矿用空压机安全保护装置检测检验的研究

张学霖

（广西工程技术研究院有限公司，广西 南宁 530000）

0 引言

随着现代采矿技术不断进步，矿用空压机在矿山生产中的应用越来越广泛。然而，由于矿山环境的恶劣，矿用空压机的使用条件十分苛刻，容易发生各种安全事故，严重威胁工人的生命安全和矿山的正常生产秩序。为了更好地保障矿用空压机的安全运行，需要对其安全保护装置进行检测检验。因此，加强研究矿用空压机安全保护装置的检测检验方法具有较强的现实意义。

1 矿用空压机安全保护装置的重要性

矿用空压机安全保护装置是指在矿山生产中，为了确保矿用空压机的正常运行和防止事故发生而采取的技术措施。由于矿用空压机在矿山生产中扮演着重要的角色，其在生产过程中的安全问题一直备受关注。因此，加强对矿用空压机安全保护装置的检测检验工作，不仅可以保证矿用空压机的正常运行，还可以有效地预防矿山事故的发生，提高矿山的生产效率和经济效益。

在矿山生产现场，矿用空压机通常被应用于挖掘机、钻机等大型设备中，因此必须保证其安全性能，防止发生机械故障或其他意外事故。如果安全保护装置失效，就会出现许多危险情况，例如过载、欠载、漏电等问题，这些问题将会直接影响到工人的生命安全。因此，加强矿用空压机安全保护装置的检测检验，可以有效地防止这些危险情况的发生，保障工人的生命安全。其次，矿用空压机安全保护装置对于矿山的正常生产秩序具有重要作用。矿用空压机在矿山生产中扮演着重要的角色，其功能主要包括提供稳定的气源、驱动辅助设备等。如果矿用空压机发生故障或者异常情况，将会直接影响到矿山的生产效率和经济效益。特别是在现代化矿山中，往往需要矿用空压机提供高效、稳定、可靠的气源，以满足现代化采掘设备的要求，因此必须保证其安全性能。只有通过加强矿用空压机安全保护装置的检测检验，及时排除潜在的风险隐患，才能保证矿山的正常生产秩序。最后，矿用空压机安全保护装置也具有节能减排的意义。如今，环保已经成为全球共同的话题，各行业都在积极寻求节能减排的方案。矿用空压机在矿山生产中消耗的大量电能，不仅增加了矿山运营成本，同时还对环境造成了一定的负担。通过加强矿用空压机安全保护装置的检测检验，有效地发现和解决矿用空压机故障问题，可以提高其运行效率，从而降低耗能量，实现节能减排。

2 矿用空压机存在的故障风险类型

2.1 过载、欠载故障

过载故障指矿用空压机在工作时负载超过了设计规定的范围，以至于矿用空压机无法正常运转或者发生损坏，甚至引发火灾等安全事故。这种故障通常由以下原因造成：①负载过大。如果矿用空压机承受的负载超过了其设计范围，例如被要求为多个设备提供大量压缩空气，就可能导致矿用空压机过载。②运行环境异常。矿山地下环境往往比较恶劣，如果矿用空压机运行环境异常，例如温度过高，湿度过大，就可能导致矿用空压机过载[1]。

欠载故障指矿用空压机的负载过轻或停机，导致电动机无法正常工作。欠载故障通常会对矿用空压机造成以下影响：①空气压缩不充分。当负载过轻或停机时，矿用空压机无法将空气压缩至规定的高压状态，影响其正常使用。②电动机过热。空载状态下运行时间过长，电动机可能因为过度运转而过热，导致损坏。

2.2 漏电故障

漏电故障是指在矿用空压机运行过程中，由于线路老化、设备损坏等原因，电流未完全通过回路，导致电流泄漏到大地或其他部分，形成了非正常的电路通路。这种情况会引起电器设备的短路和火灾等安全事故，对人身和财产造成威胁。漏电故障的发生原因有很多，例如线路老化、人为操作不当、电器设备本身存在缺陷等。在矿山生产中，如果电线松动、断裂或受潮，也容易导致漏电故障的发生。

