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机电自动化在工程机械制造中的应用
Application of Electromechanical Automation in Engineering Machinery Manufacturing

的响应速度，因此智能制造系统可以降低设备故障率，为员工在开发过程中节约
了非常充分的时间。智能产品属于设备制造商技术水平的一种代表。为了能够提
升市场发展，公司要求高质量的产品以及技术。智能化的机械产品是现代机械工
程领域的重要生产力量。自从智能产品使用至今，机械工程市场产生了巨大的改

变。从目前中国智能产品的发展来看，即使许多产品仍处于发展的初期，通过不
断的改进和创新，智能水平可以不断提高。
（二）识别技术
智能识别技术是提高综采工作自动化水平的重要保障、工作人员需要将开采

需求作为前提条件，建立起与之相适应的数学模型，运用网络技术设计出验证算
法，确保识别过程的精确性，不断追求革新与更正，为成功研发新技术奠定坚实
基础。煤矿作业的开采环境较为复杂，传统的记忆识别程序和振动频率传感器方
法并未发挥自身价值，在实际生活中的作用不大。所以，需要加大研发力度，创

建出分辨率较高的自动传感器，降低开采过程的成本投入状况，吸取中国和其他
国家前沿技术的优点与长处，提高识别准确程度，使得综采过程朝着更加智能的
方向不断发展。
（三）基于专家系统的故障诊断技术

采煤机的结构比较复杂，其故障源和故障表现很多，常见的故障可以分为电
气故障、液压故障和机械故障。机械故障有轴承温度过高、截齿断裂和链轮组件
磨损等；电气故障有变频器故障、保护未启动等；液压故障有牵引无力、油压过
低等。采煤机故障诊断技术的发展建立在监控通信技术的基础上，是采煤机监控

系统的有机组成部分。故障诊断功能不仅在于判断采煤机是否异常和故障决定其
运行状态，降低异常或故障对采煤作业的影响，还可以给管理人员和维护人员提
供决策依据，提高管理和维修工作的效率。最初采煤机故障诊断技术的发展局限
于电气系统和液压系统，且诊断逻辑大多基于阈值判断，如电压、电流、油压等

参数是否处在设定阈值，一旦某项参数超过阈值则发出报警信号。这种方法的优
点是简单可靠，缺点是定位不够精确，无法诊断出是由哪个机械部件引起的故障。
近几年来，故障诊断专家系统发展迅速，结合模糊神经网络、ELM 学习方法、
分层索引等先进算法，解决了专家知识领域局限性、系统冗余性和知识理解能力

差等问题。以采煤机领域知识和专家经验为基础，通过本体编辑器和规则编辑器
形成故障知识和故障规则，形成由故障知识库和故障规则库共同组成的知识库，

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