姜永泉
山东黄金矿业（莱州）有限公司三山岛金矿, 山东烟台 261400
摘要：矿山机械设备的维修模式，从最初的事后维修和预防性、预测性维修，到现在的主动预防性维修、主动预防性维修，都需要有足够完善的专业维修技术，所以，就有了今天的状态监测和机械维修故障诊断技术。该技术主要是通过计算机网络技术建立机械设备状态监测点，采集设备运行数据，从而实现对设备运行状态的分析诊断，避免机械故障的发生。
关键词：矿山机械；设备故障分析；诊断技术；发展趋势
1机械设备故障诊断技术概述
机械设备故障诊断技术包括信号检测、信号处理、信号识别和决策预测。当机械设备出现异常信号时，很可能是故障。因此，在诊断是否存在故障时，最适合选择最简单的信号状态进行诊断，如机械振动、机械运转等，通过对这些信号状态的诊断，可以有效地诊断机械运行状态是否正常。信号处理是在检测到机械设备发出的异常信号后，准确地发现并提取出异常信号。为了确定异常信号的类型，必须对异常信号进行准确细致的处理。这一过程大大提高了机械设备故障诊断技术的可靠性。状态识别就是对机械设备的故障进行准确的判断和分析，这就要求它具有比较和分析各种机械设备的信号状态和特征的能力。通过对机械设备信号状态的比较分析，判断出机械设备的故障，确定故障类型，并采取相应的措施加以解决。
2矿山机械设备的应用环境
我国作为世界上人口最多的国家，对矿炭资源的需求非常大，矿炭开采业在我国经济发展中发挥了巨大的作用。矿山开采一般在井下进行，这对机械设备的性能有一定的要求。矿山机械设备往往在井下长时间工作，连续运转使这些机械设备很少有时间进行维护保养，在工作过程中，会产生大量粉尘，再加上井下环境湿度大、温度高，会严重影响机械设备的运转。此外，机械设备在运行中的摩擦、冲击和振动加剧了机械设备零部件的磨损和损坏。在这样恶劣的工作环境下，这些机械设备也很容易发生各种故障，而这些故障的检测也有一定的难度，这就需要技术人员在平时对机械设备进行维护保养，并不断提高设备故障诊断技术。
3矿山机械设备故障原因分析
机械设备内部结构精细复杂，对环境的要求不同。造成设备故障的因素是多方面的，包括结构设计和制造工艺的合理性，以及操作不当引起的维修问题。因此，这些设备可能在工作环境、设计、工艺和人员操作等方面存在问题。另外，随着使用次数的增加，内部设备会出现磨损、疲劳、断裂、腐蚀或外部环境恶劣等现象。如果工作时间太长，内部应力释放会因温度升高而变形（也不会发生过载），负载过大也会发生变形。以上原因会导致设备故障，缩短其使用寿命，间接降低其工作效率，甚至导致设备故障严重事故。因此，机械设备故障的主要原因如下：
1）设备协调关系的变更。由于受力零件的载荷、温度和松动程度的影响，具有公差配合关系的零件初始形状、结构和性能不一致。另外，在机械操作过程中，设备内部松动、脏污的部件和螺丝也会导致相邻部件的匹配关系发生变化。上述现象使部件损坏，设备运行不稳定，功率降低，导致整个设备的运行出现问题。
2）设备技术有缺陷。机械设备的内部结构复杂而精密。只有采用先进的维修技术，才能准确排除故障。目前，当设备出现问题时，维修人员只能凭经验判断故障，不能提前预测故障，难以保证维修质量。另外，相关采购人员对此类设备的系统性能缺乏了解，导致采购设备功能缺陷，无法满足需求。
3）设备长期超载。机械设备有其安全系数，在这个系数范围内，能有效保证设备的质量和使用寿命，短期超负荷运行也能满足。当电流过载时，其内部的应力就会释放出来，从而引起设备内部的应力升高。如果长时间超负荷运行，设备电路及相关部件容易发生故障。
4)设备操作不当。一些工作人员安装设备时，不熟悉设备系统，不了解设备整体特性，专业技术掌握不到位，仅凭经验安装，导致装错方向，不仅严重影响设备正常运转，在拆装过程中，还可能使设备受损。此外，在对机械设备进行维修和拆卸时，不按规范操作，间接损坏设备的零部件，缩短设备的使用寿命，导致故障频频发生。
