基于智能技术的煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护

基于智能技术的煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护

曹飞飞

陕煤集团神南产业发展有限公司    陕西，神木  719300

摘要：随着煤炭工业的快速发展，煤矿安全生产问题日益突出。液压支架作为煤矿综采工作面的重要支护设备，其电液系统的稳定性与安全性对于保障煤矿生产至关重要。本文首先介绍了煤矿液压支架电液系统的基本构成与工作原理，分析了传统故障诊断与维护方法的局限性。然后，重点阐述了智能技术在液压支架电液系统故障诊断与预防性维护中的应用，包括智能故障诊断方法、预防性维护策略以及实施效果。最后，对智能技术在煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护中的发展前景进行了展望。

一、引言

煤矿液压支架是综采工作面的重要支护设备，其主要作用是支撑防护煤矿巷道顶面，避免开采煤炭过程中产生落石冲击，保障采煤机的运行安全和井下工作人员的生命安全。然而，由于煤矿井下环境恶劣，液压支架电液系统易受到多种因素的影响，导致故障频发，严重影响煤矿的正常生产。因此，如何准确、及时地诊断液压支架电液系统的故障，并采取有效的预防性维护措施，已成为煤矿生产中亟待解决的问题。

二、煤矿液压支架电液系统概述

煤矿液压支架电液系统主要由电控系统、液压系统和传感器系统三部分组成。电控系统负责接收来自采煤机的控制信号，并根据预设的程序控制液压系统的动作；液压系统通过液压泵、液压缸等执行元件驱动支架的升降、推移等动作；传感器系统则实时监测支架的工作状态与环境参数，为电控系统提供必要的数据支持。

在液压支架的工作过程中，电液系统发挥着至关重要的作用。然而，由于煤矿井下环境恶劣，电液系统易受到煤尘、水汽等污染物的侵蚀，导致电气元件接触不良、液压系统泄漏等故障频发。这些故障不仅影响液压支架的正常工作，还可能引发安全事故，对矿工的生命安全构成严重威胁。

三、传统故障诊断与维护方法的局限性

传统的故障诊断与维护方法在煤矿液压支架电液系统中主要依赖人工巡检与仪表检测，然而，这些方法在实际应用中展现出明显的局限性。

1．人工巡检的效率与准确性受限于巡检人员的专业知识、经验以及工作条件。由于煤矿环境的复杂性和恶劣性，巡检人员可能难以全面、准确地获取液压支架电液系统的状态信息。此外，人工巡检还存在主观性强的问题，不同巡检人员可能对同一故障现象产生不同的判断，导致巡检结果的不一致性。

2．传统仪表检测虽然能够提供液压支架电液系统某一时刻的状态参数，但这些数据往往是孤立的、静态的，无法反映系统的动态变化过程和整体性能状态。此外，仪表检测通常只能对单一参数进行测量，难以全面评估电液系统的综合性能。

3．传统方法无法实现液压支架电液系统故障的实时监测与预警。由于人工巡检和仪表检测的局限性，潜在的故障隐患可能无法及时发现和处理，从而增加了系统发生故障的风险。这不仅会影响煤矿的正常生产，还可能对矿工的生命安全构成严重威胁。

由此可见，传统故障诊断与维护方法已无法满足现代煤矿对液压支架电液系统故障诊断与预防性维护的需求。因此，需要引入智能技术来提高故障诊断的准确性和时效性，实现故障的实时监测与预警，并制定合理的预防性维护策略以降低系统故障发生率。

四、智能技术在液压支架电液系统故障诊断与预防性维护中的应用

（一）智能故障诊断方法

智能故障诊断方法集成了数据采集、预处理、特征提取、以及基于机器学习算法的故障模式识别与定位等先进技术。通过部署在液压支架电液系统上的传感器网络，实时捕获系统的工作状态与环境参数，如压力、流量、温度、振动等。这些数据随后被传输至中央处理单元进行预处理，包括去噪、归一化、以及数据清洗，以确保数据的质量和一致性。

在特征提取阶段，利用信号处理技术（如傅里叶变换、小波分析等）从原始数据中提取出与故障模式高度相关的特征集。这些特征集能够有效地表征液压支架电液系统的健康状态，并为后续的故障识别提供关键信息。

