浅谈煤矿企业机电设备的新兴检查及维修方法

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1、浅谈煤矿企业机电设备的新兴检查及维修方法浅谈煤矿企业机电设备的新兴检查及维修方法摘耍：随着现代化煤炭开采的不断发展，煤矿机电设备在矿山生产中的重要作用逐渐凸显出来。同时，开采、安防等机电设备的技术也不断发展进步，耍求机电设备管理维护人员在技术知识水平上耍不断与时俱进，更好地对设备故障进行识别和维修，这也是保证矿井生产安全，促进企业良性发展的关键。关键词：煤矿企业；机电设备；故障诊断；维修方法【中图分类号】TP76L文献标识码】B【文章编号】1671-1297(2012)11-0361-01一煤矿机电设备的常见故

2、障类型及新兴检测方法概述随着煤矿产业规模的扩大和机械化程度的逐年提高，煤矿机电设备在矿山生产中的作用越来越得到人们的重视。市于环境、工艺、维护等诸多因索对机电设备的影响复杂，设备在运行中不可避免地会发生零部件断裂、变形、磨损等各种问题，使设备性能逐渐降低，并严重威胁着矿井生产的安全性。虽然煤矿生产中使用的设备种类很多,且根据不同的工作环境，其故障形式的表现也是多种多样的，但依照故障产生的原因和程度，仍可大致将其分为断裂、变形、烧蚀、压痕等损坏性故障；异常磨损、老化、剥落等退化型故障；压力过低或过高、间隙过大或过

3、小等失调型故障；松动、脱落等松脱型故障；以及堵塞故障、渗漏故障、功能失效故障等类型。为避免设备故障导致的严重经济损失和重大伤亡事故，确保煤矿企业的良性发展，必须加强对其的养护和维修，以提高设备的精度和稳定性。然而传统的矿山设备维修养护制度主要包括事后维修检护和计划性定期检修两种，前者比较被动、效率过低、效果很不理想，后者则常常需要定期停工，这样一来就大大提高了维护成本，也影响了生产作业的连续性，而且难以对偶发故障做出及时、有效的反应。现阶段，随着国内机械设备检测技术的日趋完善，在线故障诊断系统开始逐渐应用于矿山

4、机电设备的检修环节，并取得了非常理想的效果。二精准检测技术的发展及在煤炭企业的应用时下流行的煤矿机电精准检测技术莫过于机电设备故障诊断技术，该技术是指以预防设备在运行中发生的各种故障为目的，通过现代计算机技术、信息技术、遥感技术等多学科交互形成的在线设备监测控制系统。该系统能够通过实吋、定量地掌握矿山机电设备在运行中的各种工况参数，将其与数据库中相应参数值进行比对，从而对设备的工作性能以及可靠性做出预测，能对异常参数进行定位，并对其进行原因、危害程度以及处理措施等方面进行精准的智能分析，为维修人员确定处理策略提

5、供科学依据。系统可依据不同参数的变化规律,进一步对设备运行情况作岀科学的预判，成功避免了传统检测中的漏检、误检以及重复检修等问题，极大地提高了设备运行的连续性与安全性。早在上世纪70年代，故障诊断系统就因其具有的一系列优点被广泛应用于欧美国家的机电设备维修屮，我国也于80年代开始了故障诊断技术的研究，并在近年來开始将该技术向煤炭开采企业大力推广。与世界先进水平相比，冃前我国矿山设备的故障诊断系统仍有较大的改进空间，需要技术人员严格控制系统运行的儿个关键环节，提高系统的准确度和前瞻性。三新兴故障诊断技术的应用1.

6、诊断方法。故障诊断方法主要包括如下儿点：分析数据库的建立；T况参数的检测与控制；小波神经网络技术和模糊数学概念的应用；通过专家技术进行诊断等。该技术将现代科技与专业的人工分析相结合，是目前在煤矿企业应用最为广泛的故障检测诊断技术，基木能够找出机电设备不能止常运转的原因所在。2•故障检测技术的实际应用。以矿用凿井绞车为例，随着绞车在功率、容积以及调速系统等方面性能的大幅提升，其安全性也得到了进一步的提高。然而绞车液压系统的故障在运行中发生的儿率仍然较高，并暴露出状态参数监测数量少、精度低等问题，给操作、使用和维护

7、带来不便和困难。另外，作为典型的复杂液压伺服控制系统中，其故障的识别与排除也较为困难，严重地影响了煤矿生产安全和秩序。在这一背景下，很多矿井开始通过运用对绞车状态的在线监测与故障诊断系统，实现液压绞乍状态参数的实时检测与显示，并通过运行状态参数的存储与分析，实现故障判别与维修指导。故障诊断系统总体结构分别由位于井下的实吋状态监测与显示系统和位于地面的故障智能诊断系统等两个部分组成，井上监测与显示系统可为绞车司机提供操作控制信息，为液压绞车运行状态和故障诊断提供分析依据的思想，井下检测系统实吋采集液压绞车液压系统

8、、绞车运行和操作员操作等三类信息，其中的主要参数包括:提升速度、提升位置、主回路压力、低压回路压力、制动器开闸压力、制动器贴闸压力、伺服压力、操纵回路压力、补油系统压力、滤油器工作压差、油箱液压油温度、及闸瓦位移等。在事先将设备的构造原理及常见故障的基本特征输入诊断系统数据库后，系统可自动根据监测到的参数实时判断其运行状态和故障位置，为故障的预警和排除提供可靠依据。四新兴维修策略1•维