《矿业系统可靠性教学课件》k.ppt

矿业系统可靠性矿业系统可靠性是矿山安全生产的关键因素，对保障矿工生命安全和矿山生产安全具有重要意义。

课程目标11.了解矿业系统可靠性掌握矿业系统可靠性概念、指标、分析方法和应用。22.提升分析解决问题能力学习识别矿业系统可靠性问题、分析原因、预测风险和提出解决方案。33.掌握可靠性管理方法掌握矿业系统可靠性设计、制造、使用、维护和改进的知识和技能。

矿业系统概述露天开采露天开采是指将矿石暴露在地表进行开采，适用于浅层、大规模矿床，如煤矿、铁矿等。地下开采地下开采是指通过地下巷道进入矿体进行开采，适用于深层矿床，如金矿、铜矿等。采矿设备矿业系统使用各种机械设备进行开采、运输、处理矿石，例如挖掘机、铲运机、自卸卡车等。环境保护矿业生产对环境会产生一定影响，需要采取措施进行环境保护，如水土保持、废渣治理等。

可靠性的定义与应用定义可靠性是指产品在规定条件下，在规定的时间内完成规定功能的能力。它体现了产品质量的一个重要方面，是衡量产品质量的重要指标之一。应用矿业系统可靠性应用范围广泛，包括矿山开采、矿石运输、选矿、冶炼等各个环节，可有效提高矿山安全生产、降低生产成本、提高生产效率。重要性可靠性对于矿业系统至关重要，直接关系到矿山安全生产、经济效益、社会效益，也是实现矿山可持续发展的重要保障。

系统可靠性的影响因素设计因素材料选择、结构设计、工艺流程、安全防护等环境因素温度、湿度、振动、冲击、腐蚀、粉尘等操作因素操作规程、维护保养、人员素质、工作环境等管理因素制度建设、质量控制、安全管理、风险评估等

故障率分析与建模故障率分析是了解矿业系统可靠性的关键步骤之一。它可以帮助我们识别系统中潜在的薄弱环节，并制定针对性的可靠性改进策略。通过对历史故障数据进行分析，可以建立故障率模型，预测未来系统故障发生的概率，为可靠性评估和决策提供科学依据。1数据收集收集历史故障数据，包括故障类型、发生时间、影响范围等。2数据预处理对收集到的数据进行清洗、整理和转换，以便于分析。3故障率分析利用统计方法分析故障数据，计算故障率、平均故障间隔时间等指标。4模型建立根据故障率分析结果，建立故障率模型，例如指数分布、威布尔分布等。5模型验证利用新的故障数据验证模型的准确性和适用性。

可靠性指标与分析可靠性指标常见的可靠性指标包括平均故障间隔时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)和可靠性(R)等。这些指标可用于评估系统可靠性水平。可靠性分析通过分析可靠性指标，可以识别系统可靠性瓶颈、确定关键部件、预测系统寿命等。这有助于提高系统可靠性。可靠性数据收集收集可靠性数据是进行可靠性分析的基础。这些数据可以从历史记录、试验、模拟等方面获得。

常见分布模型指数分布指数分布常用于描述设备故障间隔时间。它假设设备故障率是恒定的，并且不随时间推移而改变。正态分布正态分布广泛应用于描述各种随机现象，包括矿业设备参数的分布。威布尔分布威布尔分布可以描述设备在早期、正常和老化阶段的故障率变化，适用于多种矿业设备可靠性分析。对数正态分布对数正态分布适用于描述具有较长尾部分布的随机变量，例如某些矿业设备的寿命。

可靠性预测与评估1可靠性预测利用历史数据和统计模型预测系统未来可靠性。预测方法包括：可靠性增长模型、失效率模型和寿命预测模型。2可靠性评估对系统可靠性进行定量评估，包括：可靠性指标计算、可靠性测试和失效分析。3评估结果评估结果用于判断系统是否满足设计要求，并为可靠性改进提供依据。

可靠性试验设计1试验目标验证设备可靠性2试验类型寿命、环境、可靠性试验3试验方案制定试验计划和流程4数据分析评估试验结果，分析失效原因可靠性试验是评估和验证矿业设备可靠性的重要手段。通过模拟实际运行环境和工况，进行各种试验，检验设备性能，并分析失效模式和原因。

可靠性数据收集与分析数据来源可靠性数据可以来自不同来源，包括维护记录、故障报告、试验数据和文献资料。数据类型收集的数据类型包括故障类型、故障时间、维修时间、失效部件等，用于分析系统的可靠性指标。数据分析方法数据分析方法包括统计分析、故障树分析、可靠性增长分析等，用于识别失效模式和改进系统可靠性。数据管理建立可靠性数据库，对数据进行有效的整理、存储和管理，方便数据查询和分析。

可靠性改进技术预防性维护定期检查和保养设备，防止故障发生。包括更换磨损零件，清洁设备，润滑轴承等。故障树分析识别潜在故障模式，分析其原因和影响。制定针对性措施，降低故障发生概率。可靠性设计从设计阶段开始，考虑可靠性因素。选择可靠性高的元器件，优化设计方案，提高系统可靠性。可靠性测试模拟实际工况，进行可靠性测试。评估系统可靠性指标，发现潜在问题，改进设计和工艺。

维修决策与优化维修成本分析分析维修成本，包括人工成本、材料成本、停机损失等，找出成本高昂的维修项