摘 要：矿井机电设备是矿山生产中不可或缺的关键设备，其正常运行对于矿山的安全生产和高效运行至关重要。然而，由于矿井环境的特殊性和机电设备的复杂性，设备故障和事故频繁发生，给矿山运营带来了严重的安全隐患和经济损失。本文探究了基于物联网的矿井机电设备状态监测的关键技术，包括传感器技术、数据采集与传输技术、数据存储与管理系统技术以及状态监测与分析算法技术，可实现对设备状态的连续、全面、实时的监测，提高矿山的安全性、效率和可持续发展能力。

关键词：物联网；矿井机电设备；状态监测；关键技术

中图分类号：TD607 文献标识码：A 文章编号：1002-5065（2024）05-0028-3

收稿日期：2024-01

作者简介：杨飞，男，生于1989年，山东枣庄人，大学，助理工程师，研究方向：机械电气。

矿井机电设备状态监测是指通过采集、传输和分析设备的各种参数和运行状态信息，以实时监测设备的工作情况、异常变化和潜在故障，并提供预警和诊断，以保障矿井机电设备的安全运行、提高设备可靠性和生产效率的一种技术手段。通过物联网技术的应用，可以实现对设备状态的远程、自动化监测，为矿山运营者提供及时的信息和决策支持，帮助他们预防故障、优化设备运行和维护策略，从而提高矿山的安全性和经济效益。

1 物联网在矿井机电设备状态监测中的应用背景

传统的矿井机电设备状态监测方法主要依靠人工巡检和离线检测。人工巡检无法实现对设备状态的连续、全面监测，容易漏检或延误故障信息。而离线检测需要将设备停机，造成生产中断和损失。在这种模式下，数据采集和分析效率低下，无法及时发现潜在故障和预测设备寿命。物联网技术的快速发展为矿井机电设备状态监测带来了新的机遇。通过将传感器、通信网络和数据处理技术相结合，可以实现对矿井机电设备的实时、远程、自动化监测。因此，物联网在矿井机电设备状态监测中的应用具有诸多优势。

一方面，物联网系统可以实时采集和传输设备的各项参数数据，包括：温度、振动、压力等，以及设备运行状态信息，如电流、功率等。通过实时监测和数据分析，可以及时发现异常情况并提前预警，以防止设备故障和事故的发生。另一方面，物联网系统可以通过远程控制和管理设备，实现对设备的远程操作和维护。例如通过远程监控和调节设备的运行参数，优化设备的运行状态，延长设备的寿命。因此，物联网在矿井机电设备状态监测中的应用背景非常广泛，可以提供全面、实时、智能化的设备监测与管理。它能为矿山运营者和工程师提供了更好的工具和手段，使他们能够及时了解设备状态、预测故障风险并采取相应的措施，从而提高矿山的安全性、效率和可持续发展能力^[1]。

2 基于物联网的矿井机电设备状态监测的关键技术

2.1 传感器

传感器技术是一种通过感知物理、化学或生物特征并将其转化为可量化的电信号的技术。通过传感器技术的应用，矿井机电设备状态监测系统可以实现对关键设备的实时、准确的监测，帮助运维人员及时发现异常情况并采取措施，以确保设备的安全运行和提高生产效率。因此，传感器技术在矿井机电设备状态监测中起着重要作用^[2]。

不同类型的传感器在矿井机电设备状态监测中扮演不同的角色（见表1）。
温度传感器：用于监测设备的温度变化。在矿井中，温度变化往往会引发设备故障或事故，例如过热导致电机损坏。通过温度传感器，可以实时监测设备的温度，并设置预警阈值，一旦温度超过设定值就会触发警报，采取相应的措施进行故障排查或紧急停机。

振动传感器：用于监测设备的振动情况。机械设备的振动通常与设备的运行状态和健康状况有关。通过振动传感器，可以实时监测设备的振动频率、振幅和振动模式等，以便检测出异常振动情况，如不平衡、轴承故障等，从而及时进行维修和保养。

压力传感器：用于监测设备中的液压、气压等压力变化。在矿井中，许多机械设备依赖于液压或气压系统的正常运行。通过压力传感器，可以实时监测设备压力的变化，一旦出现异常压力情况，如压力过高或过低，可以及时发现并采取措施进行维修和调整。

