煤矿机电设备故障诊断与维修技术研究

煤矿机电设备故障诊断与维修技术研究

李森

河南能源义煤集团义络公司 河南省洛阳市 471600

摘要：随着全球能源需求的持续增长，煤炭作为重要的化石能源之一，其开采与利用依然在全球能源结构中占据重要地位。煤矿机电设备作为煤炭开采与加工过程中的关键设备，其运行状况直接影响到煤矿生产的安全、效率与经济效益。然而，煤矿机电设备在长时间、高负荷的运行过程中，往往会出现各种故障，这些故障不仅会影响设备的正常运行，还可能对煤矿生产造成重大损失，甚至威胁到工作人员的生命安全。

关键词：煤矿；机电设备；故障诊断；维修

引言

近年来，随着煤矿开采技术的不断进步和智能化水平的提升，煤矿机电设备逐渐向着大型化、复杂化、智能化的方向发展。这些先进设备的引入，虽然极大地提高了煤矿生产的效率和安全性，但同时也对设备的故障诊断与维修技术提出了更高的要求。传统的故障诊断与维修方法已经难以满足现代煤矿机电设备的需求，亟需开展深入研究，探索更加高效、准确、智能的故障诊断与维修技术。研究煤矿机电设备的故障诊断与维修技术，对于提高煤矿生产的安全性、降低生产成本、延长设备使用寿命具有重要意义。

1煤矿机电设备故障分析

1.1损坏型故障

这类故障通常是由于机电设备内部零件构造发生破损、断裂或者遭受腐蚀等，导致设备无法正常运转。部件断裂通常是由于材料疲劳、过载、应力集中或设计缺陷等原因导致的，在煤矿恶劣的工作环境下，设备长期承受高强度、高冲击的工作负荷，加速了部件的疲劳断裂。磨损是机电设备最常见的失效形式之一，在煤矿生产中设备之间的相对运动、颗粒物的侵入、润滑不良等因素都会导致零件表面逐渐磨损，最终失去原有的尺寸精度和形状，影响设备的正常运行。煤矿环境中的湿度、酸碱度、腐蚀性气体等因素都可能导致设备部件的腐蚀，腐蚀不仅会使部件厚度减薄、强度降低，还可能引发电化学腐蚀，加速设备的损坏。损坏型故障会导致设备无法正常运转，导致设备在运行时出现异常振动、噪音、泄漏等现象，增加事故发生的风险。设备损坏后需要进行维修或更换，这将产生额外的维修费用、备件费用以及因停产造成的间接经济损失。长期而言，频繁的损坏还可能缩短设备的使用寿命，增加整体运营成本。

1.2老化性故障

机电设备中电线、电缆、橡胶密封圈等许多部件，在长时间使用后会出现绝缘层破裂、弹性降低等老化现象，机械设备中的轴承、齿轮、链条等部件在运转过程中会不断磨损，导致配合间隙增大、传动效率降低，甚至引发故障。煤矿井下环境恶劣，存在大量的煤尘、水分、腐蚀性气体等，这些都会对设备造成侵蚀，加速设备老化。设备在使用过程中如果缺乏必要的维护保养，润滑不足、清洁不及时，都会加速设备老化过程。

1.3松脱型故障

松脱型故障是煤矿机电设备中的零部件因未紧固、磨损、振动等原因，导致其在工作过程中发生松动或脱落，进而影响设备的正常运行和性能。设备中的螺栓、螺母、销轴等紧固件可能会因振动、松动等原因而逐渐松动，导致连接部位不紧密，在某些情况下，松动的零部件可能会完全脱落，这些脱落的零部件会卡在设备内部，造成设备损坏或停机。松脱型故障往往会导致设备的性能下降，如传动效率降低、振动加剧、噪音增大等，严重时甚至会导致设备无法正常工作。

1.4功能失效型故障

功能失效型故障主要是在设备运行过程中，突然出现某参数（如压力、温度）异常，导致设备机构功能不稳定或失效。以提升机为例，由于长期使用，各集油路和阀与集油路间出现泄漏，系统内有空气吸入、溢流阀或电磁换向阀内泄漏等原因可能导致油压值无法达到预定值。制动器不松闸，系统无压力，可能是由于油泵旋转方向错误、油泵无输出液或电液比例装置故障等。残压过大会使制动器失去作用，通常由电液调压装置控制杆上的档板离喷嘴距离太小或溢流阀节流孔太大引起。

2煤矿机电设备故障诊断与维修技术

2.1故障诊断

利用机器学习算法和模型，对提取出的特征进行训练和分类，实现对煤矿机电设备故障的自动诊断和分类。在煤矿机电设备的运行过程中，故障是不可避免的。为了及时准确地诊断和分类故障，以便采取相应的维修策略，基于大数据的故障诊断与分类模型应运而生。首先，需要构建一个完整的故障数据库，包含各种可能出现的故障类型、故障信息以及历史故障数据等。通过收集和整理这些数据，可以构建一个全面的故障知识库，从而为后续的故障诊断和分类提供依据。其次，利用机器学习和数据挖掘的方法，可以对大量的故障数据进行分析和挖掘，从中提取出特征信息，创建故障诊断模型。这些模型可以根据故障的特征，对故障进行准确的诊断和分类，帮助维修人员快速找到故障源，并采取相应的维修措施。再次，为了提高故障诊断与分类的准确性和效率，还可以引入深度学习技术。深度学习通过构建多层的神经网络模型，可以自动学习和提取数据中的高级特征，从而更好地进行故障诊断和分类。通过大量的训练数据和优化算法，深度学习可以实现更高水平的故障诊断与分类。最后，基于大数据的煤矿机电设备故障诊断与维修策略模型的建立，不仅可以提高故障诊断的准确性和效率，还可以为维修人员提供更科学的维修策略。通过对历史故障数据的分析和挖掘，可以了解不同故障类型的发生规律和特点，进而制订出更合理和有效的维修策略，提高煤矿机电设备的可靠性和安全性。

2.2维修策略

故障诊断是维修工作的前提和基础，准确、快速地诊断出故障类型和位置，对于后续的维修工作至关重要。通过测量设备的电流、电压、温度等物理参数，判断设备是否存在故障，需要配备相应的监测系统和传感器，实现实时监测和数据记录。利用振动传感器监测设备的振动情况，通过振动频谱分析等手段，判断设备的运行状态和故障类型。通过红外热像仪等设备对设备进行无损检测，观察设备的温度分布情况，判断设备是否存在过热、短路等故障。结合物联网、大数据、人工智能等技术，对设备的运行数据进行收集、分析和处理，实现设备的智能监测和故障预测。实时监测设备的运行状态，并预测可能的故障模式，避免设备故障导致的生产中断和安全事故。例如，当某个设备出现异常运行模式时，系统可以立即发出警报并通知维修人员进行检修，从而及时解决潜在的故障。通过比较设备的故障历史数据和维修记录，可以确定哪些设备更容易发生故障，以及哪些故障对生产影响最大。基于这些信息，可以制订出维修优先级，确保维修资源的合理分配，最大限度地减少生产中断时间。收集和分析维修人员的操作记录和维修时间，提高设备的可靠性和稳定性，降低维修成本和生产损失。

结束语

总的来说，通过对煤矿机电设备故障诊断与维修技术的深入研究，能够为煤矿企业提供更加科学、高效、智能的设备管理方法，提高煤矿生产的安全性、降低生产成本、延长设备使用寿命，推动煤矿行业向更加安全、高效、绿色的方向发展。随着技术的不断进步和应用的深入推广，煤矿机电设备故障诊断与维修技术将迎来更加广阔的发展前景。

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