郭 旺
(江西銅業(yè)集團(tuán)德銅大山選礦廠,江西 德興 334224)
就目前的礦山生產(chǎn)情況來(lái)看,部分企業(yè)為了更有效的提升生產(chǎn)效率,往往使得機(jī)電設(shè)備處于一種超負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)下,如此一來(lái),就導(dǎo)致整體的設(shè)備承受負(fù)荷及使用壽命大大超過(guò)設(shè)備本身的極限數(shù)值,機(jī)電設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間處于這種超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)下,就很容易提升機(jī)電設(shè)備發(fā)生故障的幾率。
礦山作業(yè)通常都是連續(xù)性開(kāi)展的,因此也就導(dǎo)致礦山機(jī)電設(shè)備的工作強(qiáng)度相對(duì)較大,會(huì)經(jīng)常性的處于長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)作業(yè)狀態(tài)下,在這種情形下,就導(dǎo)致機(jī)電設(shè)備的內(nèi)部零件出現(xiàn)相應(yīng)的損壞,從而導(dǎo)致零件之間的配合出現(xiàn)問(wèn)題,最終影響的就是機(jī)電設(shè)備的工作性能,并且長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)性作業(yè)會(huì)逐漸降低機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行效率[1]。
礦山機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障的最終原因,都可追溯到內(nèi)部零件損壞造成的零件配合出現(xiàn)異常。礦山機(jī)電設(shè)備較之其他的生產(chǎn)設(shè)備,在作業(yè)的連續(xù)性及超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)上的特點(diǎn)較為顯著,從而導(dǎo)致礦山機(jī)電設(shè)備內(nèi)部的零件很容易出現(xiàn)問(wèn)題,在零部件的尺寸及形態(tài)方面出現(xiàn)變化的時(shí)候,就會(huì)導(dǎo)致零部件之間的配合出現(xiàn)問(wèn)題,繼而影響到機(jī)電設(shè)備的正常運(yùn)行。
這一診斷技術(shù)主要是以維修人員自身的主管維修經(jīng)驗(yàn)作為基礎(chǔ),并通過(guò)部分簡(jiǎn)單儀器的使用,開(kāi)展對(duì)應(yīng)的礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷工作,這一類型的診斷技術(shù)主要包括知覺(jué)經(jīng)驗(yàn)方式、邏輯分析方式、故障樹(shù)分析方式等。這一類型的故障診斷技術(shù)具備簡(jiǎn)單、便捷等等優(yōu)點(diǎn),也正是因?yàn)檫@一故障診斷技術(shù)的優(yōu)勢(shì),使得在礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用[2]。
但這種方式的缺陷也就是過(guò)分依賴于維修及故障診斷人員的主觀經(jīng)驗(yàn),對(duì)于一些較為復(fù)雜的機(jī)電設(shè)備故障而言,就無(wú)法做出有效地診斷。
這里所指的智能診斷技術(shù)就是綜合性質(zhì)人腦模擬技術(shù)及傳感器技術(shù)等技術(shù)的綜合應(yīng)用,針對(duì)礦山機(jī)電設(shè)備內(nèi)部的可能會(huì)存在的各種類型的故障,開(kāi)展智能化的診斷工作,并得出對(duì)應(yīng)的結(jié)果。在使用這項(xiàng)技術(shù)的開(kāi)展故障診斷工作之前。礦山企業(yè)需要從目前企業(yè)所使用的全部礦山機(jī)電設(shè)備出發(fā),將機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行中出現(xiàn)的故障數(shù)據(jù)做出全面化的采集,并以這些數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),建立一個(gè)完整的機(jī)電設(shè)備故障數(shù)據(jù)庫(kù)。在開(kāi)展對(duì)應(yīng)機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)的過(guò)程中,在使用傳感器技術(shù)等技術(shù)收集到設(shè)備故障數(shù)據(jù)特征之后,將這些特征數(shù)據(jù)輸入到故障特征數(shù)據(jù)庫(kù)中,和庫(kù)中數(shù)據(jù)做出比對(duì)工作之后,就可以在較短時(shí)間內(nèi)快速找出故障的部位及原因。這一診斷方式勝在檢測(cè)結(jié)果較為精準(zhǔn)且速度較快,但是缺陷也是十分明顯的,早期數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,所耗費(fèi)的時(shí)間及成本相對(duì)較高。
