基于人工智能的煤矿机电设备故障预测与维护策略研究

作者简介：郝保朝（1983.01—），男，汉族，河北馆陶人，大专，助理工程师，主要研究方向为煤矿机电。999Sep7··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202牵引速度波动），但仍能维持基本功能；若未及时干预，将快速发展至功能故障期（F点），导致设备丧失规定功能。这一时间窗口为故障预测提供了理论依据。1.2传统维护方法及其局限性（1）定期维修的僵化性定期维修是按照固定的检修周期（如日检、周检、月检）对设备进行拆解检查与部件更换。对于工况较好的设备，频繁拆解不仅浪费人力物力，还可能引入人为损坏（“过维修”）；对于工况恶劣的设备，固定周期可能无法覆盖快速发展的故障（“欠维修”）。此外，定期维修往往需要停机进行，直接减少了有效生产时间与综采工作面开机率。（2）事后维修的被动性事后维修遵循设备故障后再进行维修的原则，虽然最大限度地利用了设备部件的寿命，但对于连续化生产的煤矿企业而言，突发停机带来的生产损失远高于维修成本。且事后维修往往处于抢修状态，维修环境差、时间紧，难以保证维修质量，容易埋下新的安全隐患［3］。（3）基于经验诊断的主观性传统的故障诊断主要依赖维修人员的感官（看、听、摸、闻）和经验判断，针对采煤机异响、刮板输送机抖动、液压支架动作迟缓等故障的判断高度依赖老师傅们的经验。这种方式极度依赖专家的个人能力，且受限于人的生理极限，难以识别早期的微弱故障信号。同时，经验知识难以量化、标准化，传承困难，随着老一代技术工人的退休，面临着人才断层风险。综上所述，传统维护方法存在实时性差、精确度低、数据利用率不足、自适应能力弱等固有缺陷，已无法满足智慧矿山建设对设备管理提出的“精准、高效、智能”要求。2基于人工智能的故障预测技术应用针对煤矿机电设备故障耦合性强、机理复杂的井下实际特点，本研究构建融合机器学习、深度学习与知识图谱的人工智能故障预测技术体系，依托各类技术的优势实现对综采三机、主提升机、主通风机等设备状态的全方位感知与智能诊断。2.1机器学习在故障分类与状态识别中的应用机器学习算法擅长从历史数据中学习规律，能够较好地适配井下各种监测数据（如电流、温度、油压、闸瓦间隙等）的分析需求，能够有效对设备进行故障分类与状态识别［4］。支持向量机（SVM）在解决小样本、高维数、非线性分类问题上具有独特优势，与煤矿井下设备监测数据样本标注难度大、单一参数易受工况干扰的特点高度匹配。本研究利用SVM构建多特征融合分类器，将电流、温度、振动加速度有效值、声音分贝等多维特征映射到高维空间，能够有效识别出轴承磨损、齿轮断齿、转子不平衡等不同故障类型。随机森林作为一种集成学习算法，具有良好的抗过拟合能力和特征重要性评估能力，适配井下监测参数多、冗余指标多、传感器布置受空间限制的实际问题。在提升机液压制动系统故障原因复杂的问题上，应用随机森林算法对历史故障数据进行训练，能够量化评估各监测指标对故障的贡献度，剔除冗余监测参数，优化传感器布局，提高了诊断效率。2.2深度学习在特征提取与趋势预测中的应用深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始数据中提取深层抽象特征，避免了人工特征工程的繁琐，能够较好地适配井下强噪声、强干扰、信号非线性的监测环境。针对井下强噪声环境，利用卷积神经网络（CNN）强大的图像识别能力，将一维振动信号转换为二维时频图作为输入，自动提取故障冲击特征、保留主要特征，有效解决人工听音在井下高噪声环境中识别精度低的问题。在带式输送机皮带撕裂、采煤机截割部故障检测中，识别准确率达到98.5%，识别准确率大幅提升。