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[摘 要]在矿山机电设备的故障检测与维修当中，故障诊断技术发挥了至关重要的作用。故障诊断技术是一项防护技术，主要由五个基本环节和五项基本技术组成。在实践中，为了保证矿山机电设备的安全与可靠，必须加大故障诊断技术在故障检测与维修中的应用力度。
[关键词]矿山 机电设备 故障 诊断技术
中图分类号：TD639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）25-0027-01
近些年，伴随着社会经济的不断发展以及能源消耗的不断提高，故障诊断技术引起了矿山企业越来越广泛地关注。在现实中，矿山机电设备是矿山企业发展的基本保障。只有有了安全、可靠的机电设备作保障，矿山企业才能实现可持续发展。然而，矿山机电设备作为一项物质，在实践中难免不会出现这样或那样的故障，这是在所难免的。因此，要想保证机电设备的安全与可靠，必须有一套科学、有效的故障诊断技术作保障。然而，在我国，矿山企业还面临着艰难的困境。一方面，一些先进的矿山机电设备还需要进口，缺乏自主生产能力；另一方面，矿山机电设备维修技术过于传统，远不能满足现实的需要。因此，如何吸收、借鉴、发展一些先进的故障诊断技术，是矿山企业摆脱当前困境的必然举措。基于以上的论述，本文从基本概述与应用两个角度，对相关问题作了如下的分析和研究。
1.故障诊断技术的基本概述
1.1 故障诊断技术的基本内涵
实质而言，故障诊断技术是一项防护技术。通过故障诊断技术，可以保证设备参数在最佳使用状态。具体而言，要通过各种精密仪器，检测到各种有效信息，再通过有效信息与标准参数的比对，识别和分析出设备参数是否出现异常，设备是否有破损和老化问题，设备是否能正常的运行。而且，如果发现设备故障问题，要及时诊断出问题出现的原因，并提出下一步的维修方案。这就是设备故障诊断技术的全过程，是发现设备故障、诊断设备故障、维修设备故障于一体的技术手段。
1.2 故障诊断技术的基本环节
故障诊断技术作为一项先进技术，是由五个重要环节组成的。具体而言，这五个环节分别为采集设备运行信息、整理设备运行信息、对比分析设备运行信息、确定设备运行故障、提出诊断方案。在实践中，这五个环节是相辅相成、缺一不可的。其中，提出诊断方案是五个基本环节的重中之重。
1.3 故障诊断技术的基本技术
调查研究发现，现实中比较常用的故障诊断技术主要有以下几种：
数学模型技术。
在设备运行过程中，这存在着许多参数。现实中之所以会出现各种设备故障，与这些设备参数的变化有着密切的关联。因此，可以通过构建数学模型的方式，来准确、有效地反映设备参数、设备状态、设备故障之间的相互关系。
信息采集技术。
信息采集是观测设备运行状况的有效手段。通过采集到的各种有效信息，可以及时地发现并维修设备故障，避免因设备故障带来的不必要损失。在实践中，我们通常会用传感器来实现信息采集目的。当设备出现或者将要出现故障时，这些信息就会通过传感器传输到计算机或其它设备当中，为信息采集人员提供第一手的信息和资料。
信息处理技术。
在现实中，采集到的信息是多种多样的，有的是有效信息，而有的却是无效信息。因此，对于这些采集到的信息，必须经过信息的筛选与处理，才能转化为各种有效信息，发挥信息采集的功效。可见，信息处理技术是故障诊断技术必不可少的组成部分。
识别与分析技术。
带采集信息处理完以后，还有必要对这些信息进行识别与分析。而在识别与分析的过程中，需要借助于设备运行的标准参数。将标准参数与实际参数进行有效地比对，可以直观地发现故障之所在。
诊断与预测技术。
对于机电设备而言，其使用寿命是有限的。当有些故障发生或者故障反复发生，都可能导致设备使用寿命的终结。因此，在信息识别与分析后，要对机电设备的使用寿命进行诊断和预测，避免设备故障的再次发生。
2.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用
2.1 历史记录诊断法
在实践中，参照故障历史记录，可以有效地提高设备故障诊断的针对性与有效性。对经常出现故障问题的部位，要进行重点排查，在确保这些部件完好的情况下，再诊断其它各种可能出现的问题。在现实中，这是一种比较常用的故障诊断技术。而且，这种技术还是矿山机电设备使用维护手册的重要组成部分。在长期的诊断实践中，将各种诊断信息进行有效记录，就会形成一个故障诊断集。当设备故障问题再次出现时，便可以参考这个故障诊断集来进行诊断和维修，这样既节约了诊断和维修时间，又提高了诊断和维修效率。可见，历史记录诊断法是一种既便捷又高效的故障诊断技术。
2.2 温度、压力监测诊断法
