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论文题目  《综采设备故障分析与诊断技术的应用与研究》                                        

申报学科组                   学科组代码                    

作者姓名  薛鹏   职称   助理工程师      年龄    30            

工作单位（详细）同煤集团机电管理处    职务  科员           

通讯地址 山西大同矿区新四区机电处     邮编     037003       

联系电话  0352-7825414       13753230383                  

推荐单位  同煤集团科协                               

                                    2011 年 12 月 19日

综采设备故障分析与诊断技术的应用研究

摘 要：本文以大同煤矿集团公司主要机电设备使用过程中常见故障为例,针对煤矿井下设备的特殊工况，总结出了适用于煤矿机电设备并能够对设备进行有效地状态监测、故障诊断和检修的方法，从而实现对设备故障的提前预测和状态维护,提高机电设备使用效率。实际的应用结果表明，采用该项技术可以实现煤矿设备的可靠高效运行，为煤矿生产的高产、高效提供保障。

关键词：煤矿机电设备   故障诊断  工况监测  设备维护

一、前言

煤矿综采设备是煤矿生产的基础条件和必备手段，对于现代化矿井而言，高度机械化是采煤生产的最大优势。在我国高产高效综采设备已发展日益成熟的阶段，各大煤矿已广泛使用综采设备。作为高危行业，综采设备安全运行不容忽视。

根据大同煤矿集团公司近三年综采设备使用情况调查统计，在全部综采事故中，设备事故占60%以上，而综采工作面机电事故占工作面总事故的38.8%～41.8%（其中：采煤机事故占51.5%，输送机事故占31.6%，电气事故占16.9%）。设备事故中采煤机事故居首位，其次是工作面运输机、平巷运输设备和电气事故。由机电故障引起的停机时间，反映了设备的可靠性、选型合理性以及对设备的操作维护水平。因此，要实现综采工作面高产高效，必须千方百计地提高以采煤机为龙头的综采成套设备的开机率。

二、煤矿综采设备事故统计分析与易发生故障的部位

综采设备包括采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机、液压支架、泵站以及3.3KV供电及控制设备。易发生故障的设备及其部件有：各类电机及与电机相连的耦合器、减速器及主要部件（如：轴承、齿轮）、滚筒、皮带、变压器、电缆等。

按故障发生的原因，从宏观上看，设计过程中材料、配合、润滑方式选择不当，对使用条件、环境影响考虑不周等；原材料不符合技术条件，铸锻件有缺陷等；机加工、压力加工和装配缺陷、焊接缺陷、热处理变形等；运转中没有预料到的使用条件影响，已知使用条件发生变化，过载、过热、腐蚀、润滑不良、操作失误、维护不当、修理不当等，都是造成事故的原因。从微观上看，发生机械故障的原因在于设备中零件的强度因素与应力因素和环境因素不相适应。机械设备发生变形、磨损、断裂和腐蚀等。其中，磨损最为常见，断裂后果严重。

以同煤集团公司2008为例，综采机电设备共发生机电故障223次，设备具体部位发生故障175次，累计影响生产1461.4h，占总故障时间的78.2%。

设备状态直接关系到生产效益和生产安全。为此，一是要采用先进的设备维护与管理方式，对采煤设备实行“健康”状况连续监测；二是要针对采煤设备的特点，针对性应用监测监控技术；三是要建立起新的设备维修与维护管理体系，实行状态监测、点检维护、故障诊断、预测维修等系列内容，从根本上解决现有设备管理中存在的问题，延长设备的使用寿命，做到科学管理、合理使用、预知检修和安全运转。

三、煤矿综采设备故障的综合诊断分析方法

由于煤矿综采设备在井下不具备在现场解体检查或维修的条件，出于安全保障和经济效益的考虑，机电设备的监视和维护便成为设备技术管理的重要内容。近几年，随着煤矿设备技术含量的提高，设备的故障诊断技术也逐步从简易监测到精密诊断，由单一手段（或仪器）到综合方法（或系统）、由离线监测到在线监测、由定性分析到定量分析，由监测到诊断进而到维修管理的方向发展。

通过对事故发生点的统计分析，综采设备多发生的是轴系故障，包括齿轮、轴承、密封、不平衡等各类故障；另外如电机及电气故障，液压系统故障，结构件变形损伤，受冲击过载断链、撕带等也是常发生的故障。针对不同的故障分别采用不同的诊断方法。通过对设备的电动机、电控系统、轴承、液压系统、油液和乳化液、运行状态以及温度、压力、流量、电压、振动、加速度、速度、位移、力和转矩等物理量进行监测，就能够为安全生产、避免直接或间接经济损失发挥重要作用。

同煤集团公司在综采设备巡检过程中，常用的故障监测方法有以下几种，现就这些方法的原理及优势阐述如下：

1、利用铁谱分析法进行油液分析

设备零部件的磨损失效是影响设备正常运行的主要故障之一，有80%的机械设备失效是磨损失效。在任何机械系统中，伴随相接触的零件间的相对运动，都会发生磨损。实践证明，设备的润滑状况决定和反映了它的运行状况，只有设备润滑好，才能保证其正常运行。因此，定期对设备的润滑状况进行检查十分必要。在实际工作中，我们通过对设备润滑油液的分析，来发现和防止设备的故障。对油液的分析最常用的就是铁谱分析法，它可以有效地监测设备润滑油所含磨损颗粒的成分及其含量的变化，可以准确地检测润滑油污染度和变质的程度。

