SG2－1000/2×855型刮板输送机可靠性寿命研究

2014-04-11崔中明

技术与市场 2014年6期

关键词：煤量韦伯刮板

崔中明

(西山煤电物资供应分公司，山西太原030053)

0 引言

刮板输送机的安全、可靠运行将直接影响到煤炭企业的生产能力和经济效益。因此，研究刮板输送机的故障发生规律，对提高工作面的效率及延长刮板输送机寿命都具有十分重要的意义［1－2］。

1 刮板输送机的可靠性寿命与故障分布

1．1 可靠性寿命

产品可靠性指在单位时间内，规定条件下，产品完成规定功能的能力。然而，刮板输送机发生故障的情况比较复杂，机头刮板链、中部槽、挡板、推移装置等发生故障都会导致刮板输送机失效。因此，用使用时间长短来确定刮板输送机寿命并不科学，本文采用累计过煤量来评判刮板输送机的寿命。

1．2 刮板输送机故障分布

刮板输送机的故障分布主要分为三个阶段，即早期故障分布、偶然故障分布和磨损故障分布，对于产品整个工作过程而言，其故障发生曲线如图1所示。

图1 故障发生曲线

如图1中，Ⅰ处于早期故障发生期，此时刮板输送机刚投入使用，由于安装过程中出现问题，这一时段内发生故障的概率较大，随着刮板输送机不断被使用，不断被修理和调整，故障发生率迅速下降;Ⅱ处于偶然故障发生期，这一阶段，刮板输送机工作稳定，故障发生率较低;Ⅲ处于磨损故障发生期，随着输送机不断被使用，各零部件经过长期腐蚀，各组成部分逐渐老化，疲劳磨损，导致故障发生率逐渐上升。经过维修或零部件的替换，可以很好地降低故障发生率的增加速度，并且增加偶然故障发生期的长度，对延长刮板输送机的寿命，增加其使用效率具有十分重要的意义。

2 故障统计

为了研究刮板输送机寿命及可靠性特征，以某煤矿SG2－1000/2×855型刮板输送机为例，进行故障统计分析，该矿SG2－1000/2×855型刮板输送机故障统计结果如表1。

表1 SG2－1000/2×855型刮板输送机故障统计

3 基于韦伯分布可靠性分布模型

为了统计分析刮板输送机可靠性寿命与过煤量的关系，本文采用韦伯分布函数描述故障分布规律。韦伯分布是一种利用概率值推断分布参数的一种方法，被广泛应用于可靠性工程中，特别是对于机电类产品的磨损累计失效的分布。对于滚动轴承的寿命试验以及高应力水平下的材料磨损失效主要采用二参数的威布尔分布，因此，这里我们选择韦伯分布研究刮板输送机寿命可靠性分布。

3．1 刮板输送机的故障分布

韦伯分布的故障率函数为:

式中:α ＞0，β ＞0，x≤0，与其对应的密度、可靠性，分别为:

式中:x——过煤量，万 t;α——尺度参数;β——形状参数。

其中形状参数与产品的故障机理有关，当形状参数β＜1，呈现期故障分布，故障率呈现下降趋势;当β=1时，呈现偶然故障分布，故障率呈现上升趋势;当β＞1时，呈现磨损故障分布，故障率呈现上升趋势。

3．2 参数估计

运用最小二乘法对韦伯分布中参数进行求解。

对密度函数进行积分得到累积分布函数

对方程(4)左右两端同时求对数可得:

表2 计算经验分布函数

运用MATLAB对数据进行整理，得到计算经验的分布函数如图2所示，可知α的值为672．26，β的值为2．161。

图2 计算经验分布函数

3．3 刮板输送机可靠性分析

由公式(6)可知，可靠度与过煤量的函数关系为:

由公式(7)可知，当可靠度R为0．95时，则过煤量x约为170万t，当可靠度为0．6时，其过煤量为493万t。

由公式(2)故障分布的密度函数f(x)与公式(3)可靠度分布函数R(x)，运用MATLAB绘制出密度函数曲线和可靠度函数曲线，如图3、图4所示。

图3 密度函数曲线

图4 可靠度函数曲线

由图2、图3分析可知，随着过煤量的增加，可靠度逐渐降低。且当过煤量＜300万t时，刮板输送机可靠度较高，且较为稳定，当过煤量继续增加时，刮板输送机的可靠度迅速下降，趋于线性分布。当过煤量达到800万t时，可靠度降至0．2。之后，随着过煤量的增加，可靠度的下降趋势逐渐减缓。输送机的累积故障分布呈现逐渐增大的趋势。