贾宏

摘要：矿山生产环境相对特殊，机电设备需要在相对苛刻的工作环境下正常运行，运行实践中，受到温度、湿度等不同因素的影响，矿山机电设备面临较高的故障风险。明确矿山设备的常见故障类型及其对应的故障诱因，对设备维修效率的提升以及设备的稳定运行保障有着重要意义，同时还能够有效减少由设备故障引起的安全事故、人员伤亡。基于此，本文重点围绕矿山机电设备的运行、管理实践展开讨论，对设备的故障诊断进行分析，希望对设备运维管理提供一定的参考。

关键词：矿山机电;设备故障;故障诊断技术

引言

矿山安全生产与矿产资源的供应、能源需求的满足之间有着密切的联系，在相关生产技术、生产设备得到逐步优化的背景下，大量的对现代化技术和设备的应用，切实提高了矿山企业的运行效率。在矿山生产过程中，由于生产环境较为恶劣，生产的难度较高，因此矿山机电设备的故障现象也比较常见。由于各种因素的影响，矿山机电设备在实际的使用过程中容易出现磨损、变形和损坏等问题，从而影响到矿山机电的稳定、安全运行。在出现机电设备故障的情况下，矿山的整体生产效率将会受到严重影响，同时也有可能导致工作人员在工作过程中出现伤亡，基于上述分析，加强对矿山机电设备故障的诊断与维修工作显得尤为重要。

1 矿山机电设备的常见故障来源

从既往机电设备的管理经验出发，矿山机电设备发生故障主要有以下几项因素：（1）设备的正常磨损引起的故障;（2）设备超负荷运行导致的故障;（3）设备检修与保养等工作的重视度不足诱发的故障。首先，机电设备的零部件出现配合不协调时，会直接出现设备故障问题，在矿山机电设备故障中比较常见的问题就是零部件的磨损问题[1]。因为机电设备长时间的运行，会导致各部位的零件出现严重磨损，在运行中还有可能会导致零部件出现破损断裂等问题，从而表现出相应的故障问题。其次，部分矿山企业为了提高生产效率或者实际产量会采取让设备超负荷运行的策略，一般情况下，机电设备在出厂时相关人员对设备进行了相关技术参数的设置，若是该设备长时间运行于非正常工况，或者操作人员对原定参数进行了不合理的调整，将可能诱发设备的使用年限不断缩短以及破坏设备内部结构等问题，继而增加设备的故障风险。最后，在设备零件出现老化、磨损严重时，该设备就会降低生产能力，对机电设备进行定期检修与保养，能够有效延长设备的寿命，减少故障的发生。但在设备管理实践中，管理层对各类设备的检修需求以及保养标准等缺乏正确的认识，没有对设备保养与日常检修采取嚴格的管理制度，间接导致了部分机电设备的故障问题。综合上述分析，设备运维的技术负责人必须做好设备故障诊断、维修方面的规划工作，有计划、合理地开展各项诊断、维修工作，最大程度保障机电设备的稳定运行。

2 矿山机电设备的故障诊断技术

2.1 主观诊断技术

主观诊断技术包含了逻辑分析法与经验法，该诊断方式比较便利，依靠经验丰富的设备检修人员的经验和人眼去从设备外观或者是听设备运行时的声音来进行诊断。例如，机电设备的温度异常是反映某些故障类型的重要参考依据。从既往的诊断实践看，生产机电设备在出现故障的情况下，通常会伴随温度异常的现象，基于这一现象，工作人员就可以对机电设备的故障问题形成有效的判断，达到诊断的目的[2]。目前，矿山常用的机电设备一般具有实时显示温度的功能，而诊断人员则需要通过对目前设备的温度变化状况和趋势进行有效的观察和分析，以此推断特定时刻之中机电设备的温度值。在获取故障时期与正常时期设备的实时温度数值后，检修人员即可根据温度变化的具体情况，结合既往的检修经验与机电设备的使用说明书等对故障进行主观性分析，及时排除一些可能性相对较低的故障类型，提高故障检出的实际效率。

