（国家能源集团神东煤炭集团 陕西榆林 719315）
摘要：当前社会是信息化、智能化高速发展的社会，人们日常生产和生活中都离不开智能化设备，尤其是在工业生产、能源开发领域中，对于电气工程自动化的应用更是非常广泛。文章就此背景之下，探讨了智能化技术，并对其在煤矿电气工程自动化中的应用进行了分析，具体内容供大家参考和借鉴。
关键词：煤矿；电气工程自动化；智能技术；应用
前言
随着我国社会生产力的不断发展和进步，当前很多煤矿企业开始进行了自动化生产。和传统人工比起来，应用自动化技术能提升企业生产效率，确保煤矿开采效率。在国内煤矿生产企业中，电气的自动控制属于重要部分，且每次技术革新均会影响到煤矿企业发展，特别在应用智能技术以后，大幅度提高了自动化水平及程度，使得系统的设备运行更高效与流畅，继而降低了运营成本。
1人工智能技术内涵
人工智能技术归属于计算机领域，其主要目的就是掌握人类智能的本质，并实现对人类智能的模拟，从而产生智能机。人工智能技术将机器人与专家系统等各领域作为了主要研究对象，同时涉及心理学、逻辑学、语言学等多个学科，但计算机学科一直是其核心内容。一般来讲，对于人工智能技术的有效研究都具备一定的复杂性，因此就需要采用智能机器来对这些复杂的工作任务进行解决。从科学的角度来看，人脑是最精密的机器，而人工智能就是实现对人脑思考过程的模拟，并通过对实际所获取的信息进行有效研究并在此基础上实现反馈。所以，在当前的各个行业当中加强对于自动化目标实现的主要途径就是对人脑的模拟。
2在煤矿电气工程中应用智能化技术的优势
2.1智能化系统处理数据一致性比较高
在煤矿电气工程中数据处理时，无需通过人工输入，可获得较高效率，能符合自动化的控制要求。
2.2对于煤矿电气控制比较方便
智能技术主要是经过响应时间、鲁棒性等有效调控煤矿的电气系统，来实现自动化生产，其同传统的控制系统相比较，运行更加稳定和精确，可实现煤矿同步生产。此外，智能化的控制系统调整煤矿的电气设备时，主要是经数据变化进行自动化的调节，可降低技术人员工作强度，且在条件允许时能进行远距离自动调节。
2.3无需构建专门控制的模型
在应用传统控制器控制技术的同时，需要技术人员按照控制对象实际情况来建立复杂的动态方程。但是在采取动态方程进行模拟设计的过程中，技术人员却无法估计正确值，这是因为不确定性因素和客观因素较多，使得部分参数不能够全部掌握，从而导致煤矿自动化的控制工作效率受到影响。但在煤矿电气工程中应用自动化的技术可处理上述问题，且无需构建复杂动态方程，可有效规避不确定性因素对于精度控制影响。
煤矿电气工程中智能化技术优势见图1。
图1煤矿电气工程中智能化技术优势
3煤矿电气工程自动化中应用的智能化技术细分
煤矿电气工程的自动化中应用的智能化技术见图2。
图2煤矿电气工程的自动化中应用的智能化技术
3.1煤炭智能采掘装备
煤炭装备是煤炭勘探采掘技术的载体，是装备制造业的核心部分。包括智能勘探、智能采掘在内的智能装备技术不仅降低成本、提高生产和资源利用效率，更有助于实现安全高效发展。在煤炭智能采掘领域，一些创新正崭露头角。无需到现场，在操控中心按下按钮，即可实现智能采煤和全自动监控等功能逐渐实现。例如，陕西黄陵矿业凭借自主研发的装备技术率先推进智能矿井建设，实现薄、中、厚煤层智能化开采全覆盖。预计2018年8月底安装调试智能化快速掘进系统，年底四个煤矿全部实现智能化采煤。黄陵矿业董事长雷贵生说，得益于智能化改造，企业利润、效益大幅提升，未来这套技术装备将在全国数十家煤矿推广。
3.2人工智能技术的应用
人工智能生产的发展是建立在计算机基础之上的，作为人工智能技术的一个组成，其应用研究的范围比较广泛，涉及到智能机器人开发、语言图像识别等内容，其最为显著的一个特点就是能够对人复杂的脑力活动进行模仿，最终替代人生产，包括产品设计、运动控制、信息处理、图像识别等。人工智能的优势体现在众多方面，包括，在数据信息搜集与处理上有着较大的灵活性与准确性以及在自动化控制中应用，其能够将机械运算效率与准确性提高，降低企业人力成本。
在电气工程自动化中，智能技术的应用主要是在电气自动化设备之中、电气控制过程中以及故障分析与诊断中。第一，在电气自动化设备中的应用。电气自动化设备运行复杂，引入人工智能，能够解决技术水平与知识技能欠缺的问题，通过计算机编好程序，直接替代人力，从而提高设备运行效率与准确性。第二，在电气控制过程中应用。人工智能主要是对神经网络、专家系统与模糊控制，依靠计算机运行程序实现控制。依据不同环节，控制系统可按照不同需求对运转方式进行转换，在转换过程中需要有极高的精确度，不能有任何误差，人工智能基本可以实现高精度控制需求。第三，在故障分析与诊断中的应用。电气自动化的运行和控制过程中，因为有高精度的要求，因此其故障现象比较少见，但是不可百分百地避免。因此，故障分析与诊断成为电气自动化控制可靠性的一个保证。传统的故障分析与诊断，需要耗费大量人力物力，因为故障通常是复杂的，需要通过多个步骤对故障原因分析与判断。而采用人工智能技术则可以有效弥补这一不足，通过典型专家案例准确分析故障，能够快速对故障做出判断，从而将故障判断时间缩短到最小，减少不必要损失。
