xué)習(xí)維護(hù)，獲得設(shè)備狀態(tài)的最優(yōu)表達(dá)。模型訓(xùn)練方面，系統(tǒng)采用GBDT、RNN、CNN等算法構(gòu)建健康評(píng)估模型、故障分類模型、RUL預(yù)測(cè)模型。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集選擇歷史2年的500臺(tái)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，包含3萬(wàn)組正常數(shù)據(jù)，2萬(wàn)組故障數(shù)據(jù)，故障模式包括移相器故障、電機(jī)轉(zhuǎn)子故障、齒輪箱故障等共15種，采用5折交叉驗(yàn)證防止過(guò)擬合，模型采用混合并行結(jié)構(gòu)，結(jié)合各算法的優(yōu)點(diǎn)。模型效果方面，健康評(píng)估模型精度達(dá)到88%；故障分類模型精度超過(guò)92%，召回率達(dá)到90%以上；剩余使用壽命預(yù)測(cè)誤差在87%的區(qū)間內(nèi)，模型精度符合實(shí)際生產(chǎn)要求。通過(guò)強(qiáng)大的模型自動(dòng)化特征學(xué)習(xí)和豐富數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)訓(xùn)練得到的預(yù)測(cè)模型可達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，為后續(xù)的智能決策提供支持。

2.3 維護(hù)決策支持系統(tǒng)

在設(shè)備狀態(tài)評(píng)估和故障預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)設(shè)計(jì)了智能的維護(hù)決策支持子模塊，提供維保方案優(yōu)化建議。該模塊連接了企業(yè)ERP系統(tǒng)，獲取設(shè)備基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)表，包含超過(guò)50個(gè)字段的結(jié)構(gòu)化信息，如設(shè)備編號(hào)、型號(hào)參數(shù)、歷史故障記錄等，數(shù)據(jù)量達(dá)到GB級(jí)。同時(shí)，接入了采礦企業(yè)的生產(chǎn)物流系統(tǒng)，獲取備件信息數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄了超過(guò)3萬(wàn)種備件的庫(kù)存、規(guī)格、供應(yīng)商等數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)規(guī)模超過(guò)10GB。系統(tǒng)調(diào)用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，評(píng)估設(shè)備的健康狀態(tài)和預(yù)測(cè)故障模式，構(gòu)建的LSTM模型參數(shù)達(dá)4.5GB，驗(yàn)證集準(zhǔn)確率超過(guò)86%?？紤]備件和人力等限制條件，模塊采用改進(jìn)的遺傳算法，可以并行模擬和評(píng)估超過(guò)20萬(wàn)種維護(hù)方案組合。進(jìn)而，系統(tǒng)集成了機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)濟(jì)模型，評(píng)估方案的維護(hù)成本和長(zhǎng)期效益。成本函數(shù)綜合考慮了超過(guò)50個(gè)影響因子，通過(guò)梯度提升算法訓(xùn)練，模型的決策樹數(shù)達(dá)到3800個(gè)。系統(tǒng)采用分布式Spark計(jì)算，可在4分鐘內(nèi)完成100臺(tái)設(shè)備的成本效益評(píng)估和比較。最終，系統(tǒng)基于AI模型、大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和分布式計(jì)算，自動(dòng)生成維護(hù)建議。用戶可以調(diào)整生成方案的約束條件和參數(shù)進(jìn)行模擬，輔助選擇最優(yōu)解，該系統(tǒng)顯著提高了煤礦維護(hù)決策的智能化程度。

2.4 實(shí)時(shí)監(jiān)控與反饋機(jī)制

在實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊中，系統(tǒng)采用了基于Kafka的流式計(jì)算框架，可以每秒處理超過(guò)20萬(wàn)條設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)使用了復(fù)雜事件處理技術(shù)，定義了超過(guò)50種設(shè)備異常模式，如連續(xù)N次振動(dòng)超標(biāo)等，支持毫秒級(jí)復(fù)雜事件檢測(cè)。一旦檢測(cè)到異常，會(huì)在1秒內(nèi)完成模型重新預(yù)測(cè)及決策優(yōu)化。此外，系統(tǒng)還開發(fā)了基于Spark Streaming的高可用及高容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算程序，采用了checkpoint機(jī)制以支持流式程序的大規(guī)模執(zhí)行和故障恢復(fù)。程序采用了數(shù)據(jù)的滑動(dòng)窗口操作以及窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的狀態(tài)管理技術(shù)，可以支持在多種時(shí)間窗口內(nèi)進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合分析。在反饋機(jī)制中，每次維護(hù)反饋數(shù)據(jù)包含超過(guò)100個(gè)結(jié)構(gòu)化指標(biāo)，涵蓋各關(guān)鍵部件的參數(shù)與狀態(tài)。反饋數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MongoDB中，已累積超過(guò)100萬(wàn)條。系統(tǒng)使用卷積LSTM網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)維護(hù)效果評(píng)估，LSTM模塊參數(shù)規(guī)模達(dá)1.2GB。增量學(xué)習(xí)算法使得每次模型重新訓(xùn)練時(shí)間控制在20分鐘以內(nèi)。此外，反饋數(shù)據(jù)中還包括非結(jié)構(gòu)化的維護(hù)過(guò)程記錄，這些文本數(shù)據(jù)可提供很好的維護(hù)行為細(xì)節(jié)。系統(tǒng)計(jì)劃使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析這些文本，以便更深入地評(píng)估維護(hù)質(zhì)量。在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中，系統(tǒng)結(jié)合NLP和BERT算法，可以處理長(zhǎng)度超過(guò)512個(gè)詞的維護(hù)反饋長(zhǎng)文本，挖掘文本中的設(shè)備隱患信息。文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，模型參數(shù)達(dá)到了2.1GB，文本風(fēng)險(xiǎn)分類的F1得分達(dá)到了87%?？紤]到維護(hù)反饋文本數(shù)量會(huì)不斷增長(zhǎng)，系統(tǒng)采用了ELMo等動(dòng)態(tài)語(yǔ)言模型技術(shù)，以支持后續(xù)的增量學(xué)習(xí)和模型優(yōu)化。

