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苗?宇¹?馬治欽²

（1.河南龍宇能源股份有限公司車集煤礦，河南商丘  476600；2.濮陽綠宇新材料科技股份有限公司，河南濮陽  457004） 

摘?要：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的煤礦開始探索如何利用人工智能來提高設(shè)備的運(yùn)行效率，降低故障率，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，從而提前發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取相應(yīng)措施，有效預(yù)防設(shè)備故障的發(fā)生。本文旨在探討基于人工智能的煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷及預(yù)防性維護(hù)方法，以供相關(guān)企業(yè)參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能；煤礦機(jī)電設(shè)備；故障診斷及預(yù)防性維護(hù)

中圖分類號(hào)：TD63；TM306 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2024）17-0011-03

 

0引言

首先，本文通過對傳統(tǒng)故障診斷方法和基于人工智能技術(shù)的綜述，分析了煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷的現(xiàn)狀和面臨的挑戰(zhàn)。其次，提出了一種基于數(shù)據(jù)采集、特征提取和故障診斷模型構(gòu)建的綜合方法，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。同時(shí)，針對煤礦機(jī)電設(shè)備的特點(diǎn)，探討了預(yù)防性維護(hù)的重要性，并制訂了相應(yīng)的維護(hù)策略和計(jì)劃。最后，通過案例分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證了所提方法的有效性和實(shí)用性。

本研究的成果為煤礦機(jī)電設(shè)備的故障診斷和維護(hù)提供了新思路和方法，具有一定的理論和實(shí)踐意義。 煤礦機(jī)電設(shè)備會(huì)產(chǎn)生噪音，這種噪音可能會(huì)對周圍的環(huán)境和生物造成影響。煤礦機(jī)電設(shè)備通常會(huì)發(fā)出高分貝的噪音，這可能會(huì)擾亂附近的動(dòng)植物生態(tài)系統(tǒng)，影響野生動(dòng)物的棲息和行為習(xí)性。此外，長期暴露在高噪音環(huán)境下可能會(huì)對人類健康造成負(fù)面影響，如引起聽力損傷、睡眠障礙、心理壓力等問題。因此，在煤礦開采過程中，減少機(jī)電設(shè)備產(chǎn)生的噪音，采取有效的噪音控制措施是非常重要的。

1煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)綜述

1.1傳統(tǒng)故障診斷方法

首先，操作人員應(yīng)觀察設(shè)備的運(yùn)行情況，檢查是否有異常現(xiàn)象，比如異常噪音、異味或者振動(dòng)等。使用各種測量儀器對設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行檢測，比如電壓、電流、溫度等，以確定是否存在異常。操作人員應(yīng)查閱設(shè)備的使用手冊或技術(shù)資料，比對設(shè)備的正常工作參數(shù)，以便發(fā)現(xiàn)異常。根據(jù)觀察、測量和比對的結(jié)果，逐步排查可能的故障原因，直至找到導(dǎo)致設(shè)備故障的根本問題。這些傳統(tǒng)方法雖然在一定程度上可以幫助診斷煤礦機(jī)電設(shè)備的故障，但通常需要經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員進(jìn)行操作，且耗時(shí)較長。近年來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始嘗試使用智能化的故障診斷系統(tǒng)，以提高診斷效率和準(zhǔn)確性^[1]。

1.2基于人工智能的故障診斷技術(shù)

