煤矿设备管理论文

开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇煤矿设备管理论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。

第1篇

1.1管理的信息化水平低

在我国的煤矿产业，生产作业大多是在井下作业，而井下环境比较恶劣，面对恶劣的作业环境，对机电设备的管理难度就会加大。另外，我国当前煤矿机电设备管理信息化水平比较低，没有形成统一的信息化管理水平，对机电设备的运行没有做好监管工作，许多企业在进行作业生产时都是采用人工绘图，在这样的情况下进行作业生产不仅效益低下，还会加大人力、财力、物力的投入，在井下作业极有可能引发安全事故。同时，在煤矿企业中机电设备存在很多的安全隐患，比如机电设备存在老化现象，安全保护装置也不规范，甚至很多机电设备都达不到相关的质量标准。

1.2管理方式老旧

在我国的煤矿企业管理当中，管理方式老旧，对机电设备没有统一的管理，杂乱无章，不能在管理当中有效地将煤矿机电设备的管理做到系统化。同时，在煤矿企业生产管理中，受传统观念的影响，我国煤矿机电设备管理部门容易出现冗杂，一窝蜂的现象，有些自恃经验老道的作业人员对新技术的接纳能力差，甚至是持反抗心理，企业内部不注重高新人才的培养，机电技术得不到创新，致使多数企业员工的职业素养较差，对新事物的创新力度不够。

1.3机电设备管理技术落后

随着科学技术的发展，只有坚持与时俱进的人才会走得更远。我国煤矿企业的技术管理在面对技术不断革新的时代不能及时更新自己的管理技术水平，导致在起跑线上已经落后一大截，在以后的发展道路上由于技术落后而逐渐走下坡路。在我国大多数的煤矿企业当中掌握专业知识的人才较少，由于煤矿大多数都是在井下作业，煤矿工人大多数都为寻常百姓，对机电技术知识掌握的不全面，这些都制约着我国煤矿机电技术的发展。在科技不断进步的时代，不能做到与时俱进、不断创新，而是一味守旧的话，在竞争激烈的市场上就会很快被淘汰。

1.4管理体系不完善

在我国煤矿企业中，没有统一的管理机制，对机电技术的管理力度不足，企业对机电技术进行检查的时候都是应付了事，对于机电技术应用过程中出现的问题不加以重视，加上员工平时不注重工作效应，对工作中出现的问题不及时汇报，任由问题自身发展，久而久之就会使企业的发展道路受阻，不利于企业在市场上竞争。同时，在煤矿机电设备管理工作中，由于缺乏专业的管理人员，在煤矿生产过程机电设备经常会出现各种问题，影响到了煤矿企业的经济效益。

2煤矿机电设备管理系统的优化措施

2.1健全机电设备管理机制

在科学技术快速发展的时代，针对我国煤矿对机电技术管理的不重视，企业要坚持与时俱进，引进先进的科学技术，建立一套符合企业自身发展的机电技术管理机制，针对不同的机电管理制定出详细的管理方法，实行责任制管理，将技术管理任务依次分配下去。在煤矿作业时要坚持科学技术是第一生产力，企业要加强企业员工对机电技术知识的学习，组织有经验的技术人员总结在作业时出现的技术问题，同时要有针对性进行技术讨论，全面提高企业机电技术的创新能力，实现理论与实践的相结合，不断增强企业在市场上的竞争力。

2.2建立信息化管理系统

煤矿生产环境的恶劣促使其机电设备管理存在很大的难度，为了确保机电设备的安全运行，保障煤矿企业的经济效益，机电信息化技术的应用有着重要的作用和意义。企业要引用先进的信息化系统，利用计算机技术对机电设备进行全方位的监控，进而保障机电设备的稳定、安全运行。同时，利用信息化技术还可以为企业建立机电设备管理数据库，便于更好地掌握机电作业的情况，提高机电设备作业效率。

2.3加强机电设备管理人才的培养

在这个竞争日益激烈的社会环境里，人才在社会发展过程中有着决定性的作用。在煤矿机电设备管理工作中，只有专业的机电设备管理人才，才能做好机电设备管理工作，保障机电设备安全、稳定运行。为此，煤矿企业必须充分认识到人才的作用。首先，煤矿企业必须加强内部管理人员的教育与培养，尤其是机电设备管理方面人才的培养。其次，企业要有针对性地培养技术人员，做好人才培养的工作，充分发挥他们的骨干作用。企业可以将优秀的人才进行提拔，将他们组织起来，作为企业人才发展的榜样，激励更多的员工积极向上。

