基于智能传感技术的煤矿风机状态监测与故障预警

李良先; 袁广振

doi:10.13436/j.mkjx.202606037

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (6) : 214 -218. DOI: 10.13436/j.mkjx.202606037

基于智能传感技术的煤矿风机状态监测与故障预警

李良先, 袁广振

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摘要

针对煤矿主通风机及局部通风机运行状态监测手段单一、故障预警准确率低的问题，设计了一种基于智能传感技术的风机状态监测与故障预警系统。该系统采用振动、温度、电流等多源传感器实时采集风机运行数据，通过嵌入式数据处理单元进行特征提取，结合深度学习算法构建故障诊断模型，实现对轴承磨损、叶片失衡、电动机故障等典型状态的智能识别与早期预警。试验结果表明，该系统故障检测准确率达到94.3%，较传统方法提高8.6个百分点，预警响应时间少于3.2 s。该研究成果为煤矿风机的状态维护提供了可靠的技术手段，有利于保障矿井通风系统安全稳定运行。