基于大数据的矿山机电设备智能监控系统应用体现

摘要：在数字时代的浪潮中，矿山工作已逐渐变得机械化。机电管理已经跃升为矿山开发建设的核心任务。在如此复杂的作业环境中，如何利用机电设备保障矿工们的人身安全和财产安全，已成为各大矿山企业研究的焦点问题。鉴于矿山机电设备安全监控系统尚处于起步阶段，为充分发挥智能监控系统的潜在优势，有必要对其基础理论和相关应用技术展开进一步探索及分析。基于此，本文将对现代矿山智能监控系统的发展现状进行简要阐述，并对系统的基本构成和特性加以分析。通过对比智能监控系统与传统监控系统之间的差异，提出基于大数据的矿山机电设备智能监控系统的应用策略，为矿山开采生产管理提供坚实支持。

关键词：机电设备；设备监控系统；大数据；技术应用

中图分类号：F2"文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.01.010

随着科技的不断进步，矿山开采相关的机器设备不断更新换代，以适应日益复杂的需求。在这样一个高风险的领域，现代化技术设备的引入为工作提供了强大的支持。虽然国外先进技术设备在一定程度上提升了工作效率，但它们并不能完全适应我国矿山企业的实际需求。因此，如何结合我国实际情况研发和制造相应的技术设备成为了矿山行业亟待解决的难题。利用大数据技术构建矿山机电设备智能监控系统，有望在根本层面上提升机电设备的安全性和稳定性，降低事故发生的风险。

1"发展现状分析

随着我国矿山行业的快速发展，矿山机电设备智能监控系统的应用显得愈发重要。然而，该系统在我国的使用效率仍需持续提升。已有研究表明，现有的矿山机电设备和监控系统或多或少都存在一定的安全风险，制约着矿山的安全生产和正常运行。自20世纪80年代末期以来，我国便开始了在矿山机电设备智能监控系统领域的研究与探索。一方面，我们积极学习并借鉴了国外专家学者的成功经验；另一方面，我们结合国内的实际情况，开展了一系列具有针对性的研究工作。将大数据技术应用到智能监控系统中，能为系统提供更强大的技术支持，不仅确保了系统的多功能性和可扩展性，还实现了成本的有效控制以及数据分析性能的显著提升。尽管无人化操作已经应用于矿山行业的机电设备，整体运行效率有所提高，但内部设备之间仍然存在信息流通不畅等问题。这不仅制约了效率的进一步提升，而且存在诱发安全事故的风险。因此，当下迫切需要运用大数据技术，深入研究并开发以大数据为核心的矿山机电设备智能监控系统。

Chen等设计开发了一个煤矿机电设备监管系统，该系统包括矿侧监测子系统、矿侧数据采集与传输模块、局侧数据分析与存储模块和煤矿机电设备监管平台四个部分。实现了煤矿通风机、排水泵、空压机、提升机等主要机电设备的在线监测和设备故障分析。Meng利用Maya对矿山大型设备进行建模，通过VS编程，在Unity中进行交互控制，实现设备的虚拟装配与维护以及采煤工作面的虚拟仿真漫游功能。试验表明，该仿真系统的训练和使用有效提高了设备的实际装配和维护能力，同时降低了成本，具有显著的实际应用效果。Zhou针对当前煤矿机电设备远程监控与故障诊断系统日益复杂的业务逻辑和功能需求，提出了一种设备远程监控与故障诊断系统的体系结构。Qing等基于ASP".NET技术，以C"#为开发语言，Oracle10g数据库进行数据处理，实现了跨区域、跨省多部门信息的在线管理、信息共享和报表处理，提高了煤矿企业机电设备管理效率，降低了管理成本。Liu等基于千兆以太网通道通信，构建了18个生产矿井和大部分矿井的机电管理平台。实现了机电管理运行信息的充分共享和协同交流，便于领导、单位和部门进行信息交流、查询和服务。Yang等分析了边缘计算对数据安全和非煤矿山安全风险数据智能分析的技术需求，提出了非煤矿山安全风险的边缘计算架构，实现了数据采集汇总、数据关联分析、视频智能分析、数据安全管控等功能。Jerzy等提出了一种基于人机交互（"HCI"）的系统，使用浓度水平测量功能来增加机器和设备操作人员的安全性。Ray等提出了一种基于物联网（"Internet"of"Things，"IoT"）的智能地下矿山开挖现场监测系统，该系统可以对危险的气体浓度水平或不舒适的温度和湿度值进行预警，从而确保安全的工作环境。

2"基于大数据的矿山机电设备智能监控系统分析

矿山安全监控系统承担着监测矿山环境、保障安全生产的重要职责，该系统主要由计算机和外部设备、传感器和执行器、传输线路等部分组成。计算机和总线技术在近年来应用广泛，不仅推动了设备监控系统结构设计的发展，还显著提升了其应用性能，为我国矿山安全生产提供了坚实屏障。目前，市场上的智能监控系统主要呈现两种主流形式。

第一种形式是基于公共线加分站的智能监控系统。计算机位于地面，是中心站核心，通过公共线与井下分站连接，分站经由专用电缆与传感器紧密关联，整体线路的设计具有一定的复杂性。该系统能够满足当前矿山行业的基本监管需求，但在实际应用中的操作复杂度较高，对后续的维护管理工作带来了一定的挑战。

