煤矿机电设备健康智能化管理系统关键技术研究

2021-01-06柴晓凡

煤矿现代化 2021年1期

柴晓凡

（山西煤炭运销集团晋城有限公司，山西晋城048000）

0 引言

当前我国科技水平正处于新的发展阶段，各种自动化、智能化的设备已在工业、农业等生产领域得到广泛应用[1-2]。由于煤矿生产的特殊性、复杂性和危险性，导致煤矿行业生产技术水平长期落后于其他行业，随着科技的发展，智能化技术日益深入人心，煤矿智能化开采被专家和学者作为未来煤矿的发展目标而提出[3]。煤矿开采过程中机电设备的重要性不言而喻，智能化煤矿更需要实现机电设备的智能化。可见，研究煤矿机电设备健康智能化管理关键技术，对于早日实现煤矿智能化开采意义重大[4-5]。

1 智能化矿山的概念

1.1 智能化矿山的定义及内涵

智能化矿山是基于信息化技术、矿山开采技术、遥感技术等学科融合形成的高度智能化的系统。智能化矿山可分为三个阶段，第一阶段是实现矿山生产的数字化，是运用传感器、计算机系统等设备和技术，使煤矿生产的信息以数字化的形式直观的呈现在人们眼前；第二阶段是实现矿山生产的虚拟化，是将矿山实时的场景以虚拟的动画和图片显示出来，更有助于对生产状况的了解；第三阶段是实现远程遥控开采，该阶段可实现矿山无人化工作，技术人员只需在室内操作计算机系统，便可完成一系列的生产流程。智能化矿山利用人工智能实现智能化的感知、学习、决策和执行，在开采过程中，通过智能化系统分析、计算不同的工艺流程的开采技术参数，并进行分析决策，使开采资源得到最优化的配置，实现不同系统之间的协同开采，达到节能减排、安全高效及绿色开采的目标。智慧矿山是以矿山的数字化为基础构建的，其技术特征如图1 所示。

图1 智慧矿山技术特征

1.2 智能煤矿的构成

煤矿生产环节错综复杂，智慧煤矿涉及多达90多个子系统，这些子系统可分为3 大类：

1）智能化生产系统。智能化生产系统包含主生产系统的智能化和辅助生产系统的智能化，主生产系统智能化是指采掘工作面的智能化，实现以远程遥控为目标的无人采掘工作面，辅助生产系统智能化包含远程遥控智能化运输系统，智能化通风、排水、供电、提升系统等。

2）智能化安全管理体系。安全是煤矿生产的重中之重，安全不能得到保障则谈不上智能化生产。因此，智能化煤矿的重要组成部分之一便是智能化安全管理体系，智能化安全管理体系可通过计算机集成系统实现井下危险源的辨识、监测、报警和处置，并在出现危险源预警时，设计出最优的避灾路线，实时发送给井下工作人员。智能化安全管理体系包含智能化防灭火系统、智能化监控系统、智能化人员和设备定位系统等。

3）智能化后勤保障体系。智能化后勤保障体系包含矿井设计和开采时的地质勘探、测量、通风、排水等信息化的技术性后勤保障，也包含办公、生活和考勤系统的智能化。

智能化煤矿是一个美好的愿景，也是一个逐步实现的过程，需要经历不同的阶段，未来智能化煤矿的应用，可从根本上改变煤矿工人的劳作方式，达到安全和环保的生产目标，智能化煤矿的情景逻辑如图2所示。

图2 智能化煤矿情景逻辑

2 煤矿机电设备健康智能化关键技术

智能化矿山与数字化矿山的不同之处在于智能化矿山综合运用了物联网、大数据和云计算等技术，这些技术是构成智能化矿山的关键和技术架构，矿山的智能化程度直接受这些技术的影响和制约，煤矿机电设备健康智能化管理也是如此。

