基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測

王 珺，劉 嵐

（甘肅林業職業技術學院，甘肅 天水 741020）

1 礦井內主排水設備狀態監測技術設計

基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測技術充分利用物聯網技術的優勢，直接進行主排水設備的故障參量確定與監測范圍劃分，并借鑒故障序列分析模型，優化主排水設備的狀態監測算法，實現快速、準確的主排水設備狀態監測。

1.1 主排水設備故障參量確定

軸承作為礦井主排水設備的重要部件，故障發生時會降低自身的支撐作用，并減少轉軸摩擦阻力，因此只要得出軸承摩擦阻力減小的結論，便能確定主排水設備的故障參量。

利用物聯網技術模擬主排水設備中軸承故障，加劇軸承的磨損程度[3]，假設軸承的滾珠數目為Z，軸承直徑為d，則軸承故障的頻率特征為：

式中，f0代表軸承故障頻率；α代表軸承摩擦力與滾珠滾動形成的夾角；D0代表滾珠圓心滾動過程中形成的直徑；fr代表滾動頻率。

將軸承的故障頻率利用物聯網技術進行監測，根據不同的故障頻率，確定故障參量f的函數表達式為：

根據故障參量的函數表達式，計算礦井內主排水設備的常見故障及參量，如表1所示。

表1 常見主排水設備故障及參量

1.2 基于物聯網的狀態監測算法設計

根據礦井內主排水設備故障參量，劃分故障監測范圍，借鑒故障序列分析模型，利用物聯網技術隨機劃分故障類型。

假設某一時刻發生主排水設備故障時，該時刻的故障序列為p，在這一時刻的監測值為q，則故障過程中，基于物聯網的監測技術的自回歸模型為：

式中，Y代表基于物聯網的監測函數；a代表矩陣數；ε代表故障序列。

確定故障監測函數后，對主排水設備的運行狀態進行監測并檢測故障個數，利用物聯網技術，生成主排水設備狀態序列，序列中，必定存在一個p值使函數成立[4]，即：

式中，H代表主排水設備狀態序列；n代表主排水設備容積效率；R代表故障設備半徑；β代表修正系數，不做定向計算。

對主排水設備的狀態序列進行隨機干擾，則得到基于物聯網的主排水設備狀態監測模型μ的函數表達式為：

式中，z代表主排水設備的有效運行序列。

將礦井內主排水設備進行故障處理，利用物聯網技術對其運行狀態進行監測，根據故障序列分析模型調整狀態監測角度，直至故障序列參數對監測結果的影響保持在0.02s以內。至此，完成對基于物聯網的礦井內主排水設備的狀態監測算法設計。

2 實驗論證分析

圖1 實驗論證結果對比

為保證本文設計的基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測技術的有效性，進行實驗論證，實驗論證采用相同地區的，具有相同礦井環境的主排水設備進行狀態監測論證實驗。

為保證實驗嚴謹性，采用傳統狀態監測技術，即人工操作監測技術作為實驗論證的對比，對兩種監測技術的監測效率進行統計。其實驗論證結果如圖1所示。

圖1中（a）圖代表基于物聯網監測技術的監測結果；（b）圖代表傳統人工操作監測技術的監測結果。則通過對圖1所示實驗論證結果的分析可知，基于物聯網的監測技術監測幅值波動小，整個監測過程耗時短；而傳統人工操作的監測技術監測幅值波動大，且監測幅值較為密集、監測過程繁瑣，整個監測過程耗時長。則可以得出結論，本文設計的基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測技術具備極高的有效性，進行礦井內主排水設備狀態監測工作時，監測過程簡單，監測波動性小，且監測耗時短，具有較高的監測效率。通過加權分析可知，本文設計的基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測技術較傳統人工操作的監測技術總效率提高24.37%。

3 結語

本文對基于物聯網的礦井內主排水設備狀態的監測技術進行分析與設計，利用物聯網技術，確定主排水設備故障參量，優化狀態監測算法，實現本文設計。實驗論證結果表明，本文設計的基于物聯網的礦井內主排水設備狀態監測技術具備極高的有效性，能夠提高礦井內主排水設備的狀態監測效率。

希望本文的研究能夠為礦井內主排水設備的狀態監測技術提供理論依據和參考。