山西潞安化工集團能源事業部盧春鋒在行業期刊《山東煤炭科技》發表《帶式輸送機滾筒故障智能化實時監測系統的設計》一文。文章針對煤礦帶式輸送機傳統監測手段實時性差、漏檢率高的問題，融合多種智能算法設計全新故障監測系統，經現場實測，系統故障響應時長僅0.8秒，綜合檢測準確率達81.9%，可為工業設備智能故障檢測與運維提供實用方案。

　　帶式輸送機是煤礦、港口等領域核心運輸設備，滾筒軸承磨損、皮帶跑偏、設備過熱等故障會直接影響生產安全與效率。傳統人工巡檢、離線監測模式難以滿足礦井復雜工況下的實時防控需求。對此，研究結合余吾礦現場條件，完成整套智能化監測系統的架構設計與軟硬件選型。系統搭載加速度、溫度、光電編碼器等高精度傳感器，搭配模數轉換模塊、多類型通信單元與高性能核心處理器，構建起集數據采集、傳輸、處理、診斷、報警于一體的完整體系。

　　在數據處理與故障診斷環節，該系統運用濾波、快速傅里葉變換等技術解析采集信號，同時集成支持向量機、人工神經網絡、隨機森林三類智能算法，分別針對不同故障特征開展識別研判。系統設置明確的故障閾值，一旦監測數據超標，將同步觸發聲光、短信、郵件多渠道報警;遇到滾筒驟停、超高溫等嚴重故障，還可通過PLC裝置實現自動停機保護，最大程度規避設備損壞與生產事故。此外，系統配備數據庫，可長期存儲運行數據與故障日志，支撐后期趨勢分析與運維優化。

　　該系統在余吾礦開展了為期六個月的實地測試。結果顯示，系統可精準識別軸承磨損、皮帶跑偏、滾筒過熱等常見故障，其中皮帶跑偏識別準確率達到100%。整體運行穩定，能夠適應礦井溫度波動、強振動等復雜環境。

　　該研究有效彌補了傳統監測方式的短板，整套系統實用性強、響應迅速，不僅適用于煤礦輸送設備，也可為同類工業裝備智能化監測改造提供參考，助力工礦行業實現安全生產與智能運維升級。