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矿山机电设备故障诊断技术的应用范文

时间:2022-11-22 05:03:01

矿山机电设备故障诊断技术的应用

摘要:矿山开采活动日渐增多,矿山机电设备长年累月运转,发生故障在所难免。为了确保设备的正常运转,保障生产活动,需要应用故障诊断技术对设备进行故障检查与维修。

关键词:矿山机电设备;故障诊断技术;应用

对于矿山机电设备而言,故障诊断技术可以对其运行的状态进行了解和掌握,并判断整体设备或者局部部件是否存在异常,找出故障与产生故障的原因,而且可以对故障发展的趋势进行预测。随着经济的发展,矿山开采活动日益频繁,大量的机电设备投入运行。在开采作业中,这些机电设备有很大机率发生故障,为了能够及时地诊断并进行维修矿山机电设备的故障,应用故障诊断技术已成为大势所趋。

1矿山机电设备维护与维修的要点

矿山机电设备在运行过程中会发生各种各样的故障,为了确保机电设备能够正常运行,应当做好预防为主的计划检修工作,时刻保持对机电设备的观察检测,若在机电设备的使用过程中发现潜在的安全隐患,则需要进行及时的排除与维护。同时,对矿山机电设备要定期进行检查,也就是计划检修,如果在检修过程中发现有安全问题或者设备磨损等情况,则需要进行及时维修。其次,在生产的同时兼顾设备检修,正确处理好二者之间的关系。对于煤矿生产安全工作而言,设备检修也是其重要的一部分,同样需要投入一定的财力、人力以及物力。而有些煤矿为了确保年产量完成任务,忽视了设备的维护检修工作,从而使得有些机电设备带病工作,不但对日常的生产工作造成影响,而且容易引起煤矿安全事故。最后,日常保养与定期专业维修相结合。应由专人负责机电设备的日常维护和保养,同时,专业的修理单位也要对机电设备进行定期检查和维修。

2矿山机电设备故障诊断技术的应用分析

2.1主观诊断技术的应用

所谓主观诊断技术,主要是通过运用简单的维修仪器,或者以以往的实践维修经验为依据来诊断设备的故障。主观诊断技术具有快速便捷的优势,其不足在于可靠性不高。主观诊断技术又可以进行多种划分,一般有以下五种:直觉经验法、故障树分析法、逻辑分析法、堵截法、参数测量法[1]。直觉经验法主要是指以感官和经验为依据,辅之以看、听、摸、闻和问等,对故障产生的原因进行诊断。直觉经验法能够及时解决故障,但可靠性不高。故障树分析法主要是先以系统为依据,将故障树逻辑结构图做出来,在故障树的顶部画出系统故障事件。作为顶事件,在故障树下画出引起系统故障的基本事件。作为底事件,再以各个元件的故障率为依据,最后找出系统故障。这一方法适用于比较复杂、大型的系统故障。逻辑分析法主要是经过逻辑分析故障的常见现象与逻辑关系,以此对故障产生的原因与位置进行确定,进而解决故障问题。堵截法主要是通过分析液压系统的构成,并结合故障现象,以此为依据对堵截点进行选择,再通过对系统压力和流量的变化进行堵截观察,以此确定故障点。参数测量法主要是在系统回路中测出所需点的工作参数,然后和系统正常工作参数进行比较,从而发现参数正常与否,进而判断出故障和故障点的位置,适用于定量预报和在线监测。

2.2仪器诊断技术的应用

仪器诊断技术就是通过控制设备系统的主要参数,既包括振动、温度、压力和力矩,也包括执行部件的速度、泄漏等,使用计算机进行运算,或者使用相关仪器进行显示,进而得出诊断结果[2]。在仪器诊断技术中使用到的诊断仪器包括综合型、专用型和通用型三种。仪器诊断技术在发展过程中,逐渐呈现出了多样化,不但包括便携式和非接触式,还包括了智能化和多功能化。

2.3数学模型诊断技术的应用

数学模型诊断技术使用的就是数学方法,通过对一些特征值进行测量,进而对这些信号进行相关性的分析和处理,以此确定故障的源头。从本质上说,数学模型诊断的基础是信号和建模处理,其手段是传感器技术与动态测试技术。

2.4智能诊断技术的应用

智能诊断技术主要是由系统进行控制,对人脑特征进行模拟,对故障信息进行有效的获取、传输和处理,同时进行再生和利用,对系统中事先存储的专家诊断经验进行再次使用,从而诊断设备故障。智能诊断技术又可以划分为多种类型,其中既包括神经网络系统诊断法和灰色系统诊断法,还包括了专家系统诊断法和模糊诊断法[3]。而这四种方法中又以神经网络与专家系统研究的最为广泛,实现了智能化故障诊断。这两种智能诊断技术多用于煤矿机电设备,其潜力巨大。以人工智能为技术基础的专家诊断系统,主要是通过计算机技术的使用,对某些领域有巨大贡献的专家进行模拟,将他们的经验方法用于设备故障的解决,这种诊断方法较为先进。

3故障诊断步骤

3.1建立数学模型

矿山机电设备在正常运行时会产生许多数据和参数,这些数据、参数能够准确反映矿山机电设备运行的状况,为机电设备的故障诊断提供了十分重要的依据。建立数学模型就是为了更好地收集这些参数数据。从本质上来说,故障诊断数学模型可以简单划分为两个层次,即定性和定量。所以,矿山机电设备应当遵循这一原则来建立故障诊断数学模型。

3.2采集、处理和分析

信息进行信息数据的采集时,将传感器针安装在矿山机电设备上,在运行过程中,机电设备发出的各种信号通过传感器针进行采集和测量,然后对这些收集的信息进行传送并储存在数据贮存器中,实现对参数数据的了解和掌握。这些数据还不可以直接作为故障诊断的依据,还必须进行相关的处理,删除没有价值的信息,对有价值得信息进行转换,使其成为能够被直接理解的数据,再进行分析和比较,将设备正常运行的参数标准当作参考的对象和依据,对矿山机电设备的运行状态进行判断,最终确定设备故障,并找出故障原因。

3.3故障的预测

对信息进行科学有效的分析后,将其作为重要的基础数据,以此来预测和评估机电设备的故障情况。对于机电设备各元件的使用情况或使用寿命,也可以用基础数据来进行预测和评估。经过预测评估,机电设备的日常保养和维修便有了科学有效的数据依据。

4结语

综上所述,矿山机电设备故障诊断技术的应用具有重要的意义,其有助于机电设备的维护与维修,确保机电设备的正常运行,保证了矿山生产的有序进行。对设备的诊断维修,能够使设备的使用寿命得到延长,减少设备的运行维修成本,从而节约企业生产成本。

参考文献:

[1]杨晨光.浅析如何有效加强矿井机电设备的安全与维护工作[J].科技经济导刊,2017(19):46.

[2]王晓英.探讨矿山机电设备中电气断路故障检测[J].黑龙江科技信息,2012(33):70.

[3]孙新城.浅析煤矿机电设备维修中故障检测诊断技术的应用[J].企业技术开发,2011(17):70-71.

作者:邓利明 单位:山西煤销集团

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