5)设备的老化。设备使用时间越长，受内部结构形态变化及外部运行环境的影响越大，零部件的磨损、断裂、变形就越严重，累积的维修操作加速设备的老化。此外，温度过高或过低都会影响设备的性能，加速设备的性能退化。
6)设备润滑不到位或不及时。对使用中的设备进行润滑，及时补充润滑油，是降低设备磨损的首要举措。零件之间油膜的破坏会造成零件之间的摩擦，不能及时补充润滑油也是设备出现故障的一个重要因素一些工人在安装设备时，对设备系统不熟悉，不了解设备的整体特点，不掌握到位的专业技术，只依靠经验安装，导致安装方向错误，这不仅严重影响设备的正常运行，而且在拆装过程中也可能对设备造成损坏。另外，在机械设备的维护和拆卸中，不按规范操作会间接损坏设备的零部件，缩短设备的使用寿命，导致故障频发。
5）设备老化。设备使用时间越长，内部结构和外部运行环境变化的影响越大，零部件的磨损、断裂和变形越严重。累积的维修作业加速了设备的老化。此外，过高或过低的温度都会影响设备的性能，加速设备的性能退化。
6）设备润滑不到位、不及时。在用设备的润滑和及时补充润滑油是减少设备磨损的主要措施。零件间油膜的损坏会引起零件间的摩擦。未及时补充润滑油也是造成设备故障的重要因素
4如果降低矿山机械的故障率,提高矿山机械的故障诊断效率
4.1改进矿山机械的结构设计
（1）简化矿山机械结构设计。由于矿山机械的特殊使用环境，要求其结构尽可能简单，以提高使用时间，降低故障率。因此，在矿山机械设计过程中，在满足相关条件的情况下，应尽量采用简化设计方案，以降低设备的故障率。（2）无障碍设计。所谓无障碍，是指要求机械具有很高的人机亲和力，即在矿山机械设计过程中，应为用户的操作和维护预留足够的操作空间，必须有利于安装和维护。（3）模块化、标准化设计。矿山机械相关附件、部件采用模块化、标准化设计，提高了矿山机械零部件的可更换性和可维护性。
同时，更换下来的零件也可以重复使用，提高了零件的利用率，降低了使用成本。（4）易于识别的设计。这主要是要求矿山机械的设计，要求其部件采用统一的样式，这有利于维修人员对机械零件进行快速识别和更换。提高了矿山机械的维修性。
4.2采用先进的故障诊断和机械维修技术
对矿山机械的各种故障诊断技术进行了分析。在矿山机械实际故障诊断过程中，应采用多种故障诊断方法相结合的方法，采用高可靠性维修技术。这样可以有效地保证矿山机械的故障维修性，降低矿山机械的故障率。
4.3将强对矿山机械设备的养护工作
一般来说，加强矿山机械的维护保养，可以从以下几个方面着手。
（1）在设备运行过程中，经常需要维护保养。在设备运行过程中，应定期进行检查和维护工作，并按有关要求对设备的泄漏部位和内部装置进行定期检修。同时，根据相关检查任务书和相关维修标准，定期检查设备的空载、轻载和重载运行情况。一旦发现相关指标不在正常范围内，应及时调整。
（2）对矿山机械设备进行定期维护和清洗。矿山机械定期清洗保养是提高矿山机械工作效率、降低矿山机械事故率的重要手段。因此，矿山应制定严格的制度，要求矿山机械用户定期进行维护和清洗。同时，管理部门还应配合技术部门定期检查矿山机械的使用和维护情况。矿山机械的精度也要定期检查。
（3）主管领导检查。矿山各生产区设负责人，负责该区矿山机械的维护和维修。同时，负责人应与生产运行人员共同做好巡检、日常维护、故障排除及计划检修、机械基础知识定期维护等工作，以该区域设备完好率和故障率为考核指标负责人表示，这样可以形成良性机制，提高矿山机械设备的维修性，降低矿山机械的故障率。