2.1 基于互联网+的物联网平台

智能化矿山数据的传输和采集需要通过基于互联网+的物联网平台实现，基于互联网+的物联网平台使煤矿生产信息及时传输和交换，对智能化煤矿的稳定可靠具有重要影响。同时物联网需具备综合协同功能，将不同子系统的生产信息和数据进行综合管理，并协调各生产工艺之间的关系，对危险区域进行预测预警，并实时传递至井下作业面，保证作业人员安全。

2.2 大数据处理及人工智能技术

由于煤矿开采时作业空间狭小、作业设备多、危险因素多，煤矿生产过程中可产生大量的数据，这就给数据的管理和分析带来了一定的挑战。因此，智能化煤矿需采用大数据处理技术对传感器收集到的数据进行分析和处理，得到数据背后的规律，来发现危险和指导生产。例如，采煤工作面产生的数据包含，采煤机的运行速度、倾角、截割阻力，刮板输送机的链条张拉力、运输速度，液压支架的支护阻力、移架顺序等，大数据处理技术便可将这些数据进行统一化的分析，判断有无异常。人工智能技术的应用使大数据处理技术得到进一步的发展，并分析数据结果，做出最优决策，以友好的图像、图表等呈现给决策者，对数据的挖掘和处理更加智能和便捷。

2.3 云计算技术

物联网技术和大数据处理及人工智能技术将煤矿的生产数据连接起来，并进行处理和分析，然而科学技术的发展需要与时俱进，若一直沿用某几种固定的计算模型，可导致生产技术逐步落后，达不到智能化生产目标。同时，煤矿的智能化生产也可利用其他煤矿的数据和资源进行类似分析，云计算技术便提供了云端的海量数据和最优、最新的计算模型。云计算技术可使煤矿数据与云端先进的计算模型和方法相结合，实现智能化煤矿多维数据的高能力计算和分析。

3 矿井机电设备健康智能化管理系统

3.1 机电设备健康智能化管理系统的构成

煤矿机电设备的智能化主要标志之一是建立机电设备健康智能管理系统，机电设备的健康预测与管理最早应用在军工、航天等领域。目前，在煤矿中的应用还处于初级阶段，主要对一些简单的设备进行智能化健康管理，智能化健康管理涉及到机电设备的全生命周期。智能化健康管理的流程包括：机电设备运行数据的智能化采集、健康档案的建立、健康预测和健康恢复等。如图3 所示，煤矿机电设备健康智能化管理系统由本地监测终端和井上调度中心两大部分组成，本地监测终端通过传感器对机电设备的相关参数进行采集，井上调度中心则对采集到的数据进行智能化分析和处理，进行健康评估，并给出维修、维护方案。

图3 煤矿机电设备健康智能化管理系统

3.2 煤矿机电设备健康智能化诊断

由煤矿机电设备健康智能化管理系统的构成可知，本地监测终端担负着机电设备数据采集的任务，数据采集是否可靠有效，直接决定智能化健康管理系统能否可起到应有的作用。如对于旋转类机电设备其故障主要来源于轴承、电机等部位，而对于控制系统其故障主要集中于液压阀、传感系统等。因此，在这些重要部位布置传感器采集这类元件的数据。采集数据经智能化模型和关联矩阵处理分析，进行故障诊断和识别。煤矿机电设备健康智能化诊断系统如图4 所示。

图4 煤矿机电设备健康智能化诊断系统

3.3 煤矿机电设备健康智能化维修决策数据库

在煤矿机电设备健康智能化诊断的基础上，对机电设备的健康表征和健康状况进行划分，建立机电设备健康数据库，构建健康标尺。如图5 所示，煤矿机电设备健康智能化决策数据库包括，设计阶段的固化维修维护模型、使用阶段的调整维修策略及专家数据库。智能化数据库的构建可实现煤矿机电设备全寿命周期的健康管理与预测，并给出最优的维修方案，实现煤矿机电设备的智能化健康管理。