长短期记忆网络（LSTM）因其独特的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，解决了传统RNN的梯度消失问题。本研究利用LSTM建立关键设备退化模型，输入设备长期运行的振动趋势、油液铁谱数据、负载记录等时间序列，准确预测主通风机、提升机等关键设备的剩余使用寿命（RUL），该预测结果可直接指导煤矿制定停产检修窗口期、备件提前采购计划。2.3知识图谱与专家系统在智能诊断中的应用为解决煤矿老师傅退休后经验就断层的问题，将引入知识图谱技术，把维修手册、历史案例和专家经验数字化。采用自顶向下+自底向上相结合的方法构建煤矿机电设备故障知识图谱。首先定义本体层，确立井下设备（主通风机、提升机、采煤机等）、故障模式（轴承磨损、钢丝绳断丝等）、故障现象（温度升高、振动增大等）、故障原因（粉尘堵塞、润滑失效等）、维修措施（紧固、更换、清洗等）、井下安全注意事项等实体类型及其关系。再通过自然语言处理（NLP）技术从维修手册、故障案例库、技术文献中抽取实体与关系，构建包含数万个实体节点的知识网络，实现知识的可视化查询与语义检索。基于知识图谱设计专家系统推理机。当维修人员输入“电机过热”且“电流正常”的症状组合时，系统利用图遍历算法进行推理，自动排查可能的故障原因（如散热风道堵塞、轴承抱死），并根据关联度排序推荐排查步骤。系统还能推送相应的井下维修方案、所需专用工具、井下安全操作规范（如停机后挂设“有人工作，禁止合闸”、通风机房瓦斯检测要求）、所需工具及安全注意事项，实现故障诊断过程的标准化，大幅提升井下故障处理效率。3基于人工智能的维护策略优化实施结合煤矿井下生产连续性要求高、设备按负荷等级分级管理严格、井下作业环境特殊、运维资源有限的实际特点，基于上述故障预测技术，本研究构建了从数据感知到决策执行的煤矿闭环智能维护体系，推动维护策略从“被动抢修”向“主动预测”转型。3.1智能维护体系架构实施智能维护体系结合煤矿井下防爆、防尘、抗振动的设备要求及“地面集中管控、井下现场执行”的设备管理模式，采999Sep8··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202用标准的物联网分层架构，部署“感知层—传输层—数据处理与模型层”架构，确保体系在井下恶劣环境中稳定运行：3.1.1感知层实施：关键部位监测传感器部署感知层是智能维护体系的基础，负责采集设备运行状态数据。对主通风机、主提升机等一级负荷关键设备部署隔爆兼本安型的高精度振动传感器、红外热成像仪、油液在线监测仪、电流互感器；对采煤机、带式输送机等二级负荷生产设备部署矿用本安型振动、温度、电流传感器，重点解决井下防爆供电、传感器抗干扰及恶劣环境适应性等工程难题，传感器部署遵循“关键部位全覆盖、监测参数多维度”的原则，确保能够全面捕捉设备运行状态信息。3.1.2传输层实施：井下数据传输网络建设以煤矿井下万兆工业以太网环网为主干，利用井下已敷设的光缆线路，将各采掘工作面、提升机房、通风机房、变电所的监测分站与地面数据中心相连，保障高频振动、红外热成像等大数据量监测数据的稳定传输。对采煤工作面、掘进工作面等移动作业区域，采用矿用本安型5G/Wi-Fi6无线基站，实现采煤机、液压支架电液控系统等设备监测数据的无线传输。3.1.3数据处理与模型层实施：边缘计算与云计算协同结合煤矿机电设备厂家不统一、数据格式不统一、井下带宽有限、地面集中分析等特点，建立边缘计算与云计算协同机制。