基于人工智能的故障診斷技術(shù)在煤礦機(jī)電設(shè)備領(lǐng)域的應(yīng)用日益受到關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)利用先進(jìn)的算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，幫助煤礦企業(yè)更快速、準(zhǔn)確地識(shí)別和解決機(jī)電設(shè)備故障，提高生產(chǎn)效率和安全性。首先，人工智能技術(shù)可以通過監(jiān)測和分析煤礦機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的故障跡象。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)和常見故障模式之間的關(guān)聯(lián)，從而在早期發(fā)現(xiàn)可能的故障跡象。其次，基于人工智能的故障診斷技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)智能化的故障診斷和預(yù)測。系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障類型和時(shí)間，幫助煤礦企業(yè)采取相應(yīng)的維護(hù)措施，避免生產(chǎn)中斷和安全事故。此外，人工智能技術(shù)還可以提供智能化的維護(hù)建議和優(yōu)化方案。通過分析大量的設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)，系統(tǒng)可以為煤礦企業(yè)提供更有效的維護(hù)計(jì)劃和設(shè)備優(yōu)化建議，幫助企業(yè)降低維護(hù)成本，延長設(shè)備使用壽命。基于人工智能的故障診斷技術(shù)為煤礦機(jī)電設(shè)備的維護(hù)和管理帶來了革命性的變化，提升了設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率^[2]。

1.3煤礦機(jī)電設(shè)備故障特點(diǎn)分析

煤礦工作環(huán)境通常高溫潮濕，這會(huì)導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備的零部件易受熱脹冷縮影響，容易出現(xiàn)故障。煤礦內(nèi)部存在大量粉塵，加上潮濕的環(huán)境，容易導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備內(nèi)部積聚灰塵，影響設(shè)備正常運(yùn)行。煤礦機(jī)電設(shè)備需要長時(shí)間高強(qiáng)度運(yùn)轉(zhuǎn)，容易導(dǎo)致設(shè)備零部件磨損加劇，進(jìn)而出現(xiàn)故障。煤礦機(jī)電設(shè)備大多依賴電力供應(yīng)，電氣故障是常見問題，如電路短路、電纜老化等。煤礦作業(yè)環(huán)境惡劣，但有時(shí)由于生產(chǎn)壓力等原因，機(jī)電設(shè)備的定期維護(hù)可能會(huì)被忽視，導(dǎo)致設(shè)備故障率增加^[3]。

2基于人工智能的煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法 

2.1數(shù)據(jù)采集與處理

基于人工智能的煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法通常涉及數(shù)據(jù)采集與處理。在這個(gè)過程中，首先需要收集大量與煤礦機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)等多種類型的參數(shù)。數(shù)據(jù)采集可以通過傳感器、監(jiān)測設(shè)備或其他數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。完成數(shù)據(jù)采集后，接下來就是數(shù)據(jù)處理階段。在這個(gè)階段，通常會(huì)使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)來清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化或其他數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換，以便于后續(xù)的分析和建模。此外，特征提取也是數(shù)據(jù)處理階段的重要步驟。特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取出對于故障診斷有價(jià)值的特征。這些特征可以是頻域特征、時(shí)域特征或其他高級(jí)特征，有助于區(qū)分不同的故障模式^[4]。

2.2特征提取與選擇

特征提取指的是從原始數(shù)據(jù)中提取出對于故障診斷有用的特征，這些特征可以幫助模型更好地區(qū)分不同的故障模式。特征選擇是指從提取的特征中選擇最具代表性和相關(guān)性的特征，以降低模型復(fù)雜度和提高預(yù)測性能。在特征提取階段，可以采用多種技術(shù)來從原始數(shù)據(jù)中提取特征。常見的特征提取方法包括時(shí)域特征提取、頻域特征提取、小波變換、主成分分析等。時(shí)域特征提取可以從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取出振動(dòng)信號(hào)的幅值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等特征；頻域特征提取則可以從頻譜數(shù)據(jù)中提取出頻率成分、譜能量等特征。特征被提取出來后，接下來就是特征選擇的過程。特征選擇旨在從所有提取的特征中選擇出最具代表性的特征，以降低維度和提高模型的泛化能力。常見的特征選擇方法包括過濾式特征選擇、包裹式特征選擇和嵌入式特征選擇。過濾式特征選擇是在特征提取之后獨(dú)立于模型來評估特征的重要性，然后選擇最相關(guān)的特征；包裹式特征選擇是基于模型的性能來選擇特征子集；嵌入式特征選擇則是將特征選擇過程嵌入到模型訓(xùn)練中，通過正則化等方法來選擇特征。特征提取與選擇是基于人工智能的煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法中的關(guān)鍵步驟，可以幫助提高模型的準(zhǔn)確性和效率，從而更好地識(shí)別和預(yù)測設(shè)備故障^[5]。

