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【摘 要】在我国自然资源中，煤炭对社会经济的发展起着重要的推动作用。在煤矿开采过程中，机电设备得到广泛应用。机电设备不仅提高了开采的效率，还能通过对煤品的控制，提高煤矿的质量。不过，由于煤矿井下的环境通常较为恶劣，各种环境因素较为复杂，在一定程度上提高了机电设备出现故障的概率。文章针对煤矿机电设备的故障维修展开讨论，分析故障的原因，并提出几点解决方法。
【关键词】故障诊断技术;选煤;机电设备;维修;运用
引言
选煤机作为煤矿重要的采掘设备之一，其性能好坏及故障率高低直接决定选煤机工作效率和使用寿命。为了降低选煤机故障率、缩短故障处理时间，国内外众多学者对选煤机相关故障进行了研究和分析。基于这些研究成果，以某型选煤机为研究对象，对选煤机常见故障进行分析，并对其故障诊断进行研究，为选煤机故障率的降低、故障诊断和处理效率的提高提供有益的参考。
1.选煤机电设备故障检测的重要意义
1.1提高设备的工作效率
如今越来越多的煤矿借助机电设备实现了效率的提升，因为机电设备不仅能够胜任普通人力无法胜任的工作，还因为其稳定性和误差小的特点，在一定程度上提高了开采的安全性。不过在机电设备使用的众多优势中，高效率是最为显著的一点，也是众多煤矿加大设备投入的重要原因。不过，由于煤矿机电设备通常处于长时间的运行中，而且由于煤矿井下环境复杂，各种因素都有可能导致设备出现故障。所以，针对机电设备进行定期的隐患检查，针对发生的故障进行排除，能够保证设备的正常运转，对于煤矿开采提高效率有着非常重要的意义[1]。
1.2延长设备的使用寿命
不可否认的是，煤矿机电设备通常造价昂贵，而且由于其几乎一直在矿井的恶劣环境中作业，很有可能因为各种各样的原因导致故障，造成使用寿命缩短。对机电设备进行检修能够及时发现设备的故障隐患，并及时将其排除，避免隐患发展成重要的问题，对设备的性能造成严重影响，进而导致设备寿命缩短。不仅如此，通过检修延长设备的使用寿命还是一种为企业节约成本、创造更多经济效益的有效方法。
1.3确保开采顺利进行
随着机械设备自动化技术的发展，越来越多的煤矿开采工作已经离不开机电设备了。设备不仅能发挥数倍于人工的效率，还能尽可能降低失误操作的概率，在一定程度上增加开采的安全性。另外，机电设备越来越多的出现在煤矿开采的各个流程中，对每个细节都有影响。及时对设备进行故障诊断和排查工作能够保证开采整个流程的有序运转，确保采煤工作的顺利进行。
2.常见的煤矿机电设备故障诊断技术
在信息技术飞速发展的大背景下，计算机技术和信息传感技术的水平也得到了极大地提升，使得煤矿机电设备的故障诊断和排查工作相比过去有了明显地改善。在煤矿开采日趋自动化的当下，机电设备对于开采的重要性不言而喻。要想保证开采的效率、确保煤矿的正常运转，检修人员就必须要掌握机电设备的维修技术。选煤机常用故障诊断方法有监测温度法、振动诊断法、铁谱分析法及比较智能的神经网络诊断法，其中神经网络诊断法包括人工神经网络、模糊神经网络、专家系统诊断、混合智能算法及自适应学习率网络等诊断方法。选煤机各部件在实际运行中的温度情况能直接反映出选煤机设备的工作状态及各部件是否运行正常，监测温度法是利用高精度的温度传感器对选煤机各部件温度进行采集和实时监控，从而根据实际监控温度数据准确、快速、高效地判断选煤机各部件故障状态，但监测温度法诊断准确度和诊断范围有一定的局限性[2]。
