基于大数据的矿山机电设备智能运维体系设计

蔡俊伟

（平煤集团，河南 郑州 450000）

大数据体系的研发，可以针对数据信息进行高效率处理，利用数据挖掘、数据决策，实现数据信息的增值化处理。伴随着矿山机电设备的自动化、智能化完善效果来讲，技术及设备的更新，将加大信息系统的数据传输压力，如果在时间节点下，产生数据冗余现象，将令整个智能操控系统因为信息不对称产生误操作问题，无法实现信息平台的实时化操控。在大数据平台的支撑下，则可通过数据框架的对接功能，对不同结构的数据信息进行实时化处理，令矿山机电设备在运行期间，通过智能化、集成化的数据平台实现协调化管理，进而在设备终端与管理终端建设数据对接途径，实现立体化监控。本文则是针对矿山机电设备智能运维体系设计进行探讨，仅供参考。

1 矿山机电设备智能运维体系建设的重要性

从矿产资源的分布形式来讲，大多数资源位于地下区域，在实际开采过程中，需要通过大型机械设备进行挖掘，满足实际开采需求。在先进技术的支持下，矿产资源的开采逐渐由人工机械化转变为智能化、自动化，通过整个开采网络的建设，基本实现在固有传统空间下，数据信息的实时化传输，对于工作人员来讲，以信息系统为基础的运作模式，在一定程度上缓解工作人员的压力，且在部分高危险操作环节中，也可通过机械设备实现智能化操控，规避安全风险的产生几率，切实以安全为主的运营理念。从目前技术落实效果来看，先进化的技术体系，在部分方面可实现无人化操控，工作人员只需要控制主操控系统，便可实现对不同设备终端的操控，极大提高系统运作效率及安全性能。但是从矿山机电设备的实际应用情况来讲，大部分设备之间并未能建立相对应的信息交互场所，造成矿山机电设备在运行过程中是依据工作人员进行独立化操控的，一旦操作期间产生信息不对称的问题，极有可能造成设备之间的碰撞问题，严重情况下，将产生安全事故，对工作人员造成危害。通过对矿山机电设备建设智能运维体系，则是通过数据框架的建设，将不同类型的机电设备所产生的数据信息集成到一个平台之上，实现统一化管理。整个智能运维平台无需通过人工操控，便可实现基于程序指令的自动化操控，当机电设备在运行过程中产生故障的话，智能运维体系可自动检测出故障问题的产生点，并依据内部专家诊断系统进行自主化维修。此类智能运维体系的建设，可在第一时间对设备运行中产生的故障问题进行监测与分析，有效缩减问题解决时间，提高机电设备的使用寿命，为企业创造更多的经济价值。

2 基于大数据的矿山机电设备智能运维体系设计

2.1 矿山机电设备智能运维体系的软件设计

从矿山机电设备智能运维体系的处理功能来讲，是通过物理存储、云端存储平台的整合运用，保证机电设备运维体系底层与顶层之间的数据对接性，提高数据信息的处理效率。对此，搭载大数据技术进行软件设备，必须确定各项服务功能，解析出不同操控视域下，软件功能的实现是否能够更为精准契合到智能运维体系中，提高系统的处理质量。例如，在智能运维体系底层方面，需要架构出与服务相对应的操控环境，避免不同平台在运行过程中产生差异问题。在顶层方面，则需要配备相对应的服务功能，将机电设备的运行信息通过模块化设定，建设出相对应的数据传输框架，负责检索功能的实现。

针对系统软件进行设计时，应深度查证出机电设备运行过程中所产生的数据信息，确保相关数据服务功能的实现，可正确映射出设备实时工作状态，然后通过大数据分析技术，深度挖掘出整个软件系统运行中存在安全隐患问题，提高数据检索质量，确保机电设备可通过软件整合平台实现数据信息的集成化处理。矿山机电设备智能监控系统的云端架构，是按照虚拟化软件为基础，通过互联网技术、物联网技术等，确保承接数据存储的虚拟网络空间具备数据信息主动处理能力。只有这样，才可进一步实现主系统接收到数据信息时，可以通过服务器进行数据信息的多维度处理，令软件服务系统对接到数据资源体系中，分析出不同类别信息，并按照数据结构进行传输与处理，提高系统的多线程处理能力。

