開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇煤礦設備管理論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

第1篇

1.1管理的信息化水平低

在我國的煤礦產業，生產作業大多是在井下作業，而井下環境比較惡劣，面對惡劣的作業環境，對機電設備的管理難度就會加大。另外，我國當前煤礦機電設備管理信息化水平比較低，沒有形成統一的信息化管理水平，對機電設備的運行沒有做好監管工作，許多企業在進行作業生產時都是采用人工繪圖，在這樣的情況下進行作業生產不僅效益低下，還會加大人力、財力、物力的投入，在井下作業極有可能引發安全事故。同時，在煤礦企業中機電設備存在很多的安全隱患，比如機電設備存在老化現象，安全保護裝置也不規范，甚至很多機電設備都達不到相關的質量標準。

1.2管理方式老舊

在我國的煤礦企業管理當中，管理方式老舊，對機電設備沒有統一的管理，雜亂無章，不能在管理當中有效地將煤礦機電設備的管理做到系統化。同時，在煤礦企業生產管理中，受傳統觀念的影響，我國煤礦機電設備管理部門容易出現冗雜，一窩蜂的現象，有些自恃經驗老道的作業人員對新技術的接納能力差，甚至是持反抗心理，企業內部不注重高新人才的培養，機電技術得不到創新，致使多數企業員工的職業素養較差，對新事物的創新力度不夠。

1.3機電設備管理技術落后

隨著科學技術的發展，只有堅持與時俱進的人才會走得更遠。我國煤礦企業的技術管理在面對技術不斷革新的時代不能及時更新自己的管理技術水平，導致在起跑線上已經落后一大截，在以后的發展道路上由于技術落后而逐漸走下坡路。在我國大多數的煤礦企業當中掌握專業知識的人才較少，由于煤礦大多數都是在井下作業，煤礦工人大多數都為尋常百姓，對機電技術知識掌握的不全面，這些都制約著我國煤礦機電技術的發展。在科技不斷進步的時代，不能做到與時俱進、不斷創新，而是一味守舊的話，在競爭激烈的市場上就會很快被淘汰。

1.4管理體系不完善

在我國煤礦企業中，沒有統一的管理機制，對機電技術的管理力度不足，企業對機電技術進行檢查的時候都是應付了事，對于機電技術應用過程中出現的問題不加以重視，加上員工平時不注重工作效應，對工作中出現的問題不及時匯報，任由問題自身發展，久而久之就會使企業的發展道路受阻，不利于企業在市場上競爭。同時，在煤礦機電設備管理工作中，由于缺乏專業的管理人員，在煤礦生產過程機電設備經常會出現各種問題，影響到了煤礦企業的經濟效益。

2煤礦機電設備管理系統的優化措施

2.1健全機電設備管理機制

在科學技術快速發展的時代，針對我國煤礦對機電技術管理的不重視，企業要堅持與時俱進，引進先進的科學技術，建立一套符合企業自身發展的機電技術管理機制，針對不同的機電管理制定出詳細的管理方法，實行責任制管理，將技術管理任務依次分配下去。在煤礦作業時要堅持科學技術是第一生產力，企業要加強企業員工對機電技術知識的學習，組織有經驗的技術人員總結在作業時出現的技術問題，同時要有針對性進行技術討論，全面提高企業機電技術的創新能力，實現理論與實踐的相結合，不斷增強企業在市場上的競爭力。

2.2建立信息化管理系統

煤礦生產環境的惡劣促使其機電設備管理存在很大的難度，為了確保機電設備的安全運行，保障煤礦企業的經濟效益，機電信息化技術的應用有著重要的作用和意義。企業要引用先進的信息化系統，利用計算機技術對機電設備進行全方位的監控，進而保障機電設備的穩定、安全運行。同時，利用信息化技術還可以為企業建立機電設備管理數據庫，便于更好地掌握機電作業的情況，提高機電設備作業效率。

2.3加強機電設備管理人才的培養

在這個競爭日益激烈的社會環境里，人才在社會發展過程中有著決定性的作用。在煤礦機電設備管理工作中，只有專業的機電設備管理人才，才能做好機電設備管理工作，保障機電設備安全、穩定運行。為此，煤礦企業必須充分認識到人才的作用。首先，煤礦企業必須加強內部管理人員的教育與培養，尤其是機電設備管理方面人才的培養。其次，企業要有針對性地培養技術人員，做好人才培養的工作，充分發揮他們的骨干作用。企業可以將優秀的人才進行提拔，將他們組織起來，作為企業人才發展的榜樣，激勵更多的員工積極向上。