选煤机在实际采煤作业时，各部件的振动频率和振动幅度存在一定的规律性，通过加速度传感器对选煤机各部件振动数据进行采集和实时监控，同时对采集的振动数据进行分析和对比，如果测量的振动信号超出了给定的振动参数范围，说明选煤机部件存在故障，需要进行处理。与监测温度法一样，振动诊断法诊断准确度和诊断范围有一定的局限性。
选煤机在使用过程中，常常因为部件的磨损导致设备故障，铁谱分析法通过收集选煤机各零部件的磨损碎片及碎屑进行检测并制作成对应的谱片，根据谱片结果对故障进行诊断。该方法不仅操作复杂、成本高，而且与监测温度法、振动诊断法一样，其准确度和诊断范围有一定的局限性。
神经网络诊断法是比较智能的故障诊断方法，特别适用于选煤机这类大型机械设备。选煤机内部结构极其复杂和实际工作环境极其恶劣，故障产生的原因是多方面的，且存在不确定性和并发性。人工神经网络、模糊神经网络、自适应学习率网络对大量数据的处理存在收敛困难，专家系统诊断存在专家经验有限的问题。混合智能算法能对大量数据进行迭代计算，结合人工智能算法，混合智能算法比较适合选煤机内部结构极其复杂及外部环境极其严苛、数据量大的故障诊断，且其诊断规则比较简单。
3.故障诊断技术在煤矿机电设备检修过程中的应用
3.1煤矿机电设备的故障诊断
在机电设备出现故障的时候，企业可以借鉴其他煤矿开采企业对于此种故障处理方法的先进经验，并结合自身情况，对检修工作予以改进，妥善地排除设备故障。为此，企業要在平时加强对检修人员专业技能的培训，让其掌握机电设备的内部构造，对特定的故障有清晰的认识，并能够采取准确的方法对故障予以排除。而且，现如今科技发展迅速，在对很多故障进行检查时，可以采用先进的传感器设备等，让故障信息的收集以及故障原因的确定变得更加高效。
3.2故障信号特征提取方法
随着机电设备自动化程度的提高，越来越多的设备在发生故障时，能够通过特定警报信号的传输，让技术人员在第一时间得知故障发生的部位和原因。不过，由于矿井下环境较为复杂，各种设备较多，对故障信息的辨识带来了一定的困难。要想采取准确的故障排除手段解决设备故障，确保设备的良好运行，技术人员首先要通过科学的方法实现对信号的准确识别。比如，技术人员可以使用小波分解法，通过对其匹配标准进行优化，让信号的识别变得更加准确，从而更加精准地定位故障。技术人员还可以利用双正交滤波组器来对小波基函数进行重构，并借助信号预测设备，来对设备传输出来的原始信号进行更新，以便获取故障不同频率的信号，提高这种算法的适用范围[3]。
3.3设备维修工作
煤矿机电设备的种类较多，而且功能各不相同。同种设备的不同型号之间也会有所差异，所以，想要精确定位故障，采取针对性的检修工作，有一定的难度。为了解决这一问题，技术人员通常需要借助不同的方法。另外，技术人员需要按照诊断结果来掌握设备的实际运行状况，先行确定检修的总体工作量，对检修工作进行细分，对每一环节中的检修工作做出具体的规划。需要注意的是，设备检修工作还是以预防为主。为了保证设备尽可能长时间地处于良好运行状态，技术人员需要定期对设备进行检查，发现隐患时及时排除，发现故障时及时维修。技术人员可以借助先进的诊断设备来对故障的原因进行分析，制定科学的维修计划。
4.结束语
在开采煤的过程中，机电设备的使用是非常关键的。技术人员需要加强对设备的检修工作，通过定期巡查及时发现设备的隐患，然后采取科学的方法对故障进行排除，保证设备的良好运转。本文简单分析了煤矿机电设备故障检测工作的重要意义，提出了几个常见的造成设备故障的原因，并提出了几点解决方法，供煤矿行业工作人员参考。
参考文献：
[1]李洋. 故障诊断技术在煤矿机电设备维修中的应用[J].化工管理，2020（14）：146-147.
[2]庞伟. 故障诊断技术在煤矿机电设备维修中的应用[J].河南科技，2019（34）：50-52.
