1矿山机械设备故障原因

矿山机械是指应用于选矿、采矿、探矿的机械，包括凿岩机、钻车、矿车、挖掘机等，矿山机械设备长期在粉尘、噪声、高温、滑坡、地面塌陷等恶劣的工作环境下运行，设备损耗比其他设备高[3]。为了追求经济效益，设备长时间超负荷运转，轴承、齿轮、钻头等零件会产生磨损、疲劳、断裂、老化等形式的失效，使零件之间的配合关系发生变化，造成设备故障[4]。此外，在设备安装、使用、维修、拆卸过程中未按照规范和流程操作，如未及时补充润滑油，使设备的零部件受到损坏，缩短使用寿命。在对矿山设备进行机械设计时存在设计缺陷，未考虑到生产过程中的实际情况，一旦在某些特定环境下工作也可能导致故障发生。

2故障诊断技术概述

故障诊断技术是利用计算机基础、传感技术、信息技术及人工智能技术，对机械系统所处的状态进行监测，并进行故障识别，当出现异常时分析其产生的原因和部位，并进行趋势预测的技术[5]。故障诊断一般由以下几个主要工作环节组成：①确立运行状态监测的内容。设备在运行时会产生许多状态的数据，如振动信号、温度、输出参数等，如对这些数据进行监测，当设备处于故障状态时，会出现某个参数异常[6]。根据被监测对象的结构及现有测试设备条件等因素确定监测内容，包括确立监测方式、监测部位、监测参数等方面的内容。②建立测试系统。根据状态监测内容选取传感器及其配套设施，组成测试系统，用以收集故障诊断所需信息。建立一个数学模型来精确反映性能状态参数随时间的变化趋势，并能直观反映设备的运行状况，所建立的模型能对故障数据进行分析，对故障的发展趋势进行预判[7]。③测试、分析及信息提取。利用振动、温度、压力等传感器进行信号采集，并通过滤波、异常数据的剔除、各种分析计算等手段进行信号的特征提取，从有限的信号中获得尽可能多的关于被诊断对象状态的有用信息[8]。④状态监测、判断及预报。对提取的特征信号进行分析和研究，并将其与设备运行的标准参数进行比对，监测设备运行状态，判断被诊断对象的发展趋势，并对设备故障的发展和零部件的寿命进行预报[9]。

3矿山机机械设备故障诊断的主要技术类别

3.1主观诊断技术

主观诊断技术是指由设备维修人员凭借对设备的熟悉和对运行环境的了解，依据丰富的检测知识和实践经验，借助自身的视觉、听觉、直觉、经验及简便的检测仪器，采用参数测量法、故障树分析法、逻辑分析法等方法对矿山机械设备的故障进行检测的技术[10]。通过主观诊断技术能快速确定故障发生的部位及原因，有效缩短设备维修时间，具有一定的实用价值。但主观诊断技术对维修人员的技术和经验要求较高，既要有扎实的理论知识基础，又要有丰富的实践经验，还要保持终身学习的态度，不断更新自身知识和技能。随着技术的进步，机械设备的复杂程度逐渐增加，一个位置的状态变化会影响机械设备整体的性能，采用主观诊断技术可能存在偏差，难以达到精确的诊断效果。

3.2仪器诊断技术

仪器诊断技术是指维修人员在机械设备发生故障后，结合设备的运行情况，利用仪器采集设备振动、温度等数据，借助计算机对数据进行整理和运算，由部分显像设备进行体现，明确故障位置、类型、频率及发展趋势[11]。仪器诊断技术比主观诊断技术具有更高的精准度。随着科技的进步，各种诊断仪器的功能更加完善，可实现故障诊断的动态监控，能提高诊断精度和效率，降低矿山机械设备在使用中发生故障的概率，减少企业经济损失。

