矿井提升机故障诊断技术探讨

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1、矿井提升机故障诊断技术探讨王世俊（淮南矿业集团顾桥煤矿，安徽凤台232100）【摘　要】虽然现阶段我国大力提倡节能减排，但随着城市化进程的加快，能源需求量仍然巨大，煤炭、石油等作为主要的能源种类，勘探开采难度越来越大，将针对煤炭开采中的重要工具矿井提升机进行深入探讨，通过对其现阶段的使用状况及应用技术进行分析，找到基于模糊理论的矿井提升机故障诊断办法。..关键词矿井提升机；故障诊断；技术现状0　前言由于矿山生产环境复杂，施工人员需要深入到不稳定的区域内进行作业，所以需要专项的设备保证人员、物资顺利的往返于地面与矿井之中，矿井提升机正是实现运输的主要工具，

2、由此可见其可靠性与稳定性直接关系到参与矿井生产所有人员的生命财产安全，必须受到足够的重视。１　矿井提升机使用现状矿井提升机是在应对复杂的生产环境的前提下产生，所以可以借鉴的设备生产经验相对较少，初期面临了大量的设计问题，随着科技水平的逐步提升，矿井提升机的设计与使用都取得了一定的突破，通过故障树的形式组建专家系统，对长期困扰产业发展的知识获取问题也提出了一系列的解决措施。在传统的对矿井提升机的故障诊断技术中，完全凭借操作人员的语言描述作为信息对问题进行分析，对故障的预知能力比较弱，而且由于语言描述存在一定的误差性，导致对问题的严重程度难以划分，但现阶段通

3、过故障树分析法、神经网络、信息融合、专家系统等机械自动化与人为主观因素的有机结合，使故障分析更加具有客观性，而且参考的依据更加全面，结论更加的科学，可以对有可能发生和已经发生的故障做出及时准确的反应，使作为“矿井咽喉”的矿井提升机更好的为矿井生产工作服务。现阶段我国的矿井提升机技术与西方工业大国相比仍存在较大的差距，在德法等国家已经尝试通过PLC对其电控系统进行重新设计，使其实现双通道安全监控与回路，并积极结合多种可行性的监控手段，将其安全性能大幅度的提升，但我国仍延续使用继电器和由电子元件组成的控制单元，虽有安全电路作为保障，但是由于构成复杂、生产环境

4、恶劣等原因，故障的发生和监测仍存在一定的困难，需要积极的向发达国家寻求技术支持[1]。2　矿井提升机故障的诊断技术现阶段我国的矿井提升系统基本由机械、电气和液压三部分组成，通过对大量故障案例分析，发现最常出现故障的是机械和电气两个方面，例如断绳事故、过卷事故、控制电源失压等，如果故障问题没有得到及时有效的解决，将严重威胁矿井人员的生命财产安全。对矿井提升机进行故障诊断就是将与系统运行相违背的事件进行及时分析与防范，对相关的影响因素进行逐层的排查，将故障出现的原因落实到设备元件受损、环境影响因素、人为操作失误、自动化程序干扰等具体的事宜上，判定其与顶事件之

5、间的逻辑关系及关系程度，通过对路径进行分析，得出顶事件的失效概率，以此判定故障风险[2]。电气故障发生后，需要及时的对提升机的事实工况参数与数据信息进行检测，并进行综合的分析和评定，才有可能准确的确定发生故障的具体位置，并判定其发生的原因进行及时的修复，如果电气故障不能够及时的解决，就会造成设备的某些参数与正常设定参数之间存在偏差，甚至超乎设定的最大界限，引起相应的机械故障，由此可见矿井提升机的故障并不是独立的个体而是紧密相连的，所以面对发生的故障必须及时准确的处理，不然将会使其危害性扩大。3　基于模糊理论的矿井提升机故障诊断办法现阶段针对矿井提升机的研

6、究越来越多，基于人工智能的研究、基于小波变换的研究、基于RBF神经网络的研究等相继出现，并在各自领域上取得了一定的成果，为矿井提升机故障诊断提供了可行性的办法。基于人工智能的研究是将一种高数的计算方法引入到检测检验的过程中，通过对人工免疫模型与离散粒子群进化的固定算法之间进行整合，以此找到故障发生的具体位置，由于此方法是以数学计算为操作的工具，所以对周围环境的变化影响相对较少，所以对不同种类的矿井提升机都可以使用。基于小波变换的研究采用的是将整体的问题进行分解的方法，通过对时间频率的局部化分析，将信号的表现特征进行细分，从而发现信号在变化过程中的不同反应

7、，确定故障的原因及发生的位置，平移伸缩运算将信号的频率进行了更大程度的细分，所以使信号细微的变化都可以及时的监测，并准确的分析出存在的干扰信号成分，由此快速的判定故障的位置，将风险及时的有效控制，由于其准确性相对于人工智能的研究方法更强，所以现阶段也得到了广泛的认可，在矿井提升机的故障检测过程中得到了广泛的应用[3]。基于RBF神经网络的研究是将人工神经网络的自身特点充分应用到监测故障工作中的一种体现，由于人工神经网络自身具有学习、适应变化、处理信息、容错的能力，所以利用人工智能网络能够直接将特征输入，短时间内得到处理结果，将故障分析的时间大幅度的缩短，

8、为降低风险提供了时间支持，所以同样适用于故障监测工作。由于矿井提升机的结构复杂，