礦井提升機(jī)故障診斷技術(shù)探討

王鵬彬（淮南礦業(yè)集團(tuán)張集煤礦，安徽 淮南 232174）

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礦井提升機(jī)故障診斷技術(shù)探討

王鵬彬
（淮南礦業(yè)集團(tuán)張集煤礦，安徽 淮南 232174）

摘 要：雖然現(xiàn)階段我國大力提倡節(jié)能減排，但隨著城市化進(jìn)程的加快，我國是一個(gè)人口大國，礦產(chǎn)資源的需求量也就隨之加大，礦產(chǎn)資源已經(jīng)被應(yīng)用到人們生活的各個(gè)領(lǐng)域，例如日常用電、取暖、等。各個(gè)行業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)也都依賴于礦產(chǎn)資源，隨著礦產(chǎn)資源的開采，勘探開采的難度逐漸增大，礦井提升機(jī)在礦產(chǎn)資源開采的過程中有著重要的作用，作為煤炭開采重要工具，我們要對(duì)礦井提升機(jī)的質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)現(xiàn)階段的使用情況和故障頻發(fā)的原因進(jìn)行分析，找到礦井提升機(jī)故障的解決方法，本文從礦井提升機(jī)故障的原因進(jìn)行分析，提出了相應(yīng)的故障解決方法供從業(yè)人員參考。

關(guān)鍵詞：礦井提升機(jī)；故障診斷；技術(shù)現(xiàn)狀

0. 前言

礦產(chǎn)的生產(chǎn)環(huán)境極為復(fù)雜，施工人員不得不進(jìn)入這些不穩(wěn)定的區(qū)域作業(yè)，不穩(wěn)定區(qū)域的惡劣環(huán)境給專業(yè)人員作業(yè)帶來一定的困難，所以需要專項(xiàng)的設(shè)備保證人員、物資順利地往返于地面與礦井之中，礦井提升機(jī)正是實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸?shù)闹饕ぞ撸V井提升機(jī)作為礦產(chǎn)開采中必不可少的工具之一，需要對(duì)其進(jìn)行嚴(yán)格的控制，由此可見其可靠性與穩(wěn)定性直接關(guān)系到參與礦井生產(chǎn)所有人員的生命財(cái)產(chǎn)安全，必須受到足夠的重視。

1. 礦井提升機(jī)使用現(xiàn)狀

礦產(chǎn)行業(yè)為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境才有了礦井提升機(jī)的應(yīng)用，因?yàn)榈V井提升機(jī)的特殊性，所以幾乎沒有可以借鑒的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，在應(yīng)用初期涌現(xiàn)了許多問題，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，礦井提升機(jī)的設(shè)計(jì)和使用都實(shí)現(xiàn)了較大的突破，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，也通過故障樹的方式組建了專家系統(tǒng)，對(duì)于一直以來阻礙礦井提升機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題提出了相應(yīng)的見解，傳統(tǒng)的礦產(chǎn)提升機(jī)故障診斷技術(shù)完全依賴于操作人員的語言描述，并且根據(jù)這些信息源來分析問題產(chǎn)生的原因，無法對(duì)故障的發(fā)生做出提前預(yù)知，因?yàn)椴僮魅藛T的語言描述在一定程度上存在著誤差，這就會(huì)導(dǎo)致問題的嚴(yán)重程度無法劃分的問題，現(xiàn)代的礦井提升機(jī)故障診斷技術(shù)將機(jī)械自動(dòng)化與人為主管因素相結(jié)合，通過故障樹分析法、信息融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等方式讓故障的分析更加客觀合理，全面地參考多方數(shù)據(jù)也增加了結(jié)論的準(zhǔn)確性，除此之外，在對(duì)于可能發(fā)生的故障方面也有著良好的預(yù)知，為工作人員的修補(bǔ)爭取了時(shí)間，作為礦井工作必不可少的一部分，只有充分保證故障檢測的準(zhǔn)確性才能保證礦井提升機(jī)更好地為礦井生產(chǎn)服務(wù)。

現(xiàn)階段我國的礦井提升機(jī)技術(shù)與西方工業(yè)大國相比仍存在較大的差距，在德法等國家已經(jīng)嘗試通過PLC對(duì)其電控系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，使其實(shí)現(xiàn)雙通道安全監(jiān)控與回路，并積極結(jié)合多種可行性的監(jiān)控手段，將其安全性能大幅度地提升，但我國仍延續(xù)使用繼電器和由電子元件組成的控制單元，雖有安全電路作為保障，但是由于構(gòu)成復(fù)雜、生產(chǎn)環(huán)境惡劣等原因，故障的發(fā)生和監(jiān)測仍存在一定的困難，需要積極地向發(fā)達(dá)國家尋求技術(shù)支持。