接下来，运用机器学习算法（如深度神经网络、支持向量机等）构建故障识别模型。这些模型通过训练大量的历史数据来学习故障模式与特征集之间的映射关系，从而实现故障的自动识别和分类。当新的监测数据输入到模型中时，模型能够准确地预测出当前系统的故障类型及其严重程度。

最后，结合液压支架的结构与工作原理，利用故障识别模型的输出结果对故障进行精确定位。这有助于维修人员迅速找到故障源并采取有效的修复措施，从而显著提高故障诊断的准确性和时效性。

（二）预防性维护策略

在智能故障诊断的基础上，可以制定精细化的预防性维护策略，以降低液压支架电液系统的故障发生率。具体策略包括：

1．基于液压支架的工作环境与运行情况，利用数据分析和预测模型制定合理的巡检计划。通过优化巡检路径和频率，确保对关键部件和易损件的全面检查，提高巡检的有效性和针对性。

2．利用部署在液压支架电液系统上的传感器网络进行实时状态监测。通过监测关键参数和性能指标的变化趋势，及时发现潜在的故障征兆和安全隐患。这有助于在故障发生前采取必要的维护措施，避免生产中断和安全事故的发生。

3．对收集到的监测数据进行深入挖掘和分析。利用统计方法、机器学习算法等技术手段揭示数据背后的隐藏规律和关联关系，为制定维护计划提供科学依据。同时，通过对历史故障数据的分析，可以识别出常见的故障模式和原因，为预防性维护提供有针对性的指导。

4．根据数据分析结果预测液压支架电液系统在未来一段时间内的性能退化趋势和可能的故障类型。这有助于提前制定维护计划并采取相应的预防措施，如更换磨损严重的部件、调整系统参数等，从而延长设备的使用寿命并降低维修成本。

5．建立完善的维护记录管理系统。通过详细记录每次维护的时间、内容、效果等信息，形成设备维护的历史档案。这不仅可以为后续的维护工作提供有价值的参考和借鉴，还有助于实现设备维护的标准化和规范化管理。

（三）实施效果

通过应用智能技术对煤矿液压支架电液系统进行故障诊断与预防性维护，可以显著提升设备的运行稳定性和安全性。一方面，智能故障诊断方法能够准确识别并定位故障源，减少误判和漏检的可能性；另一方面，预防性维护策略的制定与实施能够及时发现并处理潜在的故障隐患，避免生产事故的发生。同时，智能技术的应用还能够降低人工巡检的工作量和劳动强度，提高煤矿的自动化水平和管理效率。

五、结语

本文探讨了基于智能技术的煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护方法。通过引入智能技术实现了故障的自动识别、定位与预警提高了故障诊断的准确性与时效性；同时根据设备的运行状态与历史数据制定了合理的预防性维护计划降低了故障发生的概率延长了设备的使用寿命。智能技术在煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护中的应用取得了显著的效果为煤矿的安全、高效生产提供了有力的技术支持。

未来随着智能化技术的不断发展与创新其在煤矿液压支架电液系统故障诊断与预防性维护中的应用将更加广泛与深入。未来研究可关注以下方向：一是进一步优化智能故障诊断算法与模型提高故障诊断的准确性与效率；二是深入研究预防性维护策略与方法制定更加科学、合理的维护计划；三是探索智能化技术在液压支架其他系统（如控制系统、润滑系统等）中的应用可能性与价值。通过这些研究与实践有望为煤矿的安全、高效生产提供更加有力的技术支持与保障。同时随着5G、物联网等新技术的发展与应用煤矿液压支架电液系统的智能化水平将进一步提高为实现煤矿生产的自动化、智能化和绿色化奠定坚实基础。

参考文献

[1]焦宗夏,吴帅,李洋等.液压元件及系统智能化发展现状及趋势思考[J].机械工程学报,2023,59(20):357-384.

[2]李强,孟凡平,曹跃飞等.煤矿综合管理智慧化转型探索与实践[J].中国设备工程,2022,(S2):281-283.

[3]李希腾.煤矿智慧应急能力评价体系构建及应用研究[D].河南理工大学,2022.DOI:10.27116/d.cnki.gjzgc.2022.000929.