礦山機械設備維修中的故障診斷技術分析

暴 強

近年來，隨著礦山企業開采機械化的逐漸普及，礦山機械設備故障頻頻發生，導致開采效率受到影響，無法完成既定的開采任務，尤其是當機械設備發生故障時，經常引起礦難事故的發生。比如在礦山開采中發生井下通風設備故障，就會導致礦井下通風問題，若長時間無法得到清新的空氣，可能會引起CO超限、瓦斯突出等事故，造成井下人員傷亡。因此，對礦山機械設備故障進行及時診斷并排除，對于提高機械設備的工作效率、延長機械設備的使用壽命、避免礦難事故發生具有重要的作用。然而，目前國內現有的故障診斷技術主要依賴于工人的實踐經驗，僅僅靠這些常識性的故障診斷技術難以快速定位故障點。本文從信息技術、計算機技術和智能故障診斷技術等出發，提出了礦山機械設備先進的故障診斷和識別方法，有利于及時排除故障，避免事故發生，保證礦山企業高效安全生產。

1 礦山機械設備磨損規律及原因分析

機械設備磨損量隨時間變化而逐步加深，按照磨損理論可以分為三個階段，分別為初期磨合階段、中期穩定磨損階段、后期急劇磨損階段。

1.1 機械設備運轉初期故障

根據機器零部件運轉規律，機械設備在開始使用初期處于磨合階段，機械零件之間的磨損比較大，主要表現為齒輪嚙合振動和噪聲較大、潤滑油潤滑效果不佳等。機械設備在運轉初期，存在個別操作人員對相關操作規程的不熟悉，由于操作不當而引發的設備故障。

1.2 機械設備運轉中期故障

機械設備經過初期的磨合階段，機械設備進入正常的運轉期，操作人員的熟練程度逐漸加強。機械設備長期處于復雜工況下，受到空氣中的粉塵、煙霧等的影響，在設備的某些連接處容易產生銹蝕或受粉塵影響導致運轉不靈的現象。在中期運轉時最重要的是對機械設備進行維護和保養，如某礦山企業通風機在運轉中期，由于缺乏必要的維護，風機運轉五個月后就因潤滑不足導致軸承運轉不靈，最終被迫更換新的零件。

1.3 機械設備運轉后期故障

機械設備在運轉后期，內部某些零部件的性能和質量會下降，結構相對運動件之間會存在老化、磨損的現象，容易導致機械設備發生故障。工作人員需要加強對某些故障的識別，如常見的設備運行速度變慢并且產生異常響動、設備在短時間內停止運轉、設備運行的溫度比較高導致線路燒壞，故障的原因是由于過度使用設備，沒有給設備足夠多的降溫和停機整頓，所以必須要結合實際情況作出調整。

2 礦山機械設備傳統故障診斷技術

2.1 外部信息診斷技術

機械設備在實際運轉過程中，往往會產生不同的信息，設備故障會表現出不同的運行狀態和特征。通過這些信息，工作人員就可以分析設備的故障類型和主要的故障源，如機械設備，表現為設備外部某個區域內的溫度異常，通過測溫儀就可以檢測到異常溫度，此時需要分析設備內部是否存在局部短路、長時間運轉，還是由于內部液壓油沒有得到及時更換，導致散熱性能變差等情況。通過簡單的儀器儀表觸摸機械設備外部，就可以對感知到的外部信息進行診斷，這是比較容易實現的診斷技術，但這種技術受工人實踐經驗的影響較大。

2.2 設備振動監測診斷技術

任何發聲的物體都存在振動波，礦山機械在實際運行過程中，受內部電動機以及外部環境的振動，有自己固有的振動頻率。當設備發生故障時，由于某個零件出現損壞或者是管路連接不當，將會導致設備自身或者相連的管路發生振動，有些振動比較明顯，可以通過肉眼進行觀察，有些振動頻率比較低，必須要使用專業的振動監測儀器對設備進行檢測，通過采集振動信號，利用計算機進行分析，可以比較精確診斷故障，準確找出設備存在的故障問題并解決。振動監測能夠對機械設備的振動情況進行診斷和判斷，能夠更為及時地對故障進行定位，也能夠為礦山企業開采機械設備的運行、管理、維修、保養等環節提供有效參考。

