苗 宇¹ 马治钦²

（1.河南龙宇能源股份有限公司车集煤矿，河南商丘  476600；2.濮阳绿宇新材料科技股份有限公司，河南濮阳  457004） 

摘 要：随着人工智能技术的发展，越来越多的煤矿开始探索如何利用人工智能来提高设备的运行效率，降低故障率，实现对设备运行状态的实时监测和数据分析，从而提前发现潜在问题并采取相应措施，有效预防设备故障的发生。本文旨在探讨基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断及预防性维护方法，以供相关企业参考和借鉴。

关键词：人工智能；煤矿机电设备；故障诊断及预防性维护

中图分类号：TD63；TM306 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2024）17-0011-03

 

0引言

首先，本文通过对传统故障诊断方法和基于人工智能技术的综述，分析了煤矿机电设备故障诊断的现状和面临的挑战。其次，提出了一种基于数据采集、特征提取和故障诊断模型构建的综合方法，以提高故障诊断的准确性和效率。同时，针对煤矿机电设备的特点，探讨了预防性维护的重要性，并制订了相应的维护策略和计划。最后，通过案例分析和实验验证，验证了所提方法的有效性和实用性。

本研究的成果为煤矿机电设备的故障诊断和维护提供了新思路和方法，具有一定的理论和实践意义。 煤矿机电设备会产生噪音，这种噪音可能会对周围的环境和生物造成影响。煤矿机电设备通常会发出高分贝的噪音，这可能会扰乱附近的动植物生态系统，影响野生动物的栖息和行为习性。此外，长期暴露在高噪音环境下可能会对人类健康造成负面影响，如引起听力损伤、睡眠障碍、心理压力等问题。因此，在煤矿开采过程中，减少机电设备产生的噪音，采取有效的噪音控制措施是非常重要的。

1煤矿机电设备故障诊断技术综述

1.1传统故障诊断方法

首先，操作人员应观察设备的运行情况，检查是否有异常现象，比如异常噪音、异味或者振动等。使用各种测量仪器对设备的关键参数进行检测，比如电压、电流、温度等，以确定是否存在异常。操作人员应查阅设备的使用手册或技术资料，比对设备的正常工作参数，以便发现异常。根据观察、测量和比对的结果，逐步排查可能的故障原因，直至找到导致设备故障的根本问题。这些传统方法虽然在一定程度上可以帮助诊断煤矿机电设备的故障，但通常需要经验丰富的技术人员进行操作，且耗时较长。近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，越来越多的企业开始尝试使用智能化的故障诊断系统，以提高诊断效率和准确性^[1]。

1.2基于人工智能的故障诊断技术

基于人工智能的故障诊断技术在煤矿机电设备领域的应用日益受到关注。这项技术利用先进的算法和数据分析技术，帮助煤矿企业更快速、准确地识别和解决机电设备故障，提高生产效率和安全性。首先，人工智能技术可以通过监测和分析煤矿机电设备的运行数据，识别潜在的故障迹象。通过机器学习算法，系统可以学习设备正常运行状态和常见故障模式之间的关联，从而在早期发现可能的故障迹象。其次，基于人工智能的故障诊断技术可以实现智能化的故障诊断和预测。系统可以根据实时数据和历史数据，预测设备可能出现的故障类型和时间，帮助煤矿企业采取相应的维护措施，避免生产中断和安全事故。此外，人工智能技术还可以提供智能化的维护建议和优化方案。通过分析大量的设备数据和运行参数，系统可以为煤矿企业提供更有效的维护计划和设备优化建议，帮助企业降低维护成本，延长设备使用寿命。基于人工智能的故障诊断技术为煤矿机电设备的维护和管理带来了革命性的变化，提升了设备的可靠性和生产效率^[2]。

1.3煤矿机电设备故障特点分析

煤矿工作环境通常高温潮湿，这会导致机电设备的零部件易受热胀冷缩影响，容易出现故障。煤矿内部存在大量粉尘，加上潮湿的环境，容易导致机电设备内部积聚灰尘，影响设备正常运行。煤矿机电设备需要长时间高强度运转，容易导致设备零部件磨损加剧，进而出现故障。煤矿机电设备大多依赖电力供应，电气故障是常见问题，如电路短路、电缆老化等。煤矿作业环境恶劣，但有时由于生产压力等原因，机电设备的定期维护可能会被忽视，导致设备故障率增加^[3]。

2基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断方法 

2.1数据采集与处理

基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断方法通常涉及数据采集与处理。在这个过程中，首先需要收集大量与煤矿机电设备运行状态相关的数据，包括振动数据、温度数据、电流数据、压力数据等多种类型的参数。数据采集可以通过传感器、监测设备或其他数据采集系统来实现。完成数据采集后，接下来就是数据处理阶段。在这个阶段，通常会使用数据预处理技术来清洗、转换和规范化数据，以确保数据质量和准确性。数据转换可以包括对数据进行标准化、归一化或其他数学转换，以便于后续的分析和建模。此外，特征提取也是数据处理阶段的重要步骤。特征提取是指从原始数据中提取出对于故障诊断有价值的特征。这些特征可以是频域特征、时域特征或其他高级特征，有助于区分不同的故障模式^[4]。

