论文部分内容阅读
摘要：随着矿山开采深度和难度的加大，机电设备的长期稳定运行越发重要。而由于这些设备工作在高负荷和恶劣的环境中，所以设备自身的磨损、机械损伤以及老化状况堪忧，依靠常规维护检修手段很难保证其运行状态。因此，近年来基于计算机技术和信息技术的在线检测和自动化故障诊断被应用到这一领域。
关键词：矿山机电;设备故障;类别分析
引言
由于矿山机电设备的运行环境比较特殊，因此虽然目前市场上各类在线检测系统的软硬件解决方案非常丰富，但是真正适用于矿山机电设备的传感等检测装置选择并不多。因此，在应用在线检测和故障诊断技术时需要根据既有产品和使用經验谨慎选择。
1矿山机电设备常见故障类别分析
1.1矿山机电设备出现超负荷运行的情况
任何一台矿山机电设备都有其特有的工作线路和工作强度，倘若超过了设备所允许的最大工作强度就会出现超负荷运行的状态，在此状态中，机电设备极易出现故障。此类故障既会大幅度降低机械的工作能力，又能严重影响机械的使用寿命。为避免此类现象的产生，在使用矿山机电设备之前应当对设备的技术参数进行必要的检验，并根据设备的开关机状态和作业设置情况进行有针对性的修改。同时，对于以产生故障的设备，应当采取相应的维护措施进行检修。只有这样才能真正的保护好设备，延长设备的使用寿命。在对矿山机电设备使用的过程中，应当注意避免超负荷运转的情况的产生。
1.2零件之间的配合情况出现了问题
零件之间配合作业出现问题是矿山机电设备的常见问题。经过长期的使用，零件之间不可避免地会产生损伤和磨损的现象而导致零件配合不协调的现象的产生。零件损伤现象是指零件经过长期使用或被外力破坏，而导致本身的性能或形状发生变化的现象。这种变化导致零件本身与设计出现偏差。这也就导致了零件在使用过程中无法发挥其本身的作用。因为零件损伤是矿山机电设备最常见的故障原因之一，所以在使用矿山设备之前应当对零件的配合作业问题进行相关的故障检测，以避免矿山机电设备在使用过程中出现故障。
1.3设备更新换代情况差
在矿山机电设备使用过程中，设备更新换代发电是设备故障的常见原因之一。企业节约投资随着我国经济的快速发展，矿业企业进入了快速发展的轨道。快速互联网行业同时，故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用也成为亟待解决的重要问题。问题。资金成本、增加经济效益、忽视矿山机电设备更新和更换。这导致了设备的长期使用。过程中维护不到位，导致设备更新失败。一代人。在长时间、高负荷的情况下，设备将产生。不可逆损伤。此时，应更新设备。以保证设备的正常运行。但是，设备老化部件矿山机电设备经常发生磨损，不仅是矿山的磨损。山地设备的工作能力有影响，但也会损害企业的效率。
2矿山机电设备故障诊断技术分析
2.1无损及温度测量故障诊断技术
随着当前矿上机电设备故障诊断技术的不断发展，现代化诊断技术不断产生，其主要包含无损检测和磁粉检测，以及渗透检测和声全息检测等等。对机电设备的内部所进行的故障检测主要采用微波检测和射线检测等技术。其中无损检测主要是在不损害机电设备自身功能基础之上，对设备内部和外部结构多进行的故障诊断，其在具体的应用中，主要是依照矿山机电设备材质，对其故障进行确定并进行检测技术。而温度故障诊断检测则是依照机电设备的故障发生时，相关部件的温度会出现改变，如矿山机电设备进行摩擦，设备的节点会出现短路，导致设备的温度出现异常。因此，利用温度故障诊断技术，可以在机电设备的内安装温度传感设备，对机电设备部件温度进行实时的在线测量，并依照温度的检测数据所进行综合诊断。
2.2主观诊断
在矿山机电设备的故障诊断中，主观诊断技术最为常见。这种技术方式主要是在设备出现故障时，专业技术人员根据矿井实际生产信息及其自身工作经验，对设备出现的故障进行及时的判断以及后续的维修。主观诊断技术一般适用于结构较为简单的机械设备，这种诊断方式的可靠性较低，存在较大的主观臆断性，大多通过经验以及现场测量逻辑分析等方法进行故障识别。因此，这种方式通过个人感官进行判断时，很容易出现数据分析不到位的情况;逻辑分析主要是对设备内部的运行状况进行分析以及故障现象进行统计，最终找出设备出现故障的原因并及时进行处理。
2.3仪器诊断
当生产过程中机电设备出现故障时，仪器诊断技术相对于主观诊断技术来说可靠性更高。一般在机电设备的运行期间，出现一些无法被人体察觉的变化时，这些问题都经常会导致后续的严重机械故障。因此，在生产期间利用相应的监测设备对机电设备运行情况进行精确的数据分析，能够保证设备的运行状况监控更为全面，同时结合计算机建立对应的数值模型，并对设备运行情况进行模拟，能够对设备的运行状况进行及时的评估，现在的评估大多能够准确预测事故发生的位置，从而准确定位，发生事故时针对性的采取有效的措施以保证机电设备及工作人员的安全。
