論文類別：專家論文
作 者：佚名
所在地區(qū)：煤礦機電設備管理創(chuàng)新研究
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摘 要：
二、基于智能礦山的機電設備管理系統(tǒng)
�。ㄒ唬C電設備大數(shù)據分析云平臺
煤礦機電設備大數(shù)據分析云平臺是智能礦山機電設備管理的核心，負責數(shù)據采集、數(shù)量處理轉換，形成煤礦設備數(shù)據中心，并基于煤礦機電設備的數(shù)據在設備健康評估、設備故障預測、設備能耗優(yōu)化等領域進行大數(shù)據分析，為機電設備管理、故障診斷及預警、能耗監(jiān)測提供基礎服務。大數(shù)據分析云平臺應包括數(shù)據集成、主數(shù)據管理、大數(shù)據數(shù)據分析三個內容。1、數(shù)據集成數(shù)據集成主要包括數(shù)據采集、數(shù)據清洗及數(shù)據轉換。井下設備采集數(shù)據的方式，應當采用在現(xiàn)場部署物聯(lián)網基站設備的方式。數(shù)據清洗是篩除采集到的錯誤數(shù)據，提高采集數(shù)據質量的有效方法，數(shù)據清洗前應先定義數(shù)據的清洗規(guī)則。在原數(shù)據上對數(shù)據進行清洗前，需要對原數(shù)據進行備份，以防原數(shù)據的丟失或損壞。數(shù)據被清洗之后，干凈的數(shù)據應替換數(shù)據源中原有的數(shù)據。數(shù)據轉換是清洗后的數(shù)據形成標準化的基礎數(shù)據資源，包括數(shù)據庫到數(shù)據庫轉換流程、XML到數(shù)據庫轉換流程、數(shù)據庫到XML轉換流程、Excel到數(shù)據庫轉換流程、平面數(shù)據到數(shù)據庫轉換流程、數(shù)據庫到平面數(shù)據轉換流程和數(shù)據庫到HBase轉換流程等。2、數(shù)據管理數(shù)據管理包括數(shù)據存儲、元數(shù)據、數(shù)據源及數(shù)據審計環(huán)節(jié)。數(shù)據存儲層將采集到的數(shù)據進行分類匯總形成不同的專題數(shù)據庫并對數(shù)據質量進行管理。元數(shù)據用于定義數(shù)據字典模型，配置期定義捕獲業(yè)務以及運行期數(shù)據格式轉換等功能。數(shù)據源主要提供數(shù)據源新建、修改、刪除的功能。數(shù)據審計機制包括操作回溯、報警響應、事件關聯(lián)、事件定位、身份認證、資源授權、訪問控制等內容，旨在安全管控上建立完善的機制和體系，從而保障數(shù)據安全。3、大數(shù)據分析大數(shù)據分析主要包括數(shù)據導入、機器學習、模型訓練、模型導出以及部署應用五大關鍵功能。數(shù)據導入是指對所有主流數(shù)據庫、文件系統(tǒng)以及文本格式的數(shù)據進行接入。機器學習數(shù)據挖掘不是“一錘子”能解決問題，需要反復的迭代實驗，根據數(shù)據變化調整優(yōu)化模型。大數(shù)據分析平臺能夠保證對全量數(shù)據的模型構建，避免了傳統(tǒng)分析工具只能利用小數(shù)據樣本進行機器學習的弊端。通過對模型的有效評估方法判斷模型是否適用于機電設備管理。通過對井下刮板運輸機、破碎機、轉載機、膠帶運輸機等重大機電設備的在線監(jiān)測信號(包括振動、軸溫、油脂、電流、電壓、功率、工況等)和點檢信息的實時分析、特征對比,以及故障樹分析計算,實現(xiàn)設備的遠程故障診斷、缺陷識別和隱患排查,準確定位故障和缺陷類型和位置,為設備健康管理、更新決策提供信息支撐,確保設備的高可靠、無缺陷運行。
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