在实际中，传感器是监测机电设备参数的重要工具。通过齿轮传动箱、轴承等一些部位的温度、压力传感器，能够直观地监测到设备参数的变化状况。对这些部位的温度、压力状况进行连续地监测，在监测的同时记录温度、压力变化情况，这样可以有效地预测和诊断机电设备故障。对于温度、压力监测诊断法来说，其优点就是快速、准确、灵敏。
2.3 人工神经网络应用
与其它技术相比，神经网络凭着其特有的结构以及信息处理方法，在信息识别、人工智能、自动控制等领域获得了广泛应用。对于机电设备来说，其故障由初始征兆到形成故障会形成一种非常复杂的非线性映射关系。而神经网络具有强大的自学习、自适应功能，可以很好地反映这种非线性映射关系，从而诊断出各种故障及其原因。当前，人工神经网络作为一项前沿技术，在机电设备故障诊断中发挥了至关重要的作用。
2.4 模糊诊断数学模型
在现实中，矿山机电设备的故障和成因之间形成了“多对多”的对应关系。一种设备故障，可能是由多种原因造成的；同样地，一种原因，也可能造成多种设备故障。而且，这种设备故障因素，既包括确定性因素，又包括随机性因素，使设备故障呈现出隐蔽性与渐变性共存的特征。针对这种情况，为了确保故障诊断的准确性，有必要引进模糊数学技术。通过模糊数学模型的建立，实现定量分析与定性分析的完美结合。
2.5 故障诊断专家系统
对机电设备故障来说，其具有隐蔽性与复杂性的特点。针对这种特点，要想对各种设备故障做出及时、准确地判断，单纯依靠传统的诊断技术是不够的。故障诊断专家系统作为一项非常先进的诊断技术，通过对各种知识和经验的总结、专家思维过程的模拟、设备故障的分析，从而得出正确的诊断结论。
3.结束语
对于各种设备的故障进行诊断工作，其实质就是运用各种先进的科学技术对于设备当前所处的状态开展分析，预测未来设备运行是否平稳可靠，掌握设备的整体或者是其局部的情况。可以在设备的故障尚没有完全显现的时候来进行早期的预警工作，能够对故障产生的原因以及部位和可能造成的各种危险来进行判断与评估，预报故障可能的发展方向，让维修人员可以在短时间内查找到故障的源头，并有针对性的排除故障，防止事故的发生，争取将危害性减少到最低。综上所述，在新形势下，加强矿山机电设备故障诊断技术研究是一项非常系统的工程。在完成这项工程的过程中，要注意这样几个问题：首先，要对加强矿山机电设备故障诊断技术研究的必要性和重要性有一个清晰的认识；其次，要对当前矿山机电设备存在的主要故障及其成因有一个全面的分析；最后，要对矿山机电设备故障诊断技术研究的路径有一个科学的把握。
作者简介
张浩辉，男，1977年10月出生，汉族，大专学历，主要研究方向：矿山机电维修与管理。
[关键词]矿山 机电设备 故障 诊断技术
中图分类号：TD639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）25-0027-01
近些年，伴随着社会经济的不断发展以及能源消耗的不断提高，故障诊断技术引起了矿山企业越来越广泛地关注。在现实中，矿山机电设备是矿山企业发展的基本保障。只有有了安全、可靠的机电设备作保障，矿山企业才能实现可持续发展。然而，矿山机电设备作为一项物质，在实践中难免不会出现这样或那样的故障，这是在所难免的。因此，要想保证机电设备的安全与可靠，必须有一套科学、有效的故障诊断技术作保障。然而，在我国，矿山企业还面临着艰难的困境。一方面，一些先进的矿山机电设备还需要进口，缺乏自主生产能力；另一方面，矿山机电设备维修技术过于传统，远不能满足现实的需要。因此，如何吸收、借鉴、发展一些先进的故障诊断技术，是矿山企业摆脱当前困境的必然举措。基于以上的论述，本文从基本概述与应用两个角度，对相关问题作了如下的分析和研究。
1.故障诊断技术的基本概述
1.1 故障诊断技术的基本内涵
实质而言，故障诊断技术是一项防护技术。通过故障诊断技术，可以保证设备参数在最佳使用状态。具体而言，要通过各种精密仪器，检测到各种有效信息，再通过有效信息与标准参数的比对，识别和分析出设备参数是否出现异常，设备是否有破损和老化问题，设备是否能正常的运行。而且，如果发现设备故障问题，要及时诊断出问题出现的原因，并提出下一步的维修方案。这就是设备故障诊断技术的全过程，是发现设备故障、诊断设备故障、维修设备故障于一体的技术手段。
1.2 故障诊断技术的基本环节
故障诊断技术作为一项先进技术，是由五个重要环节组成的。具体而言，这五个环节分别为采集设备运行信息、整理设备运行信息、对比分析设备运行信息、确定设备运行故障、提出诊断方案。在实践中，这五个环节是相辅相成、缺一不可的。其中，提出诊断方案是五个基本环节的重中之重。
1.3 故障诊断技术的基本技术
调查研究发现，现实中比较常用的故障诊断技术主要有以下几种：
数学模型技术。