2.2特征提取与选择

特征提取指的是从原始数据中提取出对于故障诊断有用的特征，这些特征可以帮助模型更好地区分不同的故障模式。特征选择是指从提取的特征中选择最具代表性和相关性的特征，以降低模型复杂度和提高预测性能。在特征提取阶段，可以采用多种技术来从原始数据中提取特征。常见的特征提取方法包括时域特征提取、频域特征提取、小波变换、主成分分析等。时域特征提取可以从时间序列数据中提取出振动信号的幅值、均值、标准差等特征；频域特征提取则可以从频谱数据中提取出频率成分、谱能量等特征。特征被提取出来后，接下来就是特征选择的过程。特征选择旨在从所有提取的特征中选择出最具代表性的特征，以降低维度和提高模型的泛化能力。常见的特征选择方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。过滤式特征选择是在特征提取之后独立于模型来评估特征的重要性，然后选择最相关的特征；包裹式特征选择是基于模型的性能来选择特征子集；嵌入式特征选择则是将特征选择过程嵌入到模型训练中，通过正则化等方法来选择特征。特征提取与选择是基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断方法中的关键步骤，可以帮助提高模型的准确性和效率，从而更好地识别和预测设备故障^[5]。

2.3故障诊断模型构建

在构建故障诊断模型时，通常会选择合适的机器学习或深度学习算法来训练模型，以便对设备的故障状态进行准确预测。首先，需要准备好经过特征提取和选择后的数据集。这些数据集应包含已经提取出的有意义特征，并经过预处理和标准化以确保数据质量。然后，可以将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。选择合适的算法取决于数据的特性和故障诊断的需求。在模型构建过程中，需要定义模型的结构、损失函数和优化器，并进行模型的训练和调参。在训练过程中，可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并根据评估结果进行调整和优化。最后，完成模型训练后，可以使用测试集来评估模型的泛化能力和准确性。通过比较模型的预测结果与实际故障情况，可以评估模型的性能并进行进一步的改进。故障诊断模型的构建是人工智能模式下煤矿机电设备故障诊断方法中的重要环节，故障诊断模型可以帮助实现对设备故障的准确预测和诊断^[6]。

2.4算法实现与优化

在人工智能煤矿机电设备故障诊断方法中，算法实现与优化是非常关键的步骤。在实现算法方面，需要选择适合故障诊断的机器学习或深度学习算法，并将其应用于已准备好的数据集上。算法实现通常涉及编程语言（如Python、R等）的使用。在实现过程中，确保算法的正确性和有效性至关重要，以确保能够准确地诊断设备故障。此外，算法的可扩展性和易用性也需要关注，以便在实际应用中方便地部署和维护。算法的优化是指调整算法的参数、结构或超参数，以提高算法的性能和准确性。优化算法可以通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等技术来完成。集成学习通过结合多个基础模型的预测结果，可以获得更准确和稳定的预测结果。算法的实现与优化是人工智能煤矿机电设备故障诊断方法中至关重要的环节。通过精心实现和优化算法，可以提高模型的性能和准确性，从而更好地实现对设备故障的诊断和预测^[7]。 

3结语

总的来说，基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断及预防性维护研究为煤矿行业提供了重要的技术支持。尤其是同步实施环境背景噪声的有效控制，有助于提升设备运行效率，减少事故发生率，保障矿工的安全，同时也对矿山生产的可持续发展起到积极的促进作用。

 

参考文献

[1] 李超同.煤矿井下掘进机电设备故障诊断及维护[J].能源与节能,2023(1):191-193.

[2] 白彪.煤矿井下掘进机电设备故障诊断及维护方法分析[J].内蒙古煤炭经济,2020(14):177-178.

[3] 尤建祥,魏孔鹏.基于人工智能的故障诊断方法应用研究[J].智能城市,2023,9(10):13-15.

[4] 李向仲.设备监测与故障诊断在煤矿机电设备管理中的应用探究[J].现代经济信息,2019(11):426.

[5] 刘占山.大型煤矿机电设备故障检测技术的探讨[J].内蒙古煤炭经济,2017(14):76-77.

[6] 郭凯.煤矿机电设备故障诊断及维修方法分析[J].机械管理开发,2017,32(3):68-69.

[7] 王凯.煤矿掘进机电设备故障诊断与质量维护分析[J]. 中国石油和化工标准与质量,2020,40(1):22-23.

 

收稿日期：2024-05-12

作者简介：苗宇（1988—），男，河南永城人，研究方向：矿井机电智能化运行。

 

Research on Fault Diagnosis and Preventive Maintenance of Mechanical and Electrical Equipment in Coal Mine Based on Artificial Intelligence

MIAO Yu¹,MA Zhiqin²

(1.Cheji Coal Mine, Henan Longyu Energy Co., Ltd., Shangqiu  Henan  476600;

2.Puyang Lvyu New Material Technology Co., Ltd., Puyang  Henan 457004)

Abstract:with the development of artificial intelligence technology, more and more coal mines begin to explore how to use artificial intelligence to improve the operation efficiency of equipment and reduce the failure rate, it can realize the real-time monitoring and data analysis of the running state of the equipment, so as to find the potential problems in advance and take corresponding measures to effectively prevent the occurrence of equipment failure. The purpose of this research is to discuss the fault diagnosis and preventive maintenance method of coal mine electromechanical equipment based on artificial intelligence.

Key words:artificial intelligence;mechanical and electrical equipment in coal mines;fault diagnosis and preventive maintenance