智能技术在矿山机电设备故障诊断中的应用

期刊: 环球科学 DOI: PDF下载

张晓明

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摘要

随着科学技术的发展,矿山机电设备的自动化和智能化程度越来越高,在日常生产中起到了重要作用。但机电设备在长期使用过程中,由于各种因素的影响,容易出现故障,影响正常生产。因此,加强对矿山机电设备故障诊断技术的研究非常重要。阐述了将智能技术用于矿井机电设备故障诊断的方法,并对其重要性及现状进行了分析,从技术原理、故障诊断流程等方面对矿山机电设备故障诊断方法进行了深入研究。最后对矿山机电设备智能技术在我国的发展进行了展望,指出了目前存在的问题和未来发展方向。


关键词

智能技术;矿山机电设备;故障诊断

正文


前言:矿山机电设备的自动化程度越来越高,机电设备的运行质量也越来越高,但是由于各种因素的影响,机电设备在使用过程中容易出现故障,导致正常生产无法顺利进行。因此,为了保证矿山生产质量,实现安全高效生产,必须对机电设备故障进行诊断。在矿山机电设备故障诊断过程中应用智能技术具有重要意义,一方面可以提高机电设备运行的可靠性和安全性,另一方面可以降低维修成本、缩短维修周期、减少资源浪费。因此,本论文着重对矿井机电设备的智能检测技术进行了研究,并对其进行了研究。

一、智能技术在矿山机电设备故障诊断中的应用概述

1.1 智能技术的发展和应用现状

智能技术,作为人工智能技术的一种高级运用,已经在现代工程技术中占据了举足轻重的地位。随着技术的发展与创新,这种诊断技术不再依赖于传统的人工观察和经验判断,而是通过高度智能化的算法和先进的数据分析方法,对设备的运行状态进行实时监控和故障预测,极大地提高了矿山作业的安全性和效率。虽然我国对于矿山机电设备故障诊断智能技术的研究和应用起步较晚,但随着我国科学技术水平的不断提升,矿山机电设备故障诊断智能技术也在不断地发展和创新。在矿山机电设备故障诊断过程中,根据矿山机电设备故障诊断的实际情况进行智能技术的应用,不仅能够有效地提升矿山机电设备故障诊断水平,而且也能够进一步促进我国矿山机电设备故障诊断技术的发展和创新[1]

1.2 矿山机电设备故障诊断的需求和挑战

随着我国科学技术的不断发展,矿山机电设备的智能化程度越来越高,机电设备在使用过程中出现故障的几率越来越大。但由于矿山机电设备种类繁多、结构复杂、型号不同、操作难度较大,导致矿山机电设备出现故障后难以进行准确判断。而且由于矿山机电设备故障诊断的复杂性和多样性,导致矿山机电设备故障诊断过程中存在着一些困难和挑战,例如:矿山机电设备故障诊断过程中需要对大量的数据进行分析和处理,而由于矿山机电设备种类繁多、结构复杂、型号不同、操作难度较大,导致难以建立完善的数据模型,从而降低了矿山机电设备故障诊断的准确性和可靠性。

1.3 智能技术在矿山机电设备故障诊断中的潜在应用价值

随着我国科学技术的不断发展,矿山机电设备也在不断地更新和完善,机电设备的智能化程度越来越高,因此在矿山机电设备故障诊断过程中应用智能技术具有重要意义。首先,智能技术能够有效地提高矿山机电设备故障诊断的准确性和可靠性。其次,智能技术能够提高矿山机电设备故障诊断的效率,在保证矿山机电设备的运行安全和生产效率的同时,减少人力物力资源的浪费。智能技术可以针对矿井机电设备的故障诊断所面临的问题与挑战,提供一种行之有效的解决方案,以提高矿井机电设备的故障诊断质量与水平[2]

二、智能技术在矿山机电设备故障诊断中的方法与技术

2.1 传统故障诊断方法的缺点和不足

1)由于传统的故障诊断方法主要是基于经验知识的,不具备自适应性,对于复杂的机电设备系统,无法准确的对设备进行有效的判断2)传统的诊断方法只能对故障现象进行诊断,对于故障的本质并没有具体的认识,在排除故障时需要有大量的设备检测数据作为参考依据;(3)传统故障诊断方法一般是基于专家系统或者神经网络进行训练,其在工程应用中需要有大量专家系统与专家知识,但是专家系统和神经网络等都有各自的局限性。

