安尔法助力井工煤矿提升

设备智能运维和生产安全！

—— Keep Running Never Stop ——

背景

目录

一

监测目标

二

监测原理

三

系统架构

四

监测方案

安全，是一座矿山生产发展的底线，通过安尔法煤矿井下设备预测性维护系统，可实现工频故障、电气故障、机械部件损伤等类型故障的监测，为安全生产保驾护航。

①发现故障的早期征兆，以便企业采取有效的维护措施，避免重大安全事故的发生；

②分析故障原因，确定故障根源并预测损伤部件使用寿命，协助制定检维修计划；

③通过长期有效的监测，优化设备检维修工作计划，统筹安排人力以及备件的准备，降低管理成本，实现备品备件采购计划的合理安排；

④通过在线监测的预知维修实现前瞻性维护，避免非计划停机，提高设备的可利用率，避免因此造成的生产损失和维修成本；

⑤帮助企业积累设备运行数据，建立失效模式，改善后续设计。

机械设备，尤其是带动力或旋转设备，对于组件共振、不平衡、不对中、润滑油污染、齿轮啮合故障、电机叶片故障、定子故障、转子故障、轴承故障等都伴随着振动信息的变化，设备故障的发生发展过程有其客观的规律，一般说来，设备在使用过程中，其性能或状态随着使用时间的推移而逐步下降。

当故障达到一定程度，就表征出声音的变化，人工巡检时也主要通过声音来辨别设备是否存在故障。

但当通过声音发现设备存在故障时，设备故障就已经达到不可逆转的地步，我们可以用振动传感器对设备进行监测，利用传感器的灵敏性，配合智能算法，在故障早期就加以异常识别。

并对监测数据进行趋势管理，预测监测数据超出设备正常运行允许值的时间，提前安排维修，避免故障恶化，避免突发事故的发生。

利用长期监测数据，提前设备故障特征，对异常数据进行故障特征匹配，判断设备可能出现什么样的故障，指导设备进行维护。

并利用训练的设备模型，可预测设备剩余生命，如下图所示

对于煤矿井下设备，如皮带运输机、刮板机、风机、采煤机、泵等核心设备，根据设备运行特点，增加监测传感器，采集设备运行数据，数据通过矿井监测网络传输到应用服务器，进行数据处理、故障分析等应用，系统架构图如图所示：

在皮带运输机的电机、减速机上、驱动滚筒上加装无线振动温度传感器，采集设备运行过程中振动温度数据，传感器采集的数据通过无线传输给中继器。中继器安装在适合区域，一个中继器可以接收多个传感器传输的数据。中继器将传感器信号转换成以太网，通过矿井监测网络传输给数据服务器，进行数据处理、存储等。

煤矿的通风系统又被称为其“呼吸系统”，它的正常运行对于保证矿井的安全有着十分重要的促进作用。安尔法对通风机工作状态进行在线监测。采集、显示通风机房各设备运行的工艺参数、电气参数、电气设备运行的状况。监测参数包括风机的入口静压、风量、瓦斯浓度、风机轴承温度、电机轴承温度、电机绕组温度，风机振动、噪音，电机功率、电流、电压、功率因数；风机闸门开关状态，制动器开关状态，风机主电机开停信号及正反转信号，高压柜断路器合、分闸位置、弹簧机构储能状态、接地开关及实验位置、故障报警、事故跳闸、保护装置异常等信号。实时显示风机运行的工况点和效率，保证生产安全进行。

安尔法可对采煤机工作状态进行在线监测，监测参数包括包括位姿感知、运行环境状态感知、机载视频感知、人员临近识别、智能防碰撞检测、直线度感知、基于振动的煤岩识别感知。监测传感器主要包括流量传感器、倾角仪、油位传感器、编码器、振动传感器、压力传感器、矿用摄像仪、温湿度传感器、瓦斯传感器。提升综采面采掘工作的安全性和稳定性，实现采煤机故障在线诊断、设备全生命周期管理，为全面高效完成安全生产目标奠定了基。

为了保证采煤设备的安全、稳定及长周期运行，更加科学地进行设备检修及维护，安尔法对煤矿关键设备加装在线监测系统，以实现设备运行数据的 24 小时不间断采集，通过系统自动实时分析及远程诊断专家辅助数据分析，实时掌握设备的实际状态，通过完善的智能报警策略，第一时间发现设备异常，以更从容的准备备件、安排检修计划等，减少关键设备的非计划停机时间，避免安全事故发生。同时通过加装在线监测系统，所有的数据分析和诊断工作，交由专业系统以及远程诊断专家承担，确保报告的准确性和有效性。