[3]赵宇星. 故障诊断技术在综采机电维修的应用与研究[J].内蒙古煤炭经济，2019（18）：22-24.
（作者单位：鄂尔多斯市滨海金地运营管理有限公司）
【关键词】故障诊断技术;选煤;机电设备;维修;运用
引言
选煤机作为煤矿重要的采掘设备之一，其性能好坏及故障率高低直接决定选煤机工作效率和使用寿命。为了降低选煤机故障率、缩短故障处理时间，国内外众多学者对选煤机相关故障进行了研究和分析。基于这些研究成果，以某型选煤机为研究对象，对选煤机常见故障进行分析，并对其故障诊断进行研究，为选煤机故障率的降低、故障诊断和处理效率的提高提供有益的参考。
1.选煤机电设备故障检测的重要意义
1.1提高设备的工作效率
如今越来越多的煤矿借助机电设备实现了效率的提升，因为机电设备不仅能够胜任普通人力无法胜任的工作，还因为其稳定性和误差小的特点，在一定程度上提高了开采的安全性。不过在机电设备使用的众多优势中，高效率是最为显著的一点，也是众多煤矿加大设备投入的重要原因。不过，由于煤矿机电设备通常处于长时间的运行中，而且由于煤矿井下环境复杂，各种因素都有可能导致设备出现故障。所以，针对机电设备进行定期的隐患检查，针对发生的故障进行排除，能够保证设备的正常运转，对于煤矿开采提高效率有着非常重要的意义[1]。
1.2延长设备的使用寿命
不可否认的是，煤矿机电设备通常造价昂贵，而且由于其几乎一直在矿井的恶劣环境中作业，很有可能因为各种各样的原因导致故障，造成使用寿命缩短。对机电设备进行检修能够及时发现设备的故障隐患，并及时将其排除，避免隐患发展成重要的问题，对设备的性能造成严重影响，进而导致设备寿命缩短。不仅如此，通过检修延长设备的使用寿命还是一种为企业节约成本、创造更多经济效益的有效方法。
1.3确保开采顺利进行
随着机械设备自动化技术的发展，越来越多的煤矿开采工作已经离不开机电设备了。设备不仅能发挥数倍于人工的效率，还能尽可能降低失误操作的概率，在一定程度上增加开采的安全性。另外，机电设备越来越多的出现在煤矿开采的各个流程中，对每个细节都有影响。及时对设备进行故障诊断和排查工作能够保证开采整个流程的有序运转，确保采煤工作的顺利进行。
2.常见的煤矿机电设备故障诊断技术
在信息技术飞速发展的大背景下，计算机技术和信息传感技术的水平也得到了极大地提升，使得煤矿机电设备的故障诊断和排查工作相比过去有了明显地改善。在煤矿开采日趋自动化的当下，机电设备对于开采的重要性不言而喻。要想保证开采的效率、确保煤矿的正常运转，检修人员就必须要掌握机电设备的维修技术。选煤机常用故障诊断方法有监测温度法、振动诊断法、铁谱分析法及比较智能的神经网络诊断法，其中神经网络诊断法包括人工神经网络、模糊神经网络、专家系统诊断、混合智能算法及自适应学习率网络等诊断方法。选煤机各部件在实际运行中的温度情况能直接反映出选煤机设备的工作状态及各部件是否运行正常，监测温度法是利用高精度的温度传感器对选煤机各部件温度进行采集和实时监控，从而根据实际监控温度数据准确、快速、高效地判断选煤机各部件故障状态，但监测温度法诊断准确度和诊断范围有一定的局限性[2]。
选煤机在实际采煤作业时，各部件的振动频率和振动幅度存在一定的规律性，通过加速度传感器对选煤机各部件振动数据进行采集和实时监控，同时对采集的振动数据进行分析和对比，如果测量的振动信号超出了给定的振动参数范围，说明选煤机部件存在故障，需要进行处理。与监测温度法一样，振动诊断法诊断准确度和诊断范围有一定的局限性。
