礦山機械設備故障的特點及維修措施實踐探究

白海濤

（白銀有色集團股份有限公司廠壩鉛鋅礦，甘肅 成縣 742500）

隨著我國科技的進步和社會的發展，礦山行業中對實際生產的水平要求不斷變高，相關企業需要提升產品的機械化水平，在實際機械設備的使用過程中，相關工作人員應該要做好日常的保養和維修工作，進而確保設備能夠正常運行。對機械設備進行維修，不僅能夠延長機械設備的使用壽命，同時還能提升設備的運行性能，降低設備出現故障的幾率，確保設備運行更加安全、穩定，進而提升生產產品的效率，保障礦山企業的經濟和社會效益。本文將著重對礦山機械設備的故障特點和維修措施進行探究。

1 礦山機械設備的概念

礦山行業中使用的機械設備主要是用來進行礦山開采、選擇和探索的相關機械和設備，具體主要包括輸送機、起重機、電動輪汽車、通風與排水機械、牙輪轉機等設備。在實際的運行中，礦山機械設備需要發揮自身的功能，禁止設備出現功能缺陷。若是機械設備出現故障，將會直接到導致設備出現缺陷，進而對設備的實際功能和性能造成負面影響。所以在實際的礦山行業中應該要做好機械設備的維護和保養工作，正確使用機械設備，及時發現設備中存在的故障隱患，進而確保設備的生產效率，減少企業支出的生產成本。

2 礦山機械設備故障的特點分析

2.1 損耗性

首先，礦山行業中的機械設備在長時間的運行過程中，其質量和能量會發生變化，即使能夠有效地維修設備出現的局部故障，但是也無法保證設備完全恢復到出現故障前的性能，維修后的設備將會增加出現故障的概率，尤其是隨著時間的增加，設備出現的損耗性將會變化，不可逆轉，因此在實際維修設備的過程中會根據設備故障的損耗性特點確定維修的深度和級別。

2.2 潛在性

在實際使用中，機械設備比較常見的問題就是出現損傷，無論是哪種損傷都會導致設備內部的性能參數發生變化，若是參數的變換超過允許的范圍時，將會導致設備存在潛在故障。在實際機械設備設計過程中都會設置安全系數，即設備即使存在潛在故障也不會直接造成設備出現功能方面的故障，在一段時間內，可以對設備的潛在故障進行控制。若是機械設備出現潛在故障，相關的工作人員需要有效地保養和維護設備，進而降低隱性故障對設備造成的影響，避免出現功能故障，進而提升設備的實際使用期限。[1]

2.3 漸發性

再運行過程中，機械設備出現故障的過程是有規律的，因為設備隨著使用時間的增加，會相繼出現老化、腐蝕、磨損等問題，其功能也會逐漸退化，相關的結構參數也會逐漸發生變化，因此，機械設備的使用時間越長，將會增加設備出現故障的概率，所以在日常運行中，相關的工作人員需要根據設備出現故障的特點進行有針對性的維修、分析、診斷和預防措施進行故障處理。

2.4 多樣性

機械設備在實際的運行中會不斷增加設備的損耗量，一個零部件可能同時存在老化、腐蝕、磨損、疲勞等故障，因為故障表現的形式和機理存在差異，因此在實際故障維修過程中，維修人員需要根據不同故障的模式和機理進行單獨研究分析和處理，逐一解決故障。

3 診斷礦山機械設備故障的方法分析

根據礦山機械設備實際存在的故障特點，維修人員可以通過先進的故障診斷技術及時進行問題發現和處理，進而確保設備處于正常運行狀態。在實際診斷機械設備故障的過程中，維修人員在應用故障診斷技術的過程中。首先需要進行數學模型的建立，進而對設備的實際運行進行直觀的了解，通過數據對故障進行分析、總結和預判，在此基礎上使用傳感器收集設備運行狀態下的溫度、壓力、振動、速度等動態信號，對這些信號進行提取，然后對設備的工作狀態以及發生故障的特點信號進行了解；之后，維修人員分析這些有用信息和信號，對比設備的標準參數，進而對設備的故障類型和工作狀態進行對比分析，采用智能化的方式進行設備發生故障的預判，提前進行設備維護，進而減少設備出現故障的概率；最后，根據分析結果對設備的整體情況進行判斷，然后采取合適的檢修和維護措施。[2]