2.2 仪器设备诊断技术

仪器设备诊断主要是通过故障诊断仪器来控制矿山机电设备内部的相关技术参数和数据，主要包含对温度的控制、速度的控制以及震动的控制和压力的控制等。振动监测是机电设备常用的诊断技术之一，过振动检测方式，检修人员能够分析出对应设备可能存在的不稳定因素，以及后续运行过程中可能发生的相关风险，从而进行预防性的维修与保养工作，达到降低不良现象发生概率的可能性。一般情况下，振动监测技术的应用与相关诊断仪器的使用之间有着密切的关联，在对简单故障进行简易诊断时，检修人员可以考虑通过相应的设备来将振动信号进行放大，并在计算机上反馈，通过这种方式指导现场检修活动。而对于一些需要进行精密诊断、精确维修的场景，则检修人员需要对振动监测的应用过程进行精确掌控，利用控制中心来对目前的振动信号进行处理和分析，这种措施能够更为自动化和智能化地对目前机电设备的故障现象进行诊断。

2.3 智能设备诊断

智能设备诊断技术一般都是利用现代化自动化技术对机电设备运行时的相关参数进行收集，然后将数据输入计算机系统，通过计算机系统对故障表现进行诊断的一种新型技术，而这种诊断技术的应用需要有可靠的专家系统以及对应的检修经验。该诊断技术对某些设备的诊断有着重要价值，以采煤机为例，采煤机通常是在环境相对恶劣中进行工作，因此其所收到的磨损也是比较严重的，其设备的寿命也是较短的，传统的诊断技术以及依靠仪器设备进行现场诊断的策略将面临一定的风险，而在智能设备诊断技术的支持下，技术人员能够通过相应的传感器以及配套设施等对左右摇臂采煤机的灵活度和长度等进行全面检测。在此基础上，专家系统可根据传感器传回的数据来判定是否存在故障，并将输出结果反馈给检修人员，尤其根据所有掌握的数据或者其他信息进行判断[3]。在进行设备的引入与采购阶段，矿山生产企业需要与企业内部的核心技术人员进行共同讨论，来分析设备使用的可能性，同时也需要对供应商资质、产品质量等进行严格把关。因此煤矿企业在进行工作推进的阶段需要不断地对工作人员实施培训，定期进行专业技术能力考核。最后，矿山机电设备在目前处于不断更新换代的趋势之下，企业需要从自身的生产需求入手，不断进行新技术引入，促进矿山机电设备向智能化、自动化发展。而智能设备诊断技术的应用还需要检修人员、管理人员对智能诊断的相关概念以及现有的方法等形成正确的认知，结合矿山机电设备的特殊性以及既往的设备管理经验，明确智能设备诊断的优势以及实际应用路径，最大化该体系之下的诊断技术的优势、作用，切实提高实际诊断效率。

3 结语

矿山机电设备是矿产资源开采的重要构成要素，是矿山生产实现自动化、智能化的必要条件。在既往的生产实践中，设备故障问题带来的一系列负面后果，尤其是因设备故障导致的人员伤亡，让矿山企业重新认识了机电设备的故障诊断。在进行机电设备检修维护的过程中，工作人员需要采取多种方法进行有效的故障检测，并及时对故障进行排除，确保矿山生产的安全性以及设备运行的稳定性。

参考文献

[1] 李晓东. 关于矿山机械设备故障特点及维修养护的探讨[J]. 中国机械， 2019， 000（003）：73-74.

[2] 董水仓. 有色金属矿山机械设备的使用及故障研究[J]. 内燃机与配件， 2020， No.322（22）：157-158.

[3] 罗伟炎. 矿山机械设备的故障诊断及其管理[J]. 新商务周刊， 2019， 000（001）：255-256.