露天矿机械设备故障诊断与维修决策研究

摘要：通过深入分析了露天矿机械设备的故障特点与参数特征，构建了基于CSSA优化的故障诊断模型，以此提高诊断的准确性和可靠性。同时，通过引入选择比例风险模型来计算露天矿机械设备故障率，使故障率的计算更加精确。最后，综合考虑到故障概率、后果严重性和可探测度等因素，通过引入风险优先数进行评估来进行维修决策，为露天矿机械设备的故障维修提供科学、有效的指导。

关键词：露天矿机械设备；CSSA优化；比例风险模型；风险优先数；维修决策

0" "引言

对露天矿机械设备进行故障诊断与维修决策研究，对于提高设备运行效率、降低维修成本、保障生产安全具有重要意义。维修决策应遵循预防性维修与故障后维修相结合的原则[1]。一方面，可通过定期维护和保养，减少设备故障的发生；另一方面，在设备出现故障后，应及时进行故障排查和修复，以确保设备尽快恢复正常运行。此外，维修决策还应考虑设备的使用年限、维修成本等因素，制定经济合理的维修方案。

1" "故障特点与参数特征分析

1.1" "故障特点

机械设备在使用过程中损耗是不可避免的[2]。随着使用时间的增长，机械磨损会逐渐加剧，磨损、疲劳等因素都会造成设备性能下降，最终导致故障。这一特点决定了故障的诊断和维修，需要持续地监测和及时的干预。露天矿机械设备故障特点具有潜在性、渐发性和耗损性。露天矿机械设备的故障特点主要体现在两个方面：一方面，故障情况往往较为复杂，一种故障现象可能由多个部位共同导致，或者在出现故障时伴随多种故障现象，使得快速准确地定位故障位置和原因变得具有挑战性[3]。另一方面，故障情况存在关联性，某一部位的故障可能会引发多个系统的异常或失灵，增大故障诊断的难度。

1.2" "参数特征

本文将以某露天矿机械设备为研究对象，对其故障问题进行诊断并给出相应的维修决策意见。露天矿机械设备技术性能参数如表1所示。

1.3" "故障现象

露天矿机械设备故障的主要表现集中在三大异常上：一是温度异常，涉及冷却水、机油和排气等关键系统；二是压力异常，主要体现在机油、燃油和冷却水等关键流体的压力波动；三是工作状态异常能表现为功率不足、漏水、漏油、冒黑烟等现象。这些故障通常是由零部件损坏、松动、过度磨损、积炭堵塞、润滑不良或操作不当等原因引起的。

针对露天矿机械设备的故障诊断，需要综合考虑多种因素，运用先进的诊断技术和方法，以确保及时、准确地找到故障原因并采取有效的维修措施。同时，对于维修人员来说，具备丰富的实践经验和专业知识也是至关重要的，以便能够更好地应对各种复杂的故障情况。

2" "基于CSSA优化的故障诊断模型构建

2.1" "选择CSSA算法

CSSA算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟某种自然现象或生物行为来寻找问题的最优解。在构建故障诊断模型时，通过CSSA算法优化模型的参数和结构，可提高模型的诊断性能。

通过对采集的故障数据进行预处理，以消除数据中的噪声和冗余信息，提高数据的质量。表2中记录了露天矿机械设备常见诊断参数和标准范围。

2.2" "构建故障诊断模型

2.2.1" "CSSA参数优化

在模型构建过程中，利用CSSA算法对模型的参数和结构进行优化，直到找到最佳的诊断模型[5]。CSSA参数优化过程如图1所示。

在优化过程中，可以定义适当的适应度函数来评估模型的诊断性能，并通过迭代搜索找到最优的模型参数和结构[6]。通过最小二乘法求解线性回归模型参数，其计算公式如下：

式中：βʌ代表模型参数（截距和斜率）的估计值，X代表特征矩阵，y代表目标变量向量。

2.2.2" "故障诊断过程

诊断模型在故障数据预处理和数据集划分的基础上，结合CSSA得到的参数优化结果，对露天矿机械设备故障进行诊断，其具体步骤为：

步骤1：采集矿用卡车发动机的相关故障数据，对数据进行标准化处理。

步骤2：初始化CSSA参数，包括最大迭代次数以及初始参数设置，这些参数将影响算法的优化性能和效率。

步骤3：初始化矩阵，该矩阵用于将数据集映射到特征空间中[7]。这一步骤有助于提取数据的内在特征，为后续的模型训练提供有力支持。

步骤4：利用F-SVM（模糊支持向量机）的平均交叉验证分类精度作为适应度函数，进行迭代寻优过程。在这个过程中，算法会不断更新发现者和参与者的位置，以寻找最优解。

步骤5：在每个迭代周期结束后，计算每个个体的新适应度值，并根据这些值进行排序。这有助于评估算法的性能和收敛情况。

步骤6：重复执行步骤4和步骤5，直到达到最大迭代次数或满足其他收敛条件。

步骤7：根据训练结果对测试集进行预测。

通过以上流程优化，可以更有效地进行露天矿机械设备的故障诊断，提高诊断的准确性和可靠性。

3" "露天矿机械设备故障率计算

3.1" "应用比例风险模型的必要性

露天矿机械设备作为一种高度复杂的机械设备，其故障发生概率的计算需全面考量多种因素，不仅涉及设备的运行状态数据，还需综合考虑设备的运行时长、内部与外部环境的影响以及检修记录等关键信息。

