煤矿机电设备振动检测浅析

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摘要：介绍了一组适用于煤矿机电设备实际状态评价的通用检测分析的方法，基于振动参数的综合检测方法为及时发现煤矿机械设备的缺陷，包括起爆阶段的缺陷提供了检测分析数据。本研究结果的实施和所制定标准的使用将提高煤矿设备维修的管理效率，最大限度地降低机电设备的故障概率。

关键词：煤矿机电设备检测分析故障概率

引言

在煤矿开采中，决定作业效率的关键因素之一是设备的实际运行情况。因此，通过对机械运行过程中产生的多谐波的分析，确定机电设备状态变化的主要规律，可以满足机械主动维修的要求，并根据实际情况创建引入机械主动维修。

1损伤风险评估通用检测分析的制定

根据观察期间的检测数据，以及在此基础上开发一套检测信号和规则。通过对EKG和ESH铲车机电设备振动参数的实例分析，探讨了机械振动参数评定方法的改进。这些研究基于一种分析振动参数的综合方法，它能够提供关于主动复杂机械系统技术状态变化的通用和有用的信息。本研究采用30台单斗电铲（EKG-5A、EKG-8I、EKG-10、EKG-12.5等型号）和8条拖曳线ESH10/70、ESH6/45、ESH15/90）进行采样。在工业安全专家评估的框架内采取检测措施。研究结果表明，EKG型和ESH型电铲电气设备的检测应采用基于圣彼得堡扩展频段频谱分析、过剩和包络分析数据的振动特征综合方法。此外，本文所提出的方法较好地结合了聚合体的加速度/衰减分析和初始振声信号的小波变换。这种检测方法的组合是一个最佳组合，提供了关于设备类型和运行模式的最大价值信息，图1—图4为振动参数分析。利用谱分析作为最灵活的工具，是利用振动参数检测煤矿机械附件的综合方法的基础。检测特性可以被形式化，用于开发自动检测缺陷的算法代码或适用于预测复杂机械系统工程条件变化的通用检测分析。目前，在分析软件市场上可用的模型振动参数的基础上，为进一步预测煤矿机械设备状况的变化而建模的模型是不够的。大多数这样的模型是为了预测机械和机构的机电设备单个组件的实际情况（例如，一个建模对象可以是一个旋转头减速器轴承或拖绳拉绞车轴承）。因此，这些模型的应用范围非常小，不便参与试验。目前，预测模型的局限性可以用许多原因来解释，特别是由于缺乏对采矿机械动力学的知识。此外，如果没有可靠的理论背景和单个型机电设备振动参数数据库，也不可能建立基于机电设备振动分析的关键缺陷预测模型。其中，对所得结果的解释比较复杂，所提出的数学模型的检验较差，带来了更多的困难。对于露天开采的机电铲车，在参数建模的情况下，最有效的方法是应用检测设备参考故障组的数量所制定的通用标准（检测减少列车、滚子轴承、系统刚度违反的单个标准、电气性质缺陷，旋转元件不平衡，聚合体不对中以及各种类型和设计的连接器套筒）。因此，评估机电设备状态的每一种常见检测分析都将是独特的，因为这是基于使用不同的振动声学检测程序对振动参数进行综合分析的结果，而采用这种标准的评估过程消除了许多繁琐的检测特征和规则。到目前为止，由于当前计划维护系统的特殊性，在没有必要更换无缺陷部件的情况下，这是绝对不重要的；更值得关注的一个因素是可靠的信息，即检测对象在下一次维护之前是否可以正常运行。在这种情况下，基于实际检测信息，以预测不超过两个检测区间为目标的短期自适应建模是的最佳选择。技术设备的退化建模最好是基于自适应算法来处理更新的检测测量数据。该模型参数适应跳跃输入条件，这是机械系统实际工况变化的短期预测所需要的。大多数以振动参数为基础的通用设备状态判据的科学研究都局限于滚动轴承，这反映了目前算法的应用范围极其有限。除了其他因素外，如传感器位置误差、测量表面准备不足、传感器—电缆—仪器系统连接条件不良导致的信号记录误差、测量对象的某些结构或运动学特征（难以到达的测量点、高交互冲击载荷、存在低速结构元件、运行周期短等）、低温等潜在条件会限制通用检测分析的应用范围。