暴 强
近年来，随着矿山企业开采机械化的逐渐普及，矿山机械设备故障频频发生，导致开采效率受到影响，无法完成既定的开采任务，尤其是当机械设备发生故障时，经常引起矿难事故的发生。比如在矿山开采中发生井下通风设备故障，就会导致矿井下通风问题，若长时间无法得到清新的空气，可能会引起CO超限、瓦斯突出等事故，造成井下人员伤亡。因此，对矿山机械设备故障进行及时诊断并排除，对于提高机械设备的工作效率、延长机械设备的使用寿命、避免矿难事故发生具有重要的作用。然而，目前国内现有的故障诊断技术主要依赖于工人的实践经验，仅仅靠这些常识性的故障诊断技术难以快速定位故障点。本文从信息技术、计算机技术和智能故障诊断技术等出发，提出了矿山机械设备先进的故障诊断和识别方法，有利于及时排除故障，避免事故发生，保证矿山企业高效安全生产。
机械设备磨损量随时间变化而逐步加深，按照磨损理论可以分为三个阶段，分别为初期磨合阶段、中期稳定磨损阶段、后期急剧磨损阶段。
1.1 机械设备运转初期故障
根据机器零部件运转规律，机械设备在开始使用初期处于磨合阶段，机械零件之间的磨损比较大，主要表现为齿轮啮合振动和噪声较大、润滑油润滑效果不佳等。机械设备在运转初期，存在个别操作人员对相关操作规程的不熟悉，由于操作不当而引发的设备故障。
1.2 机械设备运转中期故障
机械设备经过初期的磨合阶段，机械设备进入正常的运转期，操作人员的熟练程度逐渐加强。机械设备长期处于复杂工况下，受到空气中的粉尘、烟雾等的影响，在设备的某些连接处容易产生锈蚀或受粉尘影响导致运转不灵的现象。在中期运转时最重要的是对机械设备进行维护和保养，如某矿山企业通风机在运转中期，由于缺乏必要的维护，风机运转五个月后就因润滑不足导致轴承运转不灵，最终被迫更换新的零件。
1.3 机械设备运转后期故障
机械设备在运转后期，内部某些零部件的性能和质量会下降，结构相对运动件之间会存在老化、磨损的现象，容易导致机械设备发生故障。工作人员需要加强对某些故障的识别，如常见的设备运行速度变慢并且产生异常响动、设备在短时间内停止运转、设备运行的温度比较高导致线路烧坏，故障的原因是由于过度使用设备，没有给设备足够多的降温和停机整顿，所以必须要结合实际情况作出调整。
2.1 外部信息诊断技术
机械设备在实际运转过程中，往往会产生不同的信息，设备故障会表现出不同的运行状态和特征。通过这些信息，工作人员就可以分析设备的故障类型和主要的故障源，如机械设备，表现为设备外部某个区域内的温度异常，通过测温仪就可以检测到异常温度，此时需要分析设备内部是否存在局部短路、长时间运转，还是由于内部液压油没有得到及时更换，导致散热性能变差等情况。通过简单的仪器仪表触摸机械设备外部，就可以对感知到的外部信息进行诊断，这是比较容易实现的诊断技术，但这种技术受工人实践经验的影响较大。
2.2 设备振动监测诊断技术
任何发声的物体都存在振动波，矿山机械在实际运行过程中，受内部电动机以及外部环境的振动，有自己固有的振动频率。当设备发生故障时，由于某个零件出现损坏或者是管路连接不当，将会导致设备自身或者相连的管路发生振动，有些振动比较明显，可以通过肉眼进行观察，有些振动频率比较低，必须要使用专业的振动监测仪器对设备进行检测，通过采集振动信号，利用计算机进行分析，可以比较精确诊断故障，准确找出设备存在的故障问题并解决。振动监测能够对机械设备的振动情况进行诊断和判断，能够更为及时地对故障进行定位，也能够为矿山企业开采机械设备的运行、管理、维修、保养等环节提供有效参考。
2.3 油液监测诊断技术
主要是通过对机械设备的油液进行分析来对相关故障进行诊断，采用机械设备微量滴定仪、原子发射光谱仪以及多元素油料分析仪等对机械设备中的油品水分、开口闪点以及金属含量等机械设备参数进行确定，以此为基础来对机械的设备故障进行判断。机械设备这种检测方法能够精准定位故障，进而对故障进行及时的机械设备处理。
2.4 多手段结合监测技术
传统的机械设备故障诊断方式是多样的，主要是通过感观获取信息，并使用检测仪器设备作为辅助诊断，受工人工作经验以及工种熟练程度的影响较大。所以必须要采用多样化的监测手段才能够得到准确的故障诊断结果，尤其是对于某些重载机械设备，如采矿机械、机载锚杆钻机以及锚杆转载机组等，采用单一的监测手段往往难以得到准确的故障诊断结果，因此可以采取多手段结合的监测技术和方法，减少外部干扰，将外界因素的影响降到最低，提高监测的准确性和结果的可信度。如对机械设备温度控制的监测中，除了采集当前的运行温度数据外，还收集设备在其它状态下的温度数据，结合折线图等进行对比分析，有利于尽快发现故障点并进行处理。
