摘 要：由于煤礦生產(chǎn)過程中的工況條件多變，因此煤礦機電運輸設備的故障通常由多種因素共同作用導致，這些因素相互影響，使故障預測具有復雜性，導致最終的煤礦機電運輸設備故障率預測結(jié)果偏差較大。為此本文提出一種煤礦機電運輸設備故障率精準預測方法。提取煤礦機電運輸設備故障特征，設計多層級預測機制，并搭建煤礦機電運輸設備故障率預測模型。該模型結(jié)合局部最優(yōu)核驗方法來進行煤礦機電運輸設備故障率精準預測。試驗測試結(jié)果表明，所提方法的煤礦機電運輸設備故障率預測偏差被較好地控制在2.5%以下，說明該方法所得結(jié)果更真實、可靠。

關鍵詞：煤礦機電；運輸設備；故障率計算；故障預測；局部最優(yōu)核驗

中圖分類號：TM 774 " " 文獻標志碼：A

在煤礦生產(chǎn)領域，機電運輸設備是主要的支撐設備，其日常運行狀態(tài)直接關系煤礦的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟效益以及作業(yè)人員的安全。由于社會需求增加，煤礦開采深度和開采強度逐漸加大，在一定程度上加重了機電運輸設備的運行壓力，疊加復雜、嚴峻的運行環(huán)境，導致故障頻發(fā)，制約了煤礦的高效、安全生產(chǎn)。為解決該問題，研究人員設計了應對性較強的故障率預測方法，例如：信息化機電運輸設備故障率預測方法收集設備的運行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具與算法，識別故障模式與規(guī)律，對設備故障率進行精準預測[1]；云平臺機電運輸設備故障率預測方法利用云端算法模型，快速識別設備故障前兆，從而進行故障率精準預測與預警[2]。上述方法可以實現(xiàn)預期的預測目標，但是對經(jīng)驗判斷和定期檢修有一定依賴性，難以在短時間內(nèi)準確預測和預防設備故障。因此，本文提出對煤礦機電運輸設備故障率精準預測方法進行設計，并與大數(shù)據(jù)實踐性研究、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)進行融合發(fā)展，為煤礦機電運輸設備故障預測提供全新的思路和方法。結(jié)合采集設備的實時運行數(shù)據(jù)，深入挖掘設備故障與運行參數(shù)間的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建精準的故障預測模型[3]?；诋斍斑\行環(huán)境，模型能夠?qū)收显O備進行提前預警和精準定位，在最大程度上縮短實時預測時間，為煤礦行業(yè)的智能化、安全化發(fā)展貢獻力量。

1 設計煤礦機電運輸設備故障率預測方法

1.1 煤礦機電運輸設備故障特征提取

通常情況下，煤礦機電設備的運行壓力較大，疊加外部環(huán)境和特定因素影響，故障率攀升，阻礙了日常應用和實踐。因此，在進行故障率預測前，需要先進行故障特征提取。煤礦機電設備的故障特征通常覆蓋范圍較大，本文結(jié)合實際應用情況，在運行區(qū)域設置實時檢測節(jié)點。實時檢測節(jié)點分為核心節(jié)點和邊緣節(jié)點，核心節(jié)點能夠?qū)C電設備進行調(diào)度與實控，邊緣節(jié)點能夠監(jiān)測機電運輸設備的運行狀況，并采集對應的數(shù)據(jù)和信息，便于后續(xù)使用。

首先，在煤礦機電設備上安裝各類傳感器（例如振動傳感器、溫度傳感器和壓力傳感器等），完成基礎數(shù)據(jù)和信息的歸類。其次，對采集的數(shù)據(jù)進行去噪，填補缺失值，篩選并去除錯誤值后，轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，以數(shù)據(jù)包的形式進行存儲。進而以此為基礎，進行特征提取。確定基礎的頻域，以頻譜基進行比較，將煤礦機電設備的運行劃分為多個區(qū)段，每一個區(qū)段均需要采集對應的振動信號，煤礦機電運輸設備振動信號的異常捕捉如圖1所示。

在當前頻域范圍內(nèi)，標定出異常振動信號的峰值點和谷值點，將各個區(qū)段采集的信號轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)，總結(jié)出故障的變化特征和趨勢，計算出特征值，如公式（1）所示。