在设备运行过程中，这存在着许多参数。现实中之所以会出现各种设备故障，与这些设备参数的变化有着密切的关联。因此，可以通过构建数学模型的方式，来准确、有效地反映设备参数、设备状态、设备故障之间的相互关系。
信息采集技术。
信息采集是观测设备运行状况的有效手段。通过采集到的各种有效信息，可以及时地发现并维修设备故障，避免因设备故障带来的不必要损失。在实践中，我们通常会用传感器来实现信息采集目的。当设备出现或者将要出现故障时，这些信息就会通过传感器传输到计算机或其它设备当中，为信息采集人员提供第一手的信息和资料。
信息处理技术。
在现实中，采集到的信息是多种多样的，有的是有效信息，而有的却是无效信息。因此，对于这些采集到的信息，必须经过信息的筛选与处理，才能转化为各种有效信息，发挥信息采集的功效。可见，信息处理技术是故障诊断技术必不可少的组成部分。
识别与分析技术。
带采集信息处理完以后，还有必要对这些信息进行识别与分析。而在识别与分析的过程中，需要借助于设备运行的标准参数。将标准参数与实际参数进行有效地比对，可以直观地发现故障之所在。
诊断与预测技术。
对于机电设备而言，其使用寿命是有限的。当有些故障发生或者故障反复发生，都可能导致设备使用寿命的终结。因此，在信息识别与分析后，要对机电设备的使用寿命进行诊断和预测，避免设备故障的再次发生。
2.故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用
2.1 历史记录诊断法
在实践中，参照故障历史记录，可以有效地提高设备故障诊断的针对性与有效性。对经常出现故障问题的部位，要进行重点排查，在确保这些部件完好的情况下，再诊断其它各种可能出现的问题。在现实中，这是一种比较常用的故障诊断技术。而且，这种技术还是矿山机电设备使用维护手册的重要组成部分。在长期的诊断实践中，将各种诊断信息进行有效记录，就会形成一个故障诊断集。当设备故障问题再次出现时，便可以参考这个故障诊断集来进行诊断和维修，这样既节约了诊断和维修时间，又提高了诊断和维修效率。可见，历史记录诊断法是一种既便捷又高效的故障诊断技术。
2.2 温度、压力监测诊断法
在实际中，传感器是监测机电设备参数的重要工具。通过齿轮传动箱、轴承等一些部位的温度、压力传感器，能够直观地监测到设备参数的变化状况。对这些部位的温度、压力状况进行连续地监测，在监测的同时记录温度、压力变化情况，这样可以有效地预测和诊断机电设备故障。对于温度、压力监测诊断法来说，其优点就是快速、准确、灵敏。
2.3 人工神经网络应用
与其它技术相比，神经网络凭着其特有的结构以及信息处理方法，在信息识别、人工智能、自动控制等领域获得了广泛应用。对于机电设备来说，其故障由初始征兆到形成故障会形成一种非常复杂的非线性映射关系。而神经网络具有强大的自学习、自适应功能，可以很好地反映这种非线性映射关系，从而诊断出各种故障及其原因。当前，人工神经网络作为一项前沿技术，在机电设备故障诊断中发挥了至关重要的作用。
2.4 模糊诊断数学模型
在现实中，矿山机电设备的故障和成因之间形成了“多对多”的对应关系。一种设备故障，可能是由多种原因造成的；同样地，一种原因，也可能造成多种设备故障。而且，这种设备故障因素，既包括确定性因素，又包括随机性因素，使设备故障呈现出隐蔽性与渐变性共存的特征。针对这种情况，为了确保故障诊断的准确性，有必要引进模糊数学技术。通过模糊数学模型的建立，实现定量分析与定性分析的完美结合。
2.5 故障诊断专家系统
对机电设备故障来说，其具有隐蔽性与复杂性的特点。针对这种特点，要想对各种设备故障做出及时、准确地判断，单纯依靠传统的诊断技术是不够的。故障诊断专家系统作为一项非常先进的诊断技术，通过对各种知识和经验的总结、专家思维过程的模拟、设备故障的分析，从而得出正确的诊断结论。
3.结束语
对于各种设备的故障进行诊断工作，其实质就是运用各种先进的科学技术对于设备当前所处的状态开展分析，预测未来设备运行是否平稳可靠，掌握设备的整体或者是其局部的情况。可以在设备的故障尚没有完全显现的时候来进行早期的预警工作，能够对故障产生的原因以及部位和可能造成的各种危险来进行判断与评估，预报故障可能的发展方向，让维修人员可以在短时间内查找到故障的源头，并有针对性的排除故障，防止事故的发生，争取将危害性减少到最低。综上所述，在新形势下，加强矿山机电设备故障诊断技术研究是一项非常系统的工程。在完成这项工程的过程中，要注意这样几个问题：首先，要对加强矿山机电设备故障诊断技术研究的必要性和重要性有一个清晰的认识；其次，要对当前矿山机电设备存在的主要故障及其成因有一个全面的分析；最后，要对矿山机电设备故障诊断技术研究的路径有一个科学的把握。
作者简介
张浩辉，男，1977年10月出生，汉族，大专学历，主要研究方向：矿山机电维修与管理。