浅析煤矿机电设备的智能化建设

浅析煤矿机电设备的智能化建设

赵林林            

  陕煤集团神南产业发展有限公司      

神南矿业煤炭科技孵化有限公司

摘要：煤炭在中国国民经济中占有非常重要的地位，中国的煤炭开采经历了漫长的发展。以前煤矿企业多为劳动密集型企业，煤炭产量和效益为企业的主要指标，企业在生产过程中忽视了对生产过程中人员安全和生态的保护，因此风险和污染并存。随着中国现代社会的发展和互联网技术的进步，煤炭的开采也迎来了产业技术的升级。一方面自动化技术在煤矿机电设备中的应用和推广很大程度上解放了人们的双手，节约了人力成本，提升了生产的安全性和可靠性，为实现采煤设备控制的智能化提供了重要的保障。

关键词：煤矿；机电设备；智能化建设

中图分类号：  TD40;TD60;TP273.5   文献标识码：A

引言

    为了提高煤矿生产智能化水平，达到无人化采煤的效果，加强采煤设备的智能化监测与控制极为重要，设计研发应用全新的工作面智能化控制系统，构建完善的设备智能化监控构架，以提升系统运行效率。将智能化技术应用在煤矿机电设备中，加强系统的建设与控制，可为煤矿机电设备的管理和智能化建设提供有效的参考。

1我国煤矿机电设备智能化的现状

近几十年来，我国煤炭产业取得了巨大的发展，并且煤矿设备自动化在生产和使用方面也取得了很大的成绩。随着社会经济的发展，对煤矿的需求越来越高，我国煤矿设备智能化逐渐暴露出许多问题。拿单体液压支柱来说，一根支柱的重量就是60～80kg，身体素质较弱的工人是不可能独立处理的；而液压支架、采煤机等大型机械设备，更达到数吨以上。由于设备的体积太大，不仅会造成设备的工作不灵活，还会限制设备的移动，影响生产力的发展。同时，目前，国内煤炭设备的智能化仍面临着能源消耗大、寿命短、国产化程度低等问题。国内一些煤矿已实行了设备智能化开采，但一些煤矿仍然采取了放炮落煤的方式，这不但影响了煤矿的采煤质量，而且容易引起瓦斯和顶板事故，给煤矿井下工人的生命安全带来了极大的威胁。由于矿井设备不适应煤矿的地质条件，一旦发生了地质条件的改变，原有的机器设备将不能正常运转，导致矿井机械化程度较为落后，限制了煤矿的产量提升。

2煤矿机电设备的智能化建设

2.1PLC 智能化控制

采煤工作面装备的智能化控制系统主要由两部分组成，分别为硬件和软件。其中，硬件是实现各种功能的基础，而软件则是实现这些功能的关键。该系统设计选用的是西门子公司的 S7-1200 型控制器。故本研究中的系统所使用的 PLC 智能控制柜，在进行设计的过程中，也是以西门子的STEP7平台为基础进行程序的编制。同时，在设计软件时，运用梯形图编程语言，不仅仅有着较为直观的编程过程，同时理解方面较为容易。利用 STEP7 平台进行软件的编程过程中，结合解决方案，首先进行硬件的组态，在此基础上，进一步完成软件程序的编写，同时，也可以交换进行，然后对程序进行下载和调试。在设计软件时，在组织块 OB1中进行可编程控制器 PLC 控制软件的编写，通过这一方式，进一步实现程序结构的执行循环和中断的确定。基于Modbus 读数据通讯程序，进一步实现对胶带可编程控制箱等各工作设备的运行情况参数进行读取。在完成对 Modbus 数据的读取和暂存后，进一步进行必要程序的编制，以此为基础，进一步分析并处理已经完成读取的相关数据，为必要功能要求的完成创造条件。对各类传感器传入的数据信息进行综合分析后，实现工作面装备的运行状态的判断，绝大多数是与设备的启停、故障等判断分析相关，运行时分析监测装备是空载、带载或者过载等，同时根据实时监测的结果，绘制采煤装备的关键技术参数的变化过程，将必要的数据进行共享上传，从而使 PC 终端和移动终端可以进行实时查看。传感器数据处理程序针对采煤现场设备的各项数据进行采集，其中主要包含湿度、温度等方面的数据信息，通过所采集的数据进一步加以分析与处理，进一步实现对设备故障预警、运转状态显示、运行控制等。

