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（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備的運行效率，降低故障率，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的實時監(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措施，有效預防設備故障的發(fā)生。本文旨在探討基于人工智能的煤礦機電設備故障診斷及預防性維護方法，以供相關(guān)企業(yè)參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能；煤礦機電設備；故障診斷及預防性維護

中圖分類號：TD63；TM306 文獻標識碼：A 文章編號：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，分析了煤礦機電設備故障診斷的現(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確性和效率。同時，針對煤礦機電設備的特點，探討了預防性維護的重要性，并制訂了相應的維護策略和計劃。最后，通過案例分析和實驗驗證，驗證了所提方法的有效性和實用性。

本研究的成果為煤礦機電設備的故障診斷和維護提供了新思路和方法，具有一定的理論和實踐意義。 煤礦機電設備會產(chǎn)生噪音，這種噪音可能會對周圍的環(huán)境和生物造成影響。煤礦機電設備通常會發(fā)出高分貝的噪音，這可能會擾亂附近的動植物生態(tài)系統(tǒng)，影響野生動物的棲息和行為習性。此外，長期暴露在高噪音環(huán)境下可能會對人類健康造成負面影響，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，減少機電設備產(chǎn)生的噪音，采取有效的噪音控制措施是非常重要的。

1煤礦機電設備故障診斷技術(shù)綜述

1.1傳統(tǒng)故障診斷方法

首先，操作人員應觀察設備的運行情況，檢查是否有異常現(xiàn)象，比如異常噪音、異味或者振動等。使用各種測量儀器對設備的關(guān)鍵參數(shù)進行檢測，比如電壓、電流、溫度等，以確定是否存在異常。操作人員應查閱設備的使用手冊或技術(shù)資料，比對設備的正常工作參數(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，直至找到導致設備故障的根本問題。這些傳統(tǒng)方法雖然在一定程度上可以幫助診斷煤礦機電設備的故障，但通常需要經(jīng)驗豐富的技術(shù)人員進行操作，且耗時較長。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)在煤礦機電設備領域的應用日益受到關(guān)注。這項技術(shù)利用先進的算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，幫助煤礦企業(yè)更快速、準確地識別和解決機電設備故障，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)測和分析煤礦機電設備的運行數(shù)據(jù)，識別潛在的故障跡象。通過機器學習算法，系統(tǒng)可以學習設備正常運行狀態(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)可以實現(xiàn)智能化的故障診斷和預測。系統(tǒng)可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，預測設備可能出現(xiàn)的故障類型和時間，幫助煤礦企業(yè)采取相應的維護措施，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建議和優(yōu)化方案。通過分析大量的設備數(shù)據(jù)和運行參數(shù)，系統(tǒng)可以為煤礦企業(yè)提供更有效的維護計劃和設備優(yōu)化建議，幫助企業(yè)降低維護成本，延長設備使用壽命。基于人工智能的故障診斷技術(shù)為煤礦機電設備的維護和管理帶來了革命性的變化，提升了設備的可靠性和生產(chǎn)效率^[2]。

1.3煤礦機電設備故障特點分析

煤礦工作環(huán)境通常高溫潮濕，這會導致機電設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，容易導致機電設備內(nèi)部積聚灰塵，影響設備正常運行。煤礦機電設備需要長時間高強度運轉(zhuǎn)，容易導致設備零部件磨損加劇，進而出現(xiàn)故障。煤礦機電設備大多依賴電力供應，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，但有時由于生產(chǎn)壓力等原因，機電設備的定期維護可能會被忽視，導致設備故障率增加^[3]。

2基于人工智能的煤礦機電設備故障診斷方法 

2.1數(shù)據(jù)采集與處理

基于人工智能的煤礦機電設備故障診斷方法通常涉及數(shù)據(jù)采集與處理。在這個過程中，首先需要收集大量與煤礦機電設備運行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括振動數(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)測設備或其他數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來實現(xiàn)。完成數(shù)據(jù)采集后，接下來就是數(shù)據(jù)處理階段。在這個階段，通常會使用數(shù)據(jù)預處理技術(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)量和準確性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以包括對數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化或其他數(shù)學轉(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值的特征。這些特征可以是頻域特征、時域特征或其他高級特征，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，以降低模型復雜度和提高預測性能。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域特征提取、頻域特征提取、小波變換、主成分分析等。時域特征提取可以從時間序列數(shù)據(jù)中提取出振動信號的幅值、均值、標準差等特征；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電設備故障診斷方法中的關(guān)鍵步驟，可以幫助提高模型的準確性和效率，從而更好地識別和預測設備故障^[5]。

2.3故障診斷模型構(gòu)建

在構(gòu)建故障診斷模型時，通常會選擇合適的機器學習或深度學習算法來訓練模型，以便對設備的故障狀態(tài)進行準確預測。首先，需要準備好經(jīng)過特征提取和選擇后的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集應包含已經(jīng)提取出的有意義特征，并經(jīng)過預處理和標準化以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，可以將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，用于模型的訓練和評估。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，并進行模型的訓練和調(diào)參。在訓練過程中，可以使用交叉驗證等技術(shù)來評估模型的性能，并根據(jù)評估結(jié)果進行調(diào)整和優(yōu)化。最后，完成模型訓練后，可以使用測試集來評估模型的泛化能力和準確性。通過比較模型的預測結(jié)果與實際故障情況，可以評估模型的性能并進行進一步的改進。故障診斷模型的構(gòu)建是人工智能模式下煤礦機電設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現(xiàn)對設備故障的準確預測和診斷^[6]。

2.4算法實現(xiàn)與優(yōu)化

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

3結(jié)語

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

 

參考文獻

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[2] 白彪.煤礦井下掘進機電設備故障診斷及維護方法分析[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟,2020(14):177-178.

[3] 尤建祥,魏孔鵬.基于人工智能的故障診斷方法應用研究[J].智能城市,2023,9(10):13-15.

[4] 李向仲.設備監(jiān)測與故障診斷在煤礦機電設備管理中的應用探究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息,2019(11):426.

[5] 劉占山.大型煤礦機電設備故障檢測技術(shù)的探討[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟,2017(14):76-77.

[6] 郭凱.煤礦機電設備故障診斷及維修方法分析[J].機械管理開發(fā),2017,32(3):68-69.

[7] 王凱.煤礦掘進機電設備故障診斷與質(zhì)量維護分析[J]. 中國石油和化工標準與質(zhì)量,2020,40(1):22-23.

 

收稿日期：2024-05-12

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

 

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