矿山机电设备故障诊断分析与研究.pdf

世界有色金属2023年7月下202矿山机电设备故障诊断分析与研究李鹏（山东华源矿业集团有限公司友众煤业，山东 泰安 2 7 1 0 0 0）摘 要：本文首先分析了矿山机电设备故障的原因，然后探讨了故障诊断的原理，并介绍了矿山机电设备故障诊断分析时的五个步骤。同时，还介绍了目前常见的矿山机电设备故障诊断类型，并分析了其中的8 种方法，包括传统诊断方法、常见诊断方法和智能诊断方法等。这些方法有助于及时解决设备故障，避免矿山事故的发生，确保矿山安全高效地进行生产。关键词：矿山；机电设备；故障诊断；分析中图分类号：T D 4 0 7 文献标识码：A 文章编号：1 0 0 2-5 0 6 5（2 0 2 3）1 4-0 2 0 2-3Analysis and Research on Fault Diagnosis of Mining Mechanical and Electrical EquipmentLIPeng(S h a n d o n g Hu a y u a n Mi n i n g G r o u p C o.,L t d.Y o u z h o n g C o a l I n d u s t r y,T a i a n 2 7 1 0 0 0,C h i n a)Abstract:T h i s a r t i c l e f i r s t a n a l y z e s t h e c a u s e s o f f a u l t s i n mi n i n g me c h a n i c a l a n d e l e c t r i c a l e q u i p me n t,t h e n a n a l y z e s t h e p r i n c i p l e s o f f a u l t d i a g n o s i s,i n t r o d u c e s t h e f i v e s t e p s w h e n mi n i n g me c h a n i c a l a n d e l e c t r i c a l e q u i p me n t f a u l t s o c c u r,a n d a l s o i n t r o d u c e s t h e c o mmo n t y p e s o f f a u l t d i a g n o s i s f o r mi n i n g me c h a n i c a l a n d e l e c t r i c a l e q u i p me n t a t p r e s e n t.F i n a l l y,e i g h t f a u l t d i a g n o s i s me t h o d s f o r mi n i n g me c h a n i c a l a n d e l e c t r i c a l e q u i p me n t a r e a n a l y z e d,i n c l u d i n g t r a d i t i o n a l d i a g n o s t i c me t h o d s,c o mmo n d i a g n o s t i c me t h o d s,i n t e l l i g e n t d i a g n o s t i c me t h o d s,e t c.I t i s c o n d u c i v e t o t i me l y t r o u b l e s h o o t i n g o f e q u i p me n t,a v o i d i n g mi n e a c c i d e n t s,a n d e n s u r i n g e f f e c t i v e a n d s a f e p r o d u c t i o n i n t h e mi n e.Keywords:mi n i n g;Me c h a n i c a l a n d e l e c t r i c a l e q u i p me n t;F a u l t d i a g n o s i s;a n a l y s i s收稿日期：2 0 2 3-0 5作者简介：李鹏，生于1 9 8 8 年，男，山东泰安人，本科，助理工程师，研究方向：机电运输。