山東金嶺礦業(yè)股份有限公司 王 芳

礦山資源是推動社會發(fā)展的核心資源之一，礦山機電設備正是保證礦山生產作業(yè)質量的重中之重。通過不斷加強礦山機電設備管理水平并提高設備檢修時的故障診斷技術，可有效提高礦山作業(yè)質量，增加機電設備的運行效率。

1 礦山機電設備故障診斷技術特征與故障原因分析

1.1 礦山機電設備故障診斷技術綜述

經濟的不斷發(fā)展讓社會對于礦山資源的需求量越來越大，礦山開采難度的不斷增加導致礦山機電設備經常會因為各種因素而出現(xiàn)故障問題。對于機電設備而言，設備檢修與故障診斷的主要目的在于掌握機電設備的運行情況，提高設備礦山開采時的使用壽命。通常情況下，故障診斷將會涉及到計算機、傳感器等多種技術，通過狀態(tài)檢測等方法可有效掌握機電設備的運行參數(shù)，提高設備運行時的安全性。而且通過對機電設備性能參數(shù)進行分析，還可在一定程度上實現(xiàn)對設備性能的預測，提高機電設備的故障判斷準確性，為后續(xù)開展的一系列檢修作業(yè)提供幫助。

礦山機電設備運行正常與否，主要取決于設備是否能滿足礦山生產需求，機電設備在非正常運轉時，往往會對設備其他零部件的運行效果帶來干擾，進而導致機電設備無法滿足礦山生產需求，通過合理利用故障診斷技術對設備信號變化進行分析，能夠及時發(fā)展設備運行期間存在的各種故障問題，此時便可通過故障檢修的方式來保證礦山機電設備實現(xiàn)正常運行。

1.2 機電設備故障診斷技術特征

目標性。故障診斷技術具有目標性，故障診斷期間的核心目標就是盡快實現(xiàn)故障定位與故障分析，通過及時完成故障診斷，能夠為設備檢修提供重要的故障數(shù)據(jù)支持，防止檢修工作出現(xiàn)無從下手的情況。除此之外，在故障診斷的基礎上制定一系列高效維修方案，不僅可讓設備維修效果得到保障，還可進一步提高礦山機電設備的使用壽命。

復雜性。故障診斷技術包含的內容極為復雜，諸如動力學、物理學等學科均有涉獵。通過對多學科進行整合，能有效提高故障診斷效果，為機電設備檢修帶來更多幫助；實踐性。故障診斷技術是一種能夠及時從理論轉化為實踐的技術，所有的理論知識都可在診斷過程中直接進行實踐，并在實際操作中對故障情況進行分析，通過將實操過程中的反饋結果與設備故障相結合，可大幅提高礦山機電設備的檢修效果。

1.3 礦山機電設備故障原因分析

零件配合關系惡化。在機電設備發(fā)生故障問題時，通常在觀察設備故障部位后會發(fā)現(xiàn)設備零部件相互間的運行關系產生了變化。當零部件的原本形態(tài)與尺寸和設計額時的狀態(tài)出現(xiàn)偏離后，就會導致機電設備出現(xiàn)異常故障問題。這種零部件配合配差是長期使用中各種因素共同作用下所帶來的結果，目前最為常見的配合惡化原因便是零部件老化與各種意外損傷[1]。

機電設備超負荷運行損壞。機電設備在設計之初便會對各項功率有所限制，當機電設備的輸出功率達到了設置中的極限參數(shù)后并不會直接造成損壞，而是會導致機電設備的運行質量下滑速度增加，此時的機電設備往往更加容易在各種外界因素的影響下發(fā)生質量問題。超負荷運轉意味著機電設備超出了運行極限，設備運行承受能力難以將輸出功率帶來的影響控制在有效范圍內。因此機電設備在運行階段必須對功率進行限制，避免因為超負荷運行而縮短設備的使用壽命

機電設備性能損耗。機電設備運行能力損耗屬于長期過程，機電設備在運行期間，將會在內、外因素的共同作用下導致運行期間的設備綜合能力持續(xù)下滑，這種性能損耗不可避免。通常情況下，設備在長期運行中將會導致零部件配合剛性降低、摩擦系數(shù)增加，當機電設備的重要負荷部件出現(xiàn)扭曲、磨損等問題時，就會導致機電設備性能在短時間內大幅下降。

