采煤机械故障诊断与智能维修方法研究

采煤机械故障诊断与智能维修方法研究

刘飞

摘要：本文将着重探讨采煤机械故障的诊断方法，并对智能维修方法进行了简要总结，希望能够进一步加强采煤机械故障诊断与智能维修，通过减少停机时间，提高设备运行的安全性、可靠性和实效性，更好地展开资产管理，有效克服故障诊断与智能维修方面存在的挑战，充分释放煤炭开采行业的全部潜力。

关键词：采煤机械；故障诊断；智能维修方法

引言：煤炭开采依靠一系列的机械和设备进行资源运输。在这一不断变化的动态环境中，准确诊断采煤机械故障问题，实施智能维修方法，确保工人的安全，进行潜在问题的早期预警，并不断优化维护计划，持续监控机械设备的健康状况，具有重要意义。

1、采煤机械故障的诊断方法

1.1检查和观察技术

采煤机械故障诊断的基本方法之一是检查和观察技术的应用。关键技术和工具包括：其一，目视检查：定期目视检查采矿机械可以发现明显的损坏、磨损或异常迹象。这包括检查运行过程中螺栓是否松动、腐蚀、裂纹以及异常声音或振动[1]。其二，听觉检查：聆听异常声音或振动可以提供有关潜在故障的宝贵线索。经验丰富的操作员通常依靠听觉来检测轴承故障、部件松动或皮带问题等问题。其三，物理检查：通过手动检查，技术人员可以感受温差，检查部件的结构完整性，并评估皮带、齿轮和轴承等关键部件的状况。其四，润滑分析：监测润滑剂的质量和数量将快速识别与运动部件摩擦、磨损或污染相关的潜在问题。

1.2基于传感器的监测

为了克服检查工作的局限性，采煤机械故障诊断越来越依赖基于传感器的监测方法。常见的传感器类型包括：其一，振动传感器：这些传感器测量机械中的振动，并可以检测轴承、齿轮和轴等旋转部件的不平衡、不对中和磨损。其二，温度传感器：监测温度变化可以识别过热或冷却问题，这可能表明冷却系统、润滑或电气组件存在问题[2]。其三，压力传感器：压力传感器可以检测液压或气动系统中的异常情况，帮助识别泄漏、堵塞或故障。其四，接近传感器：接近传感器用于测量运动部件之间的距离，从而可以检测未对准或不规则的情况。其五，应变计：应变计用于测量各种部件中的机械应变，有助于检测应力引起的故障。这些精密的传感器通常被安装在结构、材料或机械设备上，可以持续监测其受力状态，帮助故障诊断的工作人员更好地识别问题。其六，气体和化学传感器：这些传感器用于监测有害气体的存在，确保安全的工作环境并及早发现与气体相关的问题。

1.3基于计算机的诊断系统

随着采煤机械变得越来越复杂，基于计算机的诊断系统已成为故障检测和分析不可或缺的一部分。其关键组件包括：其一，数据采集：从传感器和监控设备网络收集数据是第一步。该数据可以包括有关温度、振动、压力和其他相关参数的信息。其二，数据处理：使用算法和机器学习技术处理和分析原始数据。此步骤涉及识别可能指示故障或退化的模式、异常和趋势[3]。其三，故障检测和诊断：基于计算机的诊断系统可以实时或通过定期分析自动检测和诊断故障。他们可以提供有关故障性质和严重程度的详细信息。其四，预测性维护：通过分析历史数据和趋势，这些系统可以预测设备何时可能发生故障，并建议维护操作以防止意外停机。

2、采煤机械故障的智能维修方法

2.1使用机器学习进行预测维护

由机器学习和数据分析提供支持的预测性维护彻底改变了煤炭开采行业的维护实践。它包含以下几个关键方面：（1）数据收集：从采矿机械中不断收集来自各种传感器的数据，包括振动传感器、温度传感器和油液分析。（2）数据分析：机器学习算法处理这些数据，以识别模式、异常以及设备退化或即将发生故障的早期迹象。（3）预测模型：开发预测模型是为了估计关键部件或整个机器的剩余使用寿命，帮助操作员更有效地安排维护任务。（4）降低成本：预测性维护可减少停机时间，最大限度地减少昂贵的紧急维修，并延长设备的使用寿命，最终降低整体的运营成本。这种先进的维护方法依赖于高度智能的监测系统，这些系统能够实时监测设备的状态和性能。此外，通过分析传感器和数据采集设备收集的信息，预测性维护可以识别潜在的故障迹象，从而允许维修人员在问题升级前采取针对性措施更好地解决它们。