铁谱分析法的基本原理和方法就是用磁性方法把混于润滑油中的铁质磨粒分离出来（采用铁谱仪），并按其尺寸大小依次不重叠地沉淀到一块透明的基片上（即制作谱片），在显微镜下或用肉眼直接观察，对磨粒的形态特征、尺寸大小及其差异等表面形貌及成分进行检测和定性分析，进而判断磨损故障的部位、严重程度、发展趋势及产生的原因等。

煤矿综采工作面所用的采煤机械，由于工作环境恶劣，潮湿、煤尘粉尘大，且大多属低速、重载的行走设备，工作过程中还伴随着强烈的冲击和振动，对这些设备故障的监测通常首选铁谱分析法。它是通过采集设备的润滑油对其进行分析来监测机械传动系统的运行工况。

2007年8月，大斗沟矿综采队SSJ-1000/200型带式输送机的1号减速箱在一次取油样中发现大量球形颗粒，判断为滚动轴承工作不正常，后经拆检发现第二轴滚动轴承的轴承架已磨损，出现了事故隐患。由于预报和处理及时，防止了由此产生的停机事故。

实践证明，铁谱分析法是设备工况监测和预知维修行之有效的重要手段。

2、利用振动进行设备诊断  

设备运行过程中，由于运行、操作、环境等方面的原因所造成的状态的劣化，会表现为振动的异常，同时过大的振动又往往是设备破坏的主要原因。设备发生故障时，常表现为振动频率的变化。我们通常通过检测振动的频率、转数、振动的速度、加速度、位移量、相位等参数，运用频域分析法对电机以及各种齿轮箱等旋转机械转子的不平衡、轴的不对中、机件松动、结构共振、轴承及齿轮啮合等故障进行分析，从中找出产生振动变化的原因，避免事故的进一步发生。  

    3、超声波诊断法  

    超声波通过裂纹时反射超声波将发生异常，据此可确定材料的裂纹情况。超声波监测技术就是利用材料本身或内部缺陷对超声波传播的影响，来探测材料内部及其表面缺陷的大小、形式及分布情况。它比较广泛地应用于机器部件内部缺陷的检测诊断。如对曲轴的拉伤和变形等故障进行诊断。 

    4、声发射诊断法  

    声发射诊断法是一种动态的无损检测方法。它根据材料的微观变形和开裂以及裂纹的发生和发展过程所产生声发射的特点及强度来推知声发射源目前的状态（存在、位置、严重程度），而且可知道它形成的历史，并预报其发展趋势。  

由于声发射方法能连续监视结构内部损伤的全过程，还可预测结构的寿命，因此得到了广泛应用。通常我们运用声发射方法来进行金属塑性变形的分析、强力胶带钢芯的断丝及提升机钢丝绳的损坏等断裂韧性的监测、疲劳裂纹扩展的检测、运转机械的状态监测、探测焊接过程的裂纹产生及扩展等等。

2007年，为忻州窑矿从波兰引进的SOS微震监测系统，就是采用声发射技术而研制的用来在岩体中定向致裂，通过分析对矿井的冲击地压进行防治，改进矿井巷道的维修条件，诱发顶板垮落等。

    5、红外线诊断法  

温度是表征设备运行状态的一个重要指标，设备出现机械、电气故障的一个明显特征就是温度的升高，同时温度的异常变化又是引发设备故障的一个重要因素。因此，温度监测在设备故障诊断中占有重要的地位，实际广泛应用的是红外诊断技术，它通过测定设备辐射出的红外线，确定温度分布，以确定设备是否有异常。红外测温具有非接触、便携、快速、直观、可记录存贮等优点，我们在设备日常的巡检中多采用便携式红外点温仪进行电机轴温的测定及故障判定。

四、结语

据欧美及日本等工业发达国家的有关权威部门统计，实施状态监测与故障诊断技术，企业可以减少50%的重大安全事故，设备停机时间减少40-60%，设备维修费用降低10-25%，整体投资收益率达1：17，据中国相关部门预测，对应于国内一些粗放式管理的企业，这些指标要高于工业发达国家。

应当说，状态监测和故障诊断技术无论是其技术本身，还是其应用范围和应用效果均得到了极大的扩展和提高。实现有计划、有针对性地按状态检修，可以缩短检修时间，提高检修质量，减少备件储存，提高设备维修管理水平。为此，采用先进的监测诊断仪器、预测故障隐患，是迫切需要解决的问题。要发展和推广应用状态检修、寿命管理、风险管理等新技术，就要将状态监测和故障诊断技术与先进的设备管理理念结合起来，使之得到更大的发展。这是煤矿机电设备状态监测和故障诊断技术主要的发展方向，而实际效果也证明了这一点。