（1）

式中：A代表特征值；r代表頻域區(qū)域；λ代表信號波動差；w代表異常點；n代表轉(zhuǎn)換特征。

將計算所得特征值設定為引導目標，為后續(xù)的故障率預測奠定基礎條件。需要注意的是，當前設定的故障特征及其相關標準并不是固定的，需要結(jié)合實際情況隨時做出調(diào)整與修正，以此增加當前預測處理的靈活性與穩(wěn)定程度，擴大煤礦機電設備故障的可識別范圍，強化預測結(jié)果。此外，周期性故障特征提取具有一定針對性，僅代表一個單獨時段或者一個獨立設備的運行特征，并不代表綜合故障特征。

1.2 設計多層級預測機制

與傳統(tǒng)的機電運輸設備故障率預測機制相比，本文針對當前故障預測需求，設計了多層級預測機制，以期提升煤礦機電運輸設備故障率預測精度。多層級煤礦機電運輸設備故障預測機制的具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2主要對多層級煤礦機電運輸設備故障預測機制進行了設計與實踐分析，從而對各個層級的預測機制進行細化設定?；A層進行數(shù)據(jù)采集與預處理，利用安裝在煤礦機電運輸設備上的各類傳感器，實時收集設備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。進而對這些原始數(shù)據(jù)進行清洗、去噪和標準化處理，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎。最后，特征比較分析層對預處理后的數(shù)據(jù)進行深入分析。

需要注意的是，當前提取的特征方向并不是固定的，可以根據(jù)機電運輸設備的類型進行調(diào)整與改變，以此來提升整體的故障率預測精準度。決策支持層整合提取的特征和采集的往期數(shù)據(jù)，來標定設備有可能出現(xiàn)故障的位置，對設備故障進行提前預警和精準定位，有效降低故障率，提高設備運行的可靠性和安全性。

1.3 構(gòu)建煤礦機電運輸設備故障率預測模型

本文將提取的煤礦機電運輸設備特征作為引導，設計煤礦機電運輸設備故障率預測模型。設定多個預測區(qū)段，每一個區(qū)段的故障預測情況均有不同?？梢韵葘哂挟惓Ｌ卣鞯脑O備位置進行標定，提取關鍵特征。在初始模型中，選擇機器學習算法，不斷訓練歷史數(shù)據(jù)對故障類型進行預測識別，學習設備狀態(tài)與故障率間的復雜關系，并計算預測相對誤差。將計算所得相對誤差設置為故障率預測的約束標準。在關鍵特征的引導下，基于煤礦機電運輸設備的運行實況，設計對應的預測模型結(jié)構(gòu)，如圖3所示。

完成對設備故障位置的確定后，融合時間序列來比較設備狀態(tài)隨時間的變化趨勢，并構(gòu)建預測模型的表達式，如公式（2）所示。

（2）

式中：O代表故障預測輸出結(jié)果；τ代表故障區(qū)域；m代表實時異常點；d代表預測均值；k代表一個調(diào)整系數(shù)，用于控制A對預測結(jié)果的影響程度。

該模型融合了故障區(qū)域評估、實時異常監(jiān)測以及從設備數(shù)據(jù)中提取的關鍵故障特征。對故障區(qū)域進行量化分析，并結(jié)合實時監(jiān)測的異常點，能夠得到設備當前狀態(tài)的即時反饋。同時，引入從歷史數(shù)據(jù)或?qū)崟r數(shù)據(jù)中提取的故障特征，這些經(jīng)過篩選和加權(quán)處理的特征反映了其對故障發(fā)生的重要程度。最終，這些因素經(jīng)過數(shù)學運算和系數(shù)調(diào)整，共同作用于預測模型，進而生成一個綜合的故障預測輸出結(jié)果。該輸出結(jié)果能夠提前警示煤礦機電運輸設備可能存在的故障風險，為煤礦的安全生產(chǎn)和維護管理提供重要參考。比較當前輸出結(jié)果，能夠準確反映設備的當前狀態(tài)，以便更有效地管理機電運輸設備的故障風險，提高生產(chǎn)效率。

局部最優(yōu)核驗通常會與局部最優(yōu)解搜索相結(jié)合。利用本文設計的模型進行層級訓練，調(diào)整歷史故障數(shù)據(jù)和設備運行參數(shù)，對同一階段的不同故障進行預測分析，學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律，預測未來故障發(fā)生的可能性。然而，煤礦機電運輸設備具有復雜性，通常難以直接求得全局最優(yōu)解。因此，需要先設定一個評價標準（例如誤差收斂因子ε和ρ），在模型訓練過程中不斷評估當前解的性能，并與歷史最優(yōu)解進行比較。具體環(huán)節(jié)如圖4所示。