选煤机在使用过程中，常常因为部件的磨损导致设备故障，铁谱分析法通过收集选煤机各零部件的磨损碎片及碎屑进行检测并制作成对应的谱片，根据谱片结果对故障进行诊断。该方法不仅操作复杂、成本高，而且与监测温度法、振动诊断法一样，其准确度和诊断范围有一定的局限性。
神经网络诊断法是比较智能的故障诊断方法，特别适用于选煤机这类大型机械设备。选煤机内部结构极其复杂和实际工作环境极其恶劣，故障产生的原因是多方面的，且存在不确定性和并发性。人工神经网络、模糊神经网络、自适应学习率网络对大量数据的处理存在收敛困难，专家系统诊断存在专家经验有限的问题。混合智能算法能对大量数据进行迭代计算，结合人工智能算法，混合智能算法比较适合选煤机内部结构极其复杂及外部环境极其严苛、数据量大的故障诊断，且其诊断规则比较简单。
3.故障诊断技术在煤矿机电设备检修过程中的应用
3.1煤矿机电设备的故障诊断
在机电设备出现故障的时候，企业可以借鉴其他煤矿开采企业对于此种故障处理方法的先进经验，并结合自身情况，对检修工作予以改进，妥善地排除设备故障。为此，企業要在平时加强对检修人员专业技能的培训，让其掌握机电设备的内部构造，对特定的故障有清晰的认识，并能够采取准确的方法对故障予以排除。而且，现如今科技发展迅速，在对很多故障进行检查时，可以采用先进的传感器设备等，让故障信息的收集以及故障原因的确定变得更加高效。
3.2故障信号特征提取方法
随着机电设备自动化程度的提高，越来越多的设备在发生故障时，能够通过特定警报信号的传输，让技术人员在第一时间得知故障发生的部位和原因。不过，由于矿井下环境较为复杂，各种设备较多，对故障信息的辨识带来了一定的困难。要想采取准确的故障排除手段解决设备故障，确保设备的良好运行，技术人员首先要通过科学的方法实现对信号的准确识别。比如，技术人员可以使用小波分解法，通过对其匹配标准进行优化，让信号的识别变得更加准确，从而更加精准地定位故障。技术人员还可以利用双正交滤波组器来对小波基函数进行重构，并借助信号预测设备，来对设备传输出来的原始信号进行更新，以便获取故障不同频率的信号，提高这种算法的适用范围[3]。
3.3设备维修工作
煤矿机电设备的种类较多，而且功能各不相同。同种设备的不同型号之间也会有所差异，所以，想要精确定位故障，采取针对性的检修工作，有一定的难度。为了解决这一问题，技术人员通常需要借助不同的方法。另外，技术人员需要按照诊断结果来掌握设备的实际运行状况，先行确定检修的总体工作量，对检修工作进行细分，对每一环节中的检修工作做出具体的规划。需要注意的是，设备检修工作还是以预防为主。为了保证设备尽可能长时间地处于良好运行状态，技术人员需要定期对设备进行检查，发现隐患时及时排除，发现故障时及时维修。技术人员可以借助先进的诊断设备来对故障的原因进行分析，制定科学的维修计划。
4.结束语
在开采煤的过程中，机电设备的使用是非常关键的。技术人员需要加强对设备的检修工作，通过定期巡查及时发现设备的隐患，然后采取科学的方法对故障进行排除，保证设备的良好运转。本文简单分析了煤矿机电设备故障检测工作的重要意义，提出了几个常见的造成设备故障的原因，并提出了几点解决方法，供煤矿行业工作人员参考。
参考文献：
[1]李洋. 故障诊断技术在煤矿机电设备维修中的应用[J].化工管理，2020（14）：146-147.
[2]庞伟. 故障诊断技术在煤矿机电设备维修中的应用[J].河南科技，2019（34）：50-52.
[3]赵宇星. 故障诊断技术在综采机电维修的应用与研究[J].内蒙古煤炭经济，2019（18）：22-24.
（作者单位：鄂尔多斯市滨海金地运营管理有限公司）