故障诊断技术在矿山机电设备的应用探讨

王 闯

（内蒙古平庄煤业（集团）有限责任公司机电动力部，内蒙古 赤峰 024076）

1 矿山机电设备故障原因分析

导致矿山中机电设备出现故障的成因主要可归纳为以下几点：

首先，由于矿山中所用机电设备的运行环境相对来说比较特殊，其运行期间需要消耗的电能远超过常规机电设备，其故障发生率也更高。例如，矿山生产过程中机电设备中的钻头装置应用频率非常高，需要长时间钻击地面，设备温度在长期运行期间会不断提升，超过设备能够承受的温度范围之后，现场技术人员必须对钻头装置及时进行降温处理，但是部分矿山生产现场缺乏相应的故障诊断设备，不能及时判断设备运行温度，设备长期处于高温环境中运行非常容易损坏。

其次，机电设备的零部件受损或者配件组合状态的变化也是矿山机电设备的故障主要诱因。矿山机电设备使用期间其内部结构零配件相互作用摩擦，在高强度运作期间零部件的结构形态和原有属性会逐渐发生变化，严重者会直接损坏。使得设备整体工作效率降低，最终导致设备故障的出现。

第三，矿山生产过程中工作环境比较恶劣，这也在一定程度上加重了其机电环境的运行负荷，机电设备在这种环境下会出现比较严重的损耗，容易频繁出现故障。

第四，矿山机电设备的超限期使用也是导致故障发生的主要因素。部分矿场生产期间为了节省更多费用，违规使用已经超过既定使用年限的机电设备。这些机电设备已经超过了标准寿命年限，继续使用很容易出现各种故障。此外矿山生产工作量较大，为了提升生产效益，很多矿场延长生产时间，令机电设备长期高负荷甚至超负荷运转，这样会严重加剧设备的老化速度，导致各配件受损严重，故障频发。

第五，矿山机电设备维修与检测的过程中，仍然存在检测技术水平不足、技术更新缓慢等问题，影响矿山机电设备维修的综合水平。此外，设备故障诊断中难以建立完善的检测体系，因此在很大程度上制约了矿山资源的开采，导致了机电设备效率低下，始终无法提高矿山的开采效率。

2 故障诊断技术

故障诊断技术是通过借助各种检测方法和手段，来对机电设备及其相关系统存在故障进行检测的过程，从本质上而言，故障诊断技术是一种防范设备故障发生、保护机电设备安全的技术。

具体地说，故障诊断技术是通过使用各种精密的测量仪器来检测运行中的机电设备，得到相应测量数据后，通过对数据的处理得到有效信息，再将其与机电设备规定的标准参数来进行对比，分析机电设备本身是否有异常状况存在，如破损和老化等，如果有，则准确将其识别出来，并根据问题的具体原因提出相应维修方案。由上述可知，在矿山机电设备中使用故障诊断技术，可充分保证机电设备运行状态在规定的安全范围之内，其技术参数指标不超出标准参数，保证机电设备运行状态良好。

3 故障诊断技术类别分析

3.1 将诊断对象作为依据的技术分类

矿山中机电设备零部件组成比较复杂，其中任何系统或者部件出现异常都可能引发故障，故障诊断期间，可根据机电设备中零部件和设备子系统的种类对故障诊断技术进行分类，其中常见技术包括的机械元件诊断技术、电气装置诊断技术、液压装置诊断技术、工程结构诊断技术等等。

3.2 将设备物理参数诊断作为依据的技术分类

矿山的机电设备运行期间可能会出现各种物理性的变化，其中包括设备温度的变化、设备噪音的出现或者设备振动等等。通过对这些物理性变化进行分析，也可实施故障诊断，通过此依据可将故障诊断技术分为污染故障诊断技术、温度故障诊断技术、压力故障诊断技术、振动故障诊断技术等等。

3.3 将诊断条件和目的作为依据的技术分类

首先是功能诊断技术和运行诊断技术。功能诊断技术一般用来检测矿山新购置的机电设备，或者刚刚维修完成的机电设备或元件。运行诊断技术是指对机电设备系统运行情况进行检测分析。其次是按照时间周期作为依据的检测技术分类，常见有周期检测技术，这种技术是指每到设备的固定检修周期就进行一次例行故障检测。第三是简易诊断技术和精密诊断技术，简易诊断技术是故障诊断技术人员通过观察、触摸等各种简单的方式进行人为故障分析，精密诊断是指借助各种专业检测设备和仪器实施诊断的技术。第四是在线诊断技术和离线诊断技术，在线诊断技术是在现场对矿山机电设备直接实施故障分析，离线诊断技术是指根据现场设备运行情况的监测录像和监测数据对设备故障进行离线诊断。

