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    采煤機(jī)的故障分析與診斷及其發(fā)展趨勢

    2016-12-01 00:19:21魏晉萍山西省雁北煤炭工業(yè)學(xué)校山西大同037005
    山東工業(yè)技術(shù) 2016年11期
    關(guān)鍵詞:故障分析采煤機(jī)診斷

    魏晉萍(山西省雁北煤炭工業(yè)學(xué)校,山西 大同 037005)

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    采煤機(jī)的故障分析與診斷及其發(fā)展趨勢

    魏晉萍
    (山西省雁北煤炭工業(yè)學(xué)校,山西大同037005)

    摘要:為提高采煤機(jī)作業(yè)壽命及效率,需對采煤機(jī)常出現(xiàn)的故障進(jìn)行分析和診斷,一般常見的方法有溫度檢測、鐵譜分析及故障診斷專家等,常見的故障分析及診斷系統(tǒng)存在一定的局限性,因此限制其相對的應(yīng)用區(qū)間,近年來,采煤機(jī)診斷系統(tǒng)發(fā)展趨勢逐漸向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合于專家系統(tǒng)共同精確診斷方向發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:采煤機(jī);故障分析;診斷;發(fā)展趨勢

    0 前言

    采煤機(jī)是煤礦業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)至關(guān)重要的設(shè)備之一,整個復(fù)雜的構(gòu)成系統(tǒng)中包括機(jī)械、電子電氣及液壓傳動系統(tǒng)[1]。盡管采煤機(jī)整個系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過程中考慮到很多實(shí)際應(yīng)用的問題,但在煤礦作業(yè)過程中將面臨相當(dāng)惡劣的操作環(huán)境,影響采煤機(jī)零部件的磨損,降低整個機(jī)器的壽命。因此,為提高采煤機(jī)的作業(yè)壽命及效率,需要提出整套完整的故障分析與診斷系統(tǒng)。

    1 采煤機(jī)常見故障

    1.1采煤機(jī)液壓系統(tǒng)故障

    采煤機(jī)在作業(yè)過程中出現(xiàn)故障情況最為頻繁的就是液壓系統(tǒng)。盡管在采煤機(jī)中設(shè)有自動調(diào)控等裝置,但在實(shí)際操作過程中依然會發(fā)生很多故障[2]。發(fā)生故障的原因錯綜復(fù)雜,很難進(jìn)行及時的診斷與分析。液壓系統(tǒng)故障的最常見的情況是由于油液污染而引起的,例如常出現(xiàn)的情況有雜質(zhì)混入油液中導(dǎo)致泵和馬達(dá)不能進(jìn)行正常工作,造成系統(tǒng)出現(xiàn)功能性障礙。常導(dǎo)致其它故障出現(xiàn)的原因有系統(tǒng)壓力、密封及流量等問題。

    1.2采煤機(jī)常見的機(jī)械故障

    采煤機(jī)在作業(yè)時,牽引行走輪負(fù)載較大且受力不對稱,所以支撐軸會發(fā)生一定程度的磨損或是破裂。損壞的支撐軸會影響到其它鏈輪軸和鏈輪等零部件的壽命,作業(yè)時間較長會導(dǎo)致整個機(jī)械部分壽命降低[3]。采煤機(jī)受力較大的部位之一是搖臂部位,作業(yè)過程中搖臂部位的頻繁操作以及潤滑狀況不良,會非常容易致使軸承發(fā)生一定程度的破壞。隨著作業(yè)時間的累積,軸承會發(fā)生嚴(yán)重故障,進(jìn)而影響工作的進(jìn)度。當(dāng)然,除軸承故障處負(fù)荷過大引起意外,常見的情況有使用潤滑劑不當(dāng),安裝軸承位置不正確等,都會引起軸承故障。常見的機(jī)械故障還有聯(lián)結(jié)有一定程度的松動導(dǎo)致整個傳動系統(tǒng)發(fā)生故障,引起局部溫度過高,引起零部件損壞,致使整個采煤機(jī)系統(tǒng)發(fā)生故障。

    2 故障診斷方法

    2.1參考故障歷史記錄診斷法

    根據(jù)采煤機(jī)系統(tǒng)的組裝原理結(jié)合故障出現(xiàn)位置,進(jìn)行進(jìn)一步分析。首先,對局部出現(xiàn)的故障問題相關(guān)聯(lián)的所有元器件和對應(yīng)的系統(tǒng)進(jìn)行分析,同時參考采煤機(jī)維護(hù)手冊來找到問題的癥結(jié)所在之處,采取相應(yīng)的的解決措施。同時,將導(dǎo)致故障的原因和相應(yīng)的解決措施都記錄成冊,經(jīng)過長時間的歸納和總結(jié)便可以得到一個故障診斷歷史記錄薄。當(dāng)再次出現(xiàn)相同的故障,便可以通過簡單的故障分析和診斷輕易的找出相應(yīng)的問題,采取對應(yīng)的措施,提高診斷效率,節(jié)省排查時間,提高煤礦作業(yè)工作效率。此種方法的優(yōu)點(diǎn)是遇到相同的情況,能夠進(jìn)行精確的故障位點(diǎn)定位,并提出相應(yīng)的解決方案。缺點(diǎn)是單純的憑靠經(jīng)驗(yàn)積累,需要建立很大的故障歷史記錄庫。

