喬惠忠

（山西壽陽潞陽祥升煤業(yè)有限公司，山西 壽陽 045400）

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)的種類眾多，比如主觀判斷診斷技術(shù)、儀器診斷技術(shù)、數(shù)學(xué)模型診斷技術(shù)以及智能診斷技術(shù)。在不同的場合選擇效果最好的礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)，以確保礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的高效性和準(zhǔn)確性。

1 礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷原理

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的第一個階段是搭建礦山機(jī)電設(shè)備數(shù)學(xué)模型。這一環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)在于故障檢修工作者在系統(tǒng)正常工作時對礦山機(jī)電設(shè)備的參數(shù)記錄。當(dāng)?shù)V山機(jī)電設(shè)備發(fā)生故障時，故障檢修工作者通過已有的礦山機(jī)電設(shè)備數(shù)學(xué)模型對比正常參數(shù)與故障參數(shù)。當(dāng)兩者差異顯著時，就可以迅速鎖定故障，為礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷打下了良好的基礎(chǔ)，提高了礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷效率。

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的第二個環(huán)節(jié)是采集礦山機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行參數(shù)。對有效信息的獲取永遠(yuǎn)是各項(xiàng)工作的前提條件。在采集了礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀況后，還要利用信息技術(shù)將其錄入計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析、判別，在現(xiàn)代高科技的支持下提高礦山機(jī)電設(shè)備故障判斷的準(zhǔn)確率。

礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的最后環(huán)節(jié)是分析、識別、轉(zhuǎn)化信息。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對礦山機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析、識別，然后將機(jī)器語言轉(zhuǎn)化為人類語言，以便故障檢修工作者對礦山機(jī)電設(shè)備故障工作的查驗(yàn)，為故障檢修工作者下一步排除故障奠定基礎(chǔ)。

2 礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷類型

2.1 主觀性的診斷技術(shù)

作為最為傳統(tǒng)的礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)，主觀判斷診斷技術(shù)就是依據(jù)故障檢修工作者的主觀感覺（比如視覺、聽覺、嗅覺以及觸覺等）來對故障區(qū)域、故障原因、故障設(shè)施以及故障零件進(jìn)行判斷與識別。主觀判斷診斷技術(shù)對于故障檢修者的專業(yè)能力要求很高，不僅要求礦山機(jī)電設(shè)備故障檢修工作者對機(jī)電設(shè)備用法、原理了然于胸，還要求礦山機(jī)電設(shè)備故障檢修工作者對礦山機(jī)電設(shè)備的故障類型、故障表現(xiàn)爛熟于心。雖然主觀判斷診斷技術(shù)可以用來檢驗(yàn)礦山開采工藝流程中的任何故障，但是其準(zhǔn)確率不高，檢測結(jié)果并不可靠。主觀判斷診斷技術(shù)往往不能單獨(dú)使用，經(jīng)常作為其他礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)的輔助手段。

2.2 利用儀器進(jìn)行診斷的技術(shù)

儀器診斷技術(shù)是主觀判斷技術(shù)的升級，也是礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷手段的一大飛躍。儀器診斷技術(shù)較主觀判斷診斷技術(shù)有了很大的提升，在診斷準(zhǔn)確性、可靠性上表現(xiàn)良好。所謂儀器診斷技術(shù)，就是借助于礦山機(jī)電設(shè)備以及礦山機(jī)電儀器對運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行參數(shù)檢測、收集，并將運(yùn)行參數(shù)與正常參數(shù)進(jìn)行對比分析，進(jìn)而對故障區(qū)域、故障原因、故障設(shè)備以及故障地點(diǎn)等進(jìn)行精準(zhǔn)判別，為下一步排除礦山機(jī)電設(shè)備故障與安全隱患提供數(shù)據(jù)支持。由于儀器診斷技術(shù)具有高效性以及便捷性，受到了廣大礦山開采企業(yè)的青睞，得到了廣泛的應(yīng)用。

2.3 利用數(shù)學(xué)模型診斷的技術(shù)

