煤矿井下机电设备智能故障诊断系统的设计与应用

摘要

针对煤矿井下刮板输送机、液压支架等核心机电设备故障隐蔽性强、传统诊断滞后的问题，设计一种可超前识别故障的智能诊断系统，解决故障发现晚、维修耗时长的行业痛点。构建多源传感-边缘计算-智能诊断3层架构。针对轴承磨损、刮板链松弛等4类高频故障，建立故障机理-特征映射-模型识别的诊断体系。现场测试显示，该系统对4类故障平均诊断准确率达96.7%，故障超前预警时间3～6 h；相比传统人工巡检，单台设备月均维修时间缩短42%，非计划停机损失降低58万元。该系统通过故障特征的精准捕捉与趋势分析实现了“故障超前判、维修提前备”，为煤矿机电设备运维提供了高效技术方案，工程应用价值显著。

关键词

煤矿机电设备 / 智能故障诊断 / 超前预警 / 多源数据融合