    2.2機(jī)械故障診斷法及液壓系統(tǒng)診斷法

    在采煤機(jī)進(jìn)行煤礦作業(yè)過程中,機(jī)械系統(tǒng)故障的出現(xiàn)對煤礦生產(chǎn)有非常大的影響。對采煤機(jī)機(jī)械故障診斷的方法有振動、噪聲及溫度等監(jiān)測診斷方法。溫度檢測診斷法是一種比較靈敏、快速、正確、有效的監(jiān)測手段。例如,系統(tǒng)中摩擦零附件發(fā)生異常,磨損速率就會增加,通過溫度監(jiān)測更為直接,相比于油樣分析和磨損判定分析。監(jiān)測處狀態(tài)可以通過定點(diǎn)在線溫度進(jìn)行診斷,最終找到故障發(fā)生的精確位點(diǎn)。常見的軸承故障診斷也通過軸承溫度和傳動箱的油溫進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測,觀察并分析變化趨勢,發(fā)現(xiàn)故障以及推測故障發(fā)生的可能性。

    在常發(fā)生故障的液壓系統(tǒng),可以加測各部分的溫度與壓力。在液壓的各部分功能的原件位置分布設(shè)置溫度與壓力的線監(jiān)測點(diǎn)。根據(jù)溫度和壓力的場分布快速對故障源進(jìn)行診斷,精確找出相應(yīng)的位置,判斷導(dǎo)致故障的因素。同時,還可以采用油樣分析來定期檢查系統(tǒng)的污染情況,防止重大故障的發(fā)生,保證系統(tǒng)安全、有效率的工作。

    2.3采煤機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)

    如果采用速度較快的診斷方法快速的判斷復(fù)雜性和隱蔽性的采煤故障系統(tǒng),具有一定的難度。但專家系統(tǒng)通過專業(yè)的知識和模擬過程能夠快速的找到故障的癥結(jié)所在之處,專家系統(tǒng)較為專業(yè)主要是因?yàn)橛袕?qiáng)大的專業(yè)知識體系。最近,運(yùn)用于非常精確的專家系統(tǒng)對采煤機(jī)進(jìn)行故障診斷,已經(jīng)在國內(nèi)成為一種趨勢。影響專家系統(tǒng)的重要因素取決于專家系統(tǒng)內(nèi)部知識庫的儲藏以及通過實(shí)際經(jīng)驗(yàn)積累的知識框架結(jié)構(gòu)。建立和模擬許多故障,通過儲存的數(shù)據(jù)最終提出較為權(quán)威的診斷結(jié)果。

    3 故障診斷方法的發(fā)展趨勢

    局限于傳統(tǒng)的故障系統(tǒng)監(jiān)測手段,很難在以后復(fù)雜的煤礦作業(yè)過程中精確的找到故障的癥結(jié)所在之處。目前診斷煤礦機(jī)故障系統(tǒng)的發(fā)展趨勢為三種診斷方式相互結(jié)合,最終可以很快的定位并解決問題。常見的診斷系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)相互結(jié)合,專家系統(tǒng)在診斷過程中發(fā)揮主要的作用或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在在診斷過程中發(fā)揮主要的作用,也常常會用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)相互結(jié)合,發(fā)揮出更好的好的診斷效果。通過強(qiáng)大的專業(yè)知識系統(tǒng)庫和敏感的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相結(jié)合,作為一種新型合理化、有效化的診斷方式,解決在煤礦作業(yè)過程中頻繁出現(xiàn)的重大的故障系統(tǒng)問題。

    4 結(jié)論

    采煤機(jī)作為煤礦業(yè)生產(chǎn)過程中重要的環(huán)節(jié),由于頻繁的操作過程引起較為明顯的故障問題。盡管采煤機(jī)整個系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過程中考慮到很多實(shí)際應(yīng)用的問題,但在作業(yè)過程中將面臨相當(dāng)惡劣的操作環(huán)境。惡劣的操作環(huán)境,最終影響采煤機(jī)零部件的磨損,降低整個機(jī)器的壽命。因此,為提高采煤機(jī)的作業(yè)壽命及效率,需要提出一整套完整的故障分析與診斷系統(tǒng)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張建偉,張長合.淺析采煤機(jī)診斷故障及診斷方法[J].中國高新技術(shù)企業(yè),2012(26):120-124.

    [2]Lei S,Wang ZB, Liu XH, Tian C, Liu Z, Xu J. Identification of shearer cutting patterns using vibration signals based on a least squares support vector machine with an improved fruit fly optimization algorithum [J].Sensors. 2016(16):90. [3]倪松松,陽寧,李力,丁恩杰.基于擴(kuò)展故障樹的采煤機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)研究[J].礦冶工程,2015(35):15-19.

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.083

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