2. 礦井提升機(jī)故障的診斷技術(shù)

機(jī)械、電氣和液壓是現(xiàn)階段我國礦井提升系統(tǒng)的基本組成部分，根據(jù)對(duì)以往事故發(fā)生的總結(jié)分析，可以得出最常出現(xiàn)的故障的主要是以下兩個(gè)方面，例如斷繩事故、控制電源失壓以及過卷事故可以歸結(jié)為是電氣和機(jī)械兩方面的故障事故，礦井提升機(jī)事關(guān)礦井人員的生命財(cái)產(chǎn)安全，如果礦井提升機(jī)的故障沒有得到有效的控制，將對(duì)礦業(yè)的發(fā)展造成威脅，要從根本上總結(jié)礦井提升機(jī)故障的發(fā)生原因，并且根據(jù)故障的發(fā)生原因進(jìn)行明確診斷，運(yùn)用礦井提升機(jī)故障的診斷技術(shù)減少故障的發(fā)生頻率，礦井提升機(jī)故障的診斷內(nèi)容主要是對(duì)礦井提升機(jī)工作系統(tǒng)的各個(gè)實(shí)施步驟進(jìn)行排查，查找出與正常系統(tǒng)運(yùn)行不相符合的內(nèi)容，并對(duì)其發(fā)生的原因進(jìn)行理論分析，找出發(fā)生故障的具體原因，并且將原因進(jìn)行歸類總結(jié)。礦井提升機(jī)故障的發(fā)生原因主要有以下幾個(gè)方面：例如，人為操作不規(guī)范、外界環(huán)境的影響、設(shè)備元件自身問題、自動(dòng)化的程序運(yùn)行受阻等，將原因落實(shí)到這幾個(gè)方面，可以判定其與頂事件之間的相互關(guān)系，包括邏輯關(guān)系和關(guān)聯(lián)程度等。通過對(duì)故障的路徑進(jìn)行分析，可以得出頂事件出現(xiàn)故障的概率，并根據(jù)概率準(zhǔn)確的估計(jì)故障風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生率。電氣故障情況發(fā)生后，相關(guān)工作人員需要及時(shí)地對(duì)提升機(jī)的工作情況進(jìn)行檢查，對(duì)提升機(jī)的實(shí)施工況參數(shù)和數(shù)據(jù)信息與提升機(jī)正常運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)相比較，通過兩者之間的差異對(duì)比，即可對(duì)提升機(jī)的故障原因進(jìn)行綜合的分析和評(píng)定，除此之外，還可以準(zhǔn)確的確定故障發(fā)生的位置以便于相關(guān)工作人員及時(shí)的修補(bǔ)，以恢復(fù)電氣的供應(yīng)，如果沒能及時(shí)地找出礦井提升機(jī)的故障原因，則電氣故障不能夠被及時(shí)解決，如果繼續(xù)運(yùn)行下去，則會(huì)造成設(shè)備的某些運(yùn)行參數(shù)發(fā)生改變，設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)與正常設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)之間存在差距，甚至可能超過設(shè)備設(shè)定參數(shù)的最大界限，這樣就會(huì)導(dǎo)致機(jī)械運(yùn)行的故障，綜上所述，礦井提升機(jī)故障的發(fā)生并不是一蹴而就的發(fā)生而是由多個(gè)因素共同導(dǎo)致的，礦井提升機(jī)的故障如果不及時(shí)處理，則會(huì)實(shí)現(xiàn)連環(huán)性的危害，所以，在發(fā)生故障時(shí)必須進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的處理，這些危害會(huì)不斷地?cái)U(kuò)大最終導(dǎo)致整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的癱瘓。

3. 基于模糊理論的礦井提升機(jī)故障診斷辦法

隨著礦井提升機(jī)故障的頻發(fā)，對(duì)于現(xiàn)階段礦井提升機(jī)的研究越來越深入，對(duì)于礦井提升機(jī)的研究主要包括：基于小波變換的研究、基于人工智能的研究、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。這些研究內(nèi)容相繼出現(xiàn)，并在各自的研究領(lǐng)悟上取得了一定成果，為礦井提升機(jī)的從業(yè)人員提供了參考，這些切實(shí)可行的方法也在一定程度上減少了礦井提升機(jī)故障的發(fā)生率。