近年来，由于矿山自动化程度的提高，矿山机电设备故障频繁发生，其中最常见的故障包括矿山传动系统故障、机电设备振动噪声大以及液压系统泄漏等。在矿山开采过程中，装备种类繁多，内部结构复杂，涵盖设备、电气和液压等多个方面。如果设备发生故障或失效，将对整个生产体系产生不小的影响，进而对公司的经济发展造成不利作用。因此，及时检查和维修矿山的电气设备故障，关乎矿山安全以及每位矿工的生命健康。目前，矿山设备的诊断多依赖人工操作，通过听取设备运行声音、观察表面温度和设备运行状况等手段对设备进行诊断，然后进行维修。这种方法不仅需要大量时间用于故障检测，而且对操作人员和员工技术能力要求较高。1 矿山机电设备的故障原因1.1 零件损坏采矿活动对设备造成很大的损伤，尤其是设备的零件。零件是设备中非常小的部件，其尺寸和厚度是根据设备要求进行设计的。如果其中的零件受到破坏，装配就会发生变化，严重时会降低工作质量和使用安全性。1.2 设备过载无论何种设备，都有其使用年限和限制，超出一定时间后，设备寿命将大大缩短。此外，过度负荷也会导致各种问题。如果没有提前做好准备，让机器长时间处于工作状态，将导致很多问题甚至无法正常运转。1.3 运行较久人们在高负荷工作后需要一段时间放松，机器也是如此。然而，在很多矿山中，利用设备和电气设备时往往会延长机器的工作周期，这不仅会影响机器的利用率，还会导致设备失效。2 矿山机电设备故障诊断原理矿山机电设备的故障诊断首先需要建立设备的数学模型。这项工作基于维修人员对矿山设备和设备运行情况进行数据采集。当矿山机电设备出现故障时，维修人员可以根据已有的矿山机电设备数学模型与故障参数进行比较。通过对矿山机电设备进行故障定位和故障诊断，为矿山机电设备故障检测提供了坚实的理论依据，从而有效地解决了矿山机电设备故障的问题。矿山机电设备的故障检测是矿山设备系统的二次故障检测。获得有用的数据信息是所有工作的先决条件。通过对矿山机电设备运行参数和运行状态的数据进行分析和判别，借助现代化的先进技术，可以有效地判断矿山机电设备的失效问题。信息的分析、识别和转换是矿山机电设备故障诊断的最终环节。利用计算机技术分析和识别矿山机电设备的运行参2023年7月下 世界有色金属 203数和状态，并将设备语言转换为人类语言，使维修人员能够了解矿山机电设备的运行情况，为下一步的故障排除提供基础。3 矿山机电设备故障诊断的步骤3.1 建立一套可靠的数学模型矿山机电设备是一类具有重要意义的电子信息系统，它的工作和工作状态都会通过参数信息反映，一旦发生失效，就会产生异常，因此，在对这些参数进行分析时，必须建立一个完整而可信的模型来评估矿山的工作情况。3.2 采集并储存设备运行信息通过在设备和电子设备上设置的采集仪，实现对设备在操作中各种信号的集中收集，并将其传送至存储设备中进行存储，实时记录设备的工作状态，收集的信息必须完整准确，覆盖所有操作细节，尽可能避免任何遗漏。3.3 筛选处理采集到的信息这些信息只是最基础的，无法直接判断仪器的工作状态，因此需要对这些资料进行特殊处理，剔除那些没有价值的资料，加工有价值的资料后再进行分析和处理。3.4 分析比较处理后的信息通过与矿山机电设备的规范指标数据进行比较，判断该设备是否正常工作，如果与标准值不一致，则表明该设备处于异常工作状态，需要进一步诊断和查明原因。3.5 初步预测判断故障发生原因通过对异常资料的分析，可以初步判断设备出现的问题，并找到问题的原因，进行详细研究，为今后的设备维护和检修工作打下基础。4 矿山机电设备故障诊断类型4.1 主观性的诊断技术矿山设备故障诊断是矿山设备行业中最为古老的一项技术。该技术主要依托维修人员的视觉、听觉、嗅觉、触觉等感官，对故障区域、故障原因、故障设施以及故障零部件进行判断与识别。客观诊断技术作为维修人员的高素质技能，要求掌握其使用方法和原理，并且熟练掌握不同类型故障和故障表现。