汽車煤采樣機的性能及動力特征研究

馮亮

摘要：煤炭采樣機是發電企業煤炭質量控制工作的重要設備，其性能和運行工況是否良好直接影響著電力生產安全和生產質量。為此，本文以5E-CYQ橋式汽車煤炭采樣機為例，對該煤炭采樣及的性能、控制原理及動力特征進行了分析，供相關人士參考。

關鍵詞：煤炭采樣機、性能、原理、動力特征

1、引言

煤炭采樣機是從批次煤炭中選取代表性較強的煤炭樣品，為煤炭質量管控提供便利條件。隨著電力生產規模的擴大，煤炭采樣機的性能也越來越自動化。電廠采樣工作人員需要了解煤炭采樣機的性能和運行機理，并結合采樣機的實際情況加強煤炭采樣機的使用和維護技術水平。

2、5E-CYQ型橋式煤采樣機性能分析

5E-CYQ橋式汽車采樣機主要用于汽車車廂內采取散裝粉狀或顆粒狀樣品，是集機械、液壓、電氣、微機控制為一體的樣品采集和制備的專用設備。該采樣機主要包括采樣部分和制樣部分。

煤炭采樣方式包括連采單卸、單采單卸、零采單卸三種。連采單卸是連續采樣滿足采樣點數后返回卸樣，采樣效率高。單采單卸是采一點樣，卸一次樣，雖然增加了采樣量，但是采集到的煤樣更具有代表性。零采單卸是自動或手動采用過程中異常中斷，但是采樣頭內樣品仍需要制樣，此時可采取此種方式。

煤炭制樣方式包括三種，一種是煤樣經過破碎攪拌縮分后，留樣進入到分樣桶內，棄樣被送到煤場;第二種是煤樣直接經過溜管口進入大水分樣桶內;第三種是煤樣經過破碎攪拌，不經過縮分，被送到煤場，這種情況是用于清洗制樣設備，防止設備殘留物對后續煤樣造成污染。

3、煤炭采樣機控制原理及動力學分析

3.1煤炭采樣機控制原理

PLC控制原理：它采用一類可編程的存儲器，用于其內部存儲程序，執行邏輯運算，順序控制，定時，計數與算術操作等面向用戶的指令，并通過數字或模擬式輸入/輸出控制各種類型的機械或生產過程。

超聲波定位原理：通過橫向和縱向定位超聲波，對大型運煤車及小型運煤車進行定位。

煤面檢測原理：采樣頭下降過程中，煤面檢測桿一同下降，當碰觸到煤面時，采樣頭繼續下降，煤面檢測桿受阻停止下降，頂部的傳感器接收到該信號，作為煤面檢測信號。

防抬保護原理：采樣頭下鉆過程中，當遇到硬塊或者采到車廂邊板時，采樣頭無法下鉆，此時會導致小車被頂起，且采樣爪受到很大的外力，此時安裝在小車四角的保護開關會發出信號，斷開下降，并發出報警。

隨機選點原理：采用棋盤格布點方式，小車方向布置4個區域，大車方向以行程標尺為基數布置區域，深度方向布置3個層面。一般選擇的隨機因子包括按下啟動鍵時刻、所采位置煤面信號發出時間等。

分樣機選桶原理：在分樣桶上加裝兩個傳感器，進行編碼，控制分樣機轉到選擇的工位上。一個傳感器用于計數，也即記住分樣機轉過多少個桶位。另一個傳感器用于復位計數，也即分樣機轉過一圈后復位。

采樣頭采樣原理：通過采樣頭的升降和旋轉來采取預定厚度的煤樣。采樣頭采樣原理如下：采樣頭先旋轉下降，鉆入煤堆，到達預定深度;然后采樣爪打開，繼續旋轉下降，采取預定厚度的煤樣;最后采取煤樣后采樣頭閉合，采樣頭旋轉上升恢復到初始位置。

采樣頭卸樣原理：采樣頭的內部具有內推桿，當采樣頭采樣后，能夠通過內推桿的升降來完成卸樣。

3.2煤炭采樣機動力學分析

電廠煤炭采樣的過程所處的環境惡劣，采樣機設備承載的負荷大而且具有波動性，因此煤炭采樣機各部分的受力情況不穩定且難以計算，這樣的情況下就不容易發現設備運行的風險隱患。針對煤炭采樣機設備負荷的動態性特征和隨機性特征，因此在對煤炭采樣機進行動力學分析的過程中，采用三維模型的方法，通過三維軟件建立煤炭采樣機模型，然后進行設備采樣過程中動力學性能分析。例如采用ANSYS軟件對采樣機設備部件進行瞬態的動力學分析，從而確定設備部件在動載荷極限值的情況下所作出的位移響應。還可以采用ADAMS軟件對煤炭采樣機建立耦合模型，通過分析模型中的設備彈性形變來設備部件運動過程中的動態特征進行分析。采用ADAMS軟件可以模擬出伸縮設備的極限伸縮距離以及轉動設備的極限轉動夾角，模擬出設備各個關鍵鉸點的受力情況。

例如，利用ADAMS軟件對采樣機采樣頭的采樣阻力進行模擬分析，在模擬仿真過程中，不考慮其他因素，只考慮采樣頭插入阻力。計算公式如下：

公式中，K代表物料影響系數（煤炭塊度或松散程度、煤炭性質系數、煤堆高度系數、采樣頭形狀系數）;B代表套筒直徑;L代表采樣深度。

通過模擬計算采樣頭插入阻力，為采樣機設備部件的結構優化提供數據支持。

4、結語

綜上所述，煤炭采樣機是火電廠煤炭采樣制樣的重要設備，為煤炭質量管理工作提供基礎條件。隨著電力生產規模的擴大，煤炭采樣機性能要求越來越高。電廠煤炭采樣人員應結合電廠煤炭采樣機實際情況，熟悉和了解設備性能和運作機理，提升煤炭采樣制樣工作水平，確保煤炭采樣機運行安全穩定。

參考文獻

[1]楊春龍.火電廠煤炭采樣機自動定位與控制系統研究[D].天津大學，2017