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[摘 要]从“掌握故障诊断基本技术、运用故障诊断技术对机电设备进行维修、矿山机电设备维修应注重的问题”等方面，介绍矿山如何做好机电设备故障诊断和维修。
[关键词]故障诊断技术；机电设备；维修；煤矿
中图分类号：TG333.11 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）30-0116-01
1 引言
近年来，随着煤炭经济的高速发展，许多矿井都加大了生产规模，通过更换大型生产设备及扩建，以大幅度增加产量。为实现高产高效，积极引进、采用了先进的技术装备，保证设备可靠运行，从而达到提高产量的目的。国内现有的生产设备，还很难满足上述高目标的要求。其主要的采、运、排设备，需要从国外引进。煤矿实现高产高效生产，就必须保障设备高效运转，没有设备就没有产量。因此，矿山机电设备的维修和保养工作就愈发至关重要，否则很好设备也无实现矿井高产高效。引进设备往往维修不太方面，只有将维修和保养工作做好了，才能真正的发挥设备高产高效的作用，从而为企业的生产保驾护航。目前，国内对大型矿山设备的维修方法，基本上还是沿袭计划经济体制的模式，与国外相比还有很大差异，很多环节还不适应市场经济发展的需要。运用先进的故障诊断技术对矿山机电设备进行维修很有必要。只有吸收先进的技术、经验，才可以做好矿山机电设备的维修工作，并提高矿山设备的管理水平。最主要的就是要改变现有的维修体制，使之适应市场经济的运行规则。这样才是矿山实现高产高效的根本保障。
2 掌握故障诊断基本技术
掌握和运用设备故障诊断技术，就是要从设备运行信息的采集、信息的整理与分析、通过与标准的对比、确定故障状态和部位、提出诊断决策方案和诊断结果等主要环节进行。
1）信息采集技术。通过准确地采集和测量，反映设备状态的各种信号和参数。它是通过各类安装在设备上的传感器来实现的，而传感器所产生的各种信息传入数据贮存器或计算机之中。
2）信息处理技术。将现场采集的设备各种信息，并不能直接被用来判别设备的状态，其中存在着有关和无关的信息，我们必须将这些信息经过适当的转换，变成人或机器能读懂、有用的信息，从而达到信息采集的目的。信息处理技术就要完成这个功能和目标的。
3）分析与识别技术。对处理后的信息进行识别和分析，并与设备运行的标准参数进行比对，确定设备的状态和故障类别，判断具体故障，并找出原因所在。
4）数学模型的建立。由于设备运行中有很多参数，其参数与设备状态和产生故障密切相关，所以需建立一个数学模型来准确反映出设备状态与产生故障的各种参数间的相互关系。该数学模型的建立，对设备状态监测的计算机系统非常重要。
5）预测技术。在分析与识别各类信息的基础上，对设备故障的发生和部件的剩余寿命进行预测。
3 运用故障诊断技术对机电设备进行维修
1）温度、压力监测诊断法。可利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器，定点在线监测机电设备相关部位的温度和压力参数。连续对这些部位进行监测，并记录历史变化数据，这能快速、直观地反应工况状态，还能及时发现故障和预测故障的状态与发展趋势。该在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段，突出的优点就是能正确、快速和灵敏的反应设备的工况状态。
2）故障历史记录参考诊断法。该法是依据机电设备的系统组成原理，从出现的故障明显部位着手，对该局部故障的所有依赖性元器件和系统进行分析排查，直至找出故障的症结。该法也是设备使用维护手册的中主要部分。在机电设备发生故障后，对故障产生的过程进行细致排查，可以得出最终诊断结论，并将这一结论有效地集中归纳后，便可以形成一个故障诊断集。再次出现相同的故障现象，便可通过查找上次的诊断路径对故障进行诊断和处理。其为依赖历史诊断经验，优点是在故障现象相同的情况下能够比较快捷地定位。
3）模糊数学法。机电设备的故障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系，既有确定性的因素，又有随机的因素，使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。根据这种非线性复杂映射关系，在保证诊断精度的要求下，可将模糊数学引人设备的故障诊断中。通过建立模糊诊断数学模型，使得定量分析与专家经验、定性分析相结合，并在计算机上实现，这为设备故障诊断决策者提供了辅助作用。数学模型的建立，需要参考到设备的故障知识特性，选取适合的表示方式，建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果，隶属度值可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。为提高诊断的精度，可在诊断的过程中根据经验积累对权矩阵进行修改。
4）故障诊断专家系统法。机电设备故障通常具有复杂性和隐蔽性，采用传统的诊断方法难以快速、准确地诊断。而专家系统能够综合运用领域专家的经验和专门知识，模拟专家的思维过程，对故障进行分析求解，从而得出可靠的诊断结论。国内现有的一些矿山机电设备故障诊断专家系统，其知识库的构成通常先借助于建立设备故障树，对故障树进行定性、定量分析后得出由产生式表示成的许多条规则。故障树是故障诊断分析的初始知识模型，它来源于对现场故障诊断数据的历史记录和分类总结，其内容包含了故障源的特性及进行故障决策和求证目标故障源所需的目标结点。在实际故障诊断过程中，规则前提条件的重要度一般由领域专家提供。目前有人将粗糙集理论引入到对设备诊断规则的约简当中，挖掘规则集中各规则中条件的隐藏关系，剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信息中内在的冗余性，获得最简专家诊断规则，从而提高了设备诊断效率。