2.3故障診斷模型構(gòu)建

在構(gòu)建故障診斷模型時(shí)，通常會(huì)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型，以便對設(shè)備的故障狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。首先，需要準(zhǔn)備好經(jīng)過特征提取和選擇后的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集應(yīng)包含已經(jīng)提取出的有意義特征，并經(jīng)過預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，可以將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，用于模型的訓(xùn)練和評估。選擇合適的算法取決于數(shù)據(jù)的特性和故障診斷的需求。在模型構(gòu)建過程中，需要定義模型的結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化器，并進(jìn)行模型的訓(xùn)練和調(diào)參。在訓(xùn)練過程中，可以使用交叉驗(yàn)證等技術(shù)來評估模型的性能，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。最后，完成模型訓(xùn)練后，可以使用測試集來評估模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。通過比較模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際故障情況，可以評估模型的性能并進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)。故障診斷模型的構(gòu)建是人工智能模式下煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法中的重要環(huán)節(jié)，故障診斷模型可以幫助實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障的準(zhǔn)確預(yù)測和診斷^[6]。

2.4算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化

在人工智能煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法中，算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化是非常關(guān)鍵的步驟。在實(shí)現(xiàn)算法方面，需要選擇適合故障診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，并將其應(yīng)用于已準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集上。算法實(shí)現(xiàn)通常涉及編程語言（如Python、R等）的使用。在實(shí)現(xiàn)過程中，確保算法的正確性和有效性至關(guān)重要，以確保能夠準(zhǔn)確地診斷設(shè)備故障。此外，算法的可擴(kuò)展性和易用性也需要關(guān)注，以便在實(shí)際應(yīng)用中方便地部署和維護(hù)。算法的優(yōu)化是指調(diào)整算法的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或超參數(shù)，以提高算法的性能和準(zhǔn)確性。優(yōu)化算法可以通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)來完成。集成學(xué)習(xí)通過結(jié)合多個(gè)基礎(chǔ)模型的預(yù)測結(jié)果，可以獲得更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果。算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化是人工智能煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷方法中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。通過精心實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確性，從而更好地實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障的診斷和預(yù)測^[7]。 

3結(jié)語

總的來說，基于人工智能的煤礦機(jī)電設(shè)備故障診斷及預(yù)防性維護(hù)研究為煤礦行業(yè)提供了重要的技術(shù)支持。尤其是同步實(shí)施環(huán)境背景噪聲的有效控制，有助于提升設(shè)備運(yùn)行效率，減少事故發(fā)生率，保障礦工的安全，同時(shí)也對礦山生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用。

 

參考文獻(xiàn)

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收稿日期：2024-05-12

作者簡介：苗宇（1988—），男，河南永城人，研究方向：礦井機(jī)電智能化運(yùn)行。

 

Research on Fault Diagnosis and Preventive Maintenance of Mechanical and Electrical Equipment in Coal Mine Based on Artificial Intelligence

MIAO Yu¹,MA Zhiqin²

(1.Cheji Coal Mine, Henan Longyu Energy Co., Ltd., Shangqiu  Henan  476600;

2.Puyang Lvyu New Material Technology Co., Ltd., Puyang  Henan 457004)

Abstract:with the development of artificial intelligence technology, more and more coal mines begin to explore how to use artificial intelligence to improve the operation efficiency of equipment and reduce the failure rate, it can realize the real-time monitoring and data analysis of the running state of the equipment, so as to find the potential problems in advance and take corresponding measures to effectively prevent the occurrence of equipment failure. The purpose of this research is to discuss the fault diagnosis and preventive maintenance method of coal mine electromechanical equipment based on artificial intelligence.

Key words:artificial intelligence;mechanical and electrical equipment in coal mines;fault diagnosis and preventive maintenance