掘進作業中的機械化支護系統的可靠性研究

吳俊杰

（大運華盛南溝煤業有限公司，山西 寧武 036700）

引言

近年來，隧道設備和連續鉆井系統的機械化和自動化程度不斷提高，這凸顯了在這些行業獲得可靠操作系統的重要性。這些系統由不同且相互關聯的子系統組成，子系統的可靠性、可用性和維護能力是影響系統性能的主要因素。掘進設備投資成本高，且設備擴大化、復雜。因此，這些設備需要最高水平的性能和可靠性。此外，預計用于隧道施工的設備和技術可隨時使用，并具有較高的可靠性和可用性。隧道連續掘進設備和機械包括各種系統，掘進的掘進速度取決于這些系統。機械化掘進系統的性能在很大程度上依賴于機器和物流系統的停機維護時間。機械化支護系統是機械化掘進中最重要的系統之一，它的子系統直接影響著支護系統的運行[1-5]。因此，分析各種隧道系統的可靠性、可維護性是很有意義的。運用統計分析方法對掘進設備的可靠性、維修能力進行了研究。本研究對某掘進系統支護系統進行可靠性、可維護性分析，以確定主支護系統的故障及維修模式。

1 可靠性和維護性

基于系統長期運行的特點，可靠性、可維護性分析是降低維護成本、提高系統功能和運行水平的重要途徑。

可靠性是指系統在給定條件下，在特定時間間隔內完成任務的能力。當系統可以在更長的時間內執行指定的任務時是更可靠的。因此，識別不同的可預測條件和操作模式，包括系統、設備、組件等在內的子系統是否使用，在系統設計所需的規范階段是必不可少的。如果系統故障僅包括系統的一個部件故障，則該系統為串聯系統。故障是由于某一系統或設備不能在特定條件下運行。機械故障的主要原因包括設計不良或不完整、制造缺陷、不正確的使用、不正確的放置和安裝、磨損、系統其他部分的故障，以及在運行中逐漸退化。

柏拉圖分析是系統可靠性統計分析的第一步。在這個分析中，一個系統被劃分為幾個子系統。柏拉圖分析提供了識別問題區域的可能性，應該盡可能廣泛地使用統計方法進行分析。在數據采集之后，在找到最佳擬合分布之前，應研究故障數據獨立和同分布的假設。為了分析這一假設，采用了兩種常用的趨勢檢驗和相關檢驗方法。

在統計分析方法中，通過分析TBF 和TTR 數據建立系統模型。用非齊次泊松過程和更新過程兩種方法確定了不同子系統的最佳概率分布函數。如果數據有趨勢，則采用冪律過程模型(PLP)。冪律過程模型具有威布爾分布的相同優點，可以靈活地描述時間數據。在沒有趨勢和序列相關性的情況下，使用更新過程。

在沒有趨勢和序列相關的情況下，采用經典方法求出更新中的最佳擬合分布。為此，對數據進行各種分布函數的測試，以選擇最佳的分布。根據這些方法的擬合優度（GOF）評分，選取各子系統的最佳分布函數。

可維護性是指一個失效的系統、設備、部件通過應用維修在時間上恢復到令人滿意的運行狀態的可能性。

2 支護系統可靠性數據分析

記錄掘進支護系統的故障和可修復數據，進行連續分析。使用運行和維護信息、日常維護報告和來自傳感器的數據進行可靠性建模。為進行分析，將機械化支護系統分為三個子系統，分別為支腿、臂舉、轉臺。每個子系統的項目包括推進和牽引支持系統。以開挖時間為時間單位進行分析。下頁圖1 和圖2分別為各支護系統故障次數和故障次數的柏拉圖。這些圖說明了臂舉在故障數量（244 次故障）和故障時間（9 345 h 故障）方面是最關鍵的子系統。

圖1 基于故障數的子系統的柏拉圖

圖2 基于故障時間的子系統的柏拉圖

為了確定導致系統停機的主要故障原因，本研究采用分析和圖解法對累積TBFs 和TTRs 數據進行趨勢檢驗。采用軍用分析方法和拉普拉斯分析方法進行了趨勢試驗。此外，還采用圖形方法來檢測數據中的趨勢。在對數據進行所有三個趨勢測試之后，決定是否存在趨勢。通過擬合優度檢驗確定TBFs 和TTRs 數據的最佳分布函數。在數據中存在趨勢的情況下，采用非齊次泊松過程和PLP 方法。另一方面，在數據中沒有趨勢的情況下，采用更新過程來選擇最優分布函數。在更新過程中，采用經典方法對數據進行擬合。

各子系統的可靠性由最佳概率分布函數確定。分別計算各分系統對TBFs 數據的可靠性，并將各分系統的可靠性串聯起來，乘上各分系統的可靠性，得到支護系統的總體可靠性。子系統臂舉、支腿、轉臺以及總體系統的可靠性圖如圖3 所示。從圖中可以看出：連續運行約8 000 h 后，子系統臂舉的可靠性為0.2；連續運行2 500 h 后子系統支腿可靠性接近于0，8 000 h 后子系統轉臺的可靠性降為5%。一般來說，TBFs 輸送機系統的可靠性在2 500 d 后達到零。因此，它是最關鍵的子系統。此外，考慮到該支護機的可靠性在其他子系統之后達到零，因此在所有子系統中，支腿的狀態最好。

圖3 子系統和通用支護系統的可靠性圖

與對TBFs 數據進行可靠性分析的過程相似，來自TTRs 數據的結果被用于可維護性分析。針對擬合優度檢驗結果，確定對數正態分布函數為各子系統的最佳分布函數。利用該分布函數，確定三個子系統的可維護性。臂舉、支腿、轉臺分別運行9 000 h、1 100 h、5 000 h 后可靠性下降到10%。整個支護系統運行900 h 后可靠性就下降至10%。支護系統在運行1 900 h 后可靠性為零。支腿1的可靠性比其他子系統的可靠性要小，因為承受整個支護系統的重量。為了提高系統的可靠性，需要對各個子系統進行預防性維護。由于不同子系統的可靠性不同，維護間隔也會因子系統的不同而不同。通過相關的可靠性函數，計算確定了在90%、80%、70%、60%和50%的可靠性水平下主牽引系統各子系統的維修周期。

為了設計預防性維護周期方案，保證支護系統的可靠性在20%以上，根據所選的可靠性水平，支腿、臂舉、轉臺的維修間隔分別為900 h、8 000 h、3 000 h。這意味著機械化支護系統臂舉運行8 000 h就需要維護，子系統支腿運行900 h 就需要維護。因此，支腿應被視為該子系統的關鍵部件。對于支腿，在80%可靠性水平下的600 h 維修間隔內，建議每14個班次和托輥進行一次檢查，并應考慮支護的功能。

3 結論

1）可維護性結果表明，子系統臂舉的可維護性低于其他子系統，子系統支腿和子系統轉臺的可維護性相當。

2）維護包括對不同子系統的檢查、維修、維護或更換。根據得到的時間間隔和每班平均挖掘時間，可以得出每班后進行維修操作的時間。

3）對于轉臺，維修檢查的最佳時間間隔是在每兩班之后。同樣，對于支腿，進行維修的最佳時間間隔是每14 班一次。

4）故障頻率表明，各分系統的主要故障均與托輥有關。

由于系統承受了很大的壓力，大部分破壞發生在隧道的拱段，因此這種額外的壓力可以通過在這些部分增加底盤和控制推進來減少。