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摘要：介紹了一組適用于煤礦機電設備實際狀態評價的通用檢測分析的方法，基于振動參數的綜合檢測方法為及時發現煤礦機械設備的缺陷，包括起爆階段的缺陷提供了檢測分析數據。本研究結果的實施和所制定標準的使用將提高煤礦設備維修的管理效率，最大限度地降低機電設備的故障概率。

關鍵詞：煤礦機電設備檢測分析故障概率

引言

在煤礦開采中，決定作業效率的關鍵因素之一是設備的實際運行情況。因此，通過對機械運行過程中產生的多諧波的分析，確定機電設備狀態變化的主要規律，可以滿足機械主動維修的要求，并根據實際情況創建引入機械主動維修。

1損傷風險評估通用檢測分析的制定

根據觀察期間的檢測數據，以及在此基礎上開發一套檢測信號和規則。通過對EKG和ESH鏟車機電設備振動參數的實例分析，探討了機械振動參數評定方法的改進。這些研究基于一種分析振動參數的綜合方法，它能夠提供關于主動復雜機械系統技術狀態變化的通用和有用的信息。本研究采用30臺單斗電鏟（EKG-5A、EKG-8I、EKG-10、EKG-12.5等型號）和8條拖曳線ESH10/70、ESH6/45、ESH15/90）進行采樣。在工業安全專家評估的框架內采取檢測措施。研究結果表明，EKG型和ESH型電鏟電氣設備的檢測應采用基于圣彼得堡擴展頻段頻譜分析、過剩和包絡分析數據的振動特征綜合方法。此外，本文所提出的方法較好地結合了聚合體的加速度/衰減分析和初始振聲信號的小波變換。這種檢測方法的組合是一個最佳組合，提供了關于設備類型和運行模式的最大價值信息，圖1—圖4為振動參數分析。利用譜分析作為最靈活的工具，是利用振動參數檢測煤礦機械附件的綜合方法的基礎。檢測特性可以被形式化，用于開發自動檢測缺陷的算法代碼或適用于預測復雜機械系統工程條件變化的通用檢測分析。目前，在分析軟件市場上可用的模型振動參數的基礎上，為進一步預測煤礦機械設備狀況的變化而建模的模型是不夠的。大多數這樣的模型是為了預測機械和機構的機電設備單個組件的實際情況（例如，一個建模對象可以是一個旋轉頭減速器軸承或拖繩拉絞車軸承）。因此，這些模型的應用范圍非常小，不便參與試驗。目前，預測模型的局限性可以用許多原因來解釋，特別是由于缺乏對采礦機械動力學的知識。此外，如果沒有可靠的理論背景和單個型機電設備振動參數數據庫，也不可能建立基于機電設備振動分析的關鍵缺陷預測模型。其中，對所得結果的解釋比較復雜，所提出的數學模型的檢驗較差，帶來了更多的困難。對于露天開采的機電鏟車，在參數建模的情況下，最有效的方法是應用檢測設備參考故障組的數量所制定的通用標準（檢測減少列車、滾子軸承、系統剛度違反的單個標準、電氣性質缺陷，旋轉元件不平衡，聚合體不對中以及各種類型和設計的連接器套筒）。因此，評估機電設備狀態的每一種常見檢測分析都將是獨特的，因為這是基于使用不同的振動聲學檢測程序對振動參數進行綜合分析的結果，而采用這種標準的評估過程消除了許多繁瑣的檢測特征和規則。到目前為止，由于當前計劃維護系統的特殊性，在沒有必要更換無缺陷部件的情況下，這是絕對不重要的；更值得關注的一個因素是可靠的信息，即檢測對象在下一次維護之前是否可以正常運行。在這種情況下，基于實際檢測信息，以預測不超過兩個檢測區間為目標的短期自適應建模是的最佳選擇。技術設備的退化建模最好是基于自適應算法來處理更新的檢測測量數據。該模型參數適應跳躍輸入條件，這是機械系統實際工況變化的短期預測所需要的。大多數以振動參數為基礎的通用設備狀態判據的科學研究都局限于滾動軸承，這反映了目前算法的應用范圍極其有限。除了其他因素外，如傳感器位置誤差、測量表面準備不足、傳感器—電纜—儀器系統連接條件不良導致的信號記錄誤差、測量對象的某些結構或運動學特征（難以到達的測量點、高交互沖擊載荷、存在低速結構元件、運行周期短等）、低溫等潛在條件會限制通用檢測分析的應用范圍。