在一座矿井中，使用温度传感器和振动传感器来监测主要的机电设备。温度传感器安装在电机上，实时监测电机的工作温度传感器安装在电机上，实时监测电机的工作温度。如果电机温度异常升高，超过设定的预警阈值，系统会发出警报并通知相关人员。这可能表明电机存在过载、冷却系统故障或其他问题，需要及时采取措施进行检修。同时，振动传感器安装在关键设备（如泵、风机、压缩机等）上，监测设备的振动情况。通过实时监测振动的频率、振幅和振动模式等参数，系统可以判断设备的健康状况。如果振动异常超过设定的阈值，系统会发出警报并通知相关人员。这可能表示设备存在不平衡、松动、轴承磨损等问题，需要及时进行维护和修复^[3]。综合温度传感器和振动传感器的监测结果，可以对机电设备的状态进行综合分析。当温度升高并伴随着异常振动时，系统可以自动判断可能存在的故障类型，并生成相关的报警信息，以便工程师进行进一步的故障诊断和维修操作。

2.2 数据采集与传输

数据采集与传输是指通过各种技术手段将设备或环境中采集到的数据进行收集和传输的过程，是矿井机电设备状态监测中至关重要的环节，涉及将传感器采集到的设备数据传输至数据中心或云平台，以进行存储、处理和分析^[4]。数据采集与传输的目标是实现数据的实时、准确和可靠的传输，以便后续的存储、处理和分析。

无线传感网络技术：矿井环境复杂，传统有线网络在布线和维护上存在困难，无线传感网络技术（如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等）可以实现传感器节点与数据采集设备之间的无线通信，使设备的数据采集更加灵活和便捷。

有线网络技术：有些矿井环境条件适合使用有线网络技术，通过有线网络连接传感器节点和数据采集设备，提供更高的带宽和稳定性，适用于需要大量数据传输的场景。

无线通信技术：为了实现远程监测和管理，矿井机电设备状态监测需要依靠可靠的无线通信技术，如4G、5G等，实现设备数据的远程传输和接收，将数据传输至云端或中央数据中心，实现远程监控和数据分析。

云计算与边缘计算：数据采集后，可以选择将数据直接传输至云平台进行存储和分析，也可以利用边缘计算技术将数据处理和分析推到离数据源更近的边缘设备上进行处理。边缘计算可以减少数据传输的延迟，并提供更快速的实时响应。

数据通信与网络安全：在数据传输过程中，确保数据的安全性和完整性至关重要。数据通信和网络安全技术（如加密、身份认证、访问控制等）可以保护数据的隐私，并防止未经授权的访问和篡改。

某矿井使用无线传感网络技术和云计算来实现机电设备状态监测。其中，传感器节点通过无线传感网络与数据采集设备进行通信，将采集到的设备数据传输至云平台。在云平台上，数据经过存储、处理和分析后，生成报警和监测报告，供工程师实时监控设备状态和进行故障诊断。具体应用中，设备上安装多个传感器，如温度传感器、振动传感器和压力传感器等，通过无线传感网络将传感器采集到的数据传输至数据采集设备。数据采集设备可以是一台专用的网关设备或者是连接到云平台的边缘计算设备。数据采集设备将采集到的数据进行处理和压缩，并使用无线通信技术将数据传输至云平台。在云平台上，数据经过存储、分析和处理后，通过算法和模型进行设备状态监测、故障诊断和预测。例如利用机器学习算法对传感器数据进行模式识别，能够判断设备的工作状态是否正常，如是否存在过热、异常振动等。通过分析数据的变化趋势和阈值，系统可以提前发现潜在的设备故障，并生成警报或推送给相关人员，以便采取及时的维修措施。

2.3 数据存储与管理系统

数据存储与管理系统在矿井机电设备状态监测中起着至关重要的作用。它涉及对采集到的设备数据进行存储、查询、检索和管理，以便后续的数据分析和决策支持。针对大量的设备数据，需要选择适当的数据存储技术和数据库设计，以满足高容量、高性能和高可靠性的要求。常见的数据存储技术包括：关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、InfluxDB等），可以根据实际需求选择合适的数据库模型。同时，为了方便数据的查询、检索和管理，需要建立数据管理系统，包括数据清洗、数据归档、数据备份和恢复等功能，以确保数据的完整性和可用性^[5]。实时监控系统可以提供对设备状态数据的实时监测和展示，通过可视化界面展示设备状态的实时数据、历史数据和趋势分析，帮助工程师快速了解设备状态并作出决策。