在礦山機械設備故障的診斷過程中主要采取的方法有：

3.1 振動檢測診斷

振動檢測方式主要是實時、精確地對設備的振動信號進行檢測，分析收集到的振動信號，進而對設備的實際運行狀態和故障進行診斷，這種診斷方法主要工作原理即：首先是對設備運行中的振動信號進行收集，之后對設備的傳遞函數、振幅、固有頻率等動態的振動特點進行分析和研究，最后分析設備的零部件，進而對設備的整體運行狀態進行總結。采用振動檢測診斷方法能夠保證工作人員對設備的實際運行狀態進行掌握，同時預測設備出現故障的時間和位置，通過分析零部件，對故障進行準確定位，并有針對性地開展檢修工作。振動檢測診斷方法在實際應用中操作簡單，具有較廣的應用范圍，可以實時并精確分析設備的變換過程和動態特點，然而這種診斷方式主要是用來對單個或者是少數的振動部件進行分析和診斷，只能對單一的信息進行采集和分析。[3]

3.2 油液分析診斷

油液分析診斷方式主要是分析設備內部油液中含有的磨損顆粒和多余物質，進而對設備的運行狀態進行判斷，分析油液中相關物質的分布、介質成分以及構成等進行故障判斷，這種方式主要是在機械設備的液壓系統以及潤滑系統故障分析中進行應用，是一種間接的監測方式，需要檢測和分析供油系統中的油質量進行零部件的運行狀態判斷。

3.3 無損檢測技術

無損檢測技術主要是對設備內部零部件的缺陷進行檢測，這種方式不會損壞零部件。在實際設備加工制造的過程中或者是長時間運行后會導致內部設備出現缺陷。無損檢測技術主要是對設備零部件的聲光磁電等信號進行檢測和分析，進而判斷零部件的缺陷，檢修人員可以提前對設備的缺陷進行了解。當前在礦山機械設備的無損檢測過程中主要是采用滲透、電磁、射線以及超聲檢測方式。雖然該檢測技術不會損壞設備或者是零部件，但是超聲檢測技術無法檢測薄和小的復雜零部件，同時檢測時間較常，無法三維檢測設備的缺陷。此外，射線檢測方式成本較高，同時對相關儀器的使用和安裝技術要求較高。在進行電磁檢測方式的應用中，若是零件的幾何形狀出現突變，也會導致檢測結果不準確。滲透檢測方式操作簡單，且靈敏度價高，但是在應用中容易造成試液揮發，無法檢測多孔材料。

3.4 人工智能診斷

在礦山機械設備故障檢測中采用人工智能診斷方式主要是人工神經網絡和專家系統兩種方式，前者主要是通過權值比重和數值計算方式進行故障診斷，即通過系統得出的權值系數矩陣對獲取的知識進行表示，然后調整矩陣進行知識獲取，將收集到的知識進行分析和計算，根據得出的數據分析和總結診斷結果；后者主要是根據知識庫和處理系統，其中包含人類專家的特定性只是和規則內容，通過相關的策略和規則以邏輯性的方式推理和分析檢測的信息，進而最終得出診斷結果。人工智能檢測方式能夠推理計算輸入的錯誤數據或者是不精確的數據。然而，對視診斷對象過于復雜，將會增加知識有效和準確診斷的難度，加強診斷系統是變化的，故障也存在不確定性特點，因此智能化的推理難度將會逐步增加。

3.5 紅外測溫檢測技術

礦山機械設備在運行過程中，若是零部件因為長時間、高負荷的運行或者是油液劣化、摩擦等問題會導致設備的溫度升高，進而對零部件和設備造成損壞。采用紅外測溫檢測技術能夠測量設備內部零部件的溫度，根據外界環境的溫度和設備的實際運行狀態進行設備的運行狀態判斷，一般紅外測溫檢測技術分為非接觸式和遠距離測溫方式，這種方式能夠分析和處理信息和數據，對機械設備的油液劣化、磨損等問題進行及時的發現，然而這在實際應用中會因為設備負荷導致最終的測量不夠準確。此外，外界環境空氣中的灰塵、溫度等也會對這種技術引用造成影響，若是設備內部存在障礙物，也會影響到溫度的測量。[4]

4 維修礦山機械設備故障的措施

在對礦山設備的故障進行診斷之后，需要針對不同的故障進行維修，首先主修的技術人員和設備的實際操作人員需要做好預檢工作，對設備的劣化程度和位置進行驗證，對設備的運行狀態進行掌握，進而制定維修計劃；其次根據維修計劃開展維修工作，可以小修局部的故障，確保設備能夠恢復到原有的功能，或者是根據實際的工作需要進行徹底維修；最后是根據故障的診斷和維修進行常見故障的總結，通過單機維修或者是互換等方式處理故障，進而不僅減少維修的時間，同時確保維修的質量。

5 結語

總之，在礦山行業中，由于生產應用的機械設備數量不斷增加，技術水平也不斷提升，在實際運行中，機械設備出現故障的概率也不斷增加，因此需要做好設備的故障維修工作，相關的工作人員需要了解故障的特點，采取合適的方式進行故障診斷，進而采取有針對性的措施進行設備維修，延長設備的使用壽命，發揮設備的性能，進而提高礦山生產的效率。