传统的监测技术因存在诸多干扰因素，容易导致机械设备故障诊断失误，从而无法保证设备故障及时处理，为此提出了先进的故障诊断技术和方法。
3.1 智能化诊断实时监测技术
利用人工智能开发的智能化诊断技术，从采集信息、发送信息到分析信息均采用智能化系统。通过建立自学习机制，模拟人脑的思维过程，收集机械设备的故障信息，建立故障库，利用开发模拟的专家系统对设备的故障表现进行对比，实现对故障的精确分析和诊断，大大提高了诊断结果的准确度以及故障的处理速度。通过建立相应的数据库，提取关键特征，现场检测到的信息与故障库中的数据对比，从而实现智能诊断和分析。
3.2 无损监测识别技术
科技的快速发展让矿山企业引进了无损探伤技术对设备进行故障检测。这种技术能够在不拆解机械设备的基础上进行设备的内外部缺陷进行探测，判断机械设备是否存在故障、异常，是否能够安全稳定地运行。现阶段常用的无损探伤技术主要为磁力探伤、超声波探伤、着色探伤，其中超声波探伤技术是被应用最广泛的，主要应用在机械设备内部构件的故障检测当中。比如针对采矿机械传动系统振动异常检测，传统的监测手段需要首先拆开机箱，逐个查看内部齿轮的啮合情况，比较费时间。现在，可通过超声波穿透机箱直接监测传动系统，对故障点异常声响进行定位和诊断。相比于传统的监测技术，利用无损检测，可以节省时间，对故障点进行快速定位和诊断，及时处理故障。
3.3 光学监测技术
面对大型设备比如常用的ABM20 掘锚机，当设备的多个位置点均有故障，均表现为温度异常时，传统的监测手段需要大量的工人参与，重复进行监测和定位，劳动强度比较大。利用光学传感监测技术，将接收到的红外线转变为视频信号，设备内部故障表现出的温度异常，就可以通过红外线热成像技术，对外部温度进行全面监测，多点定位诊断故障，设备故障可以及时得到处理。红外热成像技术可以有效对机械设备表面发出的红外热能进行采集，对比环境温度，对温度异常进行可视化显示，监测结果更加准确，同时减轻了工人的劳动强度。
3.4 利用物联网技术实时监测
物联网是随着信息技术发展起来的设备交互控制的一种方式，主要包括感、传、知和用四方面。总的来说，物联网可分为感知层、网络层及应用层，其中感知层处于最底层，是实现物联网的前提。感知层主要由各种传感器组成，负责各种信息的采集；
网络层是数据传输的平台，主要由无线网、以太网及局域网组成；
应用层主要连接各种设备，即用户端，完成设备与设备、人与设备的相互沟通。为了能实现对物联网的高效应用，使用了RFID 技术。该技术主要用于信号的无线传输，RFID 模块可接收或发送特定频率的电磁场，从而快速实现信号的传输和交换。可以说，RFID 技术是物联网的基石。传感器是感知物体状态的重要设备，它将物体的运行规律转换成一定的电信号，从而更好地表征物体的状态。传感器技术是物联网的基础技术，是物联网发展的重要内容。目前，已经有多重无线传输技术可作为信息传输的网络，主要为4G 和5G 技术。其中5G 技术由于高容量、低延迟和抗干扰能力强的特点，已成为了物联网技术的重要内容。
与其他行业相比，采矿行业中物联网技术的应用比较缓慢，究其原因，一是物联网的应用需要对设备进行改造，而矿山企业的很多设备比较老旧，改造起来相当困难；
二是矿山企业生产对安全性要求较高，很多信息化设备难以在矿井中安全使用。近些年来，一些矿山企业开始逐步应用物联网技术，其中典型的就是机车运输监测系统的应用，其通过视频系统及时传输机车上人员的实时信息情况，通过定位系统实时传输机车的位置与速度情况。机械设备状态监测物联网系统主要分为硬件部分和软件部分。硬件部分主要用于数据的采集和传输，而软件部分主要用于数据的处理和判断。矿山企业机械设备状态监测物联网系统主要分为3 个功能模块，即现场采集数据模块、实时网络通信模块及控制管理模块。按照物联网的层级来划分，现场采集数据模块属于感知层，实时网络通信模块属于网络层，而控制管理模块属于应用层。根据机械设备的特点，感知层主要采集井下机电设备的一些状态参数，例如位置、功率、电压、电流、温度及振动等。网络层主要功能是建立的通信网络，例如无线通信、光纤通信及局域网等。平台层主要由为机电设备控制提供服务的设备组成。对于矿山机械设备设备状态监测物联网系统，系统软件发挥着十分重要的作用。系统软件主要是将感知层采集来的机械设备状态信息及时进行处理，从而判定设备的工作状态是否正常。信息传输通常需要过建立的通信系统来完成，需要处理的参数主要有设备的电压、电流、温度、负载、速度及位置情况等。在设备状态参数异常时，要能及时发出警报，从而杜绝危险情况的发生。