2.3 压力异常故障

压力异常故障指的是矿用空压机在正常工作时压力异常，通常表现为以下3 种情况：①压力过高。过高的压力会导致设备损坏或爆炸等事故的发生。这种情况可能是由于阀门堵塞、传感器失灵、控制系统故障等原因引起的。②压力过低。过低的压力无法满足矿山中的工作需求，从而影响矿山的生产效率。这种情况可能是由于空气泄漏、管道阻塞、进气口受到阻碍等原因造成的。③压力突变。压力突变会导致矿用空压机无法正常工作，甚至损坏设备。这种情况可能是由于压力传感器故障、阀门失灵等原因引起的。

2.4 油液系统故障

油液系统故障可以导致矿用空压机无法正常运行，进而影响矿山生产。该故障通常由以下原因造成：①润滑油不足。矿用空压机的润滑油是保证设备正常运转的重要物质，如果润滑油不足或者油路阻塞，就会导致矿用空压机运转困难。②润滑油过多。润滑油过多也会导致油液系统故障，因为油液过多可能会导致设备内部油液压力过大。③油品污染。因为油品中混入杂质等物质会影响油液的性能，进而影响设备的正常运转。④油路堵塞。油路堵塞会导致润滑油无法流动到需要润滑的部位，从而影响设备的正常运转[2]。

3 矿用空压机安全保护装置的检测检验策略

3.1 选择传感器

在选择传感器时，需要考虑多个因素，包括传感器的类型、精度、灵敏度等参数。①测量范围。传感器的测量范围应该与矿用空压机的运行范围相匹配。例如，在测量矿用空压机的压力时，应该选择具有足够范围的压力传感器。②精度。传感器的精度对于保证矿用空压机的正常运行非常重要，因为误差过大可能会导致错误的判断和控制。因此，在选择传感器时，应该优先考虑具有较高精度的传感器。③灵敏度。传感器的灵敏度也是重要的因素。高灵敏度的传感器可以快速响应矿用空压机的变化，并及时向系统反馈信息，从而避免潜在的危险。基于以上因素，在选择传感器时，可以使用以下方法：①根据矿用空压机的功能选择传感器类型。例如，在测量矿用空压机的压力时，应该选择压力传感器；在测量矿用空压机的温度时，应该选择温度传感器等。②参考传感器的技术参数。在选择传感器时，需要参考传感器的技术参数，如测量范围、精度、灵敏度、响应时间等。常见的传感器型号包括：PT100 温度传感器、MPX10DP 压力传感器、GY-61 加速度传感器等。③实验验证传感器的正确性。在选择传感器后，还需要进行实验验证，以确保传感器的工作正常和稳定。具体方法包括模拟环境下测试传感器，观察传感器输出的数据是否与实际情况相符。

3.2 数据采集处理

数据采集是将传感器测量到的数据采集后保存在计算机或其他储存设备中。常用的数据采集方式包括模拟方式和数字方式。模拟方式：该方式通过模数转换芯片将模拟信号转化为数字信号，并通过数据总线传输到计算机或其他储存设备中。数字方式：该方式直接以数字形式采集传感器输出的信号，并将其存储在计算机或其他储存设备中。存储到缓存设备中后，进行数据预处理，即数据清洗，对原始数据进行初步处理，以滤除无用信息和错误数据，并提取有用特征。技术人员可按照如下步骤进行预处理：①去除异常值。异常值是指与其他数据相比明显偏离正常范围的数据点，可能是由于传感器故障、信号干扰等原因导致的。去除异常值可以避免这些错误数据对后续分析产生影响。可以使用统计学方法或者人工检查来识别和去除异常值。②去除噪声。噪声是指由于传感器自身特性、环境干扰等因素引起的不必要的信号波动。噪声会对数据分析结果产生负面影响，因此需要进行噪声滤波。常见的噪声滤波方法包括移动平均法、中值滤波法、小波变换等。③数据平滑。在进行数据分析时，过于突兀的数据变化会使模型预测出现误差。为了减少这种误差，可以对数据进行平滑处理。平滑方法包括移动平均、指数平滑等。④数据插补。对于可能出现的丢失的数据点，需要对缺失值进行插补。常见的插补方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。⑤标准化。

在对不同类型的传感器数据进行分析时，由于数据单位和量纲不同，往往难以比较和处理。因此，需要进行数据标准化，将数据转换为相同的尺度。常用的标准化方法包括最小-最大规范化和z-score 标准化。