2.4改善机电设备管理模式

就我国当前煤矿机电设备管理模式来看，机电设备管理工作主要集中在事后的维修与管理，也就是当设备出现故障后才采取相应的补救措施，这种管理模式已经很难满足现代煤矿企业发展的需求了。随着社会经济的发展，以经济效益为核心的价值体系已经逐步建立，为了更好地发展，煤矿企业不仅要重视机电设备的使用、维护和管理，同时也要对机电设备维护管理进行不断完善。煤矿产业应该以现代化维修理论、行业特点及设备性能及工作环境等因素为依据，制定煤矿机电设备管理制度，其具体内容为事后维修、事前维修及状态维修等，并以此为依据，使其逐步形成具有煤矿机电设备的特色的新型维修管理模式。

2.5建立健全的机电设备维修管理系统

机电设备作为煤矿企业生产过程中必不可少的一部分，机电设备在运行过程中受多种因素的影响会出现设备故障，进而不利于煤矿企业的正常生产，不利于保障煤矿企业的经济效益。针对机电设备管理，建立健全的机电设备维修管理系统十分必要的。煤矿企业可以利用计算机软件及技术对机电设备维修进行管理，通过计算机技术对机电设备相应的数据进行收集、分析和处理，并对维修计划进行相应预测和判断，进而保证数据的准确性，保障机电设备的正常运行。

3结语

第2篇

1.1人工神经网络基本原理

人工神经网络是一个并行的分布式数据处理与决策系统，将人工神经网络理论应用到故障诊断当中，不仅能够提高诊断的数据处理速度和诊断精度，而且还能够按照人们的设定对特定工作环境进行学习，具有良好的环境适应能力。人工神经网络的模型时模拟人类的大脑结构和工作原理进行信息处理的，其基本单元是神经元其中，wi表示每个输入xi所占的权重，当wi为正数时表示该输入xi对神经元产生激励，为负数时代表该输入对神经元产生抑制。其中f(x)是一个非线性函数，可以是阈值函数或者Sigmoid函数中的一种，标准的BP神经网络由输入层、隐含层和输出层三层神经元结构构成，其结构如图3所示。BP神经网络通过输出层神经元的逐层向前传播，以将输出误差“分摊”隐含层和输入层的每个神经元，进而得到各个层单元的参考误差和相应的权值，最终使误差加权值能够满足系统的误差要求。

1.2决策树

决策树是从一些杂乱无章的数据中通过层层归纳总结，得到最终决策结果的过程，它的结构是自上而下的，在每一个节点处都要进行属性判断，每一个分支表示数据流的通路，每个分支的终点表示决策的一类属性。决策树的基本结构如图4所示。

2故障诊断系统设计

故障诊断系统将人工神经网络技术应用到专家系统，使系统具有了良好的学习功能，能够很好的适应矿井下复杂的工作环境，实现对采矿机械系统故障准确诊断的目的。

2.1建立训练样本

实验以河南平顶山煤矿的一款煤炭采掘机作为实验对象，首先对其正常的工作状态进行监测分析，然后分别对机头和电机底座的螺丝进行人为的松动，对系统的主轴和各个齿轮进行人为不同程度的破坏，建立训练集，对系统进行训练。

2.2预测模型的建立

该系统采用CC55号测振动点和振动强度分别为150dB、160dB、170dB、180dB、190dB、200dB、210dB、220dB作为人工神经网络的输入层，输出层包含一个神经单元，用于表示CC55号振动点的故障位置，中间层选择16个神经元对输出误差进行平摊，尽可能减小输出层的输出误差，最后利用判决树的结构对预测结果进行定性判决，最终输出故障原因预测结果。

2.3预测结果与分析

试验中通过多次实验对比，选定人工神经网络的最大迭代次数为2万次，学习精度为0.005，在WIN7系统上运行MATLAB2011建立煤矿采掘机的BP人工神经网络预测模型，并首先利用150～220dB的振动强度对模型进行训练，然后分别对各个部位的小故障进行预测分析。以采煤机的常见故障主轴轴承损坏为例进行说明，主轴轴承损坏会加大一部分波段的振动强度，如图5所示，该振动强度区域比较密集地分布在一个区域中，采用BP人工网络3级处理的方法能够高效且尽可能多地将该区域覆盖，具有良好的效果。BP神经网络预测误差与训练迭代次数的关系曲线如图6所示，由图6中可以看出，当训练次数达到6000次时，模型的预测误差远远小于0.005，达到了预期迭代20000次。

3结果与讨论

1)由于人工神经网络具有很好的自组织和广泛的学习能力，在得到充分的学习和训练后，网络能够达到很高的精度，且具有很好的收敛性，因此在煤矿井下机械设备故障诊断中可以通过建立BP－人工神经网络预测模型对机械设备的故障进行监测。