尽管主观判别诊断技术在矿山生产中得到应用，但由于其精度较低，其诊断结论缺乏可信度。因此，主观判别方法常被作为辅助手段来使用。4.2 利用仪器进行诊断的技术仪器诊断技术是对矿山机电设备主客观判别技术的一次升级，也是故障检测领域的重大突破。与主观判别诊断相比，仪器诊断方法具有更高的准确性和可靠性。设备诊断技术指利用矿山机电设备和矿山电气设备进行故障诊断和数据收集，通过将其与常规参数进行比较和分析，准确确定故障区域、原因、设备和位置，为进一步诊断和排除矿山电气设备故障和安全隐患提供支持。仪器诊断技术因其快捷和高效而受到矿山生产单位的欢迎和广泛应用。4.3 利用数学模型诊断的技术数学建模技术应用实时监控技术和传感技术，基于统计学原理和概率统计学原理，对矿山机电设备的运行参数和状态进行实时对比分析，实现故障诊断和解决。由于矿山采矿是一个系统化的过程，其运行参数、数据和状态无法完全被人力所掌握。然而，这些参数和状态又是矿山设备运行状态的直接反映。数学模型技术利用这些信息，能够准确地进行故障诊断和问题解决。4.4 智能诊断技术智能化诊断是矿山机电设备向智能化和自动化方向发展的必然趋势。基于现有矿山设备故障特征信息库，借助计算机仿真和传感技术，结合设备故障特点，采用智能化方法进行诊断，为故障排除奠定基础。矿山机电设备的智能化诊断技术成功应用取决于设备故障特性数据库的完备性。随着矿山故障特点的增加，检测精度也会相应提高。随着智能检测技术的不断进展，矿山机电设备的智能化和自动化程度将不断提高，其应用前景广阔。5 矿山机电设备故障诊断方法5.1 外部信息诊断技术矿井机电设备在运行过程中常常出现各种故障，这些故障有着多种不同的特点。通过利用数据，员工可以分析设备故障的类型和主要原因。例如，当电子机械装置发热时，意味着仪器的某一部分温度异常，可以通过仪器进行检测，然后判断是否存在内部短路、长时间运行或未及时更换等问题导致散热能力下降。利用简易的仪器和接触机械装置的外部信号进行故障检测是一种相对简便的技术，而人工故障诊断则会受到操作人员经验的影响。5.2 设备振动信号诊断技术所有发出声音的物体都会产生震动。矿山机电设备具有固有的频率，在使用过程中会受到内部电机和外界震动的影响，从而使机电系统呈现出特定的振动频率。如果是由于装置部件原因或管道连接方式不当等故障引起的，会导致仪器本身和相关管线产生震动，其中一些振动可以用肉眼来观察，而其他一些较微小的振动则需要进行检测。将振动数据收集到电脑中进行检测，能够相对准确地判断故障位置，并采取正确的处理方法，因此必须配备专门的监控设备。5.3 多手段结合诊断技术机电设备的常规故障检测方法多种多样，主要通过感官获取数据，并依赖操作人员的工作经验和技能水平进行诊断。特别是对于一些重型机械，如刮板运输机、胶带运输机、机载锚杆钻机和翻斗机等，使用单一的监控方法很难获得准确的故障诊断。因此，在矿井机电设备故障检测中应用现世界有色金属2023年7月下204代化的监控技术和方法，尽量减少外部因素对监控的影响，降低外部环境的干扰，从而提高监控的精度和可靠性。在机械、电气、温控等机电设备的监控中，不仅要获取当前工作环境的温度数据，还要收集各种工况下的温度数据并进行比较，以便及时查找和修复问题。5.4 历史记录诊断法历史记录诊断法是基于机电设备总体结构的基本原则进行诊断的方法。首先从故障部位开始，对与其连接的各个元件和系统进行逐层检查，直到找到造成该故障的原因。然后，对不同类型的故障进行科学分类，建立完整的故障诊断系统。一旦出现类似问题，可以根据这些缺陷快速定位并进行处理。该方法是矿山设备维修工作的重要参考，其优点在于能够快速定位故障，适用于各种机电设备维修工作中经常遇到的故障。5.5 压力、温度监测诊断法压力、温度监测诊断法通过使用压力和温度传感器对机电设备关键部位如齿轮、轴承等进行实时监控，以直观反映设备的工作状态。同时，通过长期高效的记录、准确的资料，可以进行科学合理的分析，并根据过去的失效情况预测未来的发展。该方法是目前矿山机电设备监控中最为广泛应用的一种。它具有快速的反应速度和高精度。