目前,煤炭依然是我国主体能源,煤矿井下环境复杂恶劣,使煤矿设备故障频发,对采煤安全造成严重威胁.目前机械故障诊断技术以振动为主要手段,研究涉及动力学与故障机理、信号处理与特征提取、基于振动数据的智能诊断等.故障机理研究为信号特征提取和智能诊断提供基础,主要研究轴承、齿轮及机械系统在故障状态下的振动规律,特别是频率构成.信号处理算法的目的在于从实测信号中提取反映故障信息的成分,根据信号特点主要包括频谱分析、小波分析和经验模态分解等.基于数据的智能诊断方法发展迅速,其主要对监测数据进行分类、聚类和回归分析,根据数据特点有支持向量机、浅层神经网络和深度学习方法等,种群智能算法常用于这些方法的参数优化.研究表明煤矿设备机械故障诊断研究滞后,亟需加强理论研究、算法开发和工程应用,为我国智慧矿山和煤炭绿色、安全和高效开采提供支持.
智慧矿山 故障诊断 振动分析 信号处理 人工智能