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矿山机电设备故障诊断技术分析-山西煤炭建设网.DOC

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矿山机电设备故障诊断技术分析-山西煤炭建设网

矿山机电设备故障诊断技术分析 同煤集团云冈矿运销站 薄秀英 摘要:针对矿山机电设备故障对煤矿安全生产的影响,分析了矿山机电设备使用特点和发生故障的原因,总结了常用的事后、计划性定期检修和计划性状态检修的故障诊断类型,在矿山机电设备受矿井酸碱腐蚀、矿物粉尘、、温度湿度、振动和冲击力等特殊环境影响的因素下,提出了故障诊断可用的记录和温度、压力监测技术诊断方法,并结合故障诊断技术在矿用通风机、电动机运行中的应用,论述了建立完备的矿山机电设备故障诊断应急机电机制的重要意义。 关键词:矿山机电设备;故障诊断;诊断方法 科技的发展必然带来技术的进步,技术的运用也广泛的运用到了社会建设和发展的各个方面,特别是机械电气设备在当前工业自动化中的运用。然而在设备运用中因为设备故障所造成的经济损失和人员伤亡的情况也不但的出现在各大媒体的头版头条,成为社会关注的焦点,如何保障机电设备的安全性和稳定性成为了一个亟待解决的问题[1]。要解决该问题的方法很多,但最具保障性和实用性的就是对设备进行故障诊断技术分析,该技术是集合了电脑技术、传导技术以及信息处理技术等多个领域的先进技术,本文将以矿山机电设备的故障诊断技术进行分析,深刻的阐释该技术的可用性和有效性。 1 矿山机电设备出现故障的原因分析 1.1 零件的损伤造成的配合关系的变化 当我们在对故障部位进行观察的时候,我们发现大多数故障发生的原因都是因为零件的损伤从而造成与原配关系产生异常变化。零件的损伤主要是零部件原有的尺寸与形态和起初的设计发生了些许偏差,而这些许的偏差就可能导致一次严重的设备事故,使整个生产线瘫痪。所以对于设备故障诊断一定要从最小的部位开始,任何一个小的细节都不能忽视。 1.2设备的超负荷运作 机器虽然没有人的意识,但是在设计者设计的时候,对机器的使用寿命和所能承担的超负荷运转都有一个极限设置,当设备逐步超过了极限的设定,就必然会出现故障问题[2]。矿山作业的利润丰厚,所以矿山机电设备大多数处于超负荷运转状态,操作欠规范化、时间分配不合理。 1.3设备工作能力的自身损耗 设备工作能力的自身损耗,特别是作为矿山机电设备,工作的力度大,持续时间长,作业对象对机电设备本身的损伤十分巨大,加之器件的磨损使它与元部件的配合度降低等原因的影响,使设备自身的工作能力受到极大影响,长久必将降低设备运作效率。 2 矿山机电设备故障诊断的类型 2.1事后的维护检修 这种诊断类型主要是在设备出现故障已经导致了一系列不良后果以后的“后知后觉”,这种检修和维护不是主动进行的,而是问题已经出现后才立马意识到问题的严重性,这种情况下的检修往往不能起到实质性的作用,因为损失已经造成,所造成的后果已经无法挽回[3]。而且因为设备故障出现问题后的检修往往已经不能正确的去得出结论,因为机电设备已经遭受严重的创伤,已经失去原型,往往只能依靠推测做出结论。 2.2有计划的定期维修 这种检修方法是防范于未然的表现,根据自身的经验积累,制定出定期的检修期,到时无论设备正常与否,都要进行检修和维护[4]。但是这种检修方式对于偶然发生的事故的应急处理显然没有预防措施,甚至造成措手不及的影响。 2.3计划性状态检修 为了避免以上两种进修方式的弊端,加之现代设备监测技术日益发展完备,在线检测和诊断装置可以将设备运作时的状态、设备维修的时间和内容详细的记录下来。将这些数据输入计算机进修分析处理,从而可以准确的预测设备故障,在设备出现故障之前就从根本上来防治其发生,正在的起到未雨绸缪的作用。 3 矿山机电设备故障诊断技术方法分析 设备故障诊断的方式多种多样,要依据不同的实际情况采取相应的措施,比如矿上机电设备特别是对井下作业的机器设备检测的时候,要依据工作环境的实际状况,如土壤的酸碱腐蚀、矿物粉尘、振动和冲击力等因素来综合考虑来选择检测仪器。很多的检测手段因为外界因素的影响,也许会严重影响其检测的准确性,加之故障诊断技术必须要精准,以便于下次不再出现重复性的错误,所以对于该项诊断技术更应该要慎重的使用[5]。针对矿山机电设备的故障诊断技术方法主要有以下几个方面: 3.1历史记录诊断方法。 该诊断方法主要是参照故障出现的历史记录,有针对性的进行诊断。历史记录的问题也是故障出现的重点部位,需要着重排查,当问题出现时,一定要第一时间去检查这些重点部位,然后再排查其他部位。这种方法在现实中用的比较多,而且随时做好记录,长时间就会形成一个故障诊断集,当问题再次出现时,就有一个相对专业的参照物,其实这种手册也是矿山机电设备使用和维护手册的重要组成部分。 3.2温度和压力监测诊断方法 在实际生活中,传感器是监测机电设备参数的重要工具,温度与压力监测诊断正是利用传感器的灵敏度来实现的。通过齿轮、轴承等一些部位的温度、压力传感器,可以直观的监测到设备参数的细

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