礦山機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測(cè)診斷技術(shù)解析

郭曉璇

小康礦運(yùn)轉(zhuǎn)隊(duì) 遼寧調(diào)兵山 112700

在現(xiàn)階段我國(guó)礦山開采行業(yè)發(fā)展中，機(jī)電設(shè)備的應(yīng)用越來越廣泛，也已經(jīng)成為當(dāng)前提升礦山開采水平的重要要素，應(yīng)該在礦山開采管理中加大關(guān)注力度。為了較好確保礦山機(jī)電設(shè)備能夠在運(yùn)行中表現(xiàn)出較強(qiáng)的作用價(jià)值，必然需要首先關(guān)注于常見機(jī)械故障問題，能夠借助于必要的檢測(cè)診斷技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和明確機(jī)械故障類型，進(jìn)而才能夠采取適宜合理的策略進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)，優(yōu)化機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)[1]。

1 礦山機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測(cè)診斷流程

當(dāng)前礦山開采中涉及到的機(jī)電設(shè)備越來越多，種類的增加雖然確實(shí)較好提升了礦山開采效率，但是同樣也伴隨著較高的管理難度，尤其是對(duì)于礦山機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行中出現(xiàn)的各類機(jī)械故障問題，更是面臨著較大的應(yīng)對(duì)壓力，需要借助于更為高效的檢測(cè)診斷技術(shù)予以處理。在礦山機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測(cè)診斷工作開展中，往往需要首先注重收集較為全面完整的信息資料，力求對(duì)于礦山機(jī)電設(shè)備較為了解，能夠從多個(gè)角度獲取信息，比如礦山機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)信息以及運(yùn)行中出現(xiàn)的故障信號(hào)，都需要進(jìn)行準(zhǔn)確收集和整理，力求為后續(xù)故障診斷做出必要支持；其次，在礦山機(jī)電設(shè)備所有數(shù)據(jù)信息收集完成后，就需要重點(diǎn)依托這些數(shù)據(jù)信息資料進(jìn)行全面分析和處理，了解這些信息代表的意義，重點(diǎn)甄別其中有價(jià)值的信息資料，根據(jù)相應(yīng)礦山機(jī)電設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)參數(shù)，判斷其可能存在的異常問題，這一識(shí)別和分析過程往往面臨著較高的難度，需要相關(guān)檢測(cè)診斷人員具備較為充分的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，或者借助于更為先進(jìn)的技術(shù)參與其中；另外，在針對(duì)數(shù)據(jù)信息資料進(jìn)行充分分析和故障識(shí)別的基礎(chǔ)上，還需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)礦山機(jī)電設(shè)備可能存在的機(jī)械故障類型，預(yù)測(cè)其故障點(diǎn)和威脅程度，以便更好明確后續(xù)處理的目標(biāo)和方式；最后，針對(duì)礦山機(jī)電設(shè)備預(yù)測(cè)出來的機(jī)械故障問題，采取相適宜的手段進(jìn)行故障處理和維護(hù)，確保其能夠有效恢復(fù)正常運(yùn)行狀態(tài)。

2 礦山機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測(cè)診斷技術(shù)

2.1 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電設(shè)備故障診斷

根據(jù)Zigbee 技術(shù)采集礦山機(jī)電設(shè)備的各種運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷機(jī)電設(shè)備故障。在此之前需要使用小波包分析技術(shù)過濾機(jī)電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的噪聲。本次機(jī)電設(shè)備故障診斷研究使用的狀態(tài)數(shù)據(jù)為設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)；然后基于小波包分析技術(shù)提取各頻帶重構(gòu)信號(hào)的能量，即機(jī)電設(shè)備故障特征向量，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷采用的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本即為此特征向量。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練過程包括前向計(jì)算過程、誤差反向傳播過程：前者輸入向量從輸入層開始，經(jīng)過隱含層逐級(jí)求取不同神經(jīng)單元的輸出值；后者將輸出層的誤差逐級(jí)向前傳播，以隱含層為中介、代價(jià)函數(shù)作為最小目標(biāo)，求取不同神經(jīng)元誤差以修正前層權(quán)值。上述兩個(gè)部分共同完成特征空間向設(shè)備故障空間的非線性映射，實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備的故障診斷[2]。