5）小波神经网络法。神经网络独特的结构和信息处理方法，在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等诸多领域得到了实际的应用。采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。另外，神经网络还具有自学习、自适应等能力。机电设备的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射，通常具有复杂的非线性映射关系，所以将人工神经网络（ANN）应用于设备某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术，可靠性高。
4 矿山机电设备维修应注重的问题
1）完善机电设备维修管理体制。设备维修管理要有统一的组织，统一的制度。不能让机电设备绝对分家，但有些工作是不能相互代替的，尤其是操作人员未经培训或未取得专业操作合格证时。机械技术与电气技术管理的对立与统一矛盾始终要处理好，所以完善的共同维修管理体制是保证设备完好运行的关键。
2）注重技术改造。设备技术改造是延长设备寿命的有效措施，而技术改造要注意机电共同参与。为了进行机械系统的有效状态监测与保护，必须在改造过程中，充分考虑电气部分的可行性。
3）重视维修技术培训。设备的电子化、自动化控制是提高劳动效率、降低运行成本的重要途径。在设备购置及管理过程中，必须将技术培训工作放在首位，不论是设备操作和维修的人员，都要接受技术培训。而机工、电工要做相互渗透培训，培训中心要增设机电共同维修的基础专业课程。尤其在现场工作中要做好继续学习的培训工作，机工要充分了解机械部分的工作要求与作用，当发生故障时首先根据故障现象由最可能的一方或最容易判断和修理的一方去处理。这样才能高效做好检修。
5 结束语
掌握、运用好先进的机电设备故障诊断和维修技术，是保障设备可靠运转的前提，也是保障煤矿高产高效生产的基础。引进再先进的机电设备，故障诊断和维修技术跟不上，也是不能发挥设备的潜能和作用的。
参考文献
[1] 郭年琴，等.矿山机电设备维修CAD系统[J].矿山机械，2000（1）.
[2] 王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势[J].武汉工业大学学报，2000（3）.
[3] 贺全军.浅谈矿山机电设备管理[J].矿山机械，2005（3）.
[4] 文强.提高机械设备使用性能的方法[J].煤炭技术，2008（1）.
[关键词]故障诊断技术；机电设备；维修；煤矿
中图分类号：TG333.11 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）30-0116-01
1 引言
近年来，随着煤炭经济的高速发展，许多矿井都加大了生产规模，通过更换大型生产设备及扩建，以大幅度增加产量。为实现高产高效，积极引进、采用了先进的技术装备，保证设备可靠运行，从而达到提高产量的目的。国内现有的生产设备，还很难满足上述高目标的要求。其主要的采、运、排设备，需要从国外引进。煤矿实现高产高效生产，就必须保障设备高效运转，没有设备就没有产量。因此，矿山机电设备的维修和保养工作就愈发至关重要，否则很好设备也无实现矿井高产高效。引进设备往往维修不太方面，只有将维修和保养工作做好了，才能真正的发挥设备高产高效的作用，从而为企业的生产保驾护航。目前，国内对大型矿山设备的维修方法，基本上还是沿袭计划经济体制的模式，与国外相比还有很大差异，很多环节还不适应市场经济发展的需要。运用先进的故障诊断技术对矿山机电设备进行维修很有必要。只有吸收先进的技术、经验，才可以做好矿山机电设备的维修工作，并提高矿山设备的管理水平。最主要的就是要改变现有的维修体制，使之适应市场经济的运行规则。这样才是矿山实现高产高效的根本保障。
2 掌握故障诊断基本技术
掌握和运用设备故障诊断技术，就是要从设备运行信息的采集、信息的整理与分析、通过与标准的对比、确定故障状态和部位、提出诊断决策方案和诊断结果等主要环节进行。
1）信息采集技术。通过准确地采集和测量，反映设备状态的各种信号和参数。它是通过各类安装在设备上的传感器来实现的，而传感器所产生的各种信息传入数据贮存器或计算机之中。
2）信息处理技术。将现场采集的设备各种信息，并不能直接被用来判别设备的状态，其中存在着有关和无关的信息，我们必须将这些信息经过适当的转换，变成人或机器能读懂、有用的信息，从而达到信息采集的目的。信息处理技术就要完成这个功能和目标的。
3）分析与识别技术。对处理后的信息进行识别和分析，并与设备运行的标准参数进行比对，确定设备的状态和故障类别，判断具体故障，并找出原因所在。
4）数学模型的建立。由于设备运行中有很多参数，其参数与设备状态和产生故障密切相关，所以需建立一个数学模型来准确反映出设备状态与产生故障的各种参数间的相互关系。该数学模型的建立，对设备状态监测的计算机系统非常重要。
5）预测技术。在分析与识别各类信息的基础上，对设备故障的发生和部件的剩余寿命进行预测。
3 运用故障诊断技术对机电设备进行维修