數(shù)學(xué)模型診斷技術(shù)，就是基于統(tǒng)計(jì)方法理論與統(tǒng)計(jì)概率理論，利用動態(tài)監(jiān)測技術(shù)以及傳感器技術(shù)，適時對礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行對比、分析，進(jìn)行故障診斷與故障排除。礦山開采工程是一個系統(tǒng)性工程，人工無法對其運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、運(yùn)行狀態(tài)等實(shí)時信息進(jìn)行有效記憶，但其參數(shù)狀態(tài)是礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的直接體現(xiàn)，因此引入數(shù)學(xué)模型對礦山機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)行數(shù)據(jù)等實(shí)時信息進(jìn)行整理、記錄，能夠在最大限度內(nèi)保證數(shù)據(jù)的可靠性與準(zhǔn)確性，以保證及時對設(shè)備故障段進(jìn)行排除，進(jìn)而確保礦山機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行。

2.4 智能診斷技術(shù)

智能診斷是礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷向人工智能化、自動化靠攏的一種趨勢。智能診斷技術(shù)基于已有的礦山機(jī)電設(shè)備故障特征信息庫，通過模擬人腦功能，并借助于傳感器技術(shù)，應(yīng)用智能分析方式以及智能檢測方式對比故障特征信息數(shù)據(jù)庫與運(yùn)行參數(shù)，對礦山機(jī)電設(shè)備進(jìn)行故障判別與分析，為礦山機(jī)電設(shè)備故障排除奠定基礎(chǔ)。智能診斷技術(shù)的順利應(yīng)用依賴于礦山機(jī)電設(shè)備故障特征信息庫的建立，并且信息庫中礦山機(jī)電設(shè)備故障特征越多，智能診斷技術(shù)的準(zhǔn)確度越高。智能診斷技術(shù)的面世加快了礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷的智能化與自動化步伐，智能診斷技術(shù)有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3 礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)分析

在礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)分析環(huán)節(jié)，分兩個板塊進(jìn)行闡述：儀器診斷技術(shù)和變頻器通信模塊以及物聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)檢修技術(shù)。

3.1 儀器診斷技術(shù)和變頻器通信模塊

在利用儀器診斷技術(shù)進(jìn)行礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷時，變頻器通信模塊在故障診斷系統(tǒng)中有著重要地位。故障診斷系統(tǒng)通過變頻器模塊采集系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，并將搜集到的數(shù)據(jù)傳送至通信模塊顯示屏中，以便故障檢修工作者獲取機(jī)器運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行電流參數(shù)以及變頻器電壓等信息，從而判別出機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)。變頻通信模塊機(jī)器過流保護(hù)、過載保護(hù)以及過壓保護(hù)等優(yōu)良功能，可準(zhǔn)確探知機(jī)器故障區(qū)域，為故障檢修工作者判別故障地點(diǎn)、分析故障原因、排除故障問題提供數(shù)據(jù)支持。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)檢修技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)檢修技術(shù)是傳感器技術(shù)融合了RFID技術(shù)和紅外感應(yīng)技術(shù)發(fā)展而來的。在應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)檢修技術(shù)時，我們首先需要搜集礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)等實(shí)時信息，為后續(xù)的參數(shù)比對環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)支持。當(dāng)?shù)V山機(jī)電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與正常運(yùn)行參數(shù)有顯著差異時，對故障特征進(jìn)行分析與判別，進(jìn)而獲取故障原因、故障程度與故障地點(diǎn)的準(zhǔn)確信息，并制定有效的故障排除方案。

4 結(jié)語

實(shí)時掌握礦業(yè)機(jī)電設(shè)備運(yùn)行情況、及時發(fā)現(xiàn)礦業(yè)機(jī)電設(shè)備故障原因并及時排除故障，可以有效規(guī)避礦山機(jī)電設(shè)備事故的產(chǎn)生。有理由相信，在礦山機(jī)電設(shè)備故障檢修工作者以及科研人員的努力下，礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷工作將會向系統(tǒng)化、規(guī)范化邁進(jìn)。