（4）提高设备维修水平的措施。在矿山生产中，要提高矿山机械维修水平，就要实现三个现代化，并使系统标准化、工艺一体化制度化。所谓标准化，就是要形成统一的矿山机械使用维护规程，维护使用人员要严格按规定进行标准化操作。该工艺是指在使用矿山机械时制定各种维修工艺规程，按照有关维修保养和使用规程进行维修。制度化是指矿山机械的使用和维护要形成一种提法，要求各类职工严格制定，同时建立相关考核机制，使整个企业的设备管理和维护形成良性循环。
4.4结合现代技术强化故障检测
要提高矿山机械的管理水平，就必须引入行业前沿的信息技术参与管理工作。先进的信息管理技术可以有效地为机械的运行形成相应的数据信息，并通过对数据的技术处理，形成故障处理信息库，用于准确分析不同类型的异常情况。当发现异常运行状态时，不仅可以采取有效措施迅速干预，而且可以对异常工况的根本原因进行更深入的研究，建立故障管理的数据系统。在实际操作中，技术人员还需要广泛运用各种工业技术进行综合判断，特别是对于复杂程度较高的机械异常。多元化的技术可以从不同方面为维修人员提供判断依据，从而实现更全面、更准确地锁定和处理问题。另外，网络技术的应用可以突破空间的局限性，将其与诊断技术结合起来进行异常检测。通过在作业现场设立专门的机械故障监测区，为设备工作状态的监测提供技术服务，随时根据监测数据进行系统分析，得出高精度的判断结论。两种技术的结合可以有效提高故障排除工作的效率和质量，数据分析可以准确锁定机械异常的位置和影响范围，是当前机械维修工作的必然发展方向。由于它能够适应日益复杂的故障类型，在未来的应用中将发挥更为深远的作用。
5展望
大型矿山机械的故障诊断是为了提高机械的监测和定位精度，其研究方法一直是故障诊断的热点方向。未来故障诊断将与人工智能和大数据的发展相结合，主要集中在以下几个方面。
（1）大数据可靠性评估。机器运行过程中产生了大量的数据。数据形式多样，信号源分散。因此，监测技术有待进一步完善。其未来发展方向是建立大数据质量评价指标和标准体系，分析多源信号数据正则化算法，合理、准确、高效地利用大数据技术。
（2）可视化技术。通过可视化技术，将大数据转化为可视化的内涵，使机械故障得到直观的显示。实现有效可靠的决策，促进矿山机械故障智能新技术的发现。其未来发展研究的是交互式和集成的智能分析、预测和最终识别。
（3）将深度学习和数学方法相结合来识别机械故障。深度学习是一种有效的处理大数据的技术，它可以解决一些未解决的问题，并兼顾数学方法。有效的融合可以准确有效地识别出丰富的大数据信息。其未来发展方向是通过数学方法建立一个深度学习网络，建立一个多源、不同结构的矿山机械大数据平台。
（4）故障诊断是一个动态的复杂问题。特别是在复杂的地下地质条件下，其非线性问题必须得到解决。同时，准确的故障分离将是今后需要解决的关键问题。
结束语
总之，结合实际分析，本文首先对矿山机械设备故障诊断技术进行了探索，然后总结了提高诊断技术水平的途径。作为相关技术人员，要不断增强专业能力，从而进一步提高矿山机械设备故障诊断的效率。希望通过进一步的分析，能为相关技术人员提供有效的参考。
参考文献
[1]郭慧慧.故障诊断技术在矿山机械设备中的应用研究[J].科技经济导刊,2019,27(36):42-43.
[2]杨学亚.矿山机械设备的故障诊断及维修技术探讨[J].河北企业,
2019(11):161-162.
[3]张翔.在矿山机械设备中故障诊断技术的应用初探[J].科学技术创新,2019(31):155-156.
[4]郭富伟.矿山机电设备维修中故障检测诊断技术的应用探究[J].
科学技术创新,2019(24):165-166.
作者简介：姜永泉（1996.06.21），男，山东省莱州市夏邱镇李金村270号，本科，研究方向：矿山机械。