當發(fā)現(xiàn)新的解在局部范圍內(nèi)優(yōu)于歷史最優(yōu)解時，即認為找到了一個局部最優(yōu)解。進而調(diào)整網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和參數(shù)，將損失函數(shù)最小化，最終得到精準的煤礦機電運輸設備故障率預測結(jié)果。

2 試驗

試驗主要對煤礦機電運輸設備故障率的精準預測應用效果進行核驗、分析。根據(jù)實時測試需求，部署測試環(huán)境，并細化測試條件。選定J工程的煤礦機電運輸設備作為測試的目標對象，參考文獻設定信息化機電運輸設備故障率預測方法、云平臺機電運輸設備故障率預測方法以及本文設計的煤礦機電運輸設備故障率預測方法。采集應用測試數(shù)據(jù)和信息并匯總，便于后續(xù)使用，進而部署、搭建初始化測試環(huán)境。

2.1 基礎試驗準備

結(jié)合J工程的運行狀態(tài)，根據(jù)機電運輸設備故障率預測分析，部署當前的測試環(huán)境和背景。接入一個主控輔助測試系統(tǒng)，標定系統(tǒng)內(nèi)部關聯(lián)的機電運行設備，在設備的應用區(qū)域內(nèi)部署監(jiān)測節(jié)點，節(jié)點間互相搭接，形成循環(huán)式的監(jiān)測控制環(huán)境。隨機選定設備6個月的歷史數(shù)據(jù)，將其作為測試樣本，以供預測模型使用。進而針對機電設備的日常運行狀態(tài)，預設多組輔助測試的故障類型進行比較，煤礦機電運輸設備故障類型見表1。

利用平臺將上述故障類型轉(zhuǎn)換為對應的執(zhí)行指令，導入測試程序，采集當前的應用數(shù)據(jù)和信息，匯總之后存儲在預設位置上，以便為后續(xù)的預測核驗提供參考依據(jù)。設計交叉預測驗證的輔助環(huán)節(jié)，結(jié)合上述交叉驗證方式，利用主控結(jié)構(gòu)核驗機電運輸設備的運行狀態(tài)，在保證測試環(huán)境穩(wěn)定的基礎上進行進一步分析。

2.2 試驗過程與結(jié)果分析

在上述搭建的測試環(huán)境中，結(jié)合機電運輸設備實際運行情況，對其故障率進行最終預測核驗。按照順序執(zhí)行預設的輔助故障測試指令。當系統(tǒng)出現(xiàn)預設的故障類型時，程序會立即對其位置和具體的覆蓋區(qū)域進行感應捕捉，設定3個測試周期，測定單周期捕捉識別的故障次數(shù)，單周期故障次數(shù)變化對比如圖5所示。

進而結(jié)合各個周期測定的故障次數(shù)，綜合基礎干擾環(huán)境進行核驗，計算出實際的故障率，如公式（3）所示。

（3）

式中：B代表實際故障率；α1和α2分別代表初始預估次數(shù)和實際預估次數(shù)；?代表總故障值；δ代表捕捉頻次；C代表覆蓋故障區(qū)域。

根據(jù)當前測定，將所得故障率與預估的故障進行比較，計算出最終的預測偏差，如公式（4）所示。

P=D-B （4）

式中：P代表預測偏差；D代表預估故障率；B代表實際故障率。

根據(jù)當前測定，分析最終測試結(jié)果，見表2。

與信息化機電運輸設備故障率預測方法、云平臺機電運輸設備故障率預測方法相比，本文設計的煤礦機電運輸設備故障率預測方法所得故障率的精準預測偏差低于2.5%，說明本文預測方法的針對性與穩(wěn)定性較強，預測的效率更高，預測結(jié)果真實、可靠。

3 結(jié)語

綜上所述，本文對煤礦機電運輸設備故障率的精準預測進行了深入探討與比較，結(jié)合智能化技術(shù)與信息技術(shù)，設計了更靈活、多變的故障率預測結(jié)構(gòu)，在復雜環(huán)境下，最大程度地降低周圍干擾，并對設備故障風險進行提前識別與精準評估。此外，智能化預測覆蓋范圍較大、更靈敏，能夠降低設備故障對生產(chǎn)的影響，顯著提升煤礦生產(chǎn)的安全性和效率，推動了煤礦機電運輸設備故障預測技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展。

參考文獻

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