2.4智能系统诊断技术分析
智能检测技术智能检测的技术是矿山机电设备故障检测技术中的一种高端技术，它是根据系统控制来对人脑进行思维模拟，具有高强度的科学性，它能有效的获取，传播，处理，以及利用故障信息，再根据自身已经被编译好的系统程序，对机电设备的故障进行判断，神经网络和专家系统是我国研究较好的一种，在现代的矿山企业中应用相当广泛，发展的前景也非常的远大，另外，由于矿山机电设备的故障发生原因较多，故障的隐蔽性和潜在性较为强烈，导致矿山的工人在对故障进行诊断时，不能完全的掌握故障原因，使得传统的故障诊断方法不能很好的应用在现代矿山企业中，但是，智能检测系统正好可以弥补这一点，它系统中包涵了专家高强度的技术及经验，并且，在信息载量上也十分的庞大，因此，它可以利用它独特的检测方法，对矿山的机电设备进行全方位的故障诊断，进而得到正确的故障原因。
2.5数学模型诊断技术分析
矿山机电设备故障诊断中的数学模型诊断技术，其主要是按照机电设备中各部分系统组成具体关系，来建立数学模型并以数学模型分析系统中所存在隐患故障，数学模型构建期间先要确立函数关系面对系统中可能存在故障参数因素进行实时设定，之后结合不同情况选取不同数学函数关系公式对相应机电设备做故障判断，确保矿山机电设备故障诊断准确性和真实性。
结束语
当前社会经济和科学技术不断发展，机电设备在矿山工程开采中应用较为广泛，其在一定程度上保证了采矿工作的高效性。矿山工程机电设备的工作量较大，其故障的发生也是随机性的，因此我们需要及时的判断故障发生的原因，并能做出正确的修复技术，从而确保整个生产工作的正常运转，缓解工作人员工作压力。所以，我们利用现代化诊断技术，准确判断出故障的发生原因，并采用合理有效的措施预防和解决各类故障问题，降低故障问题所带来的经济损失，从而实现最大化的生产效益。
参考文献
[1]尚晓斐.矿山机电设备故障诊断技术研究[J].能源与节能，2017（11）：151-152.
[2]郭亚存.关于矿山机电设备检修中故障诊断技术的应用探讨[J].机械管理开发，2017，32（09）：70-72.
[3]刘官虎.机电设备故障与诊断分析[J].能源与节能，2017（04）：142-143.
[4]苑继德.煤矿矿山机电设备维修常见问题与对策研究[J].机械管理开发，2016，31（12）：194-195.
[5]张文杰.矿山机电设备的常见故障及诊断技术分析[J].山西煤炭管理干部学院学报，2016，29（02）：38-39.
关键词：矿山机电;设备故障;类别分析
引言
由于矿山机电设备的运行环境比较特殊，因此虽然目前市场上各类在线检测系统的软硬件解决方案非常丰富，但是真正适用于矿山机电设备的传感等检测装置选择并不多。因此，在应用在线检测和故障诊断技术时需要根据既有产品和使用經验谨慎选择。
1矿山机电设备常见故障类别分析
1.1矿山机电设备出现超负荷运行的情况
任何一台矿山机电设备都有其特有的工作线路和工作强度，倘若超过了设备所允许的最大工作强度就会出现超负荷运行的状态，在此状态中，机电设备极易出现故障。此类故障既会大幅度降低机械的工作能力，又能严重影响机械的使用寿命。为避免此类现象的产生，在使用矿山机电设备之前应当对设备的技术参数进行必要的检验，并根据设备的开关机状态和作业设置情况进行有针对性的修改。同时，对于以产生故障的设备，应当采取相应的维护措施进行检修。只有这样才能真正的保护好设备，延长设备的使用寿命。在对矿山机电设备使用的过程中，应当注意避免超负荷运转的情况的产生。
1.2零件之间的配合情况出现了问题
零件之间配合作业出现问题是矿山机电设备的常见问题。经过长期的使用，零件之间不可避免地会产生损伤和磨损的现象而导致零件配合不协调的现象的产生。零件损伤现象是指零件经过长期使用或被外力破坏，而导致本身的性能或形状发生变化的现象。这种变化导致零件本身与设计出现偏差。这也就导致了零件在使用过程中无法发挥其本身的作用。因为零件损伤是矿山机电设备最常见的故障原因之一，所以在使用矿山设备之前应当对零件的配合作业问题进行相关的故障检测，以避免矿山机电设备在使用过程中出现故障。
1.3设备更新换代情况差
在矿山机电设备使用过程中，设备更新换代发电是设备故障的常见原因之一。企业节约投资随着我国经济的快速发展，矿业企业进入了快速发展的轨道。快速互联网行业同时，故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用也成为亟待解决的重要问题。问题。资金成本、增加经济效益、忽视矿山机电设备更新和更换。这导致了设备的长期使用。过程中维护不到位，导致设备更新失败。一代人。在长时间、高负荷的情况下，设备将产生。不可逆损伤。此时，应更新设备。以保证设备的正常运行。但是，设备老化部件矿山机电设备经常发生磨损，不仅是矿山的磨损。山地设备的工作能力有影响，但也会损害企业的效率。
