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礦山機械設備故障產(chǎn)生的原因與診斷技術(shù)
在礦山企業(yè)中，領(lǐng)導十分注重生產(chǎn)指標和生產(chǎn)業(yè)績(jì)，把主要力量和骨干力量都安排到生產(chǎn)第一線(xiàn)，以下是小編搜集整理的一篇探究礦山機械設備故障產(chǎn)生原因的論文范文，歡迎閱讀參考。
機械設備故障診斷技術(shù)及其發(fā)展趨勢關(guān)乎機械設備是否能夠健康有序運轉，關(guān)乎生產(chǎn)業(yè)績(jì)及經(jīng)濟效益，更關(guān)乎人身安全。深入探討機械設備故障診斷技術(shù)及其發(fā)展趨勢具有重要意義。
1礦山機械設備故障產(chǎn)生的原因
1.1管理制度存短板
安全重于泰山。當前，人們把礦山安全提到了重要位置，制定了一系列的安全生產(chǎn)責任制度，但對于礦山機械設備的管理卻不夠重視，還在沿用傳統的管理模式，以計劃預防為主。雖然也制定了一定的管理制度，但因為缺乏相應的目標考核和檢查監督，很多制度都執行不嚴格、不到位，甚至形同虛設，導致礦山機械設備的日常檢修、維護保養等不能及時(shí)有效進(jìn)行，礦山機械設備管理已經(jīng)遠遠不能適應生產(chǎn)發(fā)展的要求，直接影響了礦山的經(jīng)濟效益，也給礦山安全帶來(lái)了潛在的安全隱患，甚至造成了不可挽回的損失。
1.2設備技術(shù)有缺陷
礦山機械設備構造一般都精密復雜，配件十分先進(jìn)，一旦發(fā)生故障，需要先進(jìn)的維修技術(shù)。但目前礦山機械設備檢修隊伍的維修技術(shù)還十分落后，長(cháng)期得不到及時(shí)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)培訓，全靠自己在維修中摸索，全憑經(jīng)驗來(lái)維修。當設備發(fā)生問(wèn)題時(shí)，從表象發(fā)現不了，也無(wú)法提前進(jìn)行故障檢測，維修質(zhì)量得不到保證。同時(shí)礦山機械設備的采購人員對礦山機械設備的性能等缺乏全面系統的了解，依據的都是從設備說(shuō)明書(shū)上了解到的知識，聽(tīng)的都是銷(xiāo)售方單方面對設備功能的講解，致使采購的礦山機械設備功能落后，有缺陷，甚至不合規定。
1.3檢修隊伍不過(guò)硬
在礦山企業(yè)中，領(lǐng)導十分注重生產(chǎn)指標和生產(chǎn)業(yè)績(jì)，把主要力量和骨干力量都安排到生產(chǎn)第一線(xiàn)。對礦山機械設備檢修隊伍不重視，不僅人員數量少，而且流動(dòng)性很強。檢修人員工作缺乏穩定性和連續性，不能安心地在檢修隊伍工作，僅僅為了維修而維修，不去認真了解設備故障產(chǎn)生的原因，不能全面了解設備的性能，不去深入鉆研維修技術(shù)，致使維修質(zhì)量大幅度的下降。同時(shí)，檢修隊伍與其他礦山工種相比，工資普遍偏低，也在一定程度挫傷了檢修人員的工作積極性和熱情。
1.4設備操作有不當
一些礦山機械設備檢修人員在進(jìn)行設備安裝時(shí)，不了解設備的全面情況，不閱讀使用說(shuō)明書(shū)，就按照經(jīng)驗進(jìn)行安裝，結果在安裝過(guò)程中，由于安裝方向不對，不僅使設備不能正常運轉，而且在拆裝過(guò)程中，對設備也造成了一定的損害。在對機械設備進(jìn)行檢修和拆卸時(shí)，不按操作規程操作，比如在拆軸承和皮帶輪等設備零部件拆不掉時(shí)，就直接生硬地用錘子敲打，敲打力量過(guò)大，無(wú)形中也對設備的零部件造成了損壞，縮短了設備的使用壽命，導致設備故障的頻頻發(fā)生。
2礦山機械設備故障的診斷方法
2.1振動(dòng)監測診斷
振動(dòng)檢測能夠實(shí)時(shí)、直觀(guān)、精確地對礦山機械設備振動(dòng)進(jìn)行檢測，并根據振動(dòng)是否異常、是否有規律來(lái)判斷設備是否運轉正常，是礦山機械設備故障診斷的常用方法，也是首選方法。振動(dòng)檢測主要是先通過(guò)測定振動(dòng)強度，然后通過(guò)對振動(dòng)頻譜分析，最后有針對性地對零部件進(jìn)行分析而得出科學(xué)診斷結論的一種診斷方法。通過(guò)振動(dòng)強度分析，可以了解設備運轉是否正常。通過(guò)振動(dòng)頻譜分析，可以清楚設備發(fā)生問(wèn)題的環(huán)節和部位。通過(guò)零部件分析，可以準確找出故障，并及時(shí)維修。
2.2紅外測溫診斷
發(fā)動(dòng)機排煙管堵塞、液壓系統油液劣化、機械設備內部接點(diǎn)燒壞、機械磨損等都會(huì )引起礦山機械設備溫度升高，在溫度上顯示出來(lái)。紅外測溫法就是利用紅外測溫儀，通過(guò)對機械設備內部各個(gè)部位的溫度進(jìn)行測定，并根據溫度變化來(lái)判斷設備是否正常運轉的一種方法。
紅外測溫法可以遠距離、非接觸性測溫，可以進(jìn)行信息處理、數據運算和判斷，比一般傳感器測量出來(lái)的溫度更精確，更能準確確定設備的環(huán)境溫度狀態(tài)和變化。通過(guò)紅外測溫診斷，可以提早對機械磨損、油液劣化現象采取相應措施處理，能夠保證設備正常運轉，延長(cháng)設備使用壽命。
2.3潤滑油樣分析
