帶式輸送機(jī)是煤礦理想的高效連續(xù)運(yùn)輸設(shè)備。與其他運(yùn)輸設(shè)備（如機(jī)械、車(chē)輛等）相比，具有運(yùn)輸距離長(zhǎng)、運(yùn)輸量大、連續(xù)運(yùn)輸?shù)葍?yōu)點(diǎn)。對(duì)于高產(chǎn)高效礦井而言，帶式輸送機(jī)已成為煤礦機(jī)電一體化技術(shù)和裝備的關(guān)鍵設(shè)備。

礦用帶式輸送機(jī)

帶式輸送機(jī)作為煤礦工業(yè)重要的輔助生產(chǎn)部件，故障頻率高，危害性大。此外，煤礦行業(yè)的生產(chǎn)條件差，工作環(huán)境復(fù)雜。傳統(tǒng)的帶式輸送機(jī)已不能滿足現(xiàn)代礦山生產(chǎn)對(duì)故障檢測(cè)、報(bào)警和實(shí)時(shí)控制的要求。嚴(yán)重時(shí)易發(fā)生事故，影響生產(chǎn)，危及職工人身安全。為了保證生產(chǎn)安全和人員生命財(cái)產(chǎn)安全，帶式輸送機(jī)的智能預(yù)知維修十分必要。

對(duì)于輸送機(jī)制造商而言，這是一項(xiàng)增值服務(wù)。制造商可以在機(jī)器出現(xiàn)問(wèn)題之前采取行動(dòng)。當(dāng)他們意識(shí)到客戶可能在特定日期更換零件時(shí)，維修廠可以計(jì)劃和安排采購(gòu)，然后聯(lián)系客戶預(yù)約維修。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷進(jìn)步將對(duì)大數(shù)據(jù)的分析有很大幫助。物聯(lián)網(wǎng)確保了設(shè)備數(shù)據(jù)的穩(wěn)定采集。這些數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在云中，然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析，為設(shè)備管理人員提供優(yōu) 秀的操作策略。隨著自動(dòng)化設(shè)備的普及和應(yīng)用，預(yù)測(cè)性維修的經(jīng)濟(jì)價(jià)值將是巨大的。

帶式輸送機(jī)各關(guān)鍵部件的主要故障包括：

☆ 電機(jī)：電機(jī)斷條故障、轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡等；

☆ 滾筒：滾柱動(dòng)態(tài)軸承故障、聯(lián)軸器故障等；

☆ 齒輪箱：齒面磨損或劃傷、齒面疲勞、齒面塑性變形等；

☆ 托輥：托輥嚴(yán)重偏心、托輥卡住、輸送帶跑偏等。