2.3 油液監測診斷技術

主要是通過對機械設備的油液進行分析來對相關故障進行診斷，采用機械設備微量滴定儀、原子發射光譜儀以及多元素油料分析儀等對機械設備中的油品水分、開口閃點以及金屬含量等機械設備參數進行確定，以此為基礎來對機械的設備故障進行判斷。機械設備這種檢測方法能夠精準定位故障，進而對故障進行及時的機械設備處理。

2.4 多手段結合監測技術

傳統的機械設備故障診斷方式是多樣的，主要是通過感觀獲取信息，并使用檢測儀器設備作為輔助診斷，受工人工作經驗以及工種熟練程度的影響較大。所以必須要采用多樣化的監測手段才能夠得到準確的故障診斷結果，尤其是對于某些重載機械設備，如采礦機械、機載錨桿鉆機以及錨桿轉載機組等，采用單一的監測手段往往難以得到準確的故障診斷結果，因此可以采取多手段結合的監測技術和方法，減少外部干擾，將外界因素的影響降到最低，提高監測的準確性和結果的可信度。如對機械設備溫度控制的監測中，除了采集當前的運行溫度數據外，還收集設備在其它狀態下的溫度數據，結合折線圖等進行對比分析，有利于盡快發現故障點并進行處理。

3 礦山機械設備先進的故障診斷新技術

傳統的監測技術因存在諸多干擾因素，容易導致機械設備故障診斷失誤，從而無法保證設備故障及時處理，為此提出了先進的故障診斷技術和方法。

3.1 智能化診斷實時監測技術

利用人工智能開發的智能化診斷技術，從采集信息、發送信息到分析信息均采用智能化系統。通過建立自學習機制，模擬人腦的思維過程，收集機械設備的故障信息，建立故障庫，利用開發模擬的專家系統對設備的故障表現進行對比，實現對故障的精確分析和診斷，大大提高了診斷結果的準確度以及故障的處理速度。通過建立相應的數據庫，提取關鍵特征，現場檢測到的信息與故障庫中的數據對比，從而實現智能診斷和分析。

3.2 無損監測識別技術

科技的快速發展讓礦山企業引進了無損探傷技術對設備進行故障檢測。這種技術能夠在不拆解機械設備的基礎上進行設備的內外部缺陷進行探測，判斷機械設備是否存在故障、異常，是否能夠安全穩定地運行?，F階段常用的無損探傷技術主要為磁力探傷、超聲波探傷、著色探傷，其中超聲波探傷技術是被應用最廣泛的，主要應用在機械設備內部構件的故障檢測當中。比如針對采礦機械傳動系統振動異常檢測，傳統的監測手段需要首先拆開機箱，逐個查看內部齒輪的嚙合情況，比較費時間?，F在，可通過超聲波穿透機箱直接監測傳動系統，對故障點異常聲響進行定位和診斷。相比于傳統的監測技術，利用無損檢測，可以節省時間，對故障點進行快速定位和診斷，及時處理故障。

3.3 光學監測技術

面對大型設備比如常用的ABM20 掘錨機，當設備的多個位置點均有故障，均表現為溫度異常時，傳統的監測手段需要大量的工人參與，重復進行監測和定位，勞動強度比較大。利用光學傳感監測技術，將接收到的紅外線轉變為視頻信號，設備內部故障表現出的溫度異常，就可以通過紅外線熱成像技術，對外部溫度進行全面監測，多點定位診斷故障，設備故障可以及時得到處理。紅外熱成像技術可以有效對機械設備表面發出的紅外熱能進行采集，對比環境溫度，對溫度異常進行可視化顯示，監測結果更加準確，同時減輕了工人的勞動強度。

