矿山机电设备检修中的故障诊断技术浅述

＊侯国强

（山西汾西矿业（集团）生活服务总公司高阳管理中心水暖工区 山西 032300）

现阶段，用于矿山开采的机电设备多样性及先进性更甚以往，但随着开采深入，机电设备作业环境愈加恶劣，故障发生成为常态，在矿山特殊环境下，将带来连锁性的巨大危害，所以，机电设备维修至关重要。但在实际维修前，需借助于技术手段，分析并诊断矿山机电设备状态，发现其零部件或整体运行异常，及早干预机电设备故障，并作出故障评估与预测，使矿山开采更为高效、持续。下面将从矿山机电设备故障成因入手，就故障诊断步骤、技术分类及其在设备检修中应用展开详述。

1.矿山机电设备故障成因

结合设备运维实践，可发现机电设备故障的直接原因有：首先是设备损耗问题，在长时间、连续作业中，机电设备综合性能将逐渐恶化，这是设备使用的必然过程，在此期间，机电设备零部件会因高强度矿山作业与恶劣运行环境而出现老化、磨损、形变等不良状况，零件间的配合度降低，还会出现间隙增大的情况。其次是配合关系出现变化，当设备损耗达较高程度，其零部件会因损伤过大，而达不到机电设备设计要求的性能与尺寸标准，便将造成故障发生。最后是超负荷运行问题，尽管矿山用机电设备环境耐受性强，但在设计上仍存在极限负荷能力，若长期处于超负荷或带病状态，超出其极限后，矿山机电设备将无法维持正常运行状态，机电设备故障将无法避免。

2.故障诊断步骤与技术分类

(1)主要技术类别

①主观诊断技术

该类技术所依据的是维修经验，要求机电设备检修人员，掌握一定故障诊断经验，借助相对简便的检测仪器，在人为思考下进行诊断，有的是依靠直觉与经验，而归结到诊断方法上，有故障树分析、逻辑分析等方法。面对繁多的矿山机电设备，主观诊断的优势在于直接、简便，然而主要依靠主观判断，很难达到精确诊断效果。

②仪器诊断技术

该技术在机电设备故障诊断中，可通过收集设备运行关键参数，然后在特定、专业仪器帮助下，得出较为准确的诊断结果，其中，仪器的选择决定着故障诊断准确性，需予以合理化选用。

③智能诊断技术

在技术发展助推下，机电设备构造愈加复杂，且有信息化、智能化发展倾向，在对其故障进行诊断时，也出现诸如神经网络、专家系统等适用于矿山机电设备的智能诊断方法，可在机电设备运行数据基础上，利用智能系统展现类人思维，解决复杂故障诊断问题。

(2)故障诊断相关步骤

在实际处理机电设备故障时，尽管可用诊断技术品类繁多，但在故障诊断步骤上有相似性。首先要构建数学模型，通过搜集机电设备参数与运行数据，可将其作为模型基础，然后通过定性与定量分析，最终合理确立故障诊断基本模型，方便后续机电设备运行分析。其次是处理并分析相关数据，通过构建整套的兼具传感、传输、存储、处理等功能的机电设备监测系统，实时、动态进行数据采集，然后在处理器帮助下，剔除无用信息，并在故障诊断算法帮助下，获取到表征机电设备故障的特定信号，进而判定其故障所在，了解机电设备故障成因。最后是进行故障预测，通过上述故障分析，可掌握机电设备真实状态，并在此基础上，预测其零部件故障，并评估其预期寿命，为后续机电设备保养、检修带来可靠数据支撑。