這一類型的故障診斷技術(shù)就是借助高頻的檢測(cè)儀器及電流互感器等相關(guān)儀器設(shè)施將機(jī)電設(shè)備參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的檢測(cè),并通過(guò)和處于正常運(yùn)行狀態(tài)機(jī)電設(shè)備參數(shù)做出比對(duì)及分析工作之后,就可以有效的判斷出故障的位置及原因,這一故障診斷技術(shù)比主觀性質(zhì)的故障診斷技術(shù)的精準(zhǔn)率相對(duì)較高,可靠性相對(duì)較高,在礦山機(jī)電設(shè)備的故障診斷中有著較為廣泛的應(yīng)用。
在診斷機(jī)電設(shè)備的過(guò)程中,需要將設(shè)備自身的正常磨損考慮其中,任何設(shè)備在運(yùn)行的過(guò)程中都會(huì)出現(xiàn)一定的損耗,為此,在診斷機(jī)電設(shè)備故障的過(guò)程中,需要將這種正常性的設(shè)備磨損考慮在內(nèi),并以此為基礎(chǔ)給出對(duì)應(yīng)的維修意見(jiàn),如若忽略這一要素,帶來(lái)的問(wèn)題就是維修所用的人力、物力、財(cái)力出現(xiàn)不必要的浪費(fèi)現(xiàn)象,并且也會(huì)對(duì)施工進(jìn)度產(chǎn)生相應(yīng)的影響。除此之外,還需要建立對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型做出相應(yīng)的參數(shù)收集工作,機(jī)電設(shè)備在實(shí)際的運(yùn)行過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)生各種反映其運(yùn)行狀態(tài)的參數(shù)數(shù)據(jù),換言之,這些數(shù)據(jù)的就是機(jī)電設(shè)備健康穩(wěn)定運(yùn)行與否的重要指標(biāo),也是故障得以精準(zhǔn)診斷的重要基礎(chǔ)。
礦山機(jī)電設(shè)備容易發(fā)生磨損及故障的部位主要集中在軸承、齒輪傳動(dòng)箱等位置上,主要原因就是這些位置在運(yùn)轉(zhuǎn)的過(guò)程中很容易產(chǎn)生高溫及高壓,在檢測(cè)工作開(kāi)展不及時(shí)的情況下就很容易帶來(lái)機(jī)電設(shè)備的故障問(wèn)題。為此,在應(yīng)用故障診斷技術(shù)的過(guò)程中,需要實(shí)時(shí)檢測(cè)這些易熱且高壓的位置,通過(guò)溫度壓力器的設(shè)置,就可以實(shí)現(xiàn)溫度及壓力的整體在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工作,在這種情況下,可以通過(guò)機(jī)電設(shè)備的連續(xù)監(jiān)測(cè),可以通過(guò)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化了解設(shè)備的具體狀態(tài)。
在診斷故障的過(guò)程中,提取故障信號(hào)也為今后的故障診斷工作提供了相應(yīng)的技術(shù)支持,通過(guò)專業(yè)基礎(chǔ)理論知識(shí)及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的有機(jī)結(jié)合及應(yīng)用,可以建立起針對(duì)不同類型機(jī)電設(shè)備的故障診斷模型,從而為進(jìn)一步的機(jī)電設(shè)備的故障分析提供相應(yīng)的技術(shù)基礎(chǔ)。借助機(jī)電設(shè)備故障診斷模型及不同機(jī)電設(shè)備的特征要求,就可以給出具備針對(duì)性的維修意見(jiàn)。目前,現(xiàn)行的維修技術(shù)主要包括周期、預(yù)防、事后等諸多類型。其中最為常用的維修方式就是周期性維修方式,就是在全面結(jié)合機(jī)電設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀況及故障診斷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,借助數(shù)學(xué)模型的幫助,制定出合理的維修周期,并且遵循維修周期開(kāi)展對(duì)應(yīng)的機(jī)電設(shè)備故障檢測(cè)及維修工作,以便更好的控制機(jī)電設(shè)備的故障發(fā)展。
對(duì)于礦山開(kāi)采安全作業(yè)而言,礦山機(jī)電設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行與否有著十分重要的作用,為此,礦山機(jī)電設(shè)備故障診斷及維修工作就顯得十分重要。導(dǎo)致礦山機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障的主要原因包括運(yùn)行負(fù)荷較大及長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)作業(yè),在檢測(cè)諸如采煤機(jī)、提升機(jī)及電動(dòng)機(jī)故障的過(guò)程中,需要使用到主觀診斷、儀器診斷及智能診斷三種故障診斷方式,并且在相關(guān)技術(shù)不斷發(fā)展的影響下,礦山機(jī)電設(shè)備的故障診斷將會(huì)變得越發(fā)高效。