前言：智能化煤矿机电设备是煤矿工业高质量发展的核心技术支撑，其运行效果对智能化煤矿发展效益具有直接的影响。但是，智能化煤矿机电设备运行环境较为恶劣，负载压力较大，极易出现各种故障问题。因此，分析故障检测诊断技术在智能化煤矿机电设备中的应用，具有非常重要的意义。
1、煤矿机电设备故障特点
机电设备一体化设备划分为机械部分和电子部分，这两个部分在具体的运行过程当中是相互关联的。但是，也因为其自身的组成存在一定的差异性，专业就使得其在具体运行过程中的特点是不同的。针对现阶段机电一体化设备具体运行的情况而言，当其处在正常运行的过程当中时，其内部的数据信息会发生一些比较明显的变化，这也就使得最终机械部分的故障差异性表现得比较显著。也正是在这样的大环境背景下，工作技术人员才应该通过更为完善的信息化技术手段，加强和对机电设备一体化管理工作的重视，这样才能够从根本上保证机械部分工作效能与质量的全面提升，更加全面地推动我国机电一体化设备行业的发展。
2、煤矿机电设备的常见故障问题
2.1机电设备运转初期故障。根据机器零部件运转规律，机械设备在开始使用初期处于磨合阶段，机械零件之间的磨损比较大，主要表现为齿轮啮合振动和噪声较大、润滑油润滑效果不佳等。煤矿机电设备在运转初期，存在个别操作人员对相关操作规程的不熟悉，由于操作不当而引发的设备故障。
2.2机电设备超负荷运行
机电设备均存在相应的运转负载和使用周期限制，当机电设备运行速度达到了其所能承受的最大运行负载阈值限制时，机电设备出现故障的可能性就会明显上升，而超负荷运转会严重危害机电设备的工作性能。煤矿的生产任务比较繁重，所以对机电设备也往往要求高强度作业，由于长期超负荷工作加上井下不良的自然环境，导致机电设备极易发生故障。同时，机电设备与作业人员的整体素质也有着很大差距，个别工作人员不遵守作业标准使用和保养机器，从而加大了对机电设备的损害。
2.3机电设备运用中期的偶发性故障
在机电设备的运行中期发生的故障问题多为偶发性的故障，比较少见。此阶段的机电设备已经过渡到良好的磨合状态，也就是技术人员所说的稳定时期。这个阶段的机电设备在运用的过程中相对比较稳定，从而形成了机电设备工作的最佳时期。但是不代表不会出现故障问题，部分机电设备会出现偶发性的问题故障，这种情况发生概率较低，偶发性的问题故障主要是使用与操作不当或维修养护工作不足等原因造成的。此阶段发生随机性的故障问题是完全可以避免的。
2.4机电设备运转后期故障
煤矿机电设备在运转后期，内部某些零部件的性能和质量会下降，结构相对运动件之间会存在老化、磨损的现象，容易导致机电设备发生故障。工作人员需要加强对某些故障的识别，如常见的设备运行速度变慢并且产生异常响动、设备在短时间内停止运转、设备运行的温度比较高导致线路烧坏，故障的原因是由于过度使用设备，没有给设备足够多的降温和停机整顿，所以必须要结合实际情况作出调整。
3、煤矿机电设备实时监测故障诊断技术及应用
3.1系统软件结构
煤矿大型机电设备关键传动部件故障定量诊断系统功能主要由参数设置、系统帮助、实时监测诊断3大部分组成，其中的关键部分为系统的实时监测诊断部分。实时监测诊断部分含有图形化总体数据监控、报表数据查询、报警系统查询、以往历史数据分析、故障诊断分析、情况实时显示和诊断报告7个功能模块。(1)参数设置功能模块。用于对监测对象设备的轴承的相关参数进行设置，设置参数还包括现场测点的报警门限参数等进行设置。(2)图形化总体监测模块。软件采用表格等控件形式实时显示实际设备的振动值、测点温度，并在面向用户的界面标出各测点相应位置、名称、数据以及预警信息。(3)报表查询模块。具有时报表和日报表功能，统计1h或1d内的振动变化或温度变化情况，给出区间内的极小值、极大值和平均值。(4)报警查询模块。对各测点进行振动状态和温度信息的实时报警，并记录每次报警的详细信息，方便用户对历史信息进行查询和比对。(5)历史趋势分析模块。通过时间轴将数据绘制成线，表征一个测量值随时间变化的变化趋势曲线，该功能可对一段时间内监测值的历史变化情况进行查询。(6)诊断分析模块。提供各项频谱、络谱分析，常见振动信号离线分析功能，为专业人员提供离线分析提供分析工具。(7)诊断报告功能。用户可以选择相关测点和时间，得到监测设备的详细诊断报告。
3.2钻机故障检测诊断
在智能化煤矿钻机系统故障检测诊断时，可以综合利用现代化信号特征提取手段与智能化故障检测诊断技术，从基于信号处理的初级诊断逐步推进到基于混合智能的高级诊断，便于在钻机振动信号复杂背景下提取有效信息，准确判定钻机故障类型。第一步，需要采集智能化煤矿钻机关键部位振动信号。第二步，借助小波包时域分析技术，提取智能化煤矿钻机故障特征，初步推测智能化煤矿钻机类型。小波包时域分析主要是将均值、绝对平均值、峭度、波形指标、偏斜度指标、峰值指标、方根幅值、方差、裕度指标等有量纲指标与无量纲指标，分析振动信号能量。第三步，在专家系统中输入提取特征，自动化诊断智能化煤矿钻机故障，并借助投票决策技术进行最终结果验证。验证通过后输出诊断钻机故障。其中专家系统由学习经验样本构建，在知识库中表现为权值、阈值的集合，输入智能化煤矿钻机监测信息后，可以自动提炼专家知识。
3.3人工神经网络技术的应用
人工神经网络技术在信号处理以及自动控制等各方面的应用范围一直在不断扩大，整体应用效果普遍比较良好。目前神经网络中具有特殊性的信息、结构处理方法可以投入正式使用中，机电设备在故障诊断过程中，故障初期以及到故障源的整个发展过程中，具有非常复杂的非线性关系。基于此，在现有矿山机电设备故障诊断过程中，可以直接将人工神经网络合理的应用在实践中，这样不仅有利于实现对现有故障应用检测技术的合理利用，而且还可以提出有针对性的维修措施，避免造成严重的后果。
3.4故障编码法
机电一体化机械设备故障诊断技术的方法应用，在很大的层面上能够为现阶段社会的和谐与稳定发展奠定良好的基础条件。而在这一过程中，如果想要真正意义保证机械一体化机械设备运行效能与质量的全面提升，合理地运用它故障编码方法手段是非常有必要的。在具体的机电设备运行工作当中，如果电流过大就很有可能会导致电路元器件处在一种过量的电流状态下。这样也就必然会导致机电一体化机械设备故障问题越来越严重，如果想要更加全面地改善这一问题，就可以在故障编码法的引导下，通过对输出设备的合理运用，更好地满足机电设备系统运行中的基本工作需求。
结束语：煤矿企业的管理者，应始终将安全生产放在首位，采用一切手段提升煤矿生产的安全性。因此，必须保证能够真正做好各类型机电设备的预检修，同时要通过多种手段对相关人员提出严格要求，确保预检修工作的有效性，以此令各类型机电设备能够更加稳定和安全的运行，进而提升煤矿生产效率。
参考文献
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