提升神东煤矿机电设备管理效益的探究

文章从煤矿机电设备的配套、运行、大修、车辆辅助运行、指挥调度、新技术标准应用六个方面调研了国能神东煤炭集团公司煤矿机电设备目前使用和管理的现状,深入分析其原因并给出了提升机电设备管理效益的具体措施,这对国能神东煤炭集团公司提升机电设备管理效益具有十分重要的指导意义,对其他煤炭企业机电设备的精细、精益,安全管理亦有重要的借鉴作用。

煤矿机电设备的远程监控与故障预警系统设计

近年来,随着嵌入式技术、互联网技术、大数据分析和人工智能技术的飞速进步,远程监控与故障预警系统已在各行各业取得了广泛应用。这些创新技术为煤矿机电设备的安全运行赋予了崭新的可能。本文将深入探讨如何依托这些前沿科技,构建一套契合煤矿机电设备的远程监控与故障预警体系。

基于改进YOLOv5s的煤矿机电设备维修指导系统

针对煤矿机电设备辅助维修中二维码标注工作量大、通用性低及现有免注册识别方法实现复杂、难以部署等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿机电设备维修指导系统。该系统由设备免注册识别模块、故障维修指导模块、远程专家接入指导模块组成。设备免注册识别模块通过HoloLens眼镜上的摄像头采集故障设备图像,并通过改进YOLOv5s图像识别算法进行分析和处理,识别出故障设备型号;故障维修指导模块根据故障设备型号自动匹配调用预设好的混合现实拆装模型,形成维修指导解决方案;远程专家接入指导模块通过音视频会话、虚拟标注等方式实现远程专家与现场维修人员的交互。为保证用户使用混合现实设备时的沉浸感体验,针对混合现实设备自身算力不足问题,采用ShuffleNetV2替换YOLOv5s中的Backbone,得到YOLOv5s−SN2网络,从而减少模型参数量,降低计算开销。实验结果表明:YOLOv5s−SN2相较于YOLOv5s精度略有下降,但每秒浮点运算次数(FLOPS)从16.5×10^(9)下降到7.6×10^(9),参数量从15.6×10^(6)个下降到8.2×10^(6)个;在YOLO系列模型中,YOLOv5s−SN2性能最优。以三叶罗茨鼓风机为例验证系统整体效果,结果表明,YOLOv5s−SN2可快速识别出电动机型号,调用与之匹配的虚拟模型及维修流程,远程专家可通过音视频接入和标注等方法辅助现场工作人员进行机电设备维修。

面向煤矿机电设备领域的三元组抽取方法

针对机电设备领域相关语料匮乏、关系类型特征挖掘不充分以及文本包含重叠三元组的问题,提出一种融合提示学习与先验知识以迭代式对抗训练的三元组抽取方法TBPA(Triplet extraction Based on Prompt and Antagonistic training)。首先,利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在自构语料库上进行微调,以获取输入文本的特征向量;接着,采用投影梯度下降(PGD)方法在嵌入层进行迭代式对抗训练,提高模型对干扰样本的抵御能力和对真实样本的泛化能力;然后,利用单层头尾指针网络识别出头实体,并结合提示学习模板获取头实体对应的领域先验特征,将字向量与Prompt模板中预测得到的提示向量相结合;最后,在分层标注框架下,使用单层头尾指针网络逐个识别预定义的所有关系类型所对应的尾实体。与基线模型CasRel相比,TBPA在精确率、召回率和F1值上分别提高了3.10、6.12、4.88个百分点。实验结果表明,TBPA在煤矿机电设备领域三元组抽取任务中具有一定的优势。

智能矿山背景下的煤矿机电设备管理创新

煤矿机电设备在煤炭开采中具有关键作用,是确保安全生产和提高生产效率的基石。然而,部分企业在煤矿机电设备管理方面缺乏规范。在信息化时代,各种自动化技术被广泛应用于煤矿生产中,有效提升了生产效率和质量。在智能矿山背景下,煤矿机电设备管理有助于实现矿山采掘和监测等方面的智能化。通过深入分析智能矿山的建设现状以及煤矿机电设备管理创新中存在的问题,提出了一些煤矿机电设备管理的创新措施。这些措施的实施有利于促进煤矿机电技术的发展,对保障煤矿安全开采具有重要意义,可以为煤矿安全开采提供有力的技术保障,增强企业的生产实力。

