引言
煤矿机电设备承担着供能、运输、通风、排水等关键任务，其可靠性直接影响到生产的安全和效率。面对复杂的矿环境和设备特殊性，传统人工巡检方法存在明显缺陷，如时间消耗大、准确度低。因此，本研究旨在开发一种智能巡检系统，利用先进技术实现高效准确的设备监控和故障处理，从而提高煤矿的生产安全性和经济效益。此系统通过减少人工巡检、降低安全风险，通过精确的数据分析进行故障预测，保障了工人安全，提升了煤矿的整体管理和生产效率。
1 煤矿机电设备智能巡检系统的设计
1.1 系统总体架构
煤矿机电设备智能巡检系统的架构由硬件和软件两部分组成，提供全面的巡检解决方案。硬件方面，包括配备各种传感器（如摄像头、NFC、红外测温器）的便携式巡检终端，以及部署在关键设备上的传感器网络，用于数据采集和实时监测。同时，智能手机柜用于管理和充电巡检设备。软件方面，包括巡检APP用于现场操作和数据记录，孤网APP缓存技术保证无网络时数据保存，以及Web后台框架进行数据管理和分析，支持远程监控和故障预测。系统整合了现场数据采集与中央数据分析，提高了巡检效率和准确性，确保了煤矿的安全运营。
1.2 智能巡检系统技术路线
在煤矿机电设备智能巡检系统的技术路线中，NFC技术关键于快速设备识别和安全数据传输，提升巡检效率。孤网APP缓存技术支持在无网络环境下存储和同步数据，保障数据的完整性和及时性。Web后台框架为数据管理和分析提供核心平台，支持故障诊断和趋势分析，并与其他管理系统集成。现场功能通过集成传感器和智能设备，提高巡检准确性和安全性。巡检APP优化用户体验，支持设备识别、数据上传、故障上报，并实现数据同步。智能手机柜通过集中管理巡检设备，提高自动化程度和巡检效率，确保设备的最佳运行状态。这些技术路线共同强化了煤矿机电设备的智能巡检系统，提高了巡检的效率和可靠性。
1.3 基本功能
煤矿机电设备智能巡检系统的核心功能包括图像识别、红外测温和数据采集。图像识别通过分析设备图片自动识别状态和故障，加速故障响应，提高巡检效率和准确性。红外测温功能实现非接触式温度监测，快速发现设备的异常温度，促进预防性维护。数据采集功能负责收集和处理运行数据，支持趋势分析和故障诊断，确保数据安全，优化维护决策和生产过程。这些功能共同增强了系统的维护能力和运营效率。
2 煤矿机电设备智能巡检系统的应用
2.1 在测温工作中的应用
（1）设备温度监测。系统利用集成的红外测温功能，可以持续监测关键设备的温度状态。这种非接触式的温度监测方法可以在不干扰设备正常运行的情况下进行，确保了监测工作的安全性和准确性。通过对设备的表面温度进行实时监测，系统能够及时捕捉到任何异常升温，这可能是由于设备过载、故障或其他问题引起的。
（2）异常温度报警。系统可以根据预设的温度阈值来判断设备是否存在异常。当设备的温度超过这些阈值时，系统会自动触发报警，提示巡检人员和管理人员进行检查和干预。报警机制不仅限于即时的温度异常，还可以基于温度的变化趋势来预测潜在的问题，使得维护工作可以从事后修复转向预防性维护。
（3）数据分析和故障预测。通过收集和分析长期的温度数据，系统可以识别设备的正常温度范围和运行模式。这有助于区分正常的温度波动和潜在的故障信号。利用数据分析和机器学习技术，系统可以预测设备可能出现的故障，并在问题发生之前采取措施，减少设备停机时间和维护成本。
（4）维护和操作优化。系统提供的温度监测数据可以用于优化设备的维护计划和操作参数。通过分析设备的温度行为，维护团队可以更准确地确定维护的频率和范围。对于设备操作者来说，温度监测数据可以作为调整设备运行设置的依据，以确保设备在最佳的温度条件下运行，从而延长设备寿命和提高能效。
