贺秦鑫
陕煤集团神南产业发展有限公司 陕西省神木市719300
摘要：智能矿山发展下煤矿机电设备也呈现智能化、自动化特点，转变了传统煤矿机电设备管理模式。文章通过对智能矿山进行分析，探讨煤矿机电设备管理下常见故障类型，并探讨智能矿山下煤矿机电设备管理的方法策略。
关键词：智能矿山；煤矿机电；机电设备；设备管理
引言
近些年来，随着矿山设备机械自动化技术的不断深入，我国采矿作业的效率已经得到了显著的提升。在矿山设备中应用机械自动化技术，不仅可以保证采矿工作的质量，还可以使设备的工作性能得到进一步提升。由于我国经济实力增长迅速，矿山设备机械自动化技术的发展有着大好的前景，但目前我国矿山设备机械自动化技术的应用安全性能与一些发达国家相比还是较为落后的。在矿山工作中，机械自动化技术主要应用在提升、开采、运输以及远程监控过程中的设备上，因此要想使采矿设备机器自动化的应用水平得到进一步提高，引进国外先进技术是非常有必要的，然后将技术在整个矿山开采过程中贯穿，使其形成一系列的生产链，进而提高矿山作业的水平。
1智能矿山的基本定义
智能矿山属于信息时代背景下的数字技术模拟矿山,与真实矿山结构以及开采状态极为相似。近年来,随着矿山智能化技术的不断发展,煤矿企业采用各种智能化管理技术积极构建智能矿山管理平台,通过运行该平台对矿山进行可视化管理,以便于实现对煤矿开采工作的安全控制。从整体架构来看,智能矿山管理平台是由“生产与感知”、“数据接入交换”、“数据处理”、“应用与决策”和“多维展示”等结构体系组合而成,其中,“生产与感知”又细分为测量定位系统、工业视频系统、安全监测系统、自动化系统、辅助监测系统。“数据接入交换”有三大结构类型——结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,一般来讲,结构化数据为实时数据,即热数据;半结构化数据为增量数据,即温数据;非结构化数据为离线数据,即冷数据。“数据处理”包括数据清洗、数据汇总、数据关联、指标计算、合并宽测。“应用与决策”主要组成系统包括地质保障系统、安全保障系统、生产执行系统、矿山ERP系统和应急救援系统。“多维展示”主要包括领导驾驶舱、三维虚拟矿山、矿山综合门户、矿山安全预警和矿山数据资产。
2智能矿山设备常见故障类型
2.1机械类故障
第一，清洁不及时造成的机械故障:粉尘累积是造成设备机械故障的主要原因,因为煤炭开采时,总会有大量粉尘落入机电设备内部,这时清理不到位就会导致各类故障。如,工作面综采设备的转动部分,经常在工作中吸入大量粉尘,粉尘的持续累积会导致转动部件与之不断摩擦,从而降低了工作效率、出现较大噪音,甚至影响设备的使用寿命。第二，润滑引起的机械类故障:这种故障一般存在于通过轴承联动的工作设备中,尤其是机电设备。当设备启动后,各构件是互相配合工作的,机械摩擦非常频繁，如润滑工作未做好,构件磨损率会大大提升,机械故障率随之加大。当然,长期使用的部分机电设备由于不断消耗润滑油,补充不及时也会造成机械故障。另外，齿轮、对轮类的机械故障:这类故障在国产机电设备中较为常见,由于国产设备的价格相对较低,地方煤矿一般选择国产设备。它的不足之处就在于齿轮无法实现精确啮合,而齿轮的转速非常快,长期工作啮合度会进一步下降,此时如不及时校正、更换,设备的工作性能会急速下降,同时耗电量和机械故障率则会随之增加,甚至出现设备局部损坏的情况。
2.2供电系统故障
在当前的煤矿机电设备应用中存在一系列故障，这就对煤矿企业生产效率的提高造成了一定的影响。供电系统故障作为煤矿机电设备使用中较为常见的故障之一，对于机电设备的运行有着较为直接的影响。