2 礦山機電設備檢修中的故障診斷方法分析

建立機電設備數(shù)據(jù)模型。礦山機電設備在時代背景下得到了長足的發(fā)展，機電設備的各種技術參數(shù)如今已經達到了世界先進水平。在開展故障診斷時，通常需要結合機電設備的各項技術參數(shù)來判斷設備的真實運行情況，技術參數(shù)是否異常便是機電設備性能檢測時的關鍵。為了完成對機電設備各項性能參數(shù)的整理與歸納，應該構建出切實可行的數(shù)據(jù)模型，借助建模的優(yōu)勢發(fā)現(xiàn)機電設備故障，保證設備正常運行。

采集設備參數(shù)信息。傳感器是機電設備使用中的關鍵輔助設備，能在機電設備運行期間，針對設備運行參數(shù)進行感應，進而獲取機電設備運行時所生成的各種參數(shù)信息，通過將這部分數(shù)據(jù)信息傳遞至儲存系統(tǒng)，然后及時針對機電設備數(shù)據(jù)進行故障排查，便可發(fā)現(xiàn)機電設備運行時的各種異常情況[2]。

機電設備異常狀態(tài)識別。因為無法利用機電設備直接識別傳感器采集到的各種參數(shù)信息，因此在開展故障診斷時，還應該針對機電設備的參數(shù)信息進行判斷，通過對識別后的參數(shù)與設備運行期間的常規(guī)參數(shù)進行對比，可有效判斷出機電設備運行期間與常規(guī)狀態(tài)下的差異，進而掌握機電設備的異常情況。需要注意的是，傳感器采集的很多信息都需要利用信息處理技術開展數(shù)據(jù)加工，只有這樣才能夠實現(xiàn)對故障原因的總結。

機電設備故障預測。通過針對機電設備的各項參數(shù)進行分析與整理，能夠直接發(fā)現(xiàn)機電設備運行期間出現(xiàn)的各種變化，結合性能規(guī)律來開展機電設備的故障判斷，就能夠實現(xiàn)對機電設備故障問題的預測，提前了解機電設備運行期間可能出現(xiàn)的故障問題，降低機電設備突發(fā)故障所造成的影響。而且通過故障預測還能夠提前開展機電設備的檢修、維護處理，進一步延長礦山機電設備的運行壽命。

經驗故障判斷。經驗故障判斷對檢修人員的檢修能力要求極高，檢修人員憑借自身的專業(yè)性與檢修經驗，可在面對各種故障問題時作出合理判斷。這種判斷的核心依據(jù)是個人能力與經驗直覺，因此具有一定程度的局限性。在面對各種復雜的機電設備故障時，若因為人為經驗判斷而出現(xiàn)失誤，就將會對后續(xù)開展的設備檢修工作帶來非常嚴重的影響。

綜合故障診斷。就是要靈活應用各種設備儀器針對機電設備的運行狀態(tài)進行檢測，這種故障診斷模式并沒有固定方法，在診斷故障時需要綜合實際情況來合理選擇適當?shù)脑\斷模式。由于故障診斷的核心目的在于消除機電設備的運行隱患，解決現(xiàn)有的設備故障，所以在必要時可選擇采用多種檢測模式在診斷完成后進行對比分析，以此來保證最終診斷效果。

智能故障診斷。是一種依托于科學技術水平的一種故障判斷模式，若礦山企業(yè)的科技能力無法滿足智能故障診斷的實際需求，就無法真正發(fā)揮出智能診斷應有的效果。作為一種智能化檢測方法，智能故障診斷技術可對人腦進行模擬分析，并在分析過程中獲取并篩選有效信息。在發(fā)現(xiàn)設備運行中的異常情況時，可通過預警的方式對檢修人員進行提示，進而讓機電設備的故障診斷工作變得更加具有針對性[3]。

3 機電設備檢修中的故障診斷技術應用分析

3.1 故障診斷專家系統(tǒng)