3.3通风系统中应用的智能化技术
由于煤矿井下工作环境比较恶劣，因此其安全隐患比较大。这就要求煤矿企业在进行煤矿通风智能化系统规划时，应用冗余、涣散与分层等方式进行规划，通过光纤传输的技能、以太环形的网络技能与多机备用的技能实现煤矿通风系统设计，提高煤矿通风系统可靠性。目前，VC++和组态操控的软件在煤矿通风的系统中有着重要作用，该软件可对煤矿通风进行有效操控，同时还可以实现遥控、遥感和遥测等的功能，进而有效实现现场越线报警功能。
3.4故障判断技术
煤矿电气工程中经常会出现电气设备故障问题，这严重影响了煤矿的正常生产。将智能技术应用到故障判断技术中，可以针对不同的问题进行分析和判断，从而有效解决故障。在整个电气自动化工程中往往有众多的电气设备，工作人员也要重视设备的使用程度，定期检修与维护，严禁出现超载运行。针对电气的智能化技术我们可以进行智能化分析故障，快速诊断找出故障点和最大的影响范围，最后才能智能消除故障。这些过程都可以通过智能化实现提高电气系统的安全性、降低事故出现概率的目的，进而提高整个企业的效益。
3.5在管理系统中的应用
煤矿安全生产是关系煤炭工业持续健康发展的头等大事，我国煤矿与世界各主要产煤国家比较，不仅地质构造比较复杂，而且自然灾害也较为严重。2011年截至9月份，全国煤矿共发生死亡事故892起、死亡1419人，同比分别下降18.7％和27.6％。虽然整体形势有了很大改观，煤矿事故发生率大幅下降，但是当前煤矿安全生产工作仍然存在较为突出的问题。在煤矿安全管理中，必须有相应的科技保障，随着科学技术的不断发展与成熟，智能煤矿管理系统应运而生。在智能煤矿管理系统中引入视频监控系统，是对智能煤矿管理的补充和完善，针对煤矿瓦斯检查、通风检查、设备检查、安全检查等一系列关系到煤矿企业的生产效益、矿工的生命安全的重要岗位，需一套煤矿安全视频监控管理系统，从而有效解决了由于检查人员空班、漏班而导致事故隐患不能及时发现和解决的问题，有效监督煤矿瓦斯检查员、安全检查员、防爆检查员等巡回检查工作，及时发现和处理危险情况，确保煤矿安全生产。
3.6煤矿视频监控系统建设中的应用
井下采掘点分散，监控点要分布全面，并随着生产不断改变，因此，要求系统安装、维护方便、系统监测数据准确，并能够在环境恶劣的条件下稳定、可靠的工作。这种情况下，将智能技术应用到监控系统中可以实现实时监测。其主要由以下部分构成：
主监控中心：主监控中心设置在公司行政管理大楼内，管理所有矿区监控点图像。设置系统主服务器、视频综合管理工作站、视频存储设备等。监控分中心：设置在矿井的管理监控室，可以设置液晶拼接屏监控，或者由常规监视器组成电视墙，并需矩阵控制系统进行视频图像切换\控制管理，可根据具体情况选择是否设置存储图像功能。多级分控端：在矿区内设置分控中心，总控中心，并可根据视频公司管理部门的要求，通过视频转发服务器，将视频图像传输到政府各级矿业管理部门，即可看到实时监控视频图像，并根据权限对系统进行调阅、查询等操作。
该系统可管理控制全部实时监控视频，使监控管理服务器功能强大，可以同时管理数十个矿区系统和数十个甚至是上百个在线用户；此外，系统能够实现对数百个活动视频图像有效的管理、调控、存贮、转发等；可以进行报警录像，可存储、检索、备份和恢复大量的图像数据库文件；流媒体管理服务器具有完善的用户认证机制，强大的中心协调机制；整个系统软件综合管理平台可以与矿区GIS系统、矿区人员管理系统、矿区各监控子系统整合，实现功能强大的安全管理和人员管理的综合管理要求，符合系统的智能化、数字化标准和未来发展方向。
3.7综采成套装备智能系统的实现
综采成套装备智能系统融合了采煤机智能记忆割煤、液压支架跟机自动化、运输系统煤流负荷平衡、智能集成供液、三维虚拟现实、工作面视频监控、远程遥控、“一键”启停等多项高新技术，实现了正常连续生产过程中采场无人操作，工作面作业人员由多变少的目标。智能矿山建设采用先进的技术与装备实现智能化开采和自动化生产，注重节能与环保，将极大地提高自动化、数字化和信息化水平，实现生产过程的低消耗和低排放，从而有力地推动煤炭生产方式的变革，实现以最小资源扰动获取最大资源收益的目标。
结束语
综上所述，随着现代化科学技术水平的不断提高，智能技术在煤矿电气工程中的应用越来越广泛。其不仅能够提高煤矿生产效率，并且还能够促进煤矿企业可持续发展。
参考文献：
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[5]沈满.电气工程自动化智能化技术运用解析[J].好家长，2015（21）：248.
论文作者:刘玉录
论文发表刊物:《电力设备》2018年第8期
论文发表时间:2018/6/25
标签：煤矿论文; 智能论文; 技术论文; 电气工程论文; 人工智能论文; 系统论文; 故障论文; 《电力设备》2018年第8期论文;