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煤礦機電設(shè)備的故障診斷技術(shù)
發(fā)布時間:2020-10-18 08:37:38

為了提高礦山機電設(shè)備的故障診斷率,很多礦山都引進了設(shè)備故障診斷技術(shù)。設(shè)備故障診斷技術(shù)的整個工作流程主要分為狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和診斷決策三個階段。與人工診斷方法相比,故障診斷技術(shù)更依賴于自動化技術(shù),準確性更高。

1、設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測

設(shè)備運行過程中發(fā)生故障時,設(shè)備的一些參數(shù)會發(fā)生異常。若采集到設(shè)備的參數(shù)異常信號,就可以準確地判斷設(shè)備的故障情況。因此,設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測是實現(xiàn)故障診斷的基礎(chǔ)。對設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測,要依賴于傳感器和微處理器,常見的設(shè)備運行狀態(tài)參數(shù)主要有工作電流、電壓、溫度、壓力和振動等。例如:當設(shè)備出現(xiàn)散熱故障時,設(shè)備的溫度就會急劇上升,設(shè)備上的溫度傳感器采集的溫度信號就會出現(xiàn)明顯的異常。與此同時,還應(yīng)該對采集的故障信號進行處理,提取參數(shù)異常的特征。在很多情況下,并不能根據(jù)這些異常信號來直接判斷故障的原因,需要綜合分析這些信號的特征來進行故障診斷。

2、設(shè)備故障診斷

故障診斷是故障診斷技術(shù)實施的關(guān)鍵環(huán)節(jié),這不是一件容易的事,其主要任務(wù)是根據(jù)采集到的異常信號的特征進行綜合分析,從而確定故障原因以及故障發(fā)生的位置。通常情況下,設(shè)備故障診斷是通過與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中的故障信息進行比對完成的。為了提高故障信息比對的成功率,采用了一些人工智能算法,例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊算法等。此外,應(yīng)該盡可能準確地將更多的故障特征錄入到數(shù)據(jù)庫中。這就要求煤礦企業(yè)具有相當完善的計算機硬件條件和較為充分的軟件技術(shù)。

故障診斷時,不僅要對故障原因進行診斷,還要給出具體的位置,以便于維修人員快速維修。同時,還要根據(jù)故障的類型給出設(shè)備的故障損害程度,以便提出合理的維修建議。

3、設(shè)備的故障診斷決策

為了更好地服務(wù)于機電設(shè)備的維修工作,現(xiàn)代的故障診斷技術(shù)還增加了故障診斷決策的內(nèi)容。其主要任務(wù)是根據(jù)故障診斷結(jié)果給出更為詳細的維修方式,從而大大提高機電設(shè)備的維修效率。設(shè)備故障維修的診斷決策在很大程度上依賴于設(shè)備故障診斷的結(jié)果,可以通過人為或計算機軟件技術(shù)來完成。一般情況下,很多設(shè)備維修決策是通過多年的維修經(jīng)驗來確定的,常見的維修方式主要有更換零部件、停機整治或更換新設(shè)備。從某種意義上講,故障診斷技術(shù)之所以提高了故障維修率,關(guān)鍵在于集成了更多人的經(jīng)驗。


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