2矿山机电设备故障诊断技术分析
2.1无损及温度测量故障诊断技术
随着当前矿上机电设备故障诊断技术的不断发展，现代化诊断技术不断产生，其主要包含无损检测和磁粉检测，以及渗透检测和声全息检测等等。对机电设备的内部所进行的故障检测主要采用微波检测和射线检测等技术。其中无损检测主要是在不损害机电设备自身功能基础之上，对设备内部和外部结构多进行的故障诊断，其在具体的应用中，主要是依照矿山机电设备材质，对其故障进行确定并进行检测技术。而温度故障诊断检测则是依照机电设备的故障发生时，相关部件的温度会出现改变，如矿山机电设备进行摩擦，设备的节点会出现短路，导致设备的温度出现异常。因此，利用温度故障诊断技术，可以在机电设备的内安装温度传感设备，对机电设备部件温度进行实时的在线测量，并依照温度的检测数据所进行综合诊断。
2.2主观诊断
在矿山机电设备的故障诊断中，主观诊断技术最为常见。这种技术方式主要是在设备出现故障时，专业技术人员根据矿井实际生产信息及其自身工作经验，对设备出现的故障进行及时的判断以及后续的维修。主观诊断技术一般适用于结构较为简单的机械设备，这种诊断方式的可靠性较低，存在较大的主观臆断性，大多通过经验以及现场测量逻辑分析等方法进行故障识别。因此，这种方式通过个人感官进行判断时，很容易出现数据分析不到位的情况;逻辑分析主要是对设备内部的运行状况进行分析以及故障现象进行统计，最终找出设备出现故障的原因并及时进行处理。
2.3仪器诊断
当生产过程中机电设备出现故障时，仪器诊断技术相对于主观诊断技术来说可靠性更高。一般在机电设备的运行期间，出现一些无法被人体察觉的变化时，这些问题都经常会导致后续的严重机械故障。因此，在生产期间利用相应的监测设备对机电设备运行情况进行精确的数据分析，能够保证设备的运行状况监控更为全面，同时结合计算机建立对应的数值模型，并对设备运行情况进行模拟，能够对设备的运行状况进行及时的评估，现在的评估大多能够准确预测事故发生的位置，从而准确定位，发生事故时针对性的采取有效的措施以保证机电设备及工作人员的安全。
2.4智能系统诊断技术分析
智能检测技术智能检测的技术是矿山机电设备故障检测技术中的一种高端技术，它是根据系统控制来对人脑进行思维模拟，具有高强度的科学性，它能有效的获取，传播，处理，以及利用故障信息，再根据自身已经被编译好的系统程序，对机电设备的故障进行判断，神经网络和专家系统是我国研究较好的一种，在现代的矿山企业中应用相当广泛，发展的前景也非常的远大，另外，由于矿山机电设备的故障发生原因较多，故障的隐蔽性和潜在性较为强烈，导致矿山的工人在对故障进行诊断时，不能完全的掌握故障原因，使得传统的故障诊断方法不能很好的应用在现代矿山企业中，但是，智能检测系统正好可以弥补这一点，它系统中包涵了专家高强度的技术及经验，并且，在信息载量上也十分的庞大，因此，它可以利用它独特的检测方法，对矿山的机电设备进行全方位的故障诊断，进而得到正确的故障原因。
2.5数学模型诊断技术分析
矿山机电设备故障诊断中的数学模型诊断技术，其主要是按照机电设备中各部分系统组成具体关系，来建立数学模型并以数学模型分析系统中所存在隐患故障，数学模型构建期间先要确立函数关系面对系统中可能存在故障参数因素进行实时设定，之后结合不同情况选取不同数学函数关系公式对相应机电设备做故障判断，确保矿山机电设备故障诊断准确性和真实性。
结束语
当前社会经济和科学技术不断发展，机电设备在矿山工程开采中应用较为广泛，其在一定程度上保证了采矿工作的高效性。矿山工程机电设备的工作量较大，其故障的发生也是随机性的，因此我们需要及时的判断故障发生的原因，并能做出正确的修复技术，从而确保整个生产工作的正常运转，缓解工作人员工作压力。所以，我们利用现代化诊断技术，准确判断出故障的发生原因，并采用合理有效的措施预防和解决各类故障问题，降低故障问题所带来的经济损失，从而实现最大化的生产效益。
参考文献
[1]尚晓斐.矿山机电设备故障诊断技术研究[J].能源与节能，2017（11）：151-152.
[2]郭亚存.关于矿山机电设备检修中故障诊断技术的应用探讨[J].机械管理开发，2017，32（09）：70-72.
[3]刘官虎.机电设备故障与诊断分析[J].能源与节能，2017（04）：142-143.
[4]苑继德.煤矿矿山机电设备维修常见问题与对策研究[J].机械管理开发，2016，31（12）：194-195.
[5]张文杰.矿山机电设备的常见故障及诊断技术分析[J].山西煤炭管理干部学院学报，2016，29（02）：38-39.