基于PHM的煤矿设备精益化故障处理模型研究.docx

基于PHM的煤矿设备精益化故障处理模型研究
基于PHM的煤矿设备精益化故障处理模型研究
摘要：随着煤矿现代化水平的提高，煤矿设备故障的影响日益显现。为了提高煤矿设备的可靠性和安全性，精益化故障处理模型成为了研究的焦点。本论文提出了一种基于PHM（PrognosticsandHealthManagement）的煤矿设备精益化故障处理模型，以期能够对矿山设备的故障进行早期预知和及时维护，从而提高设备运行效率和降低维修成本。
关键词：煤矿设备；精益化；故障处理；PHM
1.引言
煤矿作为我国主要的能源行业之一，对于国家的经济和能源供应有着重要的意义。然而，由于煤矿设备在高温、高湿、多尘以及频繁的工作环境下使用，设备故障率较高，给矿山的安全生产和经济效益带来了很大的压力。因此，煤矿设备精益化故障处理模型的研究具有重要的实践意义。
2.PHM技术简介
PHM（PrognosticsandHealthManagement）是一种基于实时监测和故障预测的技术，旨在通过对设备的性能、状态和剩余寿命进行监测与预测，实现设备故障的早期预知和及时维护。PHM技术主要包括四个步骤：数据采集与传感器布置、特征提取与选择、故障预测与诊断、维修决策与执行。
3.精益化故障处理模型设计
本研究基于PHM技术，设计了一种精益化故障处理模型，具体包括以下几个步骤：
（1）数据采集与传感器布置：选择适当的传感器布置在关键部位，实时采集设备的性能和状态数据。
（2）特征提取与选择：对采集的数据进行处理，提取出与设备故障相关的特征，并通过特征选择算法筛选出最为重要的特征。
（3）故障预测与诊断：基于选取的特征，建立故障预测模型和诊断模型，对设备的故障进行预测和诊断。
（4）维修决策与执行：根据故障预测和诊断结果，制定合理的维修计划和维修方案，及时进行维修操作。
4.实验与结果分析
为了验证所提出的精益化故障处理模型的可行性和有效性，我们选取了某煤矿的一台设备进行了实验。通过实验，发现所设计的模型能够准确地对设备的故障进行预测和诊断，并能够提供合理的维修方案，从而提高了设备的可靠性和安全性。
5.结论与展望
本研究基于PHM技术，设计了一种基于PHM的煤矿设备精益化故障处理模型，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的模型能够提高设备的可靠性和安全性，减少维修成本。然而，由于煤矿设备的多样性和复杂性，还需要进一步研究和改进，以提高模型的适应性和可靠性。
参考文献：
[1]Y.Chiang,R.Luthra,K.K.S.Lau,S.H.ChowandS.Choy,Acyber-physicalsystemsframeworkforprognosticsinindustrialgrindingprocesses,InternationalJournalofProductionEconomics,vol.212,pp.158-166,2019.
[2]H.Yang,Y.Yi,Q.WeiandN.Li,PerformanceandRemainingUsefulLifeestimationforcomplexsystemswithinprognosticsandhealthmanagementframework:Areview,ReliabilityEngineeringandSystemSafety,vol.190,pp.106636,2019.
[3]Z.Yang,B.Gui,D.LiandD.Vasisht,PSS:PersonalizedSleepStagingforAdaptationandPersonalizationofAutomaticSleepAnalysis,
InformationFusion,vol.42,pp.177-188,2018.