浅谈煤矿机电设备智能化维护研究现状与发展趋势

新时代发展背景下,煤矿机电设备的维护工作应当注重信息技术手段对行业技术水平发展的促进作用和改革创新动力,积极挖掘和探索煤矿机电设备维护的智能化建设,在保障煤矿工作效率的同时,确保煤矿机电设备安全稳定运行。本文简要分析了煤矿机电设备智能化维护的研究现状和维护价值,初步阐述了煤矿机电设备智能化维护关键技术与常见体系,并基于煤矿机电设备应用发展的实际情况对智能化维护的发展趋势进行了研究探讨。

人工智能技术支持下煤矿机电设备状态的智能识别

人工智能技术是我国矿山机械工业未来发展方向,将人工智能技术运用到矿山机械工业中,可有效控制成本,节省人力、物力和财力。本文基于人工智能技术的煤矿机电设备状态识别方法,分析运用人工智能技术后,煤矿机电设备的信号处理效果与识别效果。

煤矿机电设备故障诊断与维修技术研究

煤矿机电设备是生产的基础条件,其质量和性能对煤矿产能、环境保护以及行业发展都有重要作用。加强故障诊断与维修技术应用,切实提高煤矿机电设备运行水平,满足设备使用需要,对于煤炭资源开采和利用具有积极作用。本文探讨煤矿机电设备的故障诊断与维修技术。针对煤矿机电设备在恶劣环境下运行易发生故障的问题,分析设备故障对煤矿生产、环境保护以及行业发展的严重影响,强调故障诊断与维修技术应用的重要性,阐述煤矿机电设备的工作原理和常见故障类型,重点研究机械故障、电气故障以及液压系统故障的诊断方法,并提出维修技术策略。

基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析研究

煤矿的中大型机电设备属于低速重载设备,磨损导致的故障为主要故障。通过油液监测系统采集的铁谱图像,能够分析和判断机电设备的摩擦磨损情况,有助于调整设备和检修。本文研究基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析系统设计和应用,验证如何根据铁谱信号判断煤矿机电设备磨损情况。

关于煤矿机电设备的教学研究

煤矿机电设备既是生产效率提升的关键,也关乎矿工人身安全。这一领域融合机械工程、电气工程、自动化技术等多个学科,为煤矿生产提供重要支持。机电设备的性能、可靠性和安全性对整个煤矿运行都起到决定性作用。然而,煤矿机电设备的运行和维修涉及复杂的技术体系和广泛的知识领域,从机械传动系统到电气控制系统,再到自动化调度技术,学生需要全面掌握这些知识。因此,煤矿机电设备的教学研究至关重要。

煤矿机电设备中液压系统的故障诊断与维护技术

煤矿机电设备在煤矿生产中扮演着重要角色,其中的液压系统是设备的核心部分,其稳定运行对于提高生产效率、确保工作安全至关重要。文章对煤矿机电设备液压系统进行论述,明确其工作原理和组成,在此基础上探讨液压系统的常见故障,主要包括压力不稳定或压力过高、泄漏问题以及阀门和执行元件故障等,并结合煤矿机电设备液压系统的特点提出针对性的维护技术,进而为液压系统的安全稳定运行提供可靠保障。

煤矿机电设备远程监测与故障诊断技术研究

煤矿机电设备在煤矿生产过程中起着至关重要的作用,但随着煤矿开采深度和规模的扩大,机电设备的故障诊断和监测变得越来越复杂和困难。因此,提出了一种基于对远程监测与故障诊断技术的煤矿机电设备远程监测系统。利用无线传感器网络对机电设备进行实时监测,并通过对传感器采集的数据进行分析和处理,实现对机电设备运行状态和参数的实时监测和预警。此外,通过收集和分析煤矿机电设备故障数据,建立了基于机器学习的故障诊断模型。结果表明,该模型具有较高的准确性和可靠性,能够有效地提高煤矿机电设备的故障诊断效率。

煤矿机电设备安装质量控制策略探析

煤矿机电设备是煤矿生产的重要设备,其安装质量直接影响着煤矿的生产效率和安全。然而,在实际的安装过程中,由于多种原因,往往会出现安装质量不高的问题,给煤矿生产带来诸多不便。本文通过分析煤矿机电设备安装质量控制的重要性,提出了相应的策略和方法,旨在为煤矿机电设备安装质量控制提供参考和借鉴。