4 故障诊断技术在矿山机电设备的应用

4.1 在线状态检测技术的应用

矿山生产中使用的机电设备系统结构复杂，为保证设备能够安全的运行，设备的在线状态检测非常必要，在线状态检测技术能够在最短时间内发现设备运行中存在的问题。应用该技术进行故障检测时有几点要注意。首先，矿山机电设备系统中具体自动化控制功能，将计算机在线监测系统和设备的自动化控制系统实施关联，能够通过计算机设备监测设备的运行情况，在线监测系统能够实时获取设备运行参数，根据参数数值判断运行状态。其次，现场对于机电设备实施在线故障检测的时候要使用专业仪器，对不同工况下机电设备运行期间各部分压力参数、设备温度以及位移等重要参数信息进行采集。然后借助状态检测系统对现场采集的数据进行故障分析。

4.2 数据模型诊断技术的应用

数据模型故障诊断方式效率高且诊断结果精准，技术人员应用该技术进行故障检测时，要根据机电设备的系统结构类型、设备运行方式等进行专业数据模型的建立，科学的机电设备数据模型的建立能够实现对于机电系统中各元部件的参数控制，根据模型中参数变化，故障诊断人员能够清晰判断设备中各元件的剩余使用年限和老化程度，及时发现故障隐患。

4.3 历史记录诊断技术的应用

历史记录诊断技术是指，故障诊断技术人员通过矿山机电设备过往的故障诊断记录资料进行调查分析，对机设备高发故障进行针对性复查和故障排除，保证机电设备的正常使用。通过应用这种诊断技术，能够更加迅速且直观的发现机电设备中的常见故障问题和故障发生点位，并对其进行重点检测和处理，排查完设备的历史故障类型之后，再对其他未出现故障的部分实施例行诊断。矿山机电设备在长期使用期间，其设备的诊断维护记录已经相对完善，故障类型和诊断方式内容相对完整，对于故障诊断人员来说非常具备参考价值，诊断记录中的故障在机电设备中再次出现之后，借助故障检测记录能够显著提升设备故障诊断效率和准确率，且可大大缩短设备故障诊断时长。

4.4 智能诊断技术的应用

智能化技术当前已经渗透到多个领域当中，在矿山机电设备的故障诊断中也有所应用。智能化故障诊断技术是指，对人脑特征进行模拟，开发出模拟控制系统，实现对诊断数据的智能化控制处理分析，得出科学的故障诊断结果。当前常见的智能化机电设备故障诊断系统有两种。

第一种是故障诊断专家系统，由于矿山机电设备的故障类型较多，故障成因复杂且不易发现，导致很多故障都是在发生之后才能被发现和检修。而故障诊断专家系统中能够收纳各类机电设备故障检修经验，通过智能化模拟，实现自动化专家思维诊断，对机电设备的故障类型进行自动化专业分析，显著提升故障诊断效率和准确率。第二种是人工神经网络故障诊断系统。这种系统进行机电设备故障诊断的时候，主要优势体现在设备故障信息数据的识别和处理上，矿山机电设备刚刚出现故障的时候，其设备的状态信息数据会出现非线性映射的关系，比较复杂，人工神经网络诊断系统具有强大的学习功能和适应能力，可对复杂的非线性映射关系数据进行优化分析，从中获取真正的故障原因。

4.5 振动监测诊断技术的应用

振动监测诊断技术的使用必须要借助专业的设备监测装置，通过监测装置获取的设备振动性质和参数变化能够间接的判断出矿山机电设备的故障原因及类型。这种方式当前在矿山设备检修中应用频率较高。振动检测诊断技术在实施故障诊断的过程中不会对设备造成任何不良影响，通过此种方式能够的完整的设备振动信息数据，检测结果更加可靠。机电设备使用过程中必然会伴随着一定频率的振动，通过对各种振动参数实施分析，就能够清晰的得知设备实际工作状态，机电设备的重要振动参数包括设备启动速率、设备位移以及启动加速度等参数。故障检测人员实施振动参数监测的时候要根据机电设备类型选取合适的监测点位和监测装置。振动参数监测点要有足够的覆盖率，能够实现机电设备的全面监测，监测点位越靠近设备的易损点位越好，以确保现场设备监测信号的传输强度。进行振动监测时使用的设备为传感器装置，这种装置能够有效放大机电设备的运行状态信号，将其信号滤波放大之后传送到指定的转换器当中，然后将其中的模拟信号进行转换，转换成数字信号之后传送到故障诊断系统当中进行处理分析，系统会根据数字信号绘制出相应的设备振动频谱以及振动位移参数变化曲线图，以此作为故障诊断的科学依据。振动监测诊断技术能够实现对于机电设备的实时监测分析，其得出的诊断结果科学精准，能够直观反应机电设备的工作状态，令诊断人员准确掌握设备的动态变化情况，值得在故障检测中应用推广。