3.3智能诊断技术

智能诊断技术以计算机技术为支撑，对机电设备故障信号进行动态采集，采用人工神经网络算法、模糊算法及专家系统等对采集的故障信号进行学习，从而进行判断机电设备的故障[12]。人工神经网络是利用虚拟人类大脑的组织性和适应性形成记忆和学习功能，从而精确诊断出设备的故障。模数算法是收集设备数据并建模，然后进行故障形成的模拟，对故障成因进行分析和矩阵排列，从而确认故障部位和类型。专家系统是将搜集的故障类型建立故障类型数据库，然后模拟专家思维，进行技术建模和故障诊断。

4矿山机械设备维修中的故障诊断技术

4.1振动诊断技术

矿山机电设备的运转会造成设备的振动，设备启动的加速度、运行速度和产生的位移等振动参数能反映设备的工作状态。当设备出现了变形、磨损、裂纹等损伤或零件装配间隙增大等问题时，往往造成振动能量的增加。因此采用振动诊断技术，以机械系统在某种激励下的振动响应作为诊断信息的来源，利用在轴承、齿轮等零件相应的部位安装的振动传感器进行振动监测，获得较为全面的振动参量，输出位移变化曲线图和频谱图，并对其进行分析处理，从而判断机械设备的运行状态，诊断机械设备的故障部位、故障程度以及故障原因[13]。振动诊断技术能够对设备进行实时监测并形成直观的数据分析报告，反映机械设备运行中的动态特征。

4.2温度诊断技术

温度是表征机械设备故障情况的重要指标，当设备长时间超负荷运转、润滑不良、零件老化造成设备异常磨损、液压系统油液质量恶化、发动机排气管阻塞等故障都会导致设备相应部位温度升高。温度过高会导致机械零件硬度、强度等力学性能降低，甚至造成零件烧损，矿山机械设备的轴承就经常因高温而烧坏。温度诊断技术是通过检测温度目标、温度场、温度辐射和热图像来测量机械设备温度的技术，红外热像仪把物体发射的红外辐射能量搜集起来转换成电信号，然后对电信号进行放大、处理，并利用物体温度与其辐射功率大小的对应关系显示出物体温度的测量结果，能实现非接触、远距离测温。

4.3油样分析技术

为保证机械设备的正常运行，通常会应用到润滑油、液压油等油液。机械设备零件间摩擦而产生的磨损颗粒会进入润滑油并随其在机器中循环流动，通过对润滑油中的磨粒成分、数量、形貌和大小进行分析，可以判断机械设备的磨损部位、磨损类型和磨损程度，常用的分析技术包括铁谱分析法、光谱分析法和磁塞检测法。液压油主要应用于矿山机械设备的液压支架的工作中，主要有传力、润滑、防腐、防锈等作用。当液压油黏度降低时，会造成液压系统泄漏量增加，润滑性能变差，加剧零件磨损。当液压油中磨粒含量超标时，易导致液压管道堵塞，要利用传感器采集油液黏度、金属颗粒含量等参数并进行实时监测，保证矿山机械设备运行需求。

4.4无损检测技术

矿山机械设备的液压杆件、电机轴承、传动轴、传动齿轮等部件承受较大的载荷，易产生裂纹等损伤，并随着设备使用寿命增加而恶化，因此要对缺陷进行早期诊断和处理。无损检测是在不损坏零件未来使用性能的前提下，利用声、光、电、磁等特性分析检测信号，对其内部损伤进行探测的技术，包括超声波检测、射线检测、磁粉检测、渗透检测等方法，其中超声波检测和射线检测运用最广。超声波检测利用探头接收从缺陷处反射或穿透的超声波，并根据反射波或投射波的时延或衰减情况获得设备零件内部缺陷位置、大小和性质等方面信息。射线检测技术通过X射线、α射线、β射线、γ射线、电子射线和中子射线等检测射线透过被检物体后的强度的差异，对设备零件中的缺陷进行检测。