3 系統(tǒng)實(shí)證研究

3.1 系統(tǒng)在實(shí)際礦區(qū)的應(yīng)用

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)際效果，在山西某大型礦區(qū)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)化實(shí)踐。該礦區(qū)擁有10條主要采煤工作面，共有掘進(jìn)機(jī)、帶式運(yùn)輸機(jī)、箕斗傳送機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備300余臺(tái)。系統(tǒng)接入了該礦區(qū)的數(shù)十個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源，包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)、企業(yè)ERP系統(tǒng)等。在采集模塊方面，架設(shè)了傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)130臺(tái)關(guān)鍵設(shè)備的振動(dòng)、電流等20多項(xiàng)狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集，采集頻率達(dá)到每秒50次，單設(shè)備日數(shù)據(jù)量超過(guò)5GB，這些多源數(shù)據(jù)通過(guò)高速光纖環(huán)網(wǎng)匯總到hadoop集群，最終形成了一個(gè)超過(guò)100TB的原始數(shù)據(jù)池。在分析模塊方面，針對(duì)礦區(qū)典型設(shè)備非平衡數(shù)據(jù)，開發(fā)了適用于小樣本場(chǎng)景的深度遷移學(xué)習(xí)模型。該模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和少量標(biāo)注樣本微調(diào)，實(shí)現(xiàn)了高精度的設(shè)備健康評(píng)估和故障預(yù)測(cè)，RUL預(yù)測(cè)誤差小于8%。在決策支持模塊方面，模擬評(píng)估了數(shù)十萬(wàn)種維護(hù)方案，優(yōu)化選擇了改善設(shè)備可用性超過(guò)15%的最佳方案，該方案同時(shí)考慮了備件采購(gòu)成本的降低和維護(hù)工作量的平滑。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與結(jié)果討論

為全面驗(yàn)證模型效果及系統(tǒng)價(jià)值，本研究選取了該礦區(qū)60臺(tái)主要掘進(jìn)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些設(shè)備產(chǎn)生的時(shí)序數(shù)據(jù)量超過(guò)120TB，經(jīng)過(guò)提取和融合，構(gòu)建了一個(gè)包含超過(guò)5000個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。其中80%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，20%為測(cè)試集。訓(xùn)練采用了并行XGBoost算法，形成了一個(gè)包含4500棵決策樹，占用內(nèi)存8GB的預(yù)測(cè)模型。在測(cè)試集上，該模型實(shí)現(xiàn)了87.3%的故障模式分類精度，剩余壽命誤差降至6.4%。針對(duì)其中20臺(tái)設(shè)備，我們模擬評(píng)估了超過(guò)10萬(wàn)種維護(hù)方案組合，經(jīng)濟(jì)模型計(jì)算結(jié)果顯示，優(yōu)化方案可將設(shè)備平均可用性提升18.2%。表1詳細(xì)地對(duì)比了關(guān)鍵設(shè)備在優(yōu)化前后一個(gè)月的運(yùn)行情況。從中可以看出，該系統(tǒng)顯著減少了停機(jī)時(shí)間和備件成本，提升了系統(tǒng)的整體可用性與產(chǎn)出，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果。

表1 關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)維指標(biāo)優(yōu)化對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的煤礦掘進(jìn)設(shè)備檢修預(yù)測(cè)與智能維護(hù)決策支持系統(tǒng)，是提高礦山設(shè)備運(yùn)維水平、確保安全高效生產(chǎn)的重要途徑。本研究設(shè)計(jì)了從數(shù)據(jù)采集到預(yù)測(cè)建模再到?jīng)Q策優(yōu)化的完整系統(tǒng)框架，并在實(shí)際煤礦進(jìn)行了成功應(yīng)用，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的工程實(shí)施價(jià)值。實(shí)證結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以顯著降低設(shè)備故障率，減少停產(chǎn)損失，提升系統(tǒng)可用性，實(shí)現(xiàn)智能化、經(jīng)濟(jì)化的閉環(huán)設(shè)備管理。后續(xù)工作將進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力和決策優(yōu)化能力，促進(jìn)煤礦智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。相信該系統(tǒng)必將對(duì)煤礦企業(yè)的效益提升和安全生產(chǎn)發(fā)揮關(guān)鍵作用。