4.6 红外测温诊断技术的应用

矿山机电设备在启动运行之后，设备中各部分温度必然会发生变化，如果各部分温度值超出标准波动范围，就表明设备状态出现异常。红外测温诊断技术主要就是通过对于设备温度变化情况的监测实施故障诊断。机电设备使用过程中系统元件之间的损耗，电路运行情况、系统降温功能以及油液润滑程度等都能通过红外测温系统进行监测，此种技术能够实现远距离监测控制，无需直接接触就能够获取设备温度参数的波动数据，这些数据能够准确反应设备的实际温度变化与使用状态。机电设备运行期间其外部环境可能会对设备的实际运行温度造成影响，因此进行温度监测的时候不要忽略外部环境因素的干扰，在实施参数对比的时候要及时修正温度参数。当设备运行温度超出标准波动范围后，红外测温系统会及时发出预警，提醒技术人员及时处理设备温度出现异常的部分，找出温度异常原因，及时消除故障，最大程度降低对设备运行的影响。这种诊断技术能够显著延长矿山机电设备的使用年限，并有效减少实际检修次数。

4.7 故障信号特征提取检测技术的应用

矿山生产过程中，金属矿的施工作业相比煤炭类矿山的施工作业噪声更大，即使施工中机电设备状态异常也不易被发现，设备的故障特征相对隐蔽。对此类矿山机电设备实施故障诊断的时候要想得出准确的诊断结果，需要应用特定的设备故障信号特征提出检测技术，确保设备中的故障信号特征可以被清晰识别。金属类矿山的岩层结构和地质环境特殊，故障诊断人员可以通过其机电设备齿轮装置、轴承装置等重要部分的使用状态进行判断，观察其是否存在脱离、擦伤或者断齿等明显的冲击故障。技术人员进行故障诊断的时候为了有效获取出机电设备中较为微弱的故障信号，可以选用自适应提升小波分解算法进行分析，并应用特征匹配准则实施判断。另外也可以使用初始双正交滤波器组，对原始信号进行预测更新运算，以此获得机电设备故障的高频细节信号与低频信号，从而实现自适应提升小波分解算法。

4.8 油液磨屑分析检测技术的应用

此种机电设备故障诊断技术是指，采集设备中的油液磨屑之后对其进行形态分析，对其中化学性质和物理性质进行判断，进而分析出机电设备是否存在故障。这种诊断技术一般被技术人员用来检测矿山机电设备中的液压装置和润滑系统。机电设备运行过程中，设备中各元件金属表层的磨损程度会发生变化，久而久之就会增加磨屑的数量，且磨屑的形态也会改变，这些磨屑会进入到油液当中，加重油液的污染程度，故障诊断人员通过判断机电设备中油液状态，可以间接判断出相关设备的运行状态，因此，油液磨屑监测被作为机械运行状态监测的表面特征。

4.9 无损坏故障诊断技术

无损故障诊断技术最大的技术优势就是故障检测旗期间不会对检测对象造成任何影响，其主要应用在机电比较隐蔽部位的故障诊断，其中多为机电设备的主体内部结构的检测。该技术在检测过程中借助了射线照相技术、超声波探测技术以及表面缺陷检测技术等，无论对于机电设备的表层和内部系统运行都不会造成任何干扰。但在实际检测中，由于此种故障检测手段对于技术要求较高，需要综合多种高新检测技术，且故障诊断费用相对高昂，因此使用频率较低。

5 结语

综上所述，随着我国采矿行业的快速发展和对先进设备需求的不断增加，市面上出现了许多新的设备和技术。在矿山机电设备维修的过程中，优化故障诊断与设备维修方案，可进一步提高矿山机电设备的故障处理与故障维修的有效性、可靠性与安全性。新设备和技术与信息时代的结合提高了采矿业的安全性，也大大提高了各个采矿企业的经济效益。要想实现矿山开采工作的可持续发展，只有通过全面分析机械设备故障诊断技术，并有效掌握各项技术，保证我国矿山开采的生产质量以及生产效率。