5.6 基于人工神经网络的故障诊断人工神经网络（ANN）通过其独特的构造特性和信息处理方法，在模式识别、信息处理和人工智能等领域具有良好的实用前景。采用特定的网络拓扑结构组成的动态网络可以高效地描述任何非线性系统。此外，ANN还具有自适应、自学习等许多功能。从总体上看，矿山机电设备的早期故障信号和最终故障映像都包含各种复杂的非线性特征，因此，在矿山设备和其他矿山机电设备的故障检测中，ANN具有良好的应用效果和价值。5.7 基于模糊数学的故障诊断一般来说，矿山机电设备出现的各种故障，其成因与现象存在多种对应关系，其中既包括不可测的，也包括不稳定的，从而使其具有隐性和渐进性。基于这种情况，运用模糊理论的相关理论，建立了一套模糊诊断的数学模型，将定性分析与专家经验结合起来，以保证诊断的高效性和准确性。在建立模糊模型时，必须参考故障的相关特征知识，选择适当的表达形式，建立能够反映故障原因与外部因素之间因果关系的模糊数学矩阵。需要指出的是，在确定该系统时，需要根据大量的实际故障数据，并根据尽可能少的数据进行相应的修正，以适应实际应用中的情况。5.8 故障诊断专家系统所谓的“专家”，是指一种利用电脑软件模拟专家对问题进行答案，综合问题与结论的方法，以得出准确结论。在矿山机电设备故障诊断中，通常会建立一棵失效树，对其进1赵振国.基于数据流的矿山机电配套设备故障诊断模型J.煤炭科技,2022,43(3):90-93,99.2王闯.故障诊断技术在矿山机电设备的应用探讨J.世界有色金属,2022(15):25-27.3刘宗旨.故障诊断技术在矿山机电设备检修中的重要性及运用分析J.中国设备工程,2022(21):148-150.4王芳.矿山机电设备检修中的故障诊断技术研究J.电力设备管理,2022(11):280-282.5刘林.探讨故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用J.内燃机与配件,2022(6):106-108.6郝东方.矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统J.矿业装备,2022(1):252-253.7唐伟.浅谈故障诊断技术在矿山机电设备维修中的应用J.科技创新导报,2022,19(11):23-25.8张瑞.矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统研究J.中国机械,2022(9):87-89.9刘洋.露天煤矿机电设备常见故障及诊断维修技术方法J.当代化工研究,2022(8):12-14.10 王瑞冬.人工智能技术在矿山机电设备检测中的应用研究J.煤炭科技,2022,43(3):120-124.11 宋丽芳.矿山机电设备在现代煤矿企业中的应用及管理维护J.现代矿业,2022,38(5):153-155.行定性和定量分析，并得到相应的生成规则。故障树作为一种基准模式，其数据主要来源于对机电设备真实故障参数的统计和分析，因此不仅包含故障的来源特征，还包含对故障进行诊断和判断所必需的节点。目前，该技术具有两个功能：一是可以与矿山地下监控系统集成，通过对地下监控数据进行分析，可以判断地下缺陷的类型和位置；二是根据判断出的故障类型和位置进行分析，并提供相应的处理建议。5.9 设备无损诊断方法由于我国目前越来越多的精密仪器，对仪器进行常规的接触、敲打等检查，可能会影响仪器的内部损伤。而现代的非破坏性检测技术可以有效解决这些问题。非破坏性检测技术在我国的起重机钢缆和液压管道的诊断中已经有少量应用，通过超声探伤和电磁力技术，可以在不破坏设备的情况下进行故障检测。例如，在矿山采矿机切割部分的驱动设备出现异常震动时，传统的检测方法需要先打开机器外壳，检查齿轮是否正确，然后逐一进行检查，这需要大量的人力物力。而现在可以通过超声穿透机壳，对设备的异响进行检测和定位。6 结论常规诊断技术具有劳动强度大、诊断误差大、诊断时间长、工作环境恶劣等特点。因此，将传统技术、信息技术、传感器技术、无线网络技术与计算机技术相结合，能够对仪器的异常进行精确检测，实现快速定位与诊断，进而发现设备的各种问题，为矿山机电设备故障维修奠定基础。