3.3 故障诊断预警

首先需要根据实际情况对故障类型进行分类和归纳，如过载故障、欠载故障等，并确定相应的特征。常见的特征包括振动、温度、压力等，这些特征可以通过传感器进行监测和采集。经过数据采集之后，需要对获取到的数据进行特征提取和选择。目的是从原始数据中提取有区分性、代表性的特征。通常采用基于统计方法、小波变换、频谱分析等方法来完成特征提取和选择。基于提取出的特征，需要借助数学模型，构建故障诊断模型。通常采用人工神经网络、支持向量机（SVM）、决策树等算法来建立模型。选取合适的算法可以有效地识别不同的故障特征。根据问题的复杂度和数据集的大小，选择不同的模型方法。常见的模型包括神经网络模型、支持向量机（SVM）模型、决策树模型以及深度学习模型等。不同模型的选择取决于所需的预测精度、计算能力、实时性和可解释性等要求。使用选定的模型方法对数据进行训练。通常将数据集分为训练集和测试集，利用训练集数据对模型进行训练，然后使用测试集数据来验证模型的有效性。在训练过程中，可以采用交叉验证等技术避免过拟合和欠拟合问题。完成模型训练后，需要对其进行评估和优化。评估指标包括准确率、召回率、F1 值和AUC 等，通过这些指标可以判断模型的效果。如果模型存在误差或者效果不佳，可以进行优化，比如增加数据量、调整模型参数等。模型的建立需要经过数据采集和处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估和优化等多个步骤，最终实现准确、快速地诊断矿用空压机故障并及时进行处理[3]。

在故障诊断模型建立之后，可以将得到的预测结果和实时采集的数据相结合，判断当前设备是否存在故障，并产生预警信号。常见的预警方式包括声音、报警灯等，可以根据具体需求设置不同的预警阈值。当接收到预警信号时，需要进行进一步的故障诊断与排除。通过结合历史故障数据、模型分析结果、专业技术人员的经验判断等方法，可以快速定位并解决故障问题[4]。

3.4 反馈优化

安全保护装置的检测检验模型需要不断进行反馈和优化，以提高其准确性和效率。技术人员可通过与专业技术人员进行沟通交流，获得实际应用问题的解决方案。在日常运维中，可以建立专家库、故障分析会议等形式，对经验进行总结和归纳，并将其用于优化模型。或利用利用机器学习算法对已有数据进行自动标注，从而增加训练集数据量，并提高模型的准确性。例如，使用半监督学习算法，对已有数据进行自动标注，然后将标注好的数据用于模型的训练和测试。

在模型参数调整方面，针对不同的模型类型和应用场景，需要选择不同的超参数组合，以达到最佳的预测效果。例如，对于神经网络模型，需要考虑激活函数、隐藏层节点数、学习率等参数，而对于SVM 模型，需要考虑核函数参数、惩罚系数等参数。通过不断调整模型参数，可以优化模型，提高其预测准确性。为提高模型的灵活程度，技术人员可对已有数据进行旋转、平移、缩放等基本变换，可以扩大训练集数据量，提高模型的泛化能力。例如，利用图像处理技术，对已有振动信号进行频域变换，生成新的时频图像，并将其用于模型训练和优化。并通过实时监测矿用空压机运行状态和预警结果，对模型进行反馈和调整。例如，当出现误报或漏报时，可以根据误差分析结果，对模型进行调整和优化，提高其准确性和稳定性。最后，采用集成学习是一种将多个不同模型或不同版本的同一模型组合起来，以提高模型的泛化能力和准确性。对于矿用空压机故障诊断模型，可以通过集成多个不同模型或者同一模型的不同版本，从而提高其预测准确性。例如，可以使用随机森林、神经网络、SVM 等多个模型进行集成，或者使用同一模型不同参数组合的版本进行集成[5]。

4 结语

综上所述，本文根据矿用空压机安全保护装置的故障风险类型，提出了基于传感器技术的智能化安全监测方案。该方案可以有效地提高矿用空压机安全保护装置的检测精度和稳定性，具有较高的实用价值。但仍存在一些问题需要进一步探讨和解决。例如，如何更好地融合多种传感器技术，提高矿用空压机安全保护装置的整体防护效果，以及如何实现远程监测和预警等方面。未来，相关从业人员应继续深入研究，不断完善矿用空压机安全保护装置的检测检验技术，为提高矿山安全生产水平做出更大的贡献。