2.2 在一体化集控子站系统中的应用
（1）集成监控和控制。智能巡检系统与集控子站系统集成后，可以实现对煤矿内所有机电设备的中央监控和控制。这种集成使得从单一控制中心就能监测和调控煤矿内的多种设备。集控子站系统可以接收来自智能巡检系统的数据，如设备状态、性能指标和警报信息，从而实时了解设备的运行状况，并采取相应的控制措施。
（2）数据交换和优化决策。通过在集控子站系统中集成智能巡检数据，可以更好地分析和优化煤矿的运营流程。例如，利用实时数据和历史性能数据，可以对设备的维护和更换计划进行优化，减少停机时间和维护成本。
数据交换还支持高级决策制定，如故障预测、维护优化和能效管理，以提高整体煤矿的生产效率和可靠性。
（3）自动化响应和故障处理。系统集成后，集控子站可以自动响应智能巡检系统中检测到的问题和警报。例如，当智能巡检系统检测到设备异常时，集控子站可以自动调整工作模式或关闭有问题的设备，以防止故障扩大。
自动化的故障响应减少了人为干预的需要，加快了问题处理速度，提高了煤矿的安全性和稳定性。
（4）维护和运营支持：集控子站系统可以利用智能巡检系统提供的详细设备数据和分析结果，来指导维护活动和运营决策。
通过集成的系统，可以更准确地预测设备的维护需求和寿命，制定更有效的维护策略和调度计划，提高设备的使用效率和寿命。
2.3 在视觉技能中的应用
（1）图像识别与分析。利用高分辨率摄像头捕捉设备的图像，系统可以通过图像识别技术自动检测设备表面的状况，如腐蚀、裂纹、渗漏等。
图像分析可以即时识别出与设备正常状态不符的变化，从而实时指出可能的问题和故障，减少对人工判断的依赖。
（2）视频监控和实时分析。在关键区域和设备上安装视频监控系统，可以实时监测设备的运行状态。利用视频分析技术，系统能够实时识别异常行为或表征，如不正常的振动、烟雾释放或设备运行中的异响。
实时视频分析使得巡检人员可以远程监控设备状态，及时发现问题并采取措施，而无需亲自到现场。
（3）维护和故障诊断辅助。视觉技术可以为巡检和维护人员提供强大的辅助工具。通过分析设备的图像和视频资料，系统可以指导维护人员更准确地诊断问题，并提供维护或修复的建议。
这种技术还可以用于培训新员工，通过提供真实的设备图像和视频，帮助他们学习如何识别和处理各种设备问题。
（4）增强现实（AR）应用。利用增强现实技术，巡检人员可以在现场使用智能设备（如AR眼镜或智能手机），看到设备实际图像的同时，叠加显示实时数据、维护历史和操作指南等信息。这种AR应用不仅提高了巡检的准确性和效率，还改善了巡检人员的工作体验，使他们能够更快地识别和解决问题。
3结语
本研究设计并应用了煤矿机电设备智能巡检系统，该系统通过整合NFC技术、孤网APP缓存、Web后台框架、现场操作功能和图像识别等技术，显著提升了巡检的效率和准确性。系统能够在复杂的煤矿环境中进行高效的设备监控和故障处理，降低了安全风险，优化了维护决策。此外，智能手机柜的应用实现了设备管理的自动化，进一步增强了系统的整体性能和可靠性。该研究促进了煤矿安全生产，为煤矿行业的技术革新和产业升级提供了有力支持。
参考文献
[1]张荣华.智能巡检系统在煤矿机电故障控制中的应用研究[J].低碳世界,2023,13(07):37-39.
[2]林欣.煤矿机电设备智能巡检系统的设计与应用[J].低碳世界,2023,13(07):43-45.
作者简历：刘军印（1984.3——），男，山西省朔州怀仁人，2017年7月毕业于北京科技大学学校机械电子工程专业，现就职于中煤平朔集团公司，从事煤矿机电工作。