引言

随着采矿行业向智能化、无人化转型，掘进机、采煤机、刮板输送机等核心设备已实现多系统集成与智能控制，但其内部结构与运行机制愈发复杂，故障发生的隐蔽性与突发性显著增加。传统事后维修与定期维护模式不仅难以及时发现潜在故障，还可能因过度维护增加成本或因维护不足导致设备停机，造成严重经济损失与安全风险。故障诊断与预测维护技术通过实时监测设备运行状态、分析故障特征，实现故障的早期预警与精准维护，为设备全生命周期管理提供技术保障。因此，深入研究智能化采矿设备故障诊断与预测维护技术，破解当前技术应用瓶颈，对提升采矿作业效率、保障生产安全具有重要现实意义。

一、智能化采矿设备故障诊断与预测维护的技术内涵

（一）核心技术定义

智能化采矿设备故障诊断技术是通过传感器采集设备运行参数，结合数据处理与分析方法，识别设备故障类型、定位故障位置的技术体系，其核心是实现故障的快速精准识别；预测维护技术则以设备运行数据为基础，通过预测模型预判设备性能衰减趋势，确定潜在故障的发生时间与影响范围，进而制定个性化维护方案，核心目标是实现故障的“早发现、早处理”。二者相辅相成，故障诊断为预测维护提供数据支撑，预测维护通过提前干预降低故障发生概率，共同构建设备运维的闭环管理体系。

（二）技术体系构成

该技术体系是一个集数据采集、数据处理、故障分析、预测预警以及维护决策于一体的综合系统。其中，数据采集模块是系统的基石，它通过安装温度、振动、压力等多类型传感器，能够实时、准确地捕获设备在运行过程中的各种状态信息。紧接着，数据处理模块对采集到的原始数据进行一系列处理，包括降噪、数据融合和标准化，以消除噪声和误差，提高数据的质量和可靠性，为后续分析提供坚实基础。故障分析模块则利用先进的算法模型，从处理后的数据中提取出故障特征，准确识别和定位设备故障的具体位置和类型。预测预警模块利用历史数据和实时数据，结合机器学习等技术，对设备性能的变化趋势进行预判，并在潜在故障发生前发出预警信号，提醒运维人员采取相应措施。最后，维护决策模块综合预警信息和设备运行需求，生成科学的维护计划与执行方案，指导运维人员进行针对性的维护工作，确保设备的稳定运行和高效管理。这一体系通过五大模块的协同工作，实现了对设备全生命周期的有效管理。

（三）技术应用价值

技术应用价值主要体现在安全、效率与经济三个维度。安全层面，通过提前排除故障隐患，避免设备运行中突发故障引发的安全事故，保障作业人员与设备安全；效率层面，减少设备非计划停机时间，提升设备有效作业率，同时通过精准诊断缩短故障修复时间；经济层面，替代传统定期维护模式，避免过度维护导致的资源浪费，降低维护成本与设备损耗，延长设备使用寿命，实现采矿企业的降本增效。

二、智能化采矿设备故障诊断与预测维护技术的应用现状

（一）当前技术应用场景

当前技术已在采矿核心设备运维中实现初步应用，在采煤机运维中，通过振动传感器监测截割部运行状态，结合频谱分析识别齿轮磨损、轴承损坏等故障；在掘进机上，利用温度与压力传感器实时监测液压系统状态，及时发现液压油泄漏、泵阀故障等问题；在刮板输送机上，通过电流传感器与位移传感器，分析链条张力与驱动系统运行状态，预警链条断裂、电机故障等风险。部分先进矿井已构建设备运维平台，实现多设备运行状态的集中监测与管理。

（二）主流技术应用模式

主流技术应用模式可分为三类，一是基于信号处理的故障诊断模式，通过对振动、声信号等进行频谱分析，提取故障特征，该模式技术成熟度高，适用于简单故障的识别；二是基于数据驱动的预测维护模式，利用机器学习算法对历史运行数据进行训练，构建故障预测模型，适用于复杂设备的性能预判；三是基于规则的运维管理模式，结合设备厂家提供的运维手册与现场经验，设置故障判断规则，实现基础故障的自动预警。实际应用中，多种模式常结合使用以提升运维效果。

（三）技术应用存在的问题

技术应用仍面临诸多瓶颈，数据采集方面，传感器布局不合理导致关键数据缺失，部分恶劣工况下传感器易受干扰，数据准确性难以保障；数据处理方面，多源数据格式不统一，融合分析难度大，且数据存储与计算能力不足，无法支撑大规模数据的实时处理；模型构建方面，故障样本数据匮乏，导致预测模型泛化能力差，难以适配不同工况下的设备运维需求；技术落地方面，运维人员技术水平不足，难以有效解读预警信息并执行精准维护，技术与实际应用脱节。

三、智能化采矿设备故障诊断与预测维护技术的优化策略

（一）完善数据采集与处理体系

数据体系优化需从采集与处理两方面入手，采集环节应根据设备结构与故障特征，科学布局传感器，选用抗粉尘、抗振动、耐高温的工业级传感器，确保关键运行参数的全面捕获；同时构建无线传感网络，实现数据的实时传输。处理环节需建立统一的数据标准，对多源数据进行标准化转换，采用边缘计算技术对数据进行预处理，减少数据传输压力，利用云计算平台实现大规模数据的存储与深度分析，为故障诊断与预测提供高质量数据支撑。

（二）强化模型构建与技术创新

模型优化是提升技术效果的核心，需加强故障样本数据库建设，通过现场采集与模拟实验积累不同工况、不同故障类型的样本数据，提升模型训练的充分性；引入深度学习算法，构建基于神经网络的故障诊断与预测模型，提升模型对复杂故障特征的提取与识别能力；推动多技术融合创新，将数字孪生技术与故障诊断相结合，构建设备虚拟仿真模型，实现故障的模拟复现与维护方案的预演优化，提升技术的精准性与可靠性。

（三）推动技术落地与人才培养

技术落地需构建“技术-管理-人才”协同体系，管理层面应建立智能化运维管理制度，明确预警信息处理流程与维护责任分工，实现技术应用的规范化；平台建设层面需开发可视化运维平台，简化预警信息呈现形式，提供直观的故障定位与维护指导，降低运维操作难度；人才培养层面应加强校企合作，开设智能化设备运维相关课程，同时开展现场技术培训，提升运维人员的数据分析能力与设备操作技能，确保技术能够充分发挥实际效用。

结束语

智能化采矿设备故障诊断与预测维护技术是推动采矿行业安全高效发展的关键支撑，其应用与优化对提升设备运维水平、降低生产风险具有重要意义。当前技术应用虽已取得初步成效，但在数据处理、模型构建与技术落地等方面仍存在不足。未来，需通过完善数据体系、强化技术创新、推动人才培养等措施，破解技术瓶颈，实现故障诊断的精准化与预测维护的智能化。随着人工智能、物联网等技术的不断融入，故障诊断与预测维护技术将与采矿设备实现更深度的融合，为智能化采矿产业的可持续发展提供坚实保障。

参考文献

[1]李雪松.智能化设备在矿山采矿工程中的应用效果分析[J].中国金属通报,2025,(05):37-39.

[2]张梁,李标,叶亮山.智能化时代对采矿设备运行和维护的影响[J].西部探矿工程,2024,36(10):92-95.

[3]虎小龙.采矿设备状态监测与维护管理的智能化研究[J].冶金与材料,2024,44(02):58-60.