5矿山机械设备的维护策略

5.1完善设备维修制度

矿山机械设备的使用效率和运行安全需要健全的制度的保障，要制定设备操作、维修和保养的规程，组建检测小组，定期对机械设备运行情况进行动态检查，分析检测数据，判断是否存在故障，分析故障原因，明确维修重点。实行专人、专时、专机的制度，将责任落实到人，提高技术人员责任心，防止因操作或保养不当导致设备故障。建立智能化的矿山机械设备管理体系，对矿山机械设备建立档案资料，对设备运行检修情况进行实时监控和动态管理。制定监督考评机制，要求设备者操作上岗之前必须进行技能培训和专业考核，对其在机械设备操作、运维中的表现进行评估并制定奖惩措施。

5.2重视矿山机械设备的保养

落实三级保养制度，通过擦拭、润滑、调整等方式对矿山机械设备进行保养，使设备保持良好技术状态，延长使用寿命。三级保养制度的内容如下：①设备的日常维护保养。主要包括日常对液压系统、电气系统、操纵传动系统等部位进行的维护保养。②一级保养。指以操作人员为主，维修人员为辅，按计划对设备进行局部拆卸和检查。③二级保养。指设备操作人员协助维修人员对设备进行部分解体检查和修理，对磨损件进行更换或修理。

5.3提高设备操作与维护人员的素质

随着科技发展和技术进步，矿山机械设备的结构越来越复杂，技术水平越来越高，能实现更全面的选矿、采矿、探矿等功能，同时对技术人员在设备操作、维护和管理方面的能力和职业道德提出了更高的要求。企业要针对各种设备的特点和各个岗位的技术要求制定系统的培训计划，邀请专家加强对相关人员的技能培训，使其熟悉设备的结构、操作、保养流程，掌握设备故障诊断和维修方法。组织员工参加职业技能竞赛，制定奖励机制，鼓励员工积极提高技能水平。结合案例开展安全生产培训，培养员工职业责任感和科学的管理意识。

6小结

矿山机械设备由于工作环境恶劣、长期超负荷运行、设计缺陷等原因导致故障发生，降低了设备生产效率，缩短了设备使用寿命，甚至造成安全事故。采用振动诊断技术、温度诊断技术、油样分析技术、无损检测技术等手段进行故障检测，结合计算机、传感器、人工智能等技术，推动故障诊断技术向着信息化、智能化方向发展。要完善设备维修与保养制度，制定操作、维护、管理规程，实行监督考评机制，实时监控、动态管理。加强对相关人员的技能培训，提高其技术水平和职业责任感。

参考文献：

［1］王国法，庞义辉，任怀伟.煤矿智能化开采模式与技术路径［J］.采矿与岩层控制工程学报，2020，2（1）：5-19.

［2］李红霞.矿山机电设备故障诊断技术与管理措施探讨［J］.中国设备工程，2020（1）：161-162.

［3］卜繁刚.矿山机械设备故障诊断与监测方法研究［J］.世界有色金属，2020（18）：43-44.

［4］苑恒轶，王涵.新工科背景下机械类创新型人才培养模式探究［J］.吉林工程技术师范学院学报，2019（11）：17-19.

［5］盛永华，佘少玲，邝卫华.新工科背景下基于产教融合的高职制造类专业人才培养模式改革［J］.湖北工业职业技术学院学报，2020（4）：20-23.

［6］张方泽.矿山机械设备维修中的故障诊断技术［J］.设备管理与维修，2020（24）：143-145.

［7］王晓东.矿山设备机械维修故障诊断技术［J］.内燃机与配件，2019（17）：165-166.

［8］徐宝，刘成.矿山机械设备故障诊断与监测方法研究［J］.世界有色金属，2019（17）：32-33.

［9］林汪洋.矿山机械设备故障诊断技术［J］.煤矿机电，2019（4）：76-78，81.

［10］葸彦.矿山机电设备检修中的故障诊断技术分析［J］.四川水泥，2021（1）：67-68.

作者:李薇 单位:南充职业技术学院机电工程系