由于煤矿开采深度有着一定的差异，这就导致供电系统的压力和稳定程度不能很好的满足施工要求，从而造成了设备故障的出现。在具体的开采中，当前煤矿深度较浅时，供电系统压力较小，且系统复杂程度较低，这就使得工作人员能够尽快对机电设备故障进行处理，从而有效实现了机电设备运行可靠性的提高。而随着开采深度的增大，这就导致设备的供电电路变得较为复杂，不利于机电设备的管理。同时，由于电路中的压力较大，这就导致电路系统不够稳定，不能很好的满足设备工作的基本要求，不利于机电设备的稳定运行。
3智能矿山机电设备管理策略
3.1机电设备故障诊断及预警
监测诊断系统通过实时采集设备运行时的振动信号、电参数信号、温度信号等，对信号进行融合分析，结合故障诊断智能诊断算法和专家知识库，实现对机电设备的实时智能诊断。通过对机电设备关键传动部件振动信号在线监测，定量诊断故障损伤部位与严重程度，将振动监测信息智能地转化为预测性机械状态报警，克服传统故障诊断对专业技术人员的过分依赖。预警预报包括早期故障预警、故障类型特征报警、故障程度定位等功能，可随时掌握机电设备运行状态，发生超限、设备早期故障时，能及时给出报警。方便机电设备维护人员在计划检修时间，提前有的放矢的对机电设备进行维护保养，将事故消灭在隐患状态，将损失降到最小。
3.2加强故障诊断与检修
对设备的故障诊断,必须准确定位才便于检修,检修时必须确保安全生产的原则,充分考虑到设备的性能、经济等关键因素,必须保证原有设备的性能不被破坏,各零部件体系基本完整;充分考虑到维修费用与设备本身的价值比,尽量做到用最少的资金去实现最大化的维修效益。常用的故障诊断方法一般包括:温度诊断,振动检测,在线监测等。设备的维修与具体设备的先进性有所差别,比如对于计算机终端与机电设备连接的设备,可进行实时在线监测和诊断,技术人员通过分析这些监测数据进而提出真实有效的措施,对于其他设备只能实施原始的老办法,定期检修,事后维修。
3.3煤矿机电设备健康智能化维修决策数据库
在煤矿机电设备健康智能化诊断的基础上，对机电设备的健康表征和健康状况进行划分，建立机电设备健康数据库，构建健康标尺。煤矿机电设备健康智能化决策数据库包括，设计阶段的固化维修维护模型、使用阶段的调整维修策略及专家数据库。智能化数据库的构建可实现煤矿机电设备全寿命周期的健康管理与预测，并给出最优的维修方案，实现煤矿机电设备的智能化健康管理。
3.4建立健全管理制度和流程
在构建、完善机电设备安全管理制度、流程的过程中，需要结合煤炭企业实际发展情况与需求，积极引入一些先进适用的安全管理思想，参考同行公司的优秀管理实践经验，吸取其中的精华部分，并且把自己公司的企业文化融入到管理机制里，实现人文和制度管理的高度统一，改变煤炭企业管理形式，让公司机制能够以人为本更加适用公司实际运营，并且推动公司安全管理向着规范流程化的方向成长。管理制度的构建与完善设计到组织内部设置、运行模式、员工分配以及管理体系等多方内容，是完整、复杂的机制，同时也是公司不可获取的工作。管理机制地构建属于逐步改进和健全的过程，所以需要与时俱进的进行发展，而不是一成不变的。
结语
综上所述，对于矿山行业来说，发展设备机械自动化技术是必然的趋势，在自动化技术的实际应用过程中，我们要从提升、运输、开采、远程监控过程中开始，同时，还要加大矿山自动化技术的研发，不断创新。并结合当前实际生产情况，对煤矿机电设备维护管理进行整改，引入现代化智能技术，做好设备监控与检修工作。
参考文献
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