为准确反映这些因素的综合效应，通过比例风险模型来计算露天矿机械设备的故障率[8]。该模型能够融合多种信息，全面分析设备整体运行状态与当前状态信息之间的关系，从而得出更为精确的故障率评估。

3.2" "应用比例风险模型计算故障率步骤

在应用比例风险模型计算故障率时，主要遵循以下三个步骤：

3.2.1" "确定基本风险率函数

该函数反映了在没有任何外部影响的情况下，设备自身可能发生故障的基础概率，为后续分析提供基准。

3.2.2" "识别并确定协变量

协变量是那些可能影响故障率的关键因素，如运行时间、环境变量和检修历史等。通过深入分析这些协变量，能够更全面地了解如何影响发动机的故障率。

3.2.3" "估计模型参数

通过统计分析和计算方法，确定基本风险率函数和协变量之间的关系，从而得出更为准确的故障率预测。选取经典二参数威布尔分布故障率函数作为露天矿机械设备比例风险模型的基础函数，其公式为：

式中：λ（t）代表露天矿机械设备比例风险模型的基础函数，γ代表形状参数，α代表尺度参数，t代表变量。

3.3" "故障率计算方法

为了更全面地评估露天矿机械设备的故障风险，本文参考了船舶设备管理的经验，并结合实际情况，对多个影响因素进行了深入分析。最终确定了4个关键的协变量影响指标，分别为内外部环境、检修记录、缺陷记录和状态数据。通过对这些协变量的综合考量，可更准确地评估露天矿机械设备的故障风险，为后续的故障诊断和预防措施提供有力支持。

露天矿机械设备协变量Z（t）的计算公式为：

式中：γi表示第i个协变量的权值，值越大则协变量对故障的影响越大；Zi（t）表示第i个协变量；t表示时间。

在计算露天矿机械设备故障率时，采用牛顿迭代法求解威布尔-比例风险模型的参数。一旦求得模型参数，可以将其代入运行数据及状态信息，利用威布尔分布的性质，计算某一时刻露天矿机械设备出现故障的概率。

4" "故障设备维修决策

针对露天矿机械设备的故障维修，需采取一个系统性的决策过程，旨在确保维修工作的高效、精准与及时。

4.1" "故障概率

识别设备可能遇到的各种故障类型，这是维修决策的基础。通过对故障概率的精确计算与综合评分，能够更准确地了解各种故障发生的可能性及其潜在影响。

4.2" "故障后果量化与故障可探测度

为了更全面地评估故障的影响，还需对故障后果进行量化分析，并根据其严重性进行明确划分。这样做有助于快速确定维修的优先级，确保关键故障得到优先处理。同时考虑到了故障的可探测度，即故障在发生前是否容易被检测到，这对于制定维修策略至关重要。

4.3" "引入风险优先数

在此基础上，引入风险优先数（RPN）作为评估指标，综合考虑故障概率、后果严重性和可探测度三个维度，从而得出一个综合性的维修优先级排序。通过这种方法，可以更加科学地安排维修计划，确保高风险故障得到及时处理。

4.4" "决策过程

在决策过程中，根据不同故障的特点和需求，灵活采取多种维修策略。对于某些暂时不影响设备安全运行的轻微故障，可以选择延期维修，合理安排维修时间，以减少对生产的影响。而对于那些可能威胁设备安全运行的严重故障，立即停车进行维修，确保设备的安全与稳定。此外，通过实时监控设备运行数据，及时发现潜在故障，并采取预防性维修措施，避免故障的发生。

通过这一系统性的决策过程，能够更加科学、高效地管理露天矿机械设备的故障维修工作，确保设备的稳定运行与生产的顺利进行。故障设备维修决策过程如图3所示。

5" "结束语

露天矿机械设备故障诊断与维修决策研究对于保障矿业生产的安全和效率具有重要意义。通过不断完善故障诊断技术和优化维修决策方案，可以有效提高设备的运行稳定性和使用寿命，降低维修成本，为矿业企业的可持续发展提供有力支撑。未来，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，露天矿机械设备故障诊断与维修决策研究将发挥更加重要的作用。

参考文献

[1] 富晗.露天煤矿机械设备安全管理与维修保养管控[J].工程机械与维修，2023（6）：37-39.

[2] 冯俊超. 基于设备服务周期和矿山生产年限的设备选型[J].露天采矿技术，2023，38（4）：10-13.

[3] 孟祥健，田定康.露天煤矿机械设备故障诊断与维修[J].自动化应用，2023，64（15）：125-127+131.

[4] 史伟.露天煤矿机械设备的生产效率提升方法探索[J].内蒙古煤炭经济，2023（10）：148-150.

[5] 韩继龙.浅谈露天矿大型开采设备WK-55生产能力提升的途径[J].内蒙古煤炭经济，2022（11）：154-156.

[6] 闫志军，槐博超，闵杰.大型矿用挖掘机国产化电气系统优化设计[J].船电技术，2022，42（2）：9-11.

[7] 宋子岭，许璇，赵晓亮，等.风速对露天矿采装工作面粉尘聚并效应的影响分析[J].安全与环境学报，2023，23（2）：538-546.

[8] 李云辉.露天矿用机械设备故障分析及提高安全可靠性的方法[J].工程机械与维修，2022，（1）：106-108.

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