2.2基于状态的维护策略

基于状态的维护（CBM）策略是煤炭开采智能维护技术的另一个重要组成部分。它的关键要素包括：（1）传感器部署：各种传感器，如振动传感器、热成像相机和油质量传感器，被战略性地放置在采矿设备上，以持续监控其状况[4]。（2）状况评估：分析传感器的数据以评估机械部件的健康状况，识别异常状况或性能偏差。（3）决策支持：CBM系统为维护团队提供可操作的见解，帮助他们决定何时需要进行维护以及需要进行何种类型的维护。（4）节省成本：通过仅在必要时进行维护，CBM 减少了不必要的停机时间、备件库存成本和人工费用。（5）延长设备寿命：CBM通过在问题导致重大故障之前解决问题，有助于延长设备寿命。

2.3主动维护方法

主动维护方法的实施可以使潜在问题得到更好地解决。这种方法的重点包括：（1）以可靠性为中心的维护(RCM)：RCM是一种系统方法，可识别关键设备和组件、评估故障模式并制定主动维护策略以防止故障。（2）根本原因分析：主动维护涉及对过去的故障进行深入分析，以确定根本原因并实施纠正措施。（3）资产管理：涉及优化维护计划、备件管理和资源分配，以最大限度地提高设备可靠性。（4）持续改进：主动维护是一个持续的过程，涉及根据不断变化的条件和设备性能持续监控、分析和调整维护策略。（5）增强安全性：主动维护不仅可以减少设备故障，还可以通过在潜在危险对工人构成威胁之前解决它们来增强安全性。

2.3远程监控系统

远程监控系统在现代采煤作业中有着广泛应用，同时发挥着关键作用。以下是远程监控系统的主要特点：（1）数据传输：来自传感器和设备的数据通过无线或网络通信技术传输到中央控制中心。（2）实时可视化：远程监控系统为操作员提供实时数据可视化，使他们能够监控设备状况、性能和警报。（3）控制功能：除了监控之外，这些系统通常还提供远程控制功能，允许操作员在必要时调整设备设置或关闭机器[5]。（4）预警系统：远程监控系统可以提供有关潜在问题的早期预警，从而实现快速响应和干预。（5）效率和安全：这些系统通过减少对现场人员的需求来提高运营效率，并通过最大限度地减少暴露在危险环境中来确保工人的安全。

结束语

总而言之，故障诊断方法与智能维修方法在采煤行业实际作业中的有效应用，至关重要且势在必行。通过实施采煤机械的故障诊断方法和智能维修方法，彻底改变机械设备的运营效率，显著增强资源分配率、利用率和设备可靠性，并保证作业环境的安全，最大程度地减少停机时间，优化维护工作，细化管理流程，完善监管方案，煤炭开采行业将会因此拥有富有弹性且更加繁荣的未来，也将不断减轻对环境的影响，产生最大化的经济效益、生态效益和社会效益。

参考文献：

[1]景泽来.双滚筒采煤机故障机理及预防策略分析[J].矿业装备，2023，(09)：172-174.

[2]杨仁鹏，刘生江.煤矿采煤机智能化关键技术探讨[J].中国设备工程，2023，(20)：37-39.

[3]刘亮亮.井工矿双滚筒采煤机常见故障原因分析与探讨[J].采矿技术，2021，21(01)：135-136+142.

[4]刘向丽.基于振动信号的矿用旋转类设备状态监测系统[J].煤矿机械，2020，41(01)：140-144.

[5]安伟岗.浅析机械自动化控制设备的维护技术[J].中国设备工程，2021，(18)：37-38.