第二种形式是基于总线的智能监控系统。该系统同样将计算机看作地面主机核心，所有传感器都通过总线结构按照一定的规律铺设连接，并且具有根据主线进行灵活扩展的优点，安装与维护较为方便。但该系统设计同样存在局限性。尽管系统中的传感器集中布置，但在实际操作中，其对机电设备的集中控制与管理能力却显得不足，需要根据机电设备的安装情况设置一系列分站，以确保能够全面监控和管理。

3"案例分析

3.1"基于大数据的智能监控系统设计

3.1.1"硬件设计

大数据技术在智能监控系统中的应用对提升系统运行效率和监控质量具有重要意义。为了确保内部系统监控工作的有序进行，选取了中央处理器、无线传感器、巷道读卡器等设备作为基础配置。通过大数据技术的运用，数据处理和传输效率得到了显著提升，为系统的稳定运行提供了有力保障。同时，结合过往经验对硬件设备的位置进行优化调整，可以更好地发挥其在工作中的性能优势。

在中央处理器的选择上，选用了LY公司的Atmeler中央处理器，既融合了PIC的优点，同时具备出色的外部接口拓展性。该处理器在接收无线传感器数据时，能够与其他硬件设备的串行外围接口实现高效配合，确保数据接收的稳定性和快速性。同时，采用了高效的单周期模式，支持多种电源接口和IO口，为数据处理提供了便利。此外，在监测读卡器的选择中，稳定性和触电能力是两个关键要素。经过综合考量，Neasd读卡器内置的NY2012芯片在待机时长和数据读取上符合技术要求。

常见故障类型包括电气故障和机械故障，对矿山机电设备故障的深入分析和研究，可以更好地了解故障的原因，从而采取针对性的预防和应对措施。为了有效应对这些故障，可以根据机电设备的运行特征，安装适宜的无线传感器，甚至可以对无线传感器进行一对一的设计，具体内容如表1所示。这样就可以在故障发生初期就及时发现并报警，从而避免故障的扩大化，提高设备的运行效率。

3.1.2"软件设计

为了充分发挥矿山机电设备智能监控系统的功能，系统除了要进行硬件设计外，还要考虑软件的配置，以实现高效的数据分析和智能监控。在这个信息爆炸的时代，运用大数据和信息融合技术已成为保障系统稳定运行的关键因素。这不仅提升了系统的数据分析能力，增强了决策的科学性和准确性，同时也有助于部门员工更迅速地发现潜在问题，并采取适当的应对措施，从而最大程度地降低故障的影响范围和危险程度，有助于提升整体的工作效率和安全性。无线传感器和读卡器承担着监测和发送设备数据的任务，中央处理器在接收到数据后再利用大数据和信息融合技术进行高效处理。

3.2"实验研究

利用云计算技术算法整合相关数据资料进行分析，并明确系统的软硬件设计后，得到的矿山开采生产期间的机电设备工作状态计算公式如公式（1）所示：

R（G）=Pe（G×e）+qR（G÷e）（1）

式中，R代表机电设备工作状态，在计算分析中如果R≥0，表示矿山机电设备正常运转；如果R＜0，表示设备运转异常。Pe指标表示机电设备工作异常的概率，qR表示设备正常运转的概率。G为设备在正常运行下的具体参数；e为实际运行参数。

根据最终的测试结果，没有应用大数据技术的系统1在五组测试中的运行精准度分别为：第一组81.36%，第二组84.65%，第三组84.16%，第四组79.54%，第五组80.12%。而应用了大数据技术的系统2的五组测试结果分别为：第一组95.68%，第二组97.41%，第三组94.85%，第四组97.69%，第五组98.88%。系统2五组的测试结果在90%以上，与系统1均低于90%的数据相比可以看出，智能监控系统在应用大数据技术后分析精准度出现明显提高，监控成效显著提升。因此，矿山企业应审时度势，抓住发展机遇，不断推动技术创新和应用，针对其生产状况和规模，合理配置相关软硬件设施，优化整合矿山机电设备智能监控系统结构，从而提高系统的运行效率和质量。

3.3"应用措施

在矿山这一特殊领域中，机电设备的安全与稳定性至关重要，直接关联到企业的运营与发展。鉴于此，巡回检查工作的重要性不容忽视。考虑到地质与水文环境的独特性，智能监控系统的运用成为解决机电设备安全故障问题的有效途径。此系统基于大数据技术，依据实际生产需求制定定期或不定期的巡检制度。定期巡检需实时展开，而非常规的巡检则应聚焦于关键点与难点，巡检完成后，其结果将录入信息数据库。工作人员通过对数据库记录的数据进行分析来判断矿山机电设备的工作状况，从而及时发现潜在的安全风险并采取预防措施，防止因设备故障引发的生产事故。

此外，为确保智能监控系统的有效运行，有必要设立专人负责制度。智能监控系统包括地面监控总站和井下分站两部分，系统的安装监理工作具有一定的特殊性，管理人员需根据企业标准加以设计。由于井下分站工作人员与地面的信息传递存在延迟现象，无法及时传递机电设备的工作状态，因此需要建立负责机制，要求负责人需定期向总站汇报信息，一旦发现问题，应及时处置，并追究相关责任人的责任，从而避免责任推诿。

4"结束语

当前我国矿山机电设备管理工作正在向智能化和数字化转型，大数据技术在各个领域的应用日益广泛，特别是在优化设计矿山机电设备智能监控系统方面发挥着重要作用。研究表明，通过将大数据技术应用于智能监控系统可以提高设备的自动化管理水平，减轻工作人员的压力，解决了传统矿山企业在管理运行过程中面临的一系列问题。此外，企业应不断优化专业技术人才培训体系，提升培养质量，助力实现更高效、安全和可持续的矿山运营。

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