矿山设备状态监测与故障诊断技术分析
时间：2023-06-22 18:15:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
崔俊强
（国能准能集团有限责任公司 设备维修中心 内蒙古 鄂尔多斯 010300）
随着矿山机械不断地更新换代，设备状态监测将设备各个单元的运行数据进行收集，故障诊断系统对收集到的数据进行整理分析，预判其是否正常，并给出故障的位置和现象，根据预报故障的趋势提前制定应对措施。矿山设备状态监测与故障诊断技术是智能化矿山的体现。
设备故障诊断技术的发展背景是与设备的维修方式紧密相连的。可以将故障诊断技术发展背景按测试手段分为6 个阶段：感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精密诊断和远程监测[1]。智能化矿山建设概念提出之前，设备的维修全靠维修人员主观进行判断，准确程度取决于维修人员的技能水平及经验积累。20 世纪80 年代一直沿用点检保养和预防性维修相结合的管理模式和维修方法，加强日检和月检等内容，尤其是重点部位的检查维护，按设备运行时间和检修规律进行设备管理。20 世纪90 年代发展为依据设备可参照的状态显示，如：油位尺、温度显示、滤芯污染等，制定合理的检修方案。新时代的设备故障诊断技术，基于设备状态监测，对收集的设备故障的特殊信号，运用各种公式、函数等方法对其进行分析、预判。设备自动化、数据化、智能化是现代设备故障诊断技术的特点。
1）技术定义。矿山设备状态监测与故障诊断技术是指集计算机技术、信号处理及分析技术、传感器技术等先进技术于一体的综合性先进技术[2]。露天矿设备状态监测与故障诊断技术，基本架构为局域网、数据库、可视化界面，结合全时状态采集和实时参数监控2 大核心模块，充分运用现代先进的网络通信技术，将生产作业现场的电铲、钻机、吊斗铲、卡车等设备的运行数据实时传送回车间等办公场所，实现数据共享，具备数据自动采集、自动获取、灵活应用的能力。
2）实现过程。全时状态采集模块，即对矿山设备的所有运行动作及轨迹进行精准测量。实时参数监控模块，即对矿山设备所收集的数据及自身系统进行读取，然后将各种参数以条状图、柱状图、线形图、轨迹图等直观界面进行显示，并可以设置自动预警功能。实现远程监测设备的运行状态，为检修人员提供技术支持，使矿山设备的维护保养数字化，提高工作效率。而且通过监测，维修人员可提前发现设备将要发生的故障，提前进行维修保养，避免设备出现更大故障，减少维修成本，减少人员劳动强度，提高设备出动率。矿山设备管理也更加科学化、智能化。
3）网络传输。网络运行安全，全时状态数字化平台使用工业级网络与公司专网进行连接组态，树状拓扑结构，功能强大、技术成熟、可靠性高，全封闭模块化、自适应可切换WAN／LAN 网口。所组建局域网结构简单，易于拓展，为日后增加的检测设备预留端口，易于进行故障诊断与隔离，使网络始终保持正常运行状态。此种传输方式完全与外网进行隔离，可保证网络安全。
4）智能化发展方向。矿山设备全时状态数字化平台的运行，是由“业务到数据、数据到业务”的转变，是技能型岗位到科技型岗位的转型。它直接验证了数字化在设备管理与维修中的重要作用，也展示了企业在数字化、信息化发展路上的探索与发展。平台的建立，不止在于当前的功能和限制，将来还可打造远程可视化点检模块，实现重点结构件、易损件自动化视频巡检、留痕；
矿山设备智能化中低压配电系统升级改造，故障自动识别判断、自动检测处理。矿山设备状态监测与故障诊断技术未来要做的不仅要读懂电铲的“大脑”、“肢体”，还要时刻扫描“经脉”、甚至电铲的全时运行“CT”。
1）选择状态监测设备或仪器。测试技术是自动化和信息化的基础和前提[3]。实现矿山设备状态监测，必须有采集信号的传感器、接收器、转换器等仪器设备，包括后台的诊断系统、预警装置等。监测仪器的选择必须参照设备被检部位或原件的信号特性进行精准测量。然后将数据传输到后台，系统进行数据收集、整理、分析。比如，使用无线温度测量仪测量运转部件的温度；
使用位置传感器测量销子等部件的移位情况；
使用频谱仪测试基准频率是否正常；
使用波形发生器采集轴承振动波形，以此推断将要发生故障的部位和原因。
2）确定监测位置与制定参数。系统根据各被测参数特性选择不同传感器，并安装在相应部位以获取故障信号[4]。参考设备运转方式及特点，在最佳测量位置安装传感装置，如实反映设备状态信息。监测点的位置不局限于1 个，为了信息的完整性、准确性，避免漏报或误报，可设置多个监测点。矿山设备保养手册或维修手册会为关键部位标注建议数值及量化单位，结合工作实际及工作经验，为设备测量部位制定测量数据及量化单位等参数。
3）输入分析周期。根据采矿设备的运行规律及特点，监测周期可以按天、周、月进行设置等。当设备出现磨损或危险预警时，适当缩短设备监测周期，以使得故障能及早发现。在此周期内，系统会综合分析并计算测量数据平均值，在趋势图会显示其变化规律。