在井下分站（边缘端）进行数据清洗、异常值剔除、压缩及简单特征提取，减少上传带宽压力；在地面云端建设煤矿机电设备智能运维数据中心，部署机器学习与深度学习预测模型，针对煤矿企业的设备台账、故障历史、维修记录、生产计划、备件库存等数据，进行深度分析与模型训练。通过建立并实施数据标准化流程，消除了不同厂家设备数据格式不统一的问题。3.2预测性维护策略的具体应用基于预测模型的输出结果，结合煤矿实际生产情况，实施分级预警、精准执行的预测性维护策略，改变了传统的维修模式。3.2.1早期预警与主动干预结合煤矿设备负荷等级分级管理原则，制定关注级、计划级、紧急级的故障预警机制，预警阈值根据井下设备实际运行工况和故障发展规律设定，干预措施贴合井下现场作业要求，实现“早发现、早干预、早处理”。同时实施错峰维修，系统根据预测结果，自动计算最佳维修时间窗口。例如，预测某台皮带机减速器还有15天寿命，系统会建议在下一个“周末检修班”或“采煤工作面搬家倒面”的间隙进行更换，利用生产的“空档期”修设备，绝不占用生产时间。实际应用数据表明，该策略使矿井非计划停机时间减少了65%，提升了生产连续性。3.2.2维修时机精准决策依据LSTM模型预测的剩余寿命（RUL），结合煤矿采煤工作面推进、掘进工作面施工、停产检修窗口期等生产计划和生产接续计划智能推荐最佳维修时机。系统综合考虑故障严重度、备件到货周期、生产任务紧迫度等因素，遵循“三个优先”原则：优先利用井下生产间隙、优先利用计划内检修班、优先利用煤矿月度/季度停产检修期，自动生成维修建议。彻底改变传统“定期大修、一刀切”的维修模式。统计显示，实施该策略后，矿井维修成本降低了35%，备件库存周转率提升了20%。3.3维护决策优化与闭环反馈结合煤矿井下运维资源有限、机电检修工按采掘区域划分、备件分地面/井下存放的实际管理特点，通过智能决策系统，实现维修任务的精细化管理与持续优化。3.3.1基于智能诊断的备件库存与资源调度重点解决“拿什么修”的问题，这是煤矿设备管理的痛点。在传统管理模式下，备件买多了导致积压，买少了导致影响生产。智能决策系统根据故障类型自动关联备件库存信息，生成维修工单，并推荐所需的备件型号、专用工具及维修工艺文档。对于关键故障，系统自动提升优先级，并通知相关库房备料，确保维修资源优先保障核心生产环节。这解决了以往维修中“找工具、找图纸等备件”的时间浪费问题。3.3.2维修质量的闭环管控重点解决“修得怎么样”的问题，智能维护不是一锤子买卖，必须形成闭环。建立维修后评估机制，是模型持续进化的关键。维修完成后，系统自动记录并对比维修前后的设备运行数据（振动、温度指标等），验证故障预测的准确性与维修措施的有效性。如果维修后的指标恢复正常，则本次维修工作结束；如果维修后的指标依然异常，系统自动升级报警，通知技术专家介入，防止“修了白修”。4研究结论本研究深入剖析了传统人工维护模式在机电设备故障检测的局限性，构建了基于人工智能的智能维护策略体系。通过融合机器学习、深度学习与知识图谱技术，实现了故障的精准诊断、早期预警与寿命预测，成功推动设备维护从被动抢修向主动预测转型，为智慧矿山建设中的设备健康管理提供了切实可行的技术方案。参考文献：［1］王明,刘建庄.面向煤矿机电设备维护的深度学习故障预测技术研究［J］.机械与电子,2025,43(8):67-72.［2］原霄.基于数据分析的煤矿机电设备故障预测与维修优化［J］.今日自动化,2024,(7):147-148.［3］邱善义,孙健,田野,等.基于智能矿山的煤矿机电设备管理创新研究［J］.内蒙古煤炭经济,2023(18):43-45.［4］吴海洋,李志琪.煤矿机电一体化智能化装备的故障诊断与维护策略研究［J］.模型世界,2025(29):41-43.999Sep9