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礦山機電設備管理與故障診斷分析論文

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隨着我國經濟的持續進步,原料和能源消耗日益加劇。如何降低設備執行成本,是礦山企業着重要考慮的問題。選用合適的故障診斷技術、做好機電設備維修維護是確保礦山安全生產的前提,因此加強礦山機電設備的管理,及時診斷故障並進行處理,對確保礦山連續、穩定生產具有重要意義。

礦山機電設備管理與故障診斷分析論文

1礦山機電設備管理

1.1計算機管理

數字礦山的中心技能是計算機技能和網絡技能,將其執行到設備管理中,能確保礦山生產的連續性和安全性,爲發展多性能、多元化機電設備奠定基礎。計算機內部局域網的應用,可確保資訊在不同部分間的高速傳輸,提升數據處理的精確度、資源的共享水平和資產的使用率,實現企業收益最大化。

1.2設備診斷

數字礦山治理調控一體化、生產流程虛構化、資訊數字化,所使用的機電設備也趨向大型化和精細化,設備構造與故障更爲繁雜。採用先進的診斷技能和儀器定期對機電設備進行診斷與檢驗,對於快速、準確地診斷礦山機電設備故障具有重要作用。

1.3設備成本治理

礦山機電設備是構成企業固定資產的實質性要素,投資成本和檢驗、維護成本佔比較大,因此要側重成本治理:①制定機電設備的投資計劃,控制運營成本;②開展機電設備自查及物料二次回收等工作;③建立級別完備的機電設備檢驗與審查方案,合理設定備用的機電設備數量。

1.4人員管理

數字礦山是人力智能、資訊科學、3S技術、採礦科學、計算機技術高度融合的礦山類型,爲實現經濟效益,以學習數字礦山技能爲培訓的側重點,擬定一套合理的培訓方案,培育一支素質較高的專業隊伍,進而提升設備管理能力。

2故障原因

2.1超負荷運轉

如果設備超負荷連續使用時間較長,就會超出其承載極限,加快設備耗損,部件不斷損壞,逐漸出現功能退化跡象,影響正常使用[1-2]。

2.2部件損壞的擴大

礦山機電設備的執行受各種原因制約,會影響設備部件間的配合度,進而損壞部件;若不及時檢測處理,會逐漸損壞領近部件,擴大設備故障範圍。如設備中的機件磨損後,便會產生高熱量,使設備溫度升高,在設備執行時,部件就會產生變形和扭曲,影響設備正常執行。

3故障診斷方法

3.1故障筆記法

故障筆記法是故障診斷中最常用的方法,即針對已知故障,不斷剖析引發故障的系統與機件,逐個排除可能原因,查找故障起因,最後得出結論。

3.2模糊數學法

模糊數學法是數學模型診斷技能與智能診斷技能結合的產物,原理是從參數上來尋找故障原因。由於設備參數和故障原因聯繫緊密,其中包含確定性和隨機性要素,採用模糊數學法分析較爲合適。依照設備參數與故障的關聯,採用模糊數學法診斷故障後,建立參數模型,再應用計算機進行定性與定量解析,最終完成對設備故障的精準判斷。

3.3故障診斷專家系統

傳統故障診斷方法存在複雜性、漸進性、隱蔽性等侷限,因此可運用智能診斷技術即故障診斷專家系統來深刻解析故障,得出較爲真實的.診斷結論。故障診斷專家系統在類別解析故障原因的基礎上,創建故障樹模型來形容故障源的特性。目前,爲清除干涉性的屬性和要素,將粗糙集等理論引用到故障診斷專家系統中,能更爲簡潔地表述故障原因。

4故障診斷的應用

4.1通風機故障診斷

通風機透過輸入機械能來提升氣體壓力進而完成氣體排送,是一種從動的流體機器。通風機故障診斷測點佈置流程見圖1。圖1通風機故障測點佈置通風機故障診斷步驟:①採用專業故障診斷設備確認每一個測點;②細分診斷程序,包含6個重要測點,即以液力耦合器前、後裝置爲測點3和4,軸承1,2,3,4爲測點1,2,5,6;③使用定時器來對每一個測點實施定時;④採用處理器檢驗每一個測點;⑤輸出檢驗成果。

4.2電動機故障診斷

電動機由轉子、定子和其他機件如端蓋、軸承、風扇等構成,也是故障診斷的關鍵。電動機工作系統組成見圖2。電動機故障診斷步驟:①檢驗電動機的環境參數;②檢測通風機參數及電量參數。高頻率異步電動機可採用局部放電測試、電流高次諧波測試、磁通測試3種方法進行檢測,其中局部放電測試採用定子電流和高頻測試儀互感器來區分局放源,以診斷定子類故障;電流高次諧波測試將圖2電動機工作系統組成電動機故障分爲對稱與不對稱兩種表象,再實行詳細解析;磁通測試是經過測試徑向和切向磁通量的變動來檢測定子故障。目前,磁通檢測是運用最爲普遍的故障測定方法,弊端是流程複雜,不能確保測定結果的精準性。

5結語

礦山機電設備能否正常運轉,直接關係到礦山企業的生產和經濟效益。礦山機電設備管理應充分利用計算機技術,加強設備故障診斷,注重設備成本管理和人員培訓,對於建設數字礦山具有重要作用。針對故障類型,可考慮採用故障筆記法、模糊數學法、故障專家診斷系統等方法診斷故障發生的原因。及時診斷礦山機電設備故障,有利於提升設備維護水平,不斷完善故障診斷技能,促進礦山企業的發展與進步。

參考文獻

[1]張文傑.礦山機電設備的常見故障及診斷技術分析[J].山西煤炭管理幹部學院學報,2016(2):38-39.

[2]韓玉忠.故障診斷技術在現代礦山機電設備維護中的應用[J].機電工程技術,2015(10):136-138.