2.2物联网的开发与应用

煤矿机电设备的自动化使用对煤矿煤炭产量和效益的提升发挥了很大的作用，然而，煤矿中作业面环境十分复杂，矿井中存在大量的粉尘，温湿度变化也很大，因此很难保证机电设备稳定有效地运行。过去的人工拍照以及通过经验判断等手段难以对机电设备故障进行提前判断，因此，借助日益成熟的物联网技术来进行通信感知和处理，建立基于物联网的矿井设备状态监测和预测维护系统，可以有效地确定矿井设备故障并准确预测潜在威胁，确保煤矿机电设备的安全有效运行。物联网技术不仅在矿井电力系统监测平台中得到了开发和使用，还在矿井人员搜救、煤炭物流管理、井下有毒有害气体以及易燃易爆气体监测、环境监测方面也得到了运用。煤矿井下机电设备的监测与诊断系统不仅可以对生产设备进行监测，还可以对井下技术人员进行监测，通过监测生产设备的运行状态，从而更加有效地把握井下作业的进程。分别采集、形成具有煤矿二维地理视图的传感节点，一旦设备在运行中发生意外情况，网络内的所有节点立刻向预警模式转变，发出警报，提醒作业人员有关设备的异常情况，通过系统服务器找到发生事故的具体位置，为及时解决问题赢得时间。煤矿生产过程中，机电设备的各个参数是监测与诊断系统的可靠数据来源，如果井下机电设备的软硬件发生故障，一方面要及时变更监测网络中的节点信息，另一方面要变更矿井设备的生产信息。这样不仅能有效避免因设备功率不足导致生产进度停滞，还能提高监控系统的可靠性。通过记录检查模块，生产技术人员不但能够实时观察设备的运行状态，而且通过传感技术能够有效地分析数据，提取出设备安全的基线。此外，故障的记录能够辅助技术人员做好预防备案。采用4G/卫星导航技术可以将故障设备的信息发送给终端，也可以在救援过程中使用互联网服务，以便为救援节省时间

[1]。

2.3神经网络

神经网络是信息处理系统，由若干处理单元组成，具有非线性、自适应特征。在智能化煤矿机电设备故障检测诊断中应用神经网络技术，可以突破煤矿机电设备故障非线性问题，实现智能化煤矿机电设备故障的自动化、智能化处理。在基于神经网络的智能化煤矿机电设备故障检测诊断时，需要输入智能化煤矿机电设备常见故障振动信号参数，输出则为煤矿机电设备常见故障类型，如风机叶片故障、钻机整体振动等。进而面向各神经单元，进行连接权重、偏置阈值设置，促使智能化煤矿机电设备故障敏感特征、故障类型逐一对应，自适应开展故障推测，实现机电设备的并行检测诊断[2]。

2.4专家系统

专家系统是若干领域专家经验、知识，模仿人类大脑的推理系统，涵盖了数据库、人机交互界面、推理系统等多个部分。借助专家系统强解释性、强推理性特征，可以有效判定智能化煤矿机电设备故障类型、位置。建立故障模型主要是根据智能化煤矿机电设备常见故障类型，借助知识表示方法，构建智能化煤矿机电设备故障的案例规则体系；故障敏感特征是智能化煤矿机电设备常见故障的特异性表现；推理包括规则推理、案列推理、模糊推理等几种方式，通过上述方式寻找最相近故障类型后输出。整个过程与人的思维逻辑习惯相符合，可利用若干领域知识进行故障精准检测诊断[3]。

结束语

    现代化煤矿的建设不仅仅是以煤矿机电设备的大型化和智能一体化为代表的机械设备的升级，还体现在对这些先进设备的管理方法上。实现对机电设备的监测和维护，有效降低人员成本，全面提升煤矿机电设备的稳定运行水平。实现了采煤装备工作状态的协调控制，为提升工作面的智能化水平，实现智能化采煤提供了技术支持。

参考文献：

[1]周骏腾.煤矿机电设备的健康智能化管理研究[J].当代化工研究,2021(08):155-156.

[2]刘宁.煤矿机电设备自动化控制优势和应用[J].能源与节能,2021(02):189-190.DOI:10.16643/j.cnki.14-1360/td.2021.02.082.

[3]柴晓凡.煤矿机电设备健康智能化管理系统关键技术研究[J].煤矿现代化,2021(01):166-168.DOI:10.13606/j.cnki.37-1205/td.2021.01.052.