1）温度、压力监测诊断法。可利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器，定点在线监测机电设备相关部位的温度和压力参数。连续对这些部位进行监测，并记录历史变化数据，这能快速、直观地反应工况状态，还能及时发现故障和预测故障的状态与发展趋势。该在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段，突出的优点就是能正确、快速和灵敏的反应设备的工况状态。
2）故障历史记录参考诊断法。该法是依据机电设备的系统组成原理，从出现的故障明显部位着手，对该局部故障的所有依赖性元器件和系统进行分析排查，直至找出故障的症结。该法也是设备使用维护手册的中主要部分。在机电设备发生故障后，对故障产生的过程进行细致排查，可以得出最终诊断结论，并将这一结论有效地集中归纳后，便可以形成一个故障诊断集。再次出现相同的故障现象，便可通过查找上次的诊断路径对故障进行诊断和处理。其为依赖历史诊断经验，优点是在故障现象相同的情况下能够比较快捷地定位。
3）模糊数学法。机电设备的故障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系，既有确定性的因素，又有随机的因素，使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。根据这种非线性复杂映射关系，在保证诊断精度的要求下，可将模糊数学引人设备的故障诊断中。通过建立模糊诊断数学模型，使得定量分析与专家经验、定性分析相结合，并在计算机上实现，这为设备故障诊断决策者提供了辅助作用。数学模型的建立，需要参考到设备的故障知识特性，选取适合的表示方式，建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果，隶属度值可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。为提高诊断的精度，可在诊断的过程中根据经验积累对权矩阵进行修改。
4）故障诊断专家系统法。机电设备故障通常具有复杂性和隐蔽性，采用传统的诊断方法难以快速、准确地诊断。而专家系统能够综合运用领域专家的经验和专门知识，模拟专家的思维过程，对故障进行分析求解，从而得出可靠的诊断结论。国内现有的一些矿山机电设备故障诊断专家系统，其知识库的构成通常先借助于建立设备故障树，对故障树进行定性、定量分析后得出由产生式表示成的许多条规则。故障树是故障诊断分析的初始知识模型，它来源于对现场故障诊断数据的历史记录和分类总结，其内容包含了故障源的特性及进行故障决策和求证目标故障源所需的目标结点。在实际故障诊断过程中，规则前提条件的重要度一般由领域专家提供。目前有人将粗糙集理论引入到对设备诊断规则的约简当中，挖掘规则集中各规则中条件的隐藏关系，剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信息中内在的冗余性，获得最简专家诊断规则，从而提高了设备诊断效率。
5）小波神经网络法。神经网络独特的结构和信息处理方法，在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等诸多领域得到了实际的应用。采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。另外，神经网络还具有自学习、自适应等能力。机电设备的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射，通常具有复杂的非线性映射关系，所以将人工神经网络（ANN）应用于设备某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术，可靠性高。
4 矿山机电设备维修应注重的问题
1）完善机电设备维修管理体制。设备维修管理要有统一的组织，统一的制度。不能让机电设备绝对分家，但有些工作是不能相互代替的，尤其是操作人员未经培训或未取得专业操作合格证时。机械技术与电气技术管理的对立与统一矛盾始终要处理好，所以完善的共同维修管理体制是保证设备完好运行的关键。
2）注重技术改造。设备技术改造是延长设备寿命的有效措施，而技术改造要注意机电共同参与。为了进行机械系统的有效状态监测与保护，必须在改造过程中，充分考虑电气部分的可行性。
3）重视维修技术培训。设备的电子化、自动化控制是提高劳动效率、降低运行成本的重要途径。在设备购置及管理过程中，必须将技术培训工作放在首位，不论是设备操作和维修的人员，都要接受技术培训。而机工、电工要做相互渗透培训，培训中心要增设机电共同维修的基础专业课程。尤其在现场工作中要做好继续学习的培训工作，机工要充分了解机械部分的工作要求与作用，当发生故障时首先根据故障现象由最可能的一方或最容易判断和修理的一方去处理。这样才能高效做好检修。
5 结束语
掌握、运用好先进的机电设备故障诊断和维修技术，是保障设备可靠运转的前提，也是保障煤矿高产高效生产的基础。引进再先进的机电设备，故障诊断和维修技术跟不上，也是不能发挥设备的潜能和作用的。
参考文献
[1] 郭年琴，等.矿山机电设备维修CAD系统[J].矿山机械，2000（1）.
[2] 王琳.机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势[J].武汉工业大学学报，2000（3）.
[3] 贺全军.浅谈矿山机电设备管理[J].矿山机械，2005（3）.
[4] 文强.提高机械设备使用性能的方法[J].煤炭技术，2008（1）.