4）诊断标准。露天采矿设备在规定的时期内、规定条件下，每项运行数据都会有最优的运行范围，只要不超出标准范围，都可以完成规定的运行能力。任何泵类产品都有一定的使用范围，不在许可的适用范围内运行，都有可能引起故障[5]。采矿设备种类多，生产厂家不同、型号不同、效能不同等，同时考虑设备运行年限与磨损程度不同，对标准值设定需符合实际。所以不同的设备所选用评判标准也是有差别的。
5）数据整理与趋势分析。数据通过有线或无线收发装置传输到系统，系统按照类别进行整理，建立数据库，后台可根据评判标准设定预警值。并在明显位置进行预警显示。以各类参数为依据，建立柱状图、曲线图、饼图、雷达图等图表，直观展示被监测设备状态趋势。通过趋势图可实时查看设备技术状况和运动规律，并分析设备故障发展趋势，以此制定合理检修计划或调整状态监测方式、分析。
矿山设备运行过程中出现的故障，只要提前发现并处理是不影响设备正常运行的，属于正常的维护保养。很多故障产生的机理不同，所表露的现象也不同，所以需要采用不同的方法进行识别。
1）信息类比诊断法。将所采集的设备实时信息短时间内建立数据库，与之前设备正常运行状况下的数据做对比，形成设备状态趋势分析。
2）模拟试验诊断法。对一些未知或无法确定的故障机理和特征的设备部件，可以等比例制作模型，通过模型进行模拟动作试验，积累有关数据并总结各参数之间的定量关系。
3）函数诊断法。往往设备故障不能直接监测结果，而是通过其他参数的监测反映到函数关系上，得出设备故障趋势。
4）参数变量诊断法。改变测试单元操作参数，测量记录新参数造成的其他信号变化，根据单元运行机理，判断设备故障性质。
5）模糊逻辑诊断法。根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。
6）故障树分析诊断法。以故障树的形式建立逻辑因果关系图，故障树图每级相互联系。在故障树图中最基础的构造单元为故障发生的最初原因、影响程度和发生概率。
7）神经网络诊断法。人工神经网络系统是由大量的、同时也是很简单的处理单元（或称神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，因此，在智能化故障诊断技术领域里，人工神经网络技术的应用研究主要用于2 个方面：①从模式识别角度，应用具有感知器结构的神经网络模型或各种联想记忆模型实现征兆集到故障集之间的非线性特征映射关系；
②从专家系统的角度，建立基于神经网络的故障诊断专家系统[6]。
1）采集信号数据。将传感器采集到的设备各类运行参数传输回主机。
2）使用分析仪器对所收集的信号进行分析处理。尤其与常态发生量变的特征信息，直观反映故障状态、性质、类型和程度。
3）进行故障诊断。需要技术人员的理论知识、工作经验以及诊断技术方法相结合完成，主要确定发生故障的原因，并判断故障类型和发生部位。
4）针对诊断出的故障制定防治措施。这也是矿山设备采用状态监测和故障诊断技术的目的。
1）矿山设备采用状态监测与故障诊断技术可实现以下功能：检测评价设备运动、缺陷、磨损、劣化和故障状态；
确定设备故障性质、类型、程度、部位及发展趋势，预测设备可靠性程度；
确定故障来源，提出整改措施[7]。
2）状态监测和故障诊断技术的应用，必须对设备结构原理、运行特点、历史故障、维修记录等内容了解和掌握；
采集数据的仪器要适宜被测物体的特性，制定合理的操作规程，确保测取数据真实反映设备的运行状态；
测取信号要结合设备的其它工作参数（如水温、油温、压力、速度、声音等），进行有效的综合诊断。设备状态监测采集的数据信号为设备预防性维修提供了可靠的理论依据，保证了设备最优正常维护。
3）状态监测和故障诊断技术可以有效地防止机械事故的发生，并减少维修费用的支出，在安全生产和设备效益方面都有着重要意义。建立监测与诊断系统应考虑其经济信、可靠性、实用性、有效性、扩展性。功能设计不但要预判设备的运行状态及故障并分析应对的处置策略，还要提前预判上游物料及介质流变化并分析应对的生产策略[8]。
4）矿山设备检修保持良好的运行状态，与检修维护人员工作的经验息息相关，同时也离不开理论数据的判断。将设备故障处理于萌芽状态，分析可能造成故障的原因，从根本上杜绝故障的发生，设备检修全部归集于计划内维护保养，使设备能动率最大化。检修人员不断积累经验，学习更先进的理论知识，创造更多新型技术。
通过对矿山设备状态监测的过程及方法、故障诊断的评判方法、矿山设备状态监测与故障诊断具体流程和意义的研究与分析，矿山设备维持最佳运行效果、企业达到高级管理水平的重要手段是对矿山设备的动态进行实时监控，并对其完成故障诊断和预测。露天煤矿设备智能化将以数字孪生为核心、数据整合为基础，基于统一的数字空间，形成集可视化高度融合的生产指挥调度平台、可靠安全监测及设备保障平台、高效率信息化管理平台为一体的智慧矿山操作系统，以此驱动科学决策、精益管理、业务全景展示。
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