為了提高礦山機電設備的故障診斷率，很多礦山都引進(jìn)了設備故障診斷技術(shù)。設備故障診斷技術(shù)的整個(gè)工作流程主要分為狀態(tài)監測、故障診斷和診斷決策三個(gè)階段。與人工診斷方法相比，故障診斷技術(shù)更依賴(lài)于自動(dòng)化技術(shù)，準確性更高。
1、設備的狀態(tài)監測
設備運行過(guò)程中發(fā)生故障時(shí)，設備的一些參數會(huì )發(fā)生異常。若采集到設備的參數異常信號，就可以準確地判斷設備的故障情況。因此，設備的運行狀態(tài)監測是實(shí)現故障診斷的基礎。對設備運行狀態(tài)的監測，要依賴(lài)于傳感器和微處理器，常見(jiàn)的設備運行狀態(tài)參數主要有工作電流、電壓、溫度、壓力和振動(dòng)等。例如：當設備出現散熱故障時(shí)，設備的溫度就會(huì )急劇上升，設備上的溫度傳感器采集的溫度信號就會(huì )出現明顯的異常。與此同時(shí)，還應該對采集的故障信號進(jìn)行處理，提取參數異常的特征。在很多情況下，并不能根據這些異常信號來(lái)直接判斷故障的原因，需要綜合分析這些信號的特征來(lái)進(jìn)行故障診斷。
2、設備故障診斷
故障診斷是故障診斷技術(shù)實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節，這不是一件容易的事，其主要任務(wù)是根據采集到的異常信號的特征進(jìn)行綜合分析，從而確定故障原因以及故障發(fā)生的位置。通常情況下，設備故障診斷是通過(guò)與現有數據庫中的故障信息進(jìn)行比對完成的。為了提高故障信息比對的成功率，采用了一些人工智能算法，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法、模糊算法等。此外，應該盡可能準確地將更多的故障特征錄入到數據庫中。這就要求煤礦企業(yè)具有相當完善的計算機硬件條件和較為充分的軟件技術(shù)。
故障診斷時(shí)，不僅要對故障原因進(jìn)行診斷，還要給出具體的位置，以便于維修人員快速維修。同時(shí)，還要根據故障的類(lèi)型給出設備的故障損害程度，以便提出合理的維修建議。
3、設備的故障診斷決策
為了更好地服務(wù)于機電設備的維修工作，現代的故障診斷技術(shù)還增加了故障診斷決策的內容。其主要任務(wù)是根據故障診斷結果給出更為詳細的維修方式，從而大大提高機電設備的維修效率。設備故障維修的診斷決策在很大程度上依賴(lài)于設備故障診斷的結果，可以通過(guò)人為或計算機軟件技術(shù)來(lái)完成。一般情況下，很多設備維修決策是通過(guò)多年的維修經(jīng)驗來(lái)確定的，常見(jiàn)的維修方式主要有更換零部件、停機整治或更換新設備。從某種意義上講，故障診斷技術(shù)之所以提高了故障維修率，關(guān)鍵在于集成了更多人的經(jīng)驗。