3.4 利用物聯網技術實時監測

物聯網是隨著信息技術發展起來的設備交互控制的一種方式，主要包括感、傳、知和用四方面?？偟膩碚f，物聯網可分為感知層、網絡層及應用層，其中感知層處于最底層，是實現物聯網的前提。感知層主要由各種傳感器組成，負責各種信息的采集；網絡層是數據傳輸的平臺，主要由無線網、以太網及局域網組成；應用層主要連接各種設備，即用戶端，完成設備與設備、人與設備的相互溝通。為了能實現對物聯網的高效應用，使用了RFID 技術。該技術主要用于信號的無線傳輸，RFID 模塊可接收或發送特定頻率的電磁場，從而快速實現信號的傳輸和交換?？梢哉f，RFID 技術是物聯網的基石。傳感器是感知物體狀態的重要設備，它將物體的運行規律轉換成一定的電信號，從而更好地表征物體的狀態。傳感器技術是物聯網的基礎技術，是物聯網發展的重要內容。目前，已經有多重無線傳輸技術可作為信息傳輸的網絡，主要為4G 和5G 技術。其中5G 技術由于高容量、低延遲和抗干擾能力強的特點，已成為了物聯網技術的重要內容。

與其他行業相比，采礦行業中物聯網技術的應用比較緩慢，究其原因，一是物聯網的應用需要對設備進行改造，而礦山企業的很多設備比較老舊，改造起來相當困難；二是礦山企業生產對安全性要求較高，很多信息化設備難以在礦井中安全使用。近些年來，一些礦山企業開始逐步應用物聯網技術，其中典型的就是機車運輸監測系統的應用，其通過視頻系統及時傳輸機車上人員的實時信息情況，通過定位系統實時傳輸機車的位置與速度情況。機械設備狀態監測物聯網系統主要分為硬件部分和軟件部分。硬件部分主要用于數據的采集和傳輸，而軟件部分主要用于數據的處理和判斷。礦山企業機械設備狀態監測物聯網系統主要分為3 個功能模塊，即現場采集數據模塊、實時網絡通信模塊及控制管理模塊。按照物聯網的層級來劃分，現場采集數據模塊屬于感知層，實時網絡通信模塊屬于網絡層，而控制管理模塊屬于應用層。根據機械設備的特點，感知層主要采集井下機電設備的一些狀態參數，例如位置、功率、電壓、電流、溫度及振動等。網絡層主要功能是建立的通信網絡，例如無線通信、光纖通信及局域網等。平臺層主要由為機電設備控制提供服務的設備組成。對于礦山機械設備設備狀態監測物聯網系統，系統軟件發揮著十分重要的作用。系統軟件主要是將感知層采集來的機械設備狀態信息及時進行處理，從而判定設備的工作狀態是否正常。信息傳輸通常需要過建立的通信系統來完成，需要處理的參數主要有設備的電壓、電流、溫度、負載、速度及位置情況等。在設備狀態參數異常時，要能及時發出警報，從而杜絕危險情況的發生。

4 機械設備故障處理技巧

當機械設備發生故障時，維修人員在實際處理過程中應當避免盲目拆卸，有些維修人員并不能準確判斷機械設備故障的真正原因就對機械設備進行拆卸，這樣的方法不利于故障的確認。許多礦山開采人員對機械化設備的運行原理和整體結構并沒有明確的概念，僅憑著自己的經驗來對故障原因進行分析，這樣就無法對故障區域進行準確的判斷，只能通過拆卸來逐步排查故障原因，嚴重影響到正常生產，拆卸的過程中還極有可能造成新的故障或者將故障問題擴大化。

礦山開采機械設備在出現故障時應當全面且準確地對故障進行分析判斷，可以通過采用上述檢測技術及相關儀器設備來對故障進行排查，也可以采用PLC 自動化裝置來對機械設備進行自檢。檢查時應當充分結合開采機械設備的運行原理和自身結構，對故障有可能出現的位置進行有效定位。也可以采用排除法和比較法，盡量避免檢測方式復雜化，先從外表進行判斷，后檢測內部，也可以先從整體來進行判斷，后定位在個別部件上。最大限度避免隨意拆卸機械設備的次數或者大規模對機械進行拆卸。

