巷道掘进机健康管理技术研究与未来趋势

"巷道掘进机健康管理研究现状及展望" 这篇论文主要探讨了巷道掘进机的健康管理技术，这是确保煤炭行业安全生产和降低设备维护成本的重要手段。巷道掘进机健康管理的关键技术主要包括以下几个方面： 1. **工作状态参数提取**：通过对掘进机实时运行数据的收集和分析，提取出反映设备健康状态的关键参数，如振动、温度、压力等，这些参数有助于判断设备的工作状况。 2. **全状态健康管理**：这一技术旨在全面监控掘进机的运行状态，不仅关注设备的正常运行，还关注潜在的故障模式，通过数据分析预测可能的故障，实现预防性维护。 3. **剩余使用寿命估计**：通过对历史数据的学习和模型建立，预测设备的剩余使用寿命，以便及时安排维修或更换，避免因设备突然失效造成的生产中断。 4. **远程监测**：利用现代通信技术，实现对掘进机的远程监控，无论设备位于何处，都可以实时获取其运行数据，及时发现并处理问题。 尽管这些技术在提升掘进机安全性与效率方面取得了进展，但论文也指出了一些挑战。例如，目前对于复杂机械设备的剩余使用寿命预测通常忽视了工况变化的影响，大多数研究仍停留在理论仿真和实验室试验阶段。为了将这些技术应用于实际工况，必须考虑工况变化带来的影响。 未来的研究方向包括： - **掘进机微弱故障诊断方法**：开发更敏感的诊断技术，能够识别早期的、微小的故障迹象。 - **掘进机监测多信息融合技术**：结合不同类型的监测数据，提高故障识别的准确性和可靠性。 - **掘进机关重件与保养件寿命估计方法**：研究更精确的预测方法，以延长关键部件的使用寿命并优化维护策略。 - **油液污染度评估**：监测和分析润滑剂的污染程度，以确保设备的良好润滑状态。 - **数字孪生技术的应用**：利用数字孪生技术，创建掘进机的虚拟模型，进行实时模拟和预测，辅助决策和优化运行。 此外，论文还提到了其他与煤矿智能化相关的技术，如5G通信、人工智能、大数据、物联网和煤矿救援机器人的研究进展和趋势，表明了整个煤炭行业正在向更高水平的自动化和智能化方向发展。