3模糊数学法
在对煤矿机电系统故障进行诊断时，传统方法一般采用的布尔运算法则进行估算和诊断，然而该方法一刀切式的将故障分为0和1，认为机电的故障为绝对的是（对应1）与否（对应0），这样就会忽视设备故障的渐进性和过渡性，最终造成评估效果的不准确。当采用模糊数学隶属函数来诊断机电故障时，可将0和1的逻辑关系推广到0~1范围之内的任何数值的关联逻辑中，因此该方法具有更好的合理性。当采用模糊数学进行诊断时，0与1范围之内的数值所对应的特征函数可以叫做模糊数学隶属函数。隶属函数与评估对象的客观性紧密相关，该函数的选择直接决定评估诊断的准确性。模糊诊断过程中，首先需要得出机械设备运行过程中的征兆隶属度，然后根据该隶属度得出故障原因隶属度。再用一个矩阵定义机电设备可能发生故障的所有原因，该矩阵为欧式向量矩阵，即为了科学准确地进行机电故障诊断，模糊诊断矩阵的建立是非常重要的一个环节。一般根据数据的精确性和丰富程度来确定，因此需要参考大量的已有机电故障原因总结和大数据分析结果。
4模糊诊断原则
接近原则是一种广泛被采用的间接状态判断原则。当定义域含有n个模糊子集，如果模糊子集也是模糊的，或者说被识别的对象隶属于模糊子集，并符合模糊规律。此时可以认为子集B和子集A关系最贴近。并且子集B隶属于子集A，也可叫做接近原则。最大隶属原则：当定义域里面有n个模糊子集，如果对于该定义域中的任意一个元素就可以得知其故障诊断单位矩阵。表1~表5为根据该隶属关系所得处的单位机电故障诊断单位矩阵，分别为A，B，X，Y，R。
5模糊诊断分析运用实例
本文以神华集团寸草塔煤矿机电系统为研究对象，利用模糊数学理论对寸草塔煤矿的机电故障进行诊断分析。（1）模糊矩阵权重分析。根据专家打分以及以往事故经验将机电故障诊断指标（或者故障症状）分为8项，每一项的诊断隶属项及权重如表6所示。然后将该矩阵带入到设备故障诊断模糊矩阵A，B，X，Y，R中，就可以得出相应的权重矩阵数值。（2）机电故障判断总矩阵。本次参与寸草塔煤矿机电设备故障诊断的专家共有18人，然后按照表6对机电设备的故障症状进行打分，并将分值带入到上述所有判断矩阵中，并进行汇总.从表7中可以看出，该煤矿机电设备故障症状归一化系数和故障归一化系数均小于0.5，且其比值均小于2，因此机电设备处于正常合理的运行范围之内，并且该机电系统不存在故障风险。
6结语
模糊数学分析方法是一种基于大数据分析和以往故障率并采用专家打分的一种科学合理的判断方法。该方法对机电设备的故障诊断分析具有较强的理论应用。本文通过对神华集团寸草塔煤矿的机电设备故障状况进行模糊分析和诊断，主要结论如下:（1）煤矿机电故障存在一系列的故障症状矩阵，分别为欧式向量矩阵X，Y，O；隶属矩阵A，B。每个矩阵均存在其特有的归一化矩阵；（2）通过专家打分以及结合以往事故案例分析，可以得出机电故障的症状和故障权重。然后通过建立总体判断矩阵，可以得出故障归一化的矩阵和症状归一化矩阵的归一化系数均小于0.5，且其比值小于2，说明该煤矿机电设备运行良好，无故障风险.
摘要：分析了煤矿机电技术在当前发展阶段存在的一些现实问题，并给出了煤炭机电技术安全管理的策略，以期给煤矿生产的安全管理和质量保证提供一定深思和启发的作用。
关键词：煤矿井下；机电技术：安全生产
0引言
随着经济的快速发展和科技水平的不断提高，人们对能源的需求越来越多，尤其是对煤矿资源的需求一直居高不下。虽然有其他替代能源出现，但毕竟是杯水车薪，不能满足生产生活中的整体需求总量。中国的一次能源如煤矿资源的总量处于世界前列，且煤矿开采设备和器材也在逐年得到革新，有了突飞猛进的发展。但在煤矿井下安全生产中仍存在一些技术问题和安全管理问题，这些都关乎着生产进度，与生产安全管理休戚相关，因此煤矿机电技术的重要性逐渐凸显。着重探讨了煤矿机电技术管理在煤矿安全生产中的应用。
