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分析采煤机的故障以及诊断方式
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  • 更新时间:2014-10-10
  • 发 布 人忘川秋水
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    在采煤的过程中所需要用到的最关键的设备就是采煤机 ,采煤机不仅仅是-个机械设备同时其集中了电子电气以及液压传动系统于-身,复杂程度颇高。由于采煤机的工作环境很恶劣,在运行中会受到岩石以及所采集的煤的冲击因而出现了荷载,并且设备还会受到水汽以及煤尘的影响,而受到污染。虽然对于机械设备的设计在初始时就对此类的因素进行了考虑,对防水和防尘进行了设计 ,但是实际的工作运行中,采煤机的机体还是会受到油渍的侵入或者是其他的污染物的影响。这些污染都会使得采煤机内部的机械零件或者是液压元件出现磨损,而使得零件出现过早的寿命完结的情况。若是采煤机出现了故障,那么整体采矿生产就会受到阻碍,甚至是瘫痪。所以故障诊断的方法的有效与否,完善与否就关系到了整个生产能否安全稳定运行。所以完整机制的建立对于故障点诊断以及预报有着重要的意义,对采煤机增大开几率有着可靠性上的提高,是对工作面上的产出率以及效率的提高和保障。

    2分析常见 的故障2.1机械故障分析2.1.1轴承。轴承的磨损以及破裂是采煤机中的部件出现问题的主要原因,这也同期牵引的行走链在载荷上无法均匀且负荷较大造成的,这种环境下很容易出现轴承的断裂以及滚动体出现磨损。

    而制成轴承影响到了链轮以及链轮轴,并且对其他的啮合零件会造成影响,因此其顺上会连带其他的部件出现不同程度的损坏。

    轴承除了在支撑轴承处会出现问题 ,同时在摇臂部分由于受力较大等因素也会造成损伤,而损伤主要是由于摇臂的升降次数较为频繁且润滑出现问题造成的,摇臂轴承损伤也是采煤机的日常轴承故障。除了这些,轴承过载不是造成轴承问题的唯-原因,其他原因还包括了润滑环境的污染造成的润滑度下降;轴承安装时就出现偏差;同轴承想联系的支撑座以及轴出现了变形都会发生不同程度的故障。另外在设计以及制造上,轴承本身也会出现出厂缺陷,这都能够引起寿命的缩短以及使用的不良影响。

    2.1.2其它故障。主要就是指的连接松动。这部分故障主要是由于荷载的分布发生了不可逆转的变化使得有点部件在受荷载上过大,发生了恶化断裂以及恶性损伤所致。而在齿轮的咬合以及转动联结出发生的故障则是诸如磨损以及疲劳破坏和过载形成的损伤。

    这些故障都会产生热量从而使得设备升温。而-些在安装以及制造使用上米娜的问题,和部件本身的问题偶读会造成系统故障产生。

    2.2液压系统中会出现的故障整个采煤机中最容易出现故障问题的地方就是液压系统。本身设备对于液压系统就有着过载保护以及自动调速的装置,但是故障仍旧是不时发生。主要出现故障的原因以及现象和部位由于液压系统的复杂度高而导致了故障关系也相当复杂,所以在发现故障以及对故障的排查和诊断上也有着相当大的难度。另外在井下由于环境质量的限制,无法将液压装备进行拆分检测,这也是出于对液压装置的保护考虑,为了不是其出现二次污染。对于这类故障,主要的常见原因是油污造成的,油液的污染对于液压装置的影响还是很大的,比如,若是油液中混杂了杂质,那么就会引起液压马达出现磨损或者是泄露,同时泵也会受到影响。系统的流量就会出现不足,压力也会随之降低,相对的温度也会不正常的升高;此外,液压阀处会造成动作失调,而卡死的阀芯也会出现受阻而无法移动到位 ,这-系列的不正常动作就会使得整个系统失调。而这类问题也是由于液压系统本身有可能出现的密封不到位引起的。

    3采煤机常用的故障诊断方法3.1温度监测诊断对采煤机机械故障进行诊断的方法有多种,如振动诊断法、油液分析法、噪声诊断法、温度监测诊断法和铁谱分析法等。其中温度- 100-监测诊断法是使用最为广泛的-种监测诊断手段,它能正确、快速和灵敏地反映设备的工况状态。如系统中摩擦副零件-旦发生异常,磨损速率会大大增加,油样分析与磨损判定还需要有-个过程,但温度却是最直接的反应。采用定点在线温度监测诊断,可以准确定位、直观快速反应监测处状态。对于采煤机,选择温度检测作为在线监测比较实用。其机械传动部分,以轴承温度和传动箱油温及油位作为在线连续监测量,并记录温度的历史变化,以便分析其变化趋势。同时辅之以定期的油样分析,这样既可以及时发现故障,又能预测故障的状态和发展趋势。

    3.2运用铁谱分析法对采煤机故障进行监测诊断铁谱分析技术特别适用于机械设备处于低速、重载、受冲击力强、震动大的工况,因此对于研究采煤机的机械磨损十分有效。铁谱分析技术就是使机械设备润滑系统的油流经高梯度强磁撤境,使油液中携带的磨粒在磁场力 、重力和黏滞阻力等力的作用下,按大小有序地沉积分离出来,再利用光密度计检测金属磨屑的数量,从而根据磨屑的浓度 、微粒的大型磨屑的成分,可推断出机械设备磨损状态、磨损机理、故障原因及磨损产生的部位。

    3.3采煤机故障诊断专家系统采煤机故障通常具有复杂性和隐蔽性 ,有时难以快速诊断出来。传统的诊断方法不仅效率低,有时甚至会做出错误的判断。随着人工智能的发展,专家系统被引入到采煤机的故障诊断中。专家系统应能处理不完整信息甚至是有矛盾的数据 ,应能考虑到多种故障并存的可能性、输入信息的不可靠性 ,并且应能够综合使用多种来源的知识,解释说明推理的全部过程,指出结论的可信程度。

    4采煤机故障诊断方法的发展趋势笔者认为人工神经网络和专家系统相结合的智能故障诊断方法将是以后研究与应用的热点,这种智能诊断方法能最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算,适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理,适合进行深层次的逻辑推理。神经网络和专家系统用于故障诊断的结合方式有多种形式,大致可分为以下三种集成方式:4.1专家系统为诊断系统的中心,神经网络提供辅助支持。专家系统实现诊断系统的主要功能,如知识获娶知识表示、推理判断等;而神经网络可用于合理剔除、修改规则,对知识库进行维护等辅助功能。

    4.2神经网络为诊断系统的中心,由专家系统提供辅助支持。

    专家系统的辅助功能主要体现在两方面:-是为神经网络提供所需的预处理,二是为神经网络提供专家解释。

    5结束语虽然对于机械设备的设计在初始时就对此类的因素进行了考虑,对防水和防尘进行了设计,但是实际的工作运行中,采煤机的机体还是会受到油渍的侵入或者是其他的污染物的影响。这些污染都会使得采煤机内部的机械零件或者是液压元件出现磨损,而使得零件出现过早的寿命完结的情况。若是采煤机出现了故障,那么整体采矿生产就会受到阻碍,甚至是瘫痪。所以故障诊断的方法的有效与否,完善与否就关系到了整个生产能否安全稳定运行。所以完整机制的建立对于故障点诊断以及预报有着重要的意义。

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