云框架在建设过程中，应先以管理人员的操控功能为基础，界定出不同权限下的数据处理机制，然后按照软件所集成的信息进行分类识别，但是此过程需要与物理服务器进行对接。在设定安全域时，需要通过虚拟机的设定，将应用软件进行设定，保证数据信息传输中的安全性与稳定性，这对于系统操控体系而言，则可真正实现对矿山机电设备各项数据信息的智能化采集，且通过工作人员多功能处理模式，结合专家诊断系统，精准识别出当前操控空间下设备所存在的故障问题，当设备产生的故障及异常状态超出警报值时，则将进行警报处理，并同步在专家诊断系统中查找相对应的解决方案，对故障信息进行记录与存储。

2.2 矿山机电设备智能运维体系的硬件设计

硬件系统是保证智能运维体系运行的基础保证，通过传感器、存储器、处理器的综合运用，保证内部数据信息的实时性传输，避免因为数据信息不对称产生的指令错误对接问题。从矿山机电设备运行模式来讲，不同机电设备之间存在交互特征，这就需要主系统在运行过程中，可以正确分析出当前操控视域下，各项数据信息在传输过程中的独立性，且应确保数据信息的运算与传输，不会对其他设备及系统造成影响，进而使得智能运维体系可以依据设备运行中的映射信息正确界定出当前操作是否存在故障问题。

本文在对硬件系统进行设计时，主要采用具有单片机属性的Atmeler处理器，保证处理器在运行过程中，对接收到信息进行科学性处理。与此同时，伴随着技术、设备的不断更新，机电设备将面临着更新换代的问题，而此类处理器则可有效解决后续拓展问题，即为在机电设备数量增加的情况下，无需设定处理器，只需要通过处理器的拓展功能，便可对多台机电设备进行接入处理，保证数据传输的针对性。针对信号监测的读取设备设定时，则是以Neasd信号的读卡装置为主，保证在长时间、高负荷的工作条件下，可保证数据读取的效率性与精准性。

从矿山机电设备运行中产生的故障问题来讲，可以从电气系统、机械系统两部分进行分类界定，然后针对故障问题，制定相对应的故障运维措施。例如机电设备电压供给不足产生的电机过度损耗问题，线路接触不良产生的设备卡顿问题，通信系统破损产生的频率跳变故障等，为进一步实现故障信息处理的针对性，针对硬件装置进行布局时，必须确保相关传感器装置科学性采集机电设备的运行信息，例如对机电设备进行温度参数、速度参数、电压参数等方面的监测，（例如将温度传感装置设置在机电设备发动机箱体下方，将速度传感装置设置在减速箱体左侧，将电压传感装置设置在电源连接区域，将振动传感装置设置在轴承盖上方，实现对矿山机电设备的温度、速度、振幅等运行工况的监测与分析）实现全方位的数据采集，并将各类信息传输到系统软件中，通过比对，分析出设备当前运行工况下是否存在故障问题，第一时间向工作人员传达工况信息。此外，为确保智能运维体系运行的可靠性，则应针对现阶段设备运行模式，查证出智能运维框架运行模式是否符合设备稳定运行诉求，以对机电设备进行全过程监管。

3 结语

综上所述，机电设备作为矿山开采工作的重要载体，通过机械化、自动化的智能操控，可进一步提高矿产资源开采的安全性，降低人力资源的投入力度。

为此，针对矿山机电设备设计智能运维体系时，必须从多个方面考量出硬件系统、软件系统在运行过程中的针对性，保证系统功能化的实现可正确作用于设备中，提高实际检测质量。