該問題的最優解決方案是在標準算法中加入過濾算法，旨在清除使初始數據分析復雜化的出口信號中的“不必要”成分。任何預測模型的一階條件都是關于狀態估計范圍的信息，超出這個范圍，機械系統條件的分類就會改變；換句話說，它需要具有合理的極限狀態標準，適合于估計可檢測設備元件中缺陷的發展。該模型盡可能地采用一組通用的缺陷檢測準則，通過對系統運行過程中產生的振動參數的分析，可以獲得覆蓋復雜機械系統實際狀態所需的最小信息。例如，極限狀態基本準則的發展可以有效地利用下面列出的一個或一些特征：1）振動速度和振動加速度在標準帶寬或擴展帶寬內的總水平，以及振動速度在倍頻帶寬內的平方根平均值，包括轉子頻率；2）反映相同性質缺陷的頻帶、序列或諧波峰值，或一組重要組件的齒輪或齒在擴大帶寬至10kHz的振動加速度和振動速度的參數；3）振動位移在10~1000Hz范圍內的擺動；4）信號的相似性，特別是由振動聲信號的包絡譜或小波變換確定的相似性。通過對機電鏟的主動機電設備的檢測數據進行分析，可以將這類采礦機械固有的所有缺陷分為七個包（不對準、剛度違反、旋轉部件不平衡、軸承、齒輪、套筒和電氣性質缺陷），共涵蓋了120多個振動參數的檢測特性。為了便于開發復雜系統的自動控制算法，通過產生的機械振動參數對其中一些進行了形式化。用于提前1~2個檢測期（大約一個日歷月）短期預測的自適應指數學模型似乎是實現既定目標的最佳方法。通用準則算法的一個組成部分是循環頻率優化程序，旨在提高計算的準確性和檢測效率。這些程序被廣泛應用于軟件設計和創建高度詳細的光譜掩模。在本研究中，提出的循環頻率細化方法，證明了在循環頻率最大值不確定的情況下，該方法是有效的。此外，為了評估一個復雜機械系統的剩余壽命，這是一個露天煤礦需要區分初始信號的確定性成分的信息趨勢，以短期預測設備退化。針對檢測特性的多個維空間，使用逐步標量化算法和不同缺陷強度器件組的分割，應開發一個最適合評估復雜技術器件狀態的通用準則；在這種情況下，標準的數量應該與缺陷組的數量一致。開發通用標準算法的一個組成部分是剪切子程序，用于從“不必要的”信息中清除初始檢測數據。剪斷子程序的數量應與被檢查設備上潛在缺陷的數量相等；所有這些子程序都是基于對某些性質的信息部件（例如，滾動軸承、齒輪、連接器套等缺陷）的檢測和選擇，因此，通常通過過濾的方式消除所有其他部件。每個子程序包括循環頻率細化程序，而循環頻率細化程序則是基于在低頻范圍內尋找具有最大振幅的信號分量。在上述研究框架中應用的算法證明了在分析滾動軸承振動加速度譜時的高效率，當顯著諧波先驗不屬于循環頻率時，最大振幅（如上頁圖1）。這是在制定評估機械系統實際狀態的通用檢測分析的框架內成功實施的決定性因素。煤炭行業的危險性和突發事件的風險都很高。因此，顯然需要繼續發展程序，以建立通用檢測分析的算法，以估計露天煤礦機電設備的狀況。根據煤礦設備的實際情況，沒有共同檢測分析的設備條件和數學退化模型就無法預測復雜機械系統實際情況的變化。本文提出的方法的實現，以發展通用檢測分析和退化模型估計復雜設備條件，應用于最小化采礦機械的失效概率，提高露天采礦的安全性，以及減少因設備故障而造成的傷害和事故率。

2結論

目前在計劃的維修系統中，短期設備退化預測的實際應用是可行的，因為這可以預測未來一到兩個檢測周期內設備狀況的變化。對振動參數的分析結果表明，煤礦設備規范化算法對復雜系統的自動控制可有效檢測分析設備的缺陷。同時，提出了一種用于煤礦機械設備損傷（缺陷）風險檢測和評估的通用檢測分析的算法。

參考文獻

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作者:張元 單位:長治市煤礦技術服務中心