2.4改善機電設備管理模式

就我國當前煤礦機電設備管理模式來看，機電設備管理工作主要集中在事后的維修與管理，也就是當設備出現故障后才采取相應的補救措施，這種管理模式已經很難滿足現代煤礦企業發展的需求了。隨著社會經濟的發展，以經濟效益為核心的價值體系已經逐步建立，為了更好地發展，煤礦企業不僅要重視機電設備的使用、維護和管理，同時也要對機電設備維護管理進行不斷完善。煤礦產業應該以現代化維修理論、行業特點及設備性能及工作環境等因素為依據，制定煤礦機電設備管理制度，其具體內容為事后維修、事前維修及狀態維修等，并以此為依據，使其逐步形成具有煤礦機電設備的特色的新型維修管理模式。

2.5建立健全的機電設備維修管理系統

機電設備作為煤礦企業生產過程中必不可少的一部分，機電設備在運行過程中受多種因素的影響會出現設備故障，進而不利于煤礦企業的正常生產，不利于保障煤礦企業的經濟效益。針對機電設備管理，建立健全的機電設備維修管理系統十分必要的。煤礦企業可以利用計算機軟件及技術對機電設備維修進行管理，通過計算機技術對機電設備相應的數據進行收集、分析和處理，并對維修計劃進行相應預測和判斷，進而保證數據的準確性，保障機電設備的正常運行。

3結語

第2篇

1.1人工神經網絡基本原理

人工神經網絡是一個并行的分布式數據處理與決策系統，將人工神經網絡理論應用到故障診斷當中，不僅能夠提高診斷的數據處理速度和診斷精度，而且還能夠按照人們的設定對特定工作環境進行學習，具有良好的環境適應能力。人工神經網絡的模型時模擬人類的大腦結構和工作原理進行信息處理的，其基本單元是神經元其中，wi表示每個輸入xi所占的權重，當wi為正數時表示該輸入xi對神經元產生激勵，為負數時代表該輸入對神經元產生抑制。其中f(x)是一個非線性函數，可以是閾值函數或者Sigmoid函數中的一種，標準的BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層三層神經元結構構成，其結構如圖3所示。BP神經網絡通過輸出層神經元的逐層向前傳播，以將輸出誤差“分攤”隱含層和輸入層的每個神經元，進而得到各個層單元的參考誤差和相應的權值，最終使誤差加權值能夠滿足系統的誤差要求。

1.2決策樹

決策樹是從一些雜亂無章的數據中通過層層歸納總結，得到最終決策結果的過程，它的結構是自上而下的，在每一個節點處都要進行屬性判斷，每一個分支表示數據流的通路，每個分支的終點表示決策的一類屬性。決策樹的基本結構如圖4所示。

2故障診斷系統設計

故障診斷系統將人工神經網絡技術應用到專家系統，使系統具有了良好的學習功能，能夠很好的適應礦井下復雜的工作環境，實現對采礦機械系統故障準確診斷的目的。

2.1建立訓練樣本

實驗以河南平頂山煤礦的一款煤炭采掘機作為實驗對象，首先對其正常的工作狀態進行監測分析，然后分別對機頭和電機底座的螺絲進行人為的松動，對系統的主軸和各個齒輪進行人為不同程度的破壞，建立訓練集，對系統進行訓練。

2.2預測模型的建立

該系統采用CC55號測振動點和振動強度分別為150dB、160dB、170dB、180dB、190dB、200dB、210dB、220dB作為人工神經網絡的輸入層，輸出層包含一個神經單元，用于表示CC55號振動點的故障位置，中間層選擇16個神經元對輸出誤差進行平攤，盡可能減小輸出層的輸出誤差，最后利用判決樹的結構對預測結果進行定性判決，最終輸出故障原因預測結果。

2.3預測結果與分析

試驗中通過多次實驗對比，選定人工神經網絡的最大迭代次數為2萬次，學習精度為0.005，在WIN7系統上運行MATLAB2011建立煤礦采掘機的BP人工神經網絡預測模型，并首先利用150～220dB的振動強度對模型進行訓練，然后分別對各個部位的小故障進行預測分析。以采煤機的常見故障主軸軸承損壞為例進行說明，主軸軸承損壞會加大一部分波段的振動強度，如圖5所示，該振動強度區域比較密集地分布在一個區域中，采用BP人工網絡3級處理的方法能夠高效且盡可能多地將該區域覆蓋，具有良好的效果。BP神經網絡預測誤差與訓練迭代次數的關系曲線如圖6所示，由圖6中可以看出，當訓練次數達到6000次時，模型的預測誤差遠遠小于0.005，達到了預期迭代20000次。

3結果與討論

1)由于人工神經網絡具有很好的自組織和廣泛的學習能力，在得到充分的學習和訓練后，網絡能夠達到很高的精度，且具有很好的收斂性，因此在煤礦井下機械設備故障診斷中可以通過建立BP－人工神經網絡預測模型對機械設備的故障進行監測。