礦山機電設備的故障問題往往具有復雜性與隱蔽性，若單純采用傳統(tǒng)故障診斷方法很難直接診斷出故障位置與故障實際情況，嚴重時甚至會影響到后續(xù)維修工作的正常開展。而采用專家系統(tǒng)針對設備運行故障進行分析能大幅縮短故障檢修時間，快速發(fā)現(xiàn)導致機電設備出現(xiàn)故障的重要原因。專家系統(tǒng)的故障診斷方法，便是通過對專家思維過程進行全方位模擬，然后針對機電設備的故障參數(shù)進行分析與求解，最終獲得足夠可靠的故障診斷結論。故障樹是開展故障診斷時的重要基礎模型，能夠針對機電設備的歷史故障數(shù)據(jù)進行分類整合，這部分經過整合的數(shù)據(jù)信息不僅包括了故障源的部分內容，還包括了進行故障決策時所需要的目標節(jié)點。所以在開展機電設備的故障診斷時，需要考慮機電設備運行期間的實際情況。

圖1 專家診斷系統(tǒng)

3.2 故障歷史記錄的應用

機電設備故障診斷技術在使用過程中，需根據(jù)礦山機電設備的整體結構與故障部位的實際情況，來判斷設備運行時各個零部件與系統(tǒng)整體之間的差異性，因此故障診斷的核心目的是發(fā)現(xiàn)機電設備在運行時遇到的故障原因。機電設備運行中能出現(xiàn)的各種故障基本可歸類為外界故障與內部故障兩類，很多時候都可發(fā)現(xiàn)與故障相關的歷史故障記錄，此時便可結合其來針對故障問題進行全面檢測與排查。借助歷史記錄進行故障診斷是一種依托歷史經驗分析故障的方法，若機電設備在運行歷史中并沒有出現(xiàn)同類型故障就無法快速解決故障問題，進而影響到機電設備檢修效率。所以為了讓機電設備檢修發(fā)揮出應有的作用，就應加強對各個環(huán)節(jié)的管理，提前了解歷史故障情況，進而讓歷史故障記錄發(fā)揮出應有的價值。

3.3 溫度壓力檢測

機電設備的溫度、壓力檢測是常見性能檢測方法，通過對機電設備的軸承等零部件進行參數(shù)分析，能掌握不同零部件的運行情況。在設置溫度、壓力傳感器時，需同時從多個角度進行參數(shù)設置，只有從多個角度同時開展溫度、壓力檢測，才能讓檢測質量得到保障，避免機電設備故障問題出現(xiàn)進一步惡化。一般而言，當掌握重要零部件的各項性能參數(shù)后便可實現(xiàn)對機電設備零部件運行狀態(tài)的分析，并在分析中了解故障情況的未來發(fā)展趨勢，所以須保證性能參數(shù)的檢測準確性，以此來降低機電設備故障問題所帶來的影響[4]。

3.4 神經網絡與模糊數(shù)學的檢修應用

機電設備的檢修技術將會隨著科技的發(fā)展不斷進步，數(shù)學理論基礎是機電設備檢修時的關鍵，目前應用較為廣泛的一種方式便是小波神經網絡技術，通過利用其自有的學習功能，能夠利用神經網絡來完成對數(shù)據(jù)參數(shù)的判斷、學習，神經網絡可在故障識別、信號處理等多個環(huán)節(jié)發(fā)揮出極強的功能性。

圖2 神經網絡

故障診斷技術能夠按照機電設備的系統(tǒng)結構，對故障部分的顯著程度等參數(shù)來完成對局部故障問題的全方位排查。故障排查時的主要目標就是找出機電設備故障原因。在開展故障診斷時，還可對故障征兆與故障源映射的關系進行分析，提高故障診斷時的精確度。就目前而言，神經網絡在機電設備故障診斷中具有極為明顯的優(yōu)勢。而模糊數(shù)學技術則能夠在故障診斷期間完成對模糊診斷模型的構建，數(shù)學模型能夠結合定量分析與專家分析等方法來得出故障參數(shù)，進而為礦山機電設備的故障診斷決策人員提供具有輔助價值的故障數(shù)據(jù)。

4 結語

礦山機電設備的運行環(huán)境十分復雜、惡劣，因此機電設備故障問題是不可避免的重要問題，通過對機電設備檢修中的故障診斷進行分析，可有效提高檢修質量，延長設備使用壽命。相信隨著更多人意識到故障診斷技術的價值，機電設備檢修技術一定會更加完善。