另外，数据存储与管理系统也承担着数据分析的重要任务，通过对存储的设备数据进行分析，可以提取有价值的信息，如设备的运行趋势、异常情况和故障模式。这些分析结果可以用于生成报告和统计图表，帮助决策者了解设备状态、优化维护计划和制定战略决策。因此，在数据存储与管理系统中，确保数据的质量和准确性是至关重要的，包括对数据进行质量控制和校验，排除错误和异常数据的影响。同时，还需要确保数据的时间戳准确，以保证分析和决策的准确性。

在某矿井的数据存储与管理系统中，使用关系型数据库（如MySQL）来存储设备数据，系统会定期从数据采集设备中获取设备状态数据，并将其存储在数据库中，数据存储系统会进行数据清洗和校验，排除异常数据。同时，系统还建立了实时监控系统，通过可视化界面展示设备状态的实时数据和历史趋势分析。工程师可以通过实时监控系统访问数据库，查询特定时间段内的设备状态数据，例如温度、振动等参数。例如，工程师可以通过数据存储与管理系统查询某个泵的温度数据，并生成温度随时间变化的曲线图。通过观察曲线图，工程师可以分析泵的温度变化趋势，检测是否存在异常升温的情况。如果温度超过预设的阈值，系统将自动触发报警并通知相关人员，以便及时采取维修措施，提高矿井机电设备的可靠性和生产效率。

2.4 状态监测与分析算法

状态监测与分析算法在矿井机电设备状态监测中起着关键的作用，这些算法用于对采集到的设备数据进行处理、分析和挖掘，以提取有价值的信息，并实现设备状态的监测、故障诊断和预测。其中，机器学习算法通过对大量的设备数据进行训练和学习，可以识别设备状态的模式和规律。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等，可以用于设备状态的分类、异常检测、故障诊断和预测。例如通过训练一个支持向量机模型，可以对设备数据进行分类，判断设备状态是正常、故障还是异常。故障诊断与预测是状态监测与分析的重要任务，通过分析设备数据的变化趋势和特征，结合算法和模型，可以识别潜在的故障模式并进行故障诊断。在此过程中，利用历史数据和趋势分析，可以预测设备未来的状态和寿命，这对于制定维修计划和预防性维护具有重要意义。

以矿山中的风机为例，通过传感器采集到风机的振动、温度和电流等数据。利用机器学习算法，对风机的振动数据进行训练和学习，建立一个异常检测模型。当新的振动数据输入系统时，模型会判断该数据是否属于正常范围内的振动，如果超出阈值则发出异常警报，可能存在风机轴承故障或不平衡等问题。同时，利用基于模型的方法，通过分析风机的温度和电流数据，可以预测风机未来的状态和寿命。基于历史数据和趋势分析，模型可以预测风机的寿命，并提醒运维人员在接近寿命时进行维护和更换，以避免故障和停机损失。

3 总结

总之，基于物联网的矿井机电设备状态监测是提升矿山安全生产和运营效率的重要手段。通过传感器技术、数据采集与传输技术、数据存储与管理系统技术和状态监测与分析算法技术的应用，可以实现对设备状态的全面监测和智能管理。未来，随着物联网技术的不断发展和创新，基于物联网的矿井机电设备状态监测将进一步提升矿山的安全性、效率和可持续发展能力。

参考文献

[1]吴瑞明.基于物联网的矿井机电设备状态监测关键技术的相关分析[J].矿业装备,2018,No.102(06):114-115.

[2]戎文平.矿井机电设备管理质量提升措施分析[J].能源与节能,2019,No.170(11):121-122.

[3]杨海东.基于物联网的矿井机电设备状态监测关键技术[J].电子技术与软件工程,2020,No.174(04):11-12.

[4]章俊.矿井机电设备故障分析与维修技术研究[J].河南科技,2021,40(29):78-80.

[5]郝东方.矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统[J].矿业装备,2022,No.121(01):252-253.