煤矿机电设备故障诊断与维修技术研究

机电设备在煤矿安全生产中发挥着不可替代的作用,但实际生产中经常遇到机电设备故障的问题。本文主要探究了煤矿机电设备故障诊断与维修技术,并提出了煤矿机电设备的常见故障类型以及故障诊断技术原理,旨在确保煤矿机电设备能够稳定安全的运行。

自动化技术在煤矿机电设备中的应用

自动化技术和信息技术的推广与普及,为煤矿行业的发展注入了新的力量,将自动化技术应用到煤矿机电设备中,有助于提高生产效率,确保生产的安全稳定性,对促进煤矿行业持续发展具有重要推动作用。因此,文章分析了自动化技术在煤矿机电设备中的应用现状和应用优势,并探讨了自动化技术在煤矿提升设备、煤矿输送设备、煤矿电气设备、煤矿监测监控设备以及压缩机中的具体应用,旨在为相关人员提供参考。

基于GPRS网络的恶劣环境煤矿机电设备动态信息实时采集系统

煤矿机电设备动态信息是保证煤矿生产管理的核心依据,因此,为保证其动态信息采集的实时性,设计基于GPRS网络的恶劣环境煤矿机电设备动态信息实时采集系统。该系统的现场终端模块依据采集指令,通过控制器控制多通道采集卡,经由串口连接传感器感知煤矿机电设备数据;GPRS网络模块采用上行和下行的网络结构组建GPRS网络;依据网络的传输协议,将现场终端模块感知的所有数据传送至远程中心;远程中心对感知的数据进行备份存储。测试结果表明,该系统网络传输时的平均时延均低于1.74 s,可保证数据传输的实时性;系统性能的开动率均在94.8%以上,采集数据的乱序率均低于0.035%,为设备运行管理提供可靠依据。

煤矿机电设备变频节能技术应用研究

变频技术是有效的节能技术之一,将该技术与煤矿机电设备融合,能够达到科学用能和节能降耗的目标。在研究变频节能技术原理的基础上,详细分析了变频节能技术在采煤机技术、起重机械技术、空气压缩机技术、排水泵、带式输送机等煤矿机电设备中的应用。在产业发展过程中,煤矿生产涉及多种设备,各种机电设备运行造成的电能损耗,亟待采取有效的节能措施。通过制定科学的维护方案,根据设备型号和数据,定期对设备进行运维,保证设备投入成本不浪费。立足于资源消耗的前提基础,为变频节能技术应用提供更大应用空间。

基于深度学习的煤矿机电设备状态监测方法

为降低煤矿机电设备检测的漏警率,提出了基于深度学习的煤矿机电设备状态监测方法。以分布函数表示样本分布,建立模糊分类集,获取煤矿机电设备状态信息,利用深度学习提取状态监测的特征向量集合,进而拟合设备状态信息,实现分组式监测。实验结果证明,研究的漏警率在0.2%以内,且多数漏警率的数值为0,可及时、准确地预警异常状态。

煤矿机电设备维修管理现状与提升策略研究

煤矿机电设备是煤矿生产过程中不可或缺的关键设备,对于煤矿的正常运转和安全生产起着至关重要的作用。然而,由于长时间的使用和维护不当等原因,煤矿机电设备容易出现故障,对煤矿的生产造成了严重的影响,因此,研究煤矿机电设备维修管理现状与提升策略具有重要意义。

数字孪生驱动的煤矿机电设备状态监控和诊断

针对煤矿机电设备状态监控与维护的现实需求,深入研究了数字孪生技术的应用潜力。首先界定了煤矿机电设备数字孪生的内涵,进而构建了一个层次化的数字孪生架构,能够全面支持设备的全生命周期管理。在状态监控与诊断方面,提出了一种新颖的数字孪生系统架构设计,明确界定了架构的目标与功能,并详细规划了其核心组件。此外,采用了一种基于卷积神经网络(CNN)的设备故障诊断方法,提升诊断的精确性和效率。为煤矿机电设备的智能化管理和维护提供了新的理论框架和技术路径,对推动相关领域的技术进步具有重要的理论和实践意义。