2.2 電阻故障檢測(cè)技術(shù)

電阻故障算是礦山機(jī)電設(shè)備常出現(xiàn)的問題之一，針對(duì)該故障的檢測(cè)技術(shù)主要分為兩種，一種是分段檢測(cè)、一種是分階檢測(cè)。其一，分段檢測(cè)就是將一條線路劃分為多個(gè)分段，再逐一實(shí)施檢測(cè)，如果發(fā)現(xiàn)其中某一分段存在異常，則確定是該段的問題，該方法能分離故障線路，且不會(huì)影響正常線路，比較方便。其二，分階檢測(cè)是比對(duì)檢測(cè)電路電阻數(shù)值和理論值，來判斷機(jī)電是否出現(xiàn)故障，檢測(cè)完成后，電路要保持?jǐn)嚅_，以免出現(xiàn)斷路。

2.3 智能診斷技術(shù)

隨著當(dāng)前礦山機(jī)電設(shè)備機(jī)械故障檢測(cè)診斷技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展，智能化技術(shù)的應(yīng)用越來越常見，智能診斷技術(shù)的應(yīng)用往往可以表現(xiàn)出更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，其可以借助于模擬人腦分析的機(jī)制進(jìn)行機(jī)械故障檢測(cè)和診斷分析，成為當(dāng)前常用方式。結(jié)合智能診斷技術(shù)的具體應(yīng)用來看，其往往表現(xiàn)出了較高效率，能夠在最短時(shí)間內(nèi)明確機(jī)械故障類型及其故障點(diǎn)，有助于采取較為適宜的策略進(jìn)行維護(hù)和處理，故障帶來的損失得到更好控制。隨著當(dāng)前人工智能技術(shù)的不斷成熟，智能診斷技術(shù)的應(yīng)用同樣也表現(xiàn)出了更為理想的應(yīng)用價(jià)值，比如專家診斷系統(tǒng)、模糊診斷數(shù)學(xué)模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用都可以形成準(zhǔn)確機(jī)械故障檢測(cè)診斷，也值得在未來加大研究力度[3]。

2.4 完善設(shè)備管理制度

在機(jī)電設(shè)備管理中，健全和完善的管理制度是對(duì)礦山機(jī)電設(shè)備進(jìn)行有效維護(hù)和科學(xué)管理的基本條件。為適應(yīng)未來日常生產(chǎn)的需要，不僅要樹立正確的機(jī)電設(shè)備維修管理觀念，而且要建立健全的機(jī)電設(shè)備維修管理制度，明確各方面工作的要求，提高機(jī)電設(shè)備的使用效果。結(jié)合礦山具體情況，按照科學(xué)、合理、經(jīng)濟(jì)、可操作的基本原則，制定相應(yīng)的管理制度，明確管理人員和專業(yè)技術(shù)人員的職責(zé)，定期開展相關(guān)的考核評(píng)估，并將考核結(jié)果作為獎(jiǎng)懲依據(jù)，有效激發(fā)管理者的積極性，提高機(jī)電設(shè)備管理水平。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在當(dāng)前礦山機(jī)電設(shè)備運(yùn)用中，重點(diǎn)加大對(duì)于機(jī)械故障的分析和檢測(cè)診斷力度極為必要，只有在明確故障問題的基礎(chǔ)上，才可以采取恰當(dāng)策略進(jìn)行及時(shí)故障解決和維護(hù)管理，促使機(jī)電設(shè)備盡快恢復(fù)正常運(yùn)行[4-5]。