3.故障诊断下的机电设备维修策略

(1)故障诊断基本思路

对于不同矿山机电设备，在实际开展故障诊断时，其实施思路有所差异。这就要求，在特定故障诊断技术下，要想与机电设备更为匹配，需结合其矿山及设备特点，对诊断技术做适应性优化，切实提高故障诊断效果。但无论如何改变，机电设备故障诊断要符合基本思路，其技术应用前提，均需准确获取机电设备状态与故障特征信息。对处于井下环境的机电设备，应对其设备特殊性与故障复杂性有充分认识，确定其信息化、自动化改造的必要，基于现有机电设备，全方位的融入信息自动化技术，不仅可实现智能监测功能，优化机电设备监控效果，还能结合监控信息，评估机电运输状态，并研判问题所在，使机电设备成效有显著提升。当然，在信息自动化技术引入后，还需针对机电运输操作人员，开展相应技术培训，提升其对新技术的认知，使其熟悉如何借此研判机电设备技术问题，更好的发挥技术效用，确保机电设备使用中的整体安全性。所以，针对特定的矿山工程，需结合其采掘性质，合理采购或研制传感装置，并科学设计信号转换模块，在矿山开采中准确、高效获取机电设备运行信息。其中，故障传感器尤为关键，出于矿山开采安全考量，既要有防水、防尘、抗干扰等基本特性，还要考虑矿山开采工况，提高传感器的抗震、耐高温性能。

(2)科学提取故障特征信号

在不同类别矿山下，机电设备故障表征各有差异，如对于铅锌金属矿，其在机电设备运行状态及故障特征提取上，相对于煤炭矿山而言，将面临更大噪声干扰，故障诊断更具难度。要想提高机电设备故障诊断的准确性，首先需要准确获取故障信号特征。就铅锌金属矿而言，其地质环境十分特殊，与传统煤矿在特征指标和匹配准则等方面具有明显差异，但是可以适当参考煤矿机电设备特性，提取以下故障特征：齿轮擦伤、点蚀和断齿等，在此基础上完成机电设备诊断。在进行机电设备诊断时，维修人员可以选择特征匹配准则，并将其与自适应提升小波分解算法相结合，获取各种故障信号特征，例如齿轮损伤和滚动轴承等。同时借助初始双正交滤波器组来完成提升，分别得到对应提升算子，并构建一个新小波基函数，在此基础上借助更新器和预测器来完成预测更新工作，最后得到细节信号（高频和低频），进而完成自适应提升小波分解算法。

(3)机电设备维修措施

在实际工程中，借助于所提取到的故障信号特征，可针对机电设备做科学故障诊断，随后通过大量实验研究和仿真，构建故障数学力学模式，深入分析故障原因，在此基础上维修相关机电设备。矿山机电设备多样性明显，维修人员应当明确不同设备特性，并结合机电设备诊断情况，实施相应的维修策略。而且，根据维修动机与时机的不用，可区别为预防性、周期性、计划性以及事后维修等方式，相关内容如下：

①当涉及到预防性维修时，通常是指在事故未发生或者影响较小时，及时处理事故，在进行机电设备监测和诊断的过程中，一旦检测到故障预兆，能够快速进行维修，起到一定的预防效果。②当涉及到周期性维修时，通常是指结合故障诊断结果，分析设备运行是否异常，并每隔一段时间就采取监测和维护措施，避免出现故障发展的情况。③当涉及到计划性维修时，通常是指利用先进故障诊断措施，合理分析机电设备故障，通常需要考虑以下几个方面：时间、地点和原因等。预测设备发生故障的概率，并采取针对性措施进行设备维修，及时将安全隐患排除，提高设备工作效率，延长设备使用周期。④当涉及到事后检修时，通常是指当出现故障时，借鉴先前诊断内容，找出故障发生原因，进而采取切实有效的维护措施。

4.结束语

综上所述，出于矿山开采效益与安全考量，需借助于故障诊断技术，辅助开展机电设备检修，有效改善其设备状况，更好的服务于矿山开采。而在智能技术发展推动下，涌现出多种适用于矿山机电设备的诊断技术，但要发挥其优势，需结合矿山及设备特点，掌握故障诊断基本思路，了解故障特征信号提取方法，并以此为基础，科学制定检修策略，保障机电设备性能。