現階段我國礦山企業采礦設備的檢修也存在著沒有確定故障原因，一旦出現故障就更換零部件的情況。對比其他的生產設備，礦山企業機械設備更加復雜，在故障的診斷和檢修方面也具有較大的難度。許多檢修人員會直接更換新零件，通過這樣的方式來對故障進行分析。這種排除法的診斷效率低下，甚至還會增加企業的成本浪費，一些并不需要更新的零件被更換后極容易造成機械設備的檢修成本增加。

在實際的故障檢測和維修過程當中，技術人員應當充分結合機械設備的運行情況對故障進行排查和定位，分析故障的出現原因，對需要維修的零件進行性能的恢復，不要出問題就更換零部件，在確保故障維修效果時也應當注意成本的控制。另外，在采用新配件時也應當加強其質檢工作，對新配件一定要進行嚴格的質量檢查，這樣才能夠避免裝配后出現故障的幾率。尤其是一些長期在倉庫中存放的新配件，極容易出現性能方面的變化，嚴重者甚至出現銹蝕、失效等問題，沒經過嚴格質檢就進行裝配則極容易引發嚴重的機械故障。檢修人員在進行配件更換時需要對新配件進行性能的檢測和外觀的檢查，確保新配件無故障、無腐蝕、性能良好，才能夠安裝在機械設備當中。

從現階段礦山企業采礦設備的檢查和維修情況來看，普遍存在零配件代用和錯用的情況。一些零配件雖然能夠進行臨時的代用，但也是在配件庫存不足或者暫時短缺的緊急條件下采取的臨時搶救措施，但這種代用情況只能臨時應用，并不能長時間使用，應當及時更換匹配的零部件，否則機械設備的其他零部件會出現異常的磨損情況，導致設備的性能下降，甚至存在運行風險的問題。技術人員在實際檢修的工作中應當注意加強對零部件型號的掌握，開采機械設備在更換新配件時應當盡量采用原裝原廠原型號的配件，除非有特殊情況需要進行代用，盡量還是要與原有的配件保持一致。一些維修人員在進行機械維修時沒有對維修方法起到應有的重視，認為都差不多的零部件應急一下無所謂，這樣的維修方法不僅不專業，還治標不治本。對采礦機械設備的檢修不僅要充分了解其結構和工作原理，要采用專業嚴謹的判斷、診斷維修方法徹底根除故障。不能對故障進行經驗式的貿然判斷，也不能一有故障就更換零件。更換零件時也要采用原廠配件，采用正規的維修方法。另外，維修的方式方面盡量采用監測和預防為主，避免維修過多對設備的運行情況和備件管理造成負面影響。企業應當定期對開采機械設備進行定期、規范且完善的故障檢修，對日常維修和養護的流程進行有效的管理，制定相應的管理制度、獎懲制度以及績效考核等體系，確保責任能夠落實到個人頭上，這樣才能夠確保礦山企業機械設備的穩定運行，提升礦山企業生產的安全性，保障礦山企業的穩定發展。

5 結語

本文分析了礦山企業機械設備故障磨損規律，發生故障原因主要為機械設備自身故障、操作不當故障或維護不及時三大類。傳統的故障診斷技術存在診斷誤差大，工人監測勞動強度大，工作環境惡劣等問題，為此提出了先進的機械設備故障監測診斷技術，融合了信息技術、傳感器技術、無線網絡技術和計算機技術，可以實現對故障點的快速定位和診斷。新時期應加快物聯網技術在礦山機械設備監測中的應用，機械設備狀態監測的重要性主要體現在可以保證設備運行的安全性、延長設備使用壽命及降低設備運行成本。在設備狀態監測中應用物聯網技術，可大幅度提高監測實施的成功性。在未來，礦山企業應該加大在該方面的投入。