潤滑油在機械設備中循環(huán)流動(dòng)，攜帶著(zhù)大量設備零部件運行工作狀態(tài)的信息。通過(guò)對油液磨屑粒形狀和對油液介質(zhì)的物理和化學(xué)成分進(jìn)行分析識別，可以判斷設備中零部件的磨損程度、部位和類(lèi)型，進(jìn)行故障診斷，這種診斷方法稱(chēng)之為潤滑油樣分析法。這種診斷方法主要應用于機械設備潤滑系統和液壓系統，具體主要有三種分析方法：光譜分析法主要適用于磨屑粒徑小于10um的磨損顆粒，其診斷準確，分析速度快。它主要利用光譜儀檢測各種元素受到一定能量激發(fā)時(shí)具有發(fā)射的特定波長(cháng)光的化學(xué)成分和含量，準確判斷設備的磨損部位和程度;鐵譜分析法適用范圍很廣，主要用于檢測磨屑粒徑在10~50um的磨損顆粒，但分析速度慢。它主要利用高強度磁場(chǎng)將油液中的金屬磁性顆粒分離出來(lái)，然后用鐵譜儀制成譜片，用光學(xué)顯微鏡觀(guān)察磨屑的成分、大小、形態(tài)、色澤，判斷設備的磨損部位、類(lèi)型和運行狀態(tài);磁塞檢查法主要適用于磨屑粒徑在50um以上的磨損顆粒檢測，其方法簡(jiǎn)單，多用于檢測設備零部件后期磨損。它是用帶磁性的塞頭插入潤滑系統的管路內，收集油中的磨損顆粒，然后用肉眼直接進(jìn)行觀(guān)察并判斷零部件的磨損狀態(tài)，進(jìn)行故障診斷。
2.4無(wú)損探傷診斷
機械設備在生產(chǎn)時(shí)，其鑄件、鍛件、焊接件的表面及內部不免存在裂紋、氣孔等肉眼觀(guān)察不到的各種缺陷，在使用過(guò)程中缺陷可能會(huì )進(jìn)一步惡化，影響設備的性能和正常運轉。無(wú)損探傷診斷法就是利用聲、光、磁和電等特性，在不損害或不影響機械設備使用性能的前提下，檢測其是否存在焊縫、是否存在不均勻性、是否存在材質(zhì)方面的缺陷，是對機械設備進(jìn)行早期故障診斷的一種有效方法，能夠及早發(fā)現設備缺陷，保證機械設備的正常運轉。常有的探傷方法有射線(xiàn)探傷、超聲波探傷等。
3礦山機械設備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢
3.1傳感器與監測儀器廣泛應用
礦山機械設備故障診斷主要靠傳感器和監測儀器，但現有的傳感器檢測水平差、檢測數據不準確，可靠性差，監測儀器功能單一，監測技術(shù)水平低，這些都已經(jīng)遠遠不能適應礦山機械設備故障診斷的需要，迫切需要研發(fā)出先進(jìn)的多功能型的傳感器和監測儀器。因為每種監測方法對不同故障的敏感程度不同。所以，研發(fā)時(shí)要從準確選擇振動(dòng)、溫度、噪音、油液中磨屑及其形態(tài)等參量入手，要使傳感器和監測儀器能夠快速準確識別故障，能夠在礦山機械設備故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應用。
3.2開(kāi)發(fā)小波分析診斷技術(shù)應用
在進(jìn)行礦山機械設備故障診斷時(shí)，由于機械設備內部的零部件結構不同，所以產(chǎn)生的信號中有大量的非平穩信號，而傳統的基于快速傅里葉變換的頻譜分析方法只適用于分析平穩信號，對非平穩信號和突變信號無(wú)能為力。所以在此基礎上，人們推出了一種新興理論，那就是小波分析法。它具有可變分辨率，具有時(shí)域和頻域局部化分析功能，可以把不同頻道的信號進(jìn)行不同的分解，分解到不同頻道的分解序列，為進(jìn)行故障的診斷提供可靠準確的理論依據。小波分析目前已被逐漸廣泛應用到風(fēng)機、發(fā)動(dòng)機、提升機、液壓泵等機械設備的狀態(tài)監測和故障診斷中。
3.3研制人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)是在生物神經(jīng)學(xué)研究的基礎上提出的人工智能概念，是對人的大腦的一些基本特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )組織的模擬。具體到機械故障診斷來(lái)說(shuō)，就是把來(lái)自機設備不同結構和狀態(tài)的振動(dòng)信號收集匯總，通過(guò)其特征進(jìn)行對比選擇，然后找到對故障反映最敏感的特征信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入向量，同時(shí)結合專(zhuān)家系統提供的由規則轉變而來(lái)的學(xué)習樣本和實(shí)例，建立故障模式訓練樣本集，對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練，最后達到用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機械設備故障診斷的目的。
4結語(yǔ)
隨著(zhù)高科技的發(fā)展，礦山機械設備故障診斷技術(shù)會(huì )越來(lái)越先進(jìn)，會(huì )得到更長(cháng)足和長(cháng)遠的發(fā)展，診斷結果會(huì )更精確，將為機械設備故障的診斷提供強有力的技術(shù)保障，為礦山企業(yè)的安全生產(chǎn)保駕護航。
參考文獻
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