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13564775333
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上海市嘉定区馬陸鎮瀏翔道路1908号
上海湖泉バルブグループ有限公司
鉱山用ベンジン型電動ボールバルブの故障診断と予測性メンテナンス
日付：2025-11-05読み：2
鉱山用本安型電動ボールバルブは炭鉱坑内の流体制御システムの重要な実行ユニットとして、その信頼性は通風、ガス抽出、排水などの安全システムの正常な運行に直接関係している。坑内の高湿、高粉塵、燃えやすく爆発しやすいなどの劣悪な環境に制限され、電動ボールバルブは機械的な引っ掛かり、密封の故障、モータの過負荷、本安回路の異常などの故障が発生しやすい。従来の「事後修理」または「定期点検」モデルでは、現代のスマート鉱山の高可用性と本質的な安全性に対する要求を満たすことは難しい。
本安の設計は消費電力、電圧、電流に対する厳格な制限（通常≦24 V、≦100 mA）を行い、電動ボールバルブの駆動能力を制限し、長期運転は摩耗、さび、潤滑失効などの問題が発生しやすい。故障が発生すると、プロセスだけでなく、ガスの蓄積、水害などの二次事故を引き起こす可能性があります。
一、典型的な故障モードと原因分析
二、故障診断技術経路
1、多源センシングに基づく状態モニタリング
本アンペア消費電力制限の下で、低消費電力センサが好ましい：
−電流／電圧波形モニタリング：駆動電流過渡特性によるヒステリシスまたは過負荷の識別、
-微振動信号収集：MEMS加速度計を用いて弁棒運動異常を捕捉する、
−温度モニタリング：赤外線又はサーミスタ検出モータ又は弁体の局所過熱、
-位置フィードバック検査：指令位置と実際フィードバックを比較し、伝動チェーン故障を判断する。
メモ：すべてのセンサおよび信号調整回路は、Ex ia I Maなどのベンチマーク認証を通過しなければなりません。
2、信号処理と特徴抽出
-ウェーブレット変換または経験的モード分解（EMD）を用いて坑内の強いノイズ干渉を除去する、
−時間領域（二乗平均根、切り立った度）、周波数領域（主周波数エネルギー）のタイミング周波数領域特徴を抽出する、
-「健康-サブ健康-障害」マルチステータスフィーチャーライブラリを構築します。
3、データ駆動診断モデル
-従来の方法：サポートベクトルマシン（SVM）、クリプトマルコフモデル（HMM）は小サンプルシーンに適している、
-ディープラーニング：軽量化されたCNNまたはLSTMネットワークをエッジコントローラに配備し、端側リアルタイム診断を実現する、
-移行学習：地上シミュレーションプラットフォームのデータ事前訓練を利用して、坑内寸法データの依存性を減らす。
三、予測的メンテナンスシステムアーキテクチャ
「エンド-エッジ-クラウド」の3つのレベルの共同アーキテクチャを提案する：
1、端側（本安弁体）：
−低消費電力MCUとセンサを集積し、ローカル特徴抽出と初級診断を実行する、
-本アンペアRS 485/CANバスを介してキーステータスデータをアップロードします。
2、エッジ側（坑内ベンアンゲートウェイ）：
-複数のボールバルブデータを集約し、軽量予測モデルを実行する、
-余剰耐用年数（RUL）推定および保守作業指示推奨を生成します。
3、クラウド（地上監視センター）：
-デジタル双晶モデルを構築し、全鉱山バルブの健康状態の可視化を行う、
-設備台帳、修理記録、環境パラメータを結合し、メンテナンス戦略を最適化する。
-このアーキテクチャは、セキュリティを保証する前提の下で、「知覚-診断-予測-意思決定」閉ループを実現する。
鉱山用本安型電動ボールバルブの故障診断と予測性維持は炭鉱の本質的な安全レベルを向上させる重要な支えである。低消費電力センシング、エッジインテリジェントとクラウドプラットフォームの連携を融合することにより、厳格なベンチマーク制約の下で「受動修理」から「能動予防」への転換を実現することができる。
