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淺談礦山機械設備的狀態監測與故障診斷

2017-12-29 01:17:09張瑞通會理縣馬鞍坪礦山廢石綜合利用有限責任公司
數碼世界 2017年7期
關鍵詞:故障診斷礦山振動

張瑞通 會理縣馬鞍坪礦山廢石綜合利用有限責任公司

淺談礦山機械設備的狀態監測與故障診斷

張瑞通 會理縣馬鞍坪礦山廢石綜合利用有限責任公司

隨著我國社會的進步和經濟的發展,礦山工作在我國經濟發展和基礎建設方面的作用日益重要,其在我國經濟社會發展當中占有重要的地位,礦山工作的安全問題一直是行業內比較關注的焦點問題,因此針對礦山機械設備的狀態監測與故障診斷問題就顯得尤為重要,它不僅僅關系到我國國家財產的安全,還關系到礦山工作人員的人身安全問題。本文結合礦山機械設備的諸多特征,針對礦山機械設備的狀態監測與故障診斷進行研究和分析,以期能夠為相關問題的研究提供一些有價值的參考和借鑒。

礦山機械設備 狀態監測 故障診斷

我國信息技術的不斷進步,使得我國礦山機械設備的維修逐漸朝著狀態監測維修的方向發展。作為我國先進的維修方法,其基礎是礦山機械設備的狀態監測技術,以及故障診斷技術。

1 振動監測與診斷

在對礦山機械設備狀態實施診斷的時候,振動是非常重要的信息和指標。不同的礦山機械設備狀態有不同的振動情況,對這些振動信號實施處置以后,就能夠在這些信號中獲得非常有用的所需信息,并以此作為礦山機械設備狀態的診斷依據。

振動的檢測和診斷可以分成三個部分:第一,對礦山機械設備的振動總強度進行檢測和判定,振動總強度的作用是診斷礦山機械設備運行是否正常,有沒有異常問題;第二,頻譜分析,此部分是對礦山機械設備出現問題的具體環節進行更加細致的判斷和分析;第三,針對制定的零件,比如:礦山機械設備的滾動軸承、設備的齒輪箱以及設備的齒輪等等,利用比較特殊的檢測技術和診斷方法對其實施更加深入的分析。通常,對礦山機械設備狀態進行診斷的時候,首先需要實施的設備總強度的檢測,如果檢測出問題,再實施第二步和第三步。這樣就能夠更加精確的對礦山機械設備出現的問題進行詳細的分析和診斷。

2 潤滑油樣分析

在礦山機械設備的循環流動時,潤滑油具有大量的零部件運行信息,它能夠對礦山機械設備中零部件磨損的程度、位置以及種類等相關信息起到提示的作用,從而實現對工作情況的監控和對故障的診斷。目前我國使用比較多的潤滑油樣分析法比較多,包括油樣 譜分析方法、磁塞檢查法以及油樣光譜分析方法等等,油樣鐵譜分析方法是使用比較廣泛、應用前景比較廣闊的一種油樣分析方法。其主要的檢測原理是,在玻璃試片或者是玻璃試管中,放置經過稀釋的潤滑油樣,在強磁場當中通過,通過外部的磁力作用,不同尺寸的磨??梢越涍^不同的距離,通過觀察潤滑油樣中磨粒沉淀的情況,就可以對礦山機械設備零件的磨損程度做出診斷。使用電子顯微鏡以及光學顯微鏡,對潤滑油樣的殘渣形貌進行細致的觀察和分析,可以通過磨粒的色澤對其成分進行判定。由此,鐵譜分析方法可以提供磨粒的數量、粒度、形態以及成分四種信息,比較使用檢測粒度介于10~50μm的磨損顆粒。

3 紅外測溫診斷

通常而言,溫度能夠較為準確的反應礦山機械設備的運行情況。由于設備的溫度無法直接獲得,因此需要借助于物質的某些與溫度變化有關的物理特性間接地實施檢測。比如:對礦產車輛的輪軸箱進行溫度測量時,可以使用紅外測溫診斷技術。在礦產內部運輸鋼軌兩側放置紅外測溫儀器,當車輪經過鋼軌的時候,紅外溫度測量儀器能夠實現對所有設備軸箱的逐個掃描,同時將這些脈沖信號記錄下來,假使脈沖信號比較高,那么表示設備軸箱的溫度太高了。按照脈沖信號的記錄位置,可以精確的診斷出現問題的是哪一個軸箱,同時可以及時的采取應對措施,有效避免事故的出現。相對于傳統測溫手段而言,紅外測溫診斷方法比較先進,能夠有效改善檢測工作人員的工作體檢,可以減少車輛的停留時間,有效避免了燃軸事件的發生。

4 無損探傷

很多礦山機械設備的零件,只有當測定了其沒有缺陷和危險的時候,才能夠允許被使用和運行,避免造成礦產工作人員和機械設施的安全事故,嚴重威脅到生產的進度和人身生命安全。無損探傷便是針對以上提到的諸多缺陷實施早期判斷的一種方法。無損探傷方法包括:滲透探傷、超聲波探傷、射線探傷、聲發的探傷以及磁粉探傷等等。隨著我國科學技術的進步,光導纖維技術和激光全息技術也逐步應用于無損探傷技術當中。

礦山機械設備的狀態監測與故障診斷,能夠對礦山機械設備的運行狀態進行了解和掌握,可以對礦山機械設備的整體或者部分是否存在異常進行準確的判定。在對礦產的事故發生趨勢預判當中,對于礦山機械設備故障的早期發現具有重要作用,能夠有效保障礦山作用的日常安全生產工作,保障礦山工作人員的人身財產安全,對于我國礦山工作可持續發展具有舉足輕重的意義和作用。

[1]郭瑾.淺談電氣設備的狀態監測與故障診斷[J].科技創新與應用,2016

[2]王建華,謝紅委.振動狀態監測在機械設備故障診斷中的應用[J].山東冶金,2016

[3]徐超.礦山液壓設備安全狀態智能監測與診斷系統的設計與實現[J].品牌(下半月),2015

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