矿山机械设备故障的检测方法研究

周明春

（白银有色集团股份有限公司深部矿业公司，甘肃 白银 730900）

基于我国国民经济的高速发展，我国对矿产资源需求也日益增加。导致了矿山行业加大了对矿产开发的力度，提升矿产开采速度。在现代的矿产开发中大致可以分为露天开采以及坑道开采两种形式[1]。不论矿山企业采用哪一种采矿形式，都不能避免对大型矿山机械设备的使用。机械设备都是由零部件及各种附件，仪器组装而成。所以，一旦其中一个小型的零部件或一个环节出现问题，就会导致整个机械设备出现故障。根据多角度，多方位的研究可以得知，致使机械设备出现故障的原因较为多种多样，且在机械设备上具有不同的故障现象。因为机械设备自身结构较为复杂，所以，对于矿山机械设备的维护就具有一定的难度。因次，对矿山机械设备故障的检测就显得非常重要，直接关系到之后的设备维修及正常运转。基于此类问题，想要保证矿山机械设备的正常运行，确保矿山企业正常的生产，就需要对矿山机械设备故障的检测方法进行系统的研究[2]。

1 矿山机械设备故障检测方法设计

根据对以往的矿山机械设备故障的了解，发现机械设备结构上的复杂性以及故障的不易发现。我们设定了针对于机械设备特性的故障检测方式，具体结构如图1。

1.1 确定大致故障部位

在矿山机械设备运行时，发生无法启动或是无法进行正常工作的情况，首先要对发生故障的具体部位进行确定。通过振动对机械设备进行故障位置确定，是一种极为有效的技术。振动检测诊断技术之所以可以适用于矿山机械设备，主要是因为在机械设备启动的过程中，机械产生振动便于维修人员的观测。振动检测以机械设备产生的振动信号的时间特性、频率特性及特征值的变化规律为依据，对设备启动状况进行检测和诊断，进而确定机械设备启动状态。采用振动观察法可以明确机械设备是否存在故障隐患，准确的寻找到故障位置。以便相关维修人员能够展开针对性的维修工作，使机械设备恢复正常的工作状态。

图1 矿山机械设备故障检测方法流程图

1.2 对故障进行精细测量定位

根据以上的步骤可以初步确认机械设备的启用故障的发生部位。但是，对于设备故障的位置，更需要进行精细的定位。通过采用红外线对故障区域进行具体的检测。简单的解释就是通过红外热像仪对出现故障的机械设备的表面温度、热谱图、相对温差进行相关比较与分析。通过对相关机械设备不同部位进行红外线诊断进行数值比较，寻找到机械设备数据异常的具体位置。

这种矿山机械设备的故障检测是根据机械设备是否存在相关检测图像不稳定、不规律进行具体故障的判断。对故障进行精确定位对于节约资源有着重要作用。

1.3 细致观察寻找故障原因

设备无法启用的情况下，想要对故障进行检测，除了要确定故障的大致位置，还要分析判断相应故障产生的原因。首先对机械设备的故障发生位置进行目测，发现相应的问题零部件。之后对该零部件进行仔细的检查，查看是否有损伤的痕迹。

同时，对零部件的装配关系进行仔细观察研究，分析寻找可能的故障原因，以及是否由其它原因引发故障。通过细致观察，分析，判断，排除等。从而确定故障产生原因。通过以上步骤可以发现一些较为明显的故障痕迹，进一步缩小检测的范围，寻找到故障产生的正真原因。

2 实验论证分析

为保证本文提出的矿山机械设备故障的检测方法的有效性，我们进行了实验论证。实验目标选择发生故障的机械设备进行实验。为保证实验的严谨性，选取采用使用传统检测方法与本文提出的检测方法进行对比评估。具体实验结果如表1所示。

表1 试验准确度对照表

通过对表1代表两种方法的数据加以分析可以得出，本文提出的检测方法与传统的检测方法准确度有所不同。为保证本次实验结果的严谨性，我们进行了多次对照试验。如表1所示，在进行首次对照试验时，本文所采用的检测方法准确度达到了64%，但是采用原有方法进行检测的准确度还不足50%。经过几次对照实验，本文所采用的故障检测方法在几次试验所得结果数据出入都不大，原有检测方法的准确度虽然在不断提升，但准确度仍不高。通过对比实验结果，发现本文提供的故障检测方法准确度较高，但是原有方法的准确度并没有达到80%，说明原有方法准确度不佳。因而，我们可以得知原有方法在进行故障检测时所耗费的人力物力较大，在检测的过程中过于繁琐。采用本文中提供的方法有助于提升故障检测的准确度，为矿山设备维修提供便利。

3 结语

由于我国经济的不断发展，矿山企业对矿山的开采增加了负担。导致矿山机械设备的超负荷运行，从而设备故障频发。因此，对矿山机械设备故障的检测方法进行研究，可以及时有效的解决矿山机械设备故障，具有积极的指导作用。采用节省人力物力的检测方式可以提高矿山企业对机械设备维修的速度，同时，保障了矿山企业的正常生产运营。