人工智能的研究方法具體內(nèi)容是在檢測的過程中引入高數(shù)的計(jì)算方法，這種計(jì)算方法整合了人工免疫模型和離散粒子群，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果通過技術(shù)人員的分析可以找到故障發(fā)生的具體位置，以此可以及時(shí)迅速的解決故障，這種方法的特點(diǎn)是以數(shù)學(xué)計(jì)算為主要方式，以計(jì)算結(jié)果得出故障的發(fā)生位置，這種方法簡潔方便，不受外界環(huán)境因素的影響，同時(shí)不會(huì)對(duì)周圍環(huán)境產(chǎn)生影響，因此可以被廣泛應(yīng)用于各種類型的礦井提升機(jī)之中。

通過小波變換來查找礦井提升機(jī)的故障應(yīng)用的是將整體轉(zhuǎn)化為局部的方法，通過對(duì)系統(tǒng)的綜合分析將整個(gè)問題進(jìn)行分解以便于解決，根據(jù)時(shí)間頻率的變化分析可以將信號(hào)的表現(xiàn)特征進(jìn)行細(xì)化，因?yàn)樾盘?hào)對(duì)于不同的變化會(huì)做出相應(yīng)的反應(yīng)，所以可以據(jù)此得出故障的發(fā)生原因和位置，抓住信號(hào)的表現(xiàn)特征是這個(gè)方法的重點(diǎn)，除此之外，平移伸縮的運(yùn)算使這種故障的查找方法更加精確，平移伸縮運(yùn)算可以細(xì)化信號(hào)的頻率，可以察覺細(xì)微的頻率變化，以便于早期精確而及時(shí)的確定故障的發(fā)生位置，對(duì)于信號(hào)細(xì)微變化的監(jiān)測，可以實(shí)時(shí)的分析出干擾信號(hào)的成分和干擾發(fā)生的原因，借此可以迅速控制故障的發(fā)生位置，有效地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。與人工智能的方法相比，這種方法能更加細(xì)微地反應(yīng)出故障的發(fā)生原因，增加故障判斷的準(zhǔn)確性，現(xiàn)階段，已經(jīng)得到了業(yè)內(nèi)人員的認(rèn)可，并且被廣泛地應(yīng)用于礦井提升機(jī)的故障檢測。

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身特點(diǎn)應(yīng)用于監(jiān)測故障中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能被應(yīng)用于故障監(jiān)測主要是由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身特點(diǎn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著強(qiáng)大的處理信息能力、適應(yīng)變化能力、自身學(xué)習(xí)能力、容錯(cuò)能力，人工智能網(wǎng)絡(luò)能夠直接地將這些特征輸入，在短時(shí)間內(nèi)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可直接轉(zhuǎn)化為處理結(jié)果，這樣大大縮減了故障的分析時(shí)間，為故障的維修工作爭取了時(shí)間，除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以對(duì)礦井提升機(jī)的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)督，適用于故障監(jiān)測工作。

礦井提升機(jī)的自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且它的作業(yè)環(huán)境多在惡劣的地方，這些因素都不利于人工的探查故障的發(fā)生部位及故障的發(fā)生原因，在短時(shí)間內(nèi)一般無法確定故障的模糊關(guān)系，對(duì)于分析得出的故障原因及位置的準(zhǔn)確性還難以保證，這些都阻礙了礦井提升機(jī)故障的分析，上述的分析方法可以與專家系統(tǒng)相結(jié)合，這樣可以對(duì)故障樹的整體信息進(jìn)行綜合分析，可以讓故障的判定有著充分的理論支持，這樣可以完善故障的判定的信息，可以提升模糊關(guān)系確定的可能性，故障樹的建立時(shí)間還比較短，故障樹的發(fā)展還處于不成熟的階段，對(duì)于故障的分析總結(jié)和信息錄入還不完整，無法根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)確的判斷故障的類型，所以對(duì)于專家系統(tǒng)的應(yīng)用我們還有很長的路要走。

結(jié)論

礦井提升機(jī)在礦業(yè)的發(fā)展中有著重要的應(yīng)用，對(duì)于礦井提升機(jī)的研究一定程度上決定著礦業(yè)的發(fā)展，相關(guān)從業(yè)人員應(yīng)該應(yīng)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)方法，對(duì)礦井提升機(jī)的故障進(jìn)行準(zhǔn)確地分析，提升故障分析檢測的準(zhǔn)確性和工作效率，減少故障的發(fā)生率，保證礦井提升機(jī)高效的運(yùn)行，這樣不僅可以保證礦井工作人員的生命財(cái)產(chǎn)安全，也極大地促進(jìn)了礦業(yè)的發(fā)展水平。

參考文獻(xiàn)

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中圖分類號(hào)：TD534

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