该问题的最优解决方案是在标准算法中加入过滤算法，旨在清除使初始数据分析复杂化的出口信号中的“不必要”成分。任何预测模型的一阶条件都是关于状态估计范围的信息，超出这个范围，机械系统条件的分类就会改变；换句话说，它需要具有合理的极限状态标准，适合于估计可检测设备元件中缺陷的发展。该模型尽可能地采用一组通用的缺陷检测准则，通过对系统运行过程中产生的振动参数的分析，可以获得覆盖复杂机械系统实际状态所需的最小信息。例如，极限状态基本准则的发展可以有效地利用下面列出的一个或一些特征：1）振动速度和振动加速度在标准带宽或扩展带宽内的总水平，以及振动速度在倍频带宽内的平方根平均值，包括转子频率；2）反映相同性质缺陷的频带、序列或谐波峰值，或一组重要组件的齿轮或齿在扩大带宽至10kHz的振动加速度和振动速度的参数；3）振动位移在10~1000Hz范围内的摆动；4）信号的相似性，特别是由振动声信号的包络谱或小波变换确定的相似性。通过对机电铲的主动机电设备的检测数据进行分析，可以将这类采矿机械固有的所有缺陷分为七个包（不对准、刚度违反、旋转部件不平衡、轴承、齿轮、套筒和电气性质缺陷），共涵盖了120多个振动参数的检测特性。为了便于开发复杂系统的自动控制算法，通过产生的机械振动参数对其中一些进行了形式化。用于提前1~2个检测期（大约一个日历月）短期预测的自适应指数学模型似乎是实现既定目标的最佳方法。通用准则算法的一个组成部分是循环频率优化程序，旨在提高计算的准确性和检测效率。这些程序被广泛应用于软件设计和创建高度详细的光谱掩模。在本研究中，提出的循环频率细化方法，证明了在循环频率最大值不确定的情况下，该方法是有效的。此外，为了评估一个复杂机械系统的剩余寿命，这是一个露天煤矿需要区分初始信号的确定性成分的信息趋势，以短期预测设备退化。针对检测特性的多个维空间，使用逐步标量化算法和不同缺陷强度器件组的分割，应开发一个最适合评估复杂技术器件状态的通用准则；在这种情况下，标准的数量应该与缺陷组的数量一致。开发通用标准算法的一个组成部分是剪切子程序，用于从“不必要的”信息中清除初始检测数据。剪断子程序的数量应与被检查设备上潜在缺陷的数量相等；所有这些子程序都是基于对某些性质的信息部件（例如，滚动轴承、齿轮、连接器套等缺陷）的检测和选择，因此，通常通过过滤的方式消除所有其他部件。每个子程序包括循环频率细化程序，而循环频率细化程序则是基于在低频范围内寻找具有最大振幅的信号分量。在上述研究框架中应用的算法证明了在分析滚动轴承振动加速度谱时的高效率，当显著谐波先验不属于循环频率时，最大振幅（如上页图1）。这是在制定评估机械系统实际状态的通用检测分析的框架内成功实施的决定性因素。煤炭行业的危险性和突发事件的风险都很高。因此，显然需要继续发展程序，以建立通用检测分析的算法，以估计露天煤矿机电设备的状况。根据煤矿设备的实际情况，没有共同检测分析的设备条件和数学退化模型就无法预测复杂机械系统实际情况的变化。本文提出的方法的实现，以发展通用检测分析和退化模型估计复杂设备条件，应用于最小化采矿机械的失效概率，提高露天采矿的安全性，以及减少因设备故障而造成的伤害和事故率。

2结论

目前在计划的维修系统中，短期设备退化预测的实际应用是可行的，因为这可以预测未来一到两个检测周期内设备状况的变化。对振动参数的分析结果表明，煤矿设备规范化算法对复杂系统的自动控制可有效检测分析设备的缺陷。同时，提出了一种用于煤矿机械设备损伤（缺陷）风险检测和评估的通用检测分析的算法。

参考文献

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作者:张元 单位:长治市煤矿技术服务中心