因此,矿山机电设备故障诊断技术迫切需要采用一种新的方法对设备进行有效、准确地判断和诊断。

2.2 基于机器学习的故障诊断方法

在数据预处理基础上,需要对采集到的数据进行特征提取和选择。特征提取和选择是指从多个特征中找出具有代表性的特征,对其进行进一步的分析和研究。常用的特征提取方法有:(1)主成分分析法:(2)最大熵方法:(3)特征降维方法:(4)最小二乘支持向量机方法;常用的特征选择方法有:(1)基于信息熵的特征选择方法:(2)基于遗传算法的特征选择方法;常用的特征选择方法有:(1)基于贝叶斯方法的特征选择法:(2)基于模糊聚类分析的故障诊断技术。这些常用的方法在实际应用中都取得了不错的效果。

2.3 基于深度学习的故障诊断方法

2.3.1 神经网络模型的构建和训练

神经网络模型是智能技术中应用最广泛的模型之一,其在矿山机电设备故障诊断中的应用主要体现在两个方面:首先,在此基础上,提出了一种基于人工神经网络的机电设备故障诊断方法。其次,针对矿井机电装备的工作特征及故障特征,选用适当的神经网络进行故障诊断比如,在对矿山机电设备进行故障诊断时,可以采用 BP神经网络模型,这种神经网络模型是一种多层网络结构,其具有自学习能力和自适应能力。但是,这种网络模型在进行学习时需要耗费大量时间和精力,如果参数设置不当会影响诊断效果。因此在实际应用过程中,需要根据实际情况选择合适的神经网络模型。

2.3.2 卷积神经网络在故障诊断中的应用

卷积神经网络是一种新型的神经网络模型,其在故障诊断中的应用主要体现在两个方面:首先,卷积神经网络可以对矿山机电设备进行快速的特征提取,并且能够将特征信息从多个角度进行描述,可以有效地解决传统故障诊断方法中存在的问题,提高故障诊断效率。其次,卷积神经网络的结构简单,不需要进行复杂的计算,具有很强的自适应性。同时,卷积神经网络在处理图像时具有很强的灵活性和适应性。在矿山机电设备故障诊断中应用卷积神经网络模型,可以有效提高故障诊断效率。本文介绍了一种基于卷积神经网络的矿井机电设备故障诊断方法。

2.3.3 循环神经网络在故障诊断中的应用

循环神经网络模型是一种典型的循环神经网络模型,其具有自适应性、记忆能力和较强的泛化能力。在矿山机电设备故障诊断中,循环神经网络模型具有广泛的应用。主要体现在以下两个方面:首先,循环神经网络模型可以对时间序列信息进行处理,将采集到的时间序列信息进行转换和处理,从而实现对矿山机电设备故障的识别和诊断;其次,循环神经网络模型具有很强的记忆能力,其可以将历史数据信息作为参考,进而实现对矿山机电设备故障的预测和预防。

结语:智能技术在矿山机电设备故障诊断中的应用,为矿山机电设备故障诊断提供了新的思路和方法,在矿井机电设备中,把传统的故障诊断和智能技术有机地结合起来,能有效地提高其故障诊断的效率。但是,目前智能技术在矿山机电设备故障诊断中的应用还存在很多问题,比如智能技术在矿山机电设备故障诊断中的数据采集和预处理过程复杂、数据预处理不全面等。因此,需要根据实际情况选择合适的智能技术对矿山机电设备进行故障诊断,从而提高矿山机电设备的运行效率和安全性能。

参考文献:

[1]王秀芳,李勇。基于模糊聚类的矿山机电设备故障诊断研究现状分析[J]。金属,2017 (01):32-34.

[2]张亚莉,朱文杰。基于人工智能技术的矿山机电设备故障诊断研究现状与展望[J]。冶金自动化,2016,32 (3):377-378.

 


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