煤礦機電設備振動檢測分析研究

蘇偉 馬國瑞 王龍

摘? 要：隨著我國煤礦行業的發展，煤礦生產的機械化程度逐漸提高。在煤礦的生產過程中，煤礦機電管理具有非常重要的地位與作用。但是，在實際生產中，煤礦機電事故頻繁發生，影響了煤礦安全生產，威脅工作人員的生命安全，阻礙了煤炭行業的持續健康發展。煤礦機電事故發生有多方面的原因，機電事故的發生也是可以預防的。煤礦生產中，機電系統是重要組成部分，近年來，煤礦生產機械化趨勢越來越明顯，很多機電設備作用和生產價值在煤礦系統中體現出來，這也使其成為煤礦發展中的重要管理部分。

關鍵詞：煤礦;機電設備;振動檢測;分析

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。

一、煤礦機電設備振動檢測概述

所謂的煤礦機電設備振動檢測技術，主要是說在運行過程中對于不同的設備，實際工作質量以及出現的錯誤情況進行檢測實驗，能夠對于各類的設備完成一定的監督管理工作。其實最早期是在機械類設備檢測中開始使用的振動檢測技術的主要所涵蓋的范圍就是故障問題的檢測，借助于不定時的實時監控功能，能夠幫助操作人員時刻掌握機械的運行情況。這樣可以在出現問題的時候及時的發現，并且將問題匯報上去，這樣可以更好的得到解決。近些年來我國重視機械設備的發展，對于故障檢測技術的研究也日益加劇，逐漸的此項技術已經趨于成熟化，并且有了很大的進步，現在我國所使用的故障檢測技術可以說已經十分先進，并且在國際上都處于領先水平，我們各行各業中應用的故障檢測技術越來越多。這其中最重要的一部分就是煤礦機械故障檢測技術，此種技術主要是對于煤礦設備在運行過程中出現的不同情況進行檢測，能夠及時的發現結果，并將結果進行簡單匯報以及及時的進行處理，這樣才能夠保證機械的正常工作運行以及管理。工作人員在此技術的幫助下，能夠更好的對于故障情況進行維修以及管理，在現階段煤礦機電設備中故障檢測技術的使用已經十分的普遍運用此技術之后，煤礦機械設備的管理效率有了很大的提升。

二、煤礦機電設備振動檢測分析

1.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。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。

2.提升對機電設備檢修的技術操作水平

基于科學技術革新進步速度的不斷加快，煤礦機電設備的基本模式轉換也日新月異，因而，繼續拘泥固守于傳統的舊有的機電設備故障排查、檢修和維護模式，已經很難滿足當今的煤礦現代化機電設備生產的需求。另一方面，當前各大煤礦采煤作業的各個環節中，從前期準備開始一直到后期各項善后事務的處理階段，對機電設備的依賴性日益劇增，這就對機電設備檢修工作組的主要負責人員的設備檢修技術操作水平提出了更高水平的要求。綜上所述，煤炭企業需要摸索出一套更為高級高效的機電設備狀態檢修模式，一套可以即時實施的機電設備狀態監控管理體系，及時對可能的設備異常和隱患進行排查，避免影響生產的進行效率。

3.對故障診斷技術進行應用

在故障診斷技術幫助下，能夠幫助工作人員時刻了解機電設備運行狀態。首先，將故障診斷技術應用到提升機故障檢測時，為了維護生產安全，人們可以通過檢測診斷裝置、狀態監護系統等，保證提升機故障診斷合理性，合理完成參數檢測操作，并通過傳感器應用，看鋼絲提升環節中是否存在異常情況，與此同時，還能第一時間內發出鋼絲繩報警信號，確保提升機可以及時剎車，降低嚴重事故問題出現的可能性。例如，故障診斷技術在電動機故障排查應用上，能夠實現對運行過程的深入性檢測，借助于人工神經網絡以及專家系統等，明確電動機內部存在的具體故障問題。另外，在電流互感器定子電流檢測上，同樣也可以應用故障診斷技術，辨別出局房源和機電設備故障類型，幫助工作人員及時確定故障范圍，判斷出定子繞組存在的短路問題，正確更換定子和繞組方式，在短時間內讓電動機恢復正常運行，降低安全事故出現的可能性。

三、結語

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。8B08279A-9DD2-4AEC-9EED-04EF76B02B5E