当机械设备发生故障时，维修人员在实际处理过程中应当避免盲目拆卸，有些维修人员并不能准确判断机械设备故障的真正原因就对机械设备进行拆卸，这样的方法不利于故障的确认。许多矿山开采人员对机械化设备的运行原理和整体结构并没有明确的概念，仅凭着自己的经验来对故障原因进行分析，这样就无法对故障区域进行准确的判断，只能通过拆卸来逐步排查故障原因，严重影响到正常生产，拆卸的过程中还极有可能造成新的故障或者将故障问题扩大化。
矿山开采机械设备在出现故障时应当全面且准确地对故障进行分析判断，可以通过采用上述检测技术及相关仪器设备来对故障进行排查，也可以采用PLC 自动化装置来对机械设备进行自检。检查时应当充分结合开采机械设备的运行原理和自身结构，对故障有可能出现的位置进行有效定位。也可以采用排除法和比较法，尽量避免检测方式复杂化，先从外表进行判断，后检测内部，也可以先从整体来进行判断，后定位在个别部件上。最大限度避免随意拆卸机械设备的次数或者大规模对机械进行拆卸。
现阶段我国矿山企业采矿设备的检修也存在着没有确定故障原因，一旦出现故障就更换零部件的情况。对比其他的生产设备，矿山企业机械设备更加复杂，在故障的诊断和检修方面也具有较大的难度。许多检修人员会直接更换新零件，通过这样的方式来对故障进行分析。这种排除法的诊断效率低下，甚至还会增加企业的成本浪费，一些并不需要更新的零件被更换后极容易造成机械设备的检修成本增加。
在实际的故障检测和维修过程当中，技术人员应当充分结合机械设备的运行情况对故障进行排查和定位，分析故障的出现原因，对需要维修的零件进行性能的恢复，不要出问题就更换零部件，在确保故障维修效果时也应当注意成本的控制。另外，在采用新配件时也应当加强其质检工作，对新配件一定要进行严格的质量检查，这样才能够避免装配后出现故障的几率。尤其是一些长期在仓库中存放的新配件，极容易出现性能方面的变化，严重者甚至出现锈蚀、失效等问题，没经过严格质检就进行装配则极容易引发严重的机械故障。检修人员在进行配件更换时需要对新配件进行性能的检测和外观的检查，确保新配件无故障、无腐蚀、性能良好，才能够安装在机械设备当中。
从现阶段矿山企业采矿设备的检查和维修情况来看，普遍存在零配件代用和错用的情况。一些零配件虽然能够进行临时的代用，但也是在配件库存不足或者暂时短缺的紧急条件下采取的临时抢救措施，但这种代用情况只能临时应用，并不能长时间使用，应当及时更换匹配的零部件，否则机械设备的其他零部件会出现异常的磨损情况，导致设备的性能下降，甚至存在运行风险的问题。技术人员在实际检修的工作中应当注意加强对零部件型号的掌握，开采机械设备在更换新配件时应当尽量采用原装原厂原型号的配件，除非有特殊情况需要进行代用，尽量还是要与原有的配件保持一致。一些维修人员在进行机械维修时没有对维修方法起到应有的重视，认为都差不多的零部件应急一下无所谓，这样的维修方法不仅不专业，还治标不治本。对采矿机械设备的检修不仅要充分了解其结构和工作原理，要采用专业严谨的判断、诊断维修方法彻底根除故障。不能对故障进行经验式的贸然判断，也不能一有故障就更换零件。更换零件时也要采用原厂配件，采用正规的维修方法。另外，维修的方式方面尽量采用监测和预防为主，避免维修过多对设备的运行情况和备件管理造成负面影响。企业应当定期对开采机械设备进行定期、规范且完善的故障检修，对日常维修和养护的流程进行有效的管理，制定相应的管理制度、奖惩制度以及绩效考核等体系，确保责任能够落实到个人头上，这样才能够确保矿山企业机械设备的稳定运行，提升矿山企业生产的安全性，保障矿山企业的稳定发展。
本文分析了矿山企业机械设备故障磨损规律，发生故障原因主要为机械设备自身故障、操作不当故障或维护不及时三大类。传统的故障诊断技术存在诊断误差大，工人监测劳动强度大，工作环境恶劣等问题，为此提出了先进的机械设备故障监测诊断技术，融合了信息技术、传感器技术、无线网络技术和计算机技术，可以实现对故障点的快速定位和诊断。新时期应加快物联网技术在矿山机械设备监测中的应用，机械设备状态监测的重要性主要体现在可以保证设备运行的安全性、延长设备使用寿命及降低设备运行成本。在设备状态监测中应用物联网技术，可大幅度提高监测实施的成功性。在未来，矿山企业应该加大在该方面的投入。
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