煤礦電機使用過程中，電機經(jīng)常會因頻繁啟動、電壓不穩(wěn)、超負荷運行等情況導致故障發(fā)生。在電機出現(xiàn)故障時，一般首先根據(jù)電機的震動、運行聲音、溫度等物理因素進行判斷故障種類和故障位置，即可以用溫度檢測儀對故障電機的發(fā)熱部件進行檢測來確認故障類型，而后根據(jù)故障電機所發(fā)出的聲音和震動進行故障位置確定，該方法主要依靠的是電機維修技術(shù)人員的經(jīng)驗。另外，維修人員還經(jīng)常利用頻譜分析儀根據(jù)電流變化來確認電機的故障過程，或者根據(jù)電機絕緣結(jié)構(gòu)的檢測得出電機工作性能，從而來確定電機故障發(fā)生的原因和位置。
此外，隨著人工智能診斷技術(shù)的發(fā)展，電機故障診斷也走向了智能化道路。目前，井下電機常用的智能診斷方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)、模煳邏輯診斷技術(shù)、遺傳算法診斷技術(shù)： ①人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)是利用 BP 網(wǎng)絡(luò)對煤礦井下出現(xiàn)故障的電機信號進行檢測、分析和轉(zhuǎn)換，同時利用一定的算法得出輸入與輸出之間的映射，進而確定電機的故障類型并對故障類型進行分析； ②模煳邏輯診斷是以模煳理論為基礎(chǔ)，以一定的邏輯算法建立電機故障與故障征兆之間的關(guān)系，并依據(jù)此進行推理和判斷，最終得出電機的故障類型； ③遺傳算法診斷具有診斷快捷、全面等優(yōu)點，該電機故障診斷技術(shù)通過對故障信號進行分析對電機進行全局檢控，并不斷優(yōu)化診斷過程和方法，對各項參變量反復試湊，最終確定電機故障的種類和原因。
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