矿山机电设备故障检测诊断技术分析

新巴尔虎右旗荣达矿业有限责任公司　刘金玉

0.引言

随着铅锌矿开采难度的增大及环保要求的提高，相关配套设备也在不断升级改造，高技术含量的机电设备得到广泛使用，大大的提高了开采效率及产量。但是由于矿山设备工作环境的特殊性，矿山机电设备在使用过程中会出现很多问题。如果不能及时维修会影响产量，严重的会出现安全事故。所以这就需要一种能在设备运行中检测异常提前发现故障并及时报告的系统出现。

1.机电设备故障产生的原因

1.1　设备公差配合的变化

设备的装配设计必须有合理的公差配合，这样才能保证设备的高效运行。但是设备在使用的过程中由于载荷、温度以及受力零件自身的蠕变等因素，有配合关系的相邻零部件的初始形态变化及尺寸变化方向不一致会造成配合关系发生变化。零部件配合关系的变化是造成零件相互干涉及损伤的主要原因。

1.2　设备长时间超负荷运转

矿山机电设备都有安全系数，可满足短时间的超负荷运行，但设备超负荷运行时自身流过的电流会变大，运动零部件的温度会升高。如果长时间超负荷运行。设备实际输出的参数高于设计许用值，设备线路及相关零部件很容易出现故障。

1.3　设备的老化

设备的使用过程伴随着老化，使用时间越长，设备受到的内因及外因的影响就越大，零部件的磨损就越严重，并且维修的次数越多老化速度就越快。

1.4　设备润滑不及时

设备在使用的过程中需要制定一个合理的润滑制度，零部件之间油膜的破坏会造成零件之间的直接摩擦，不能及时补充润滑油也是设备出现故障的一个重要因素。

2.故障诊断技术的特点及方法

故障检测技术能根据机电设备的工作状态信息发现问题并快速处理。它包括故障检测和故障诊断两个方面。具有目的性强、复合性、适用性等特点。

图1　故障检测诊断方法

如图1所示故障检测及诊断方法可以分成两大类：一是基于数学模型的故障诊断方法，二是基于人工智能的故障诊断方法。目前基于专家系统的诊断方法经历了由浅知识到深知识再到深浅混合的发展过程，实际应用较广泛。基于神经网络的诊断方法通过领域内权威专家解决问题的实际案例来总结训练，采取隐式表示方法总结同一问题的相关知识点，便于实现知识的获取和推理，有很高的通用性；基于模糊数学的诊断方法用来诊断一些状态是模糊的故障；依据故障、原因、故障率等原始数据可建立故障树，可实现逐级提问就推理的过程。故障树的诊断方法符合逻辑推理思维方式，与其他方法结合使用有更好的诊断效果。

另外，在矿山设备的检测过程中，温度、压力检测诊断方法也有大量应用。传感器能准确、灵敏、实时的反馈检测件的数据信息。一般包括温度及压力检测。他能及时检测轴承的温度、油箱温度、受力件的受力情况。通过记录温度、受力等数据的变化对设备进行诊断和故障预测。

3.故障诊断技术的应用

3.1　故障诊断技术的实现过程

3.1.1数学模型的建立

矿用机电设备在使用时过程中会产生许多数据，这些数据能反映设备的运行情况。因此需要建立一个数学模型能对这些设备运行情况进行及时反映，并对出现的历史故障数据进行总结，便于故障的判断。

3.1.2信号采集

通过安装各类传感器来实现矿用机电设备信号的采集。能方便的掌握设备的运行情况。由于铅锌矿的设备的使用环境比较恶劣，各类传感器必须满足矿山设备的这个特殊要求，这类传感器需要防尘、防潮、抗震、抗信号干扰、耐高温等特点。以便于及时的获取需要的信号及参数。传感器传来的各种信息最终传递给计算机进行存贮。

3.1.3信息处理

传感器采集的信息具有广泛型，有些信息并不能直接反映设备的运行情况。因此需要对信息进行处理，筛选出有用的信息并存储，删除掉无用信息。

3.1.4信息分析

信号分析技术需要简单实用。便于判断故障信号特性。将处理后的信息进行分析，将这些信息与设备设计要求的标准参数进行对比，能更直接的反映出设备的运行状态和故障类型。为更快的找到解决故障的措施提供可靠的保证。

3.1.5预测

将设备的信息采集、处理、分析后能系统可对设备即将发生的故障进行预测，并做到提前维修，降低故障率。

3.2　故障诊断技术的应用

3.2.1高压异步电动机故障诊断

矿山设备中大功率的驱动设备应用较广泛，高压异步电动机便是驱动部件的动力源，高压异步电动机工作电压一般在1000V以上，具有功率大、电流小、抗冲击的优点。如果发生故障将严重的影响产量。通过故障诊断系统检测电动机运转部分轴承温度、检测润滑部位的储油量、电流的变化情况能及时的发现电动机工作状态是否异常。主要包括：局部放电检测、磁通检测、电流高次谐波检测等方法。通过这些数据的检测及判断来保证电机的可靠运行。

3.2.2矿井提升机故障诊断

矿井提升机是联系矿井底部与上部的主要运输设备。提升机驱动部位安装在地面，利用钢丝绳带动载物箱沿既定轨道运行。它的故障直接影响到物资能否上下沟通及升降人员的人身安全。具统计，矿井提升机故障发生的主要原因是钢丝绳的松动。因此检测系统可通过松绳检测装置来检测松绳现象。该装置由单片机、传感器、钢圈等部分组成。通过检测提升机两天轮的转速，来对比钢丝绳是否会发生松动。当单片机计算得到的转速差达到极限值，检测装置就发出信号报警，制动提升机，防止故障的发生。

3.3.3输送机的故障诊断

带式输送机是重要的运输设备，其主要故障是张力不足、皮带断裂及滚筒轴承落架等问题，因此在拉紧部位安装张力传感器可有效地检测到张力的大小，便于及时调整皮带机张力；安装输送带X射线探伤装置可在线检测皮带的损伤情况，并发出预警。另外在滚筒的轴承座上安装PT100温度传感器，实时记录滚筒轴承温度，温度高于设定温度系统自动报警。

3.3.4采煤机故障诊断

目前煤矿使用的采煤机大多为进口产品，国产的采煤机在检测范围、检测参数方面存在不足，目前应用比较成熟的是“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”。该检测系统主要包括：采煤机两侧摇臂检测模块；采煤机高压控制箱检测模块；变频器通信模块；采煤机机身外围检测模块；采煤机工况检测模块；采煤机故障诊断模块等方面，使用效果良好。

3.3.5通风机故障检测

目前通风机故障检测诊断装置有KF-CA型通风机集中检测仪（江西煤炭工业研究所）及FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪（煤炭科学总院重庆分院）。FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪是基于8089单片机开发，集故障诊断与在线检测于一体，FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪主要包括:1个16位中央处理器、1个四通道10位A/D转换器、1个16位监视定时器配备高速输入/输出接口、8个中断源、两个16位定时器及和多功能的指令系统。

4.结论

文章阐述了故障检测诊断技术的定义及实现的过程，例举了这项技术在实际生产中的应用，此外操作人员的安全意识及故障预警意识也需要同步加强。随着铅锌矿开采难度的增大及矿山机电设备的高度集成管理，矿山机电设备的故障检测诊断技术需要不断的发展及革新，工作中需要更多的积累检测及诊断经验，保证矿山设备高效安全运行。

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