机械故障诊断与维修

机械故障诊断与维修

杨丛军

（云南金鼎锌业有限公司，怒江671400）

摘要：介绍了大型矿山机械故障诊断的过程，阐述了矿山机械故障检测和诊断方法，并对矿山机械故障维修方式进行了探讨。关键词：大型矿山机械；故障诊断；维修

DOI:10.19475/j.cnki.issn1674-957x.2019.06.067

———————————————————————0引言

因此大型矿山机械的矿山开采活动离不开大型机械，

正常运行对于矿山的开采工作具有重要的意义，但是机械在经过长时间的使用之后，难免会出现故障，对其正常使用造成影响。为了保证矿山开采的效率，相关技术人员应对矿山机械的故障情况进行及时、准确的诊断，并且采取有效措施进行维修，使其尽快投入工作。

1故障诊断过程

当矿山机械运行状态出现问题，不能够正常工作时，需要对其故障情况进行诊断，从而采取针对性的措施排除故障，保证机械的正常运行，通常情况下矿山机械的故障诊断按照以下步骤进行：

①检测。对设备运行的相关状态信号进行检测，检查

作者简介：杨丛军（1984-），男，云南嵩明人，机械工程师，研究

方向为大型矿山机械设备故障诊断、维护维修及设

备管理。

仪器状态。

②提取。在状态信号中提取到有关设备故障的相关信息。

③诊断。根据获取的设备状态信息来开展相关测试，确定设备的具体故障位置。

④决策。对诊断出的故障进行分析，并根据故障的情况，采取针对性的解决策略。

在机械设备工作过程中会产生很多的信息，如当机械出现功能异常时会出现异常状态信号，根据设备上出现的信息，通过仪器设备进行检测，就可以快速、准确的获取机械的故障位置，然后采取针对性的策略来修复故障，保证机械设备的正常运行。

2矿山机械故障检测及诊断方法2.1主观诊断技术

主观诊断技术指的是技术人员通过应用各种仪器设备、结合自身经验，对设备的故障位置以及故障原因进行

如电动机超过40HP（29.8kW）并且长度大于40英时、准确的发现电机故障点和损害程度。通过振动测试仪次测量，（101.6cm）的话，对于小于40HP并且长度小于40英寸可以将电机故障严重程度，按照等级的形式进行展示，而寸

）的设备，1次测量就足够了。且还会有针对性的提供维修建议。然后实际维修就是通过（101.6cm

④选择传感器方向，让轴朝向动力传动系统轴的方振动测试仪提供的这些数据和电机以往故障检测和维修

向，并根据动力传动系统的水平或竖直方向而变化。记录进行接下来维修方案的设计。

⑤安装传感器，并确定传感器定向。5.2振动测试仪特点分析

⑥上述步骤准备好之后就是具体的测量环节，通过第一，可以精准检测四个经常性的故障：轴承松动、对

准不精确、运行不平衡等，当然对于其他非经常性的故障测量对整个电机运行状况进行诊断，输出检测报告和维

修建议。也是可以检测并提供维修建议的。

6结语第二，检测结果体现时候范分四个等级：轻度故障、中

故综上可以看出，电机运行过程中会出现多种故障，度故障、严重故障、非常严重故障。

因此需要及时检测故障并第三，振动测试仪检测结果出来时会伴随相对应的维障的出现会影响它的工作效率，

传统检测方式从成本和精准度方面修建议，但是维修建议不唯一，它会按照维修效果和成本有针对性的进行维修，

都存在欠缺，因此很多电机故障诊断开始采用先进的振动依次排序。

通过分析电机故障概念第四，振动测试仪给出的维修建议比较精准，甚至会监测仪。本文对此也展开了研究，

和产生原因，探索了振动监测仪使用规则和具体步骤，希涉及到维修过程中需要引用的峰值和振动谱。

望能不断提高电机运行安全性，同时节约故障诊断成本，5.3振动测试仪在电机故障诊断中应用步骤

为区域经济发展奠定基础。①自检及初始设置，应根据所测试电机情况进行提升诊断精准性，

参考文献：

设定。

[1]阳同光，蒋新华，付强.瞬时功率频谱分析在牵引电机转子

②针对振动监测仪需要，将所检测电机的各种参数进

故障诊断的应用研究[J].电机与控制学报，2012，10：95-99.

行输入，为检测提供数据支持。[2]赵慧敏，房才华，邓武，聂冰.基于智能优化方法的SVM电

③选择测量位置，测量位置与轴承位置相关，其顺序机故障诊断模型研究[J].大连交通大学学报，2016，01：92-96.沿着能量流动方向布置，从电动机自由端开始到动力传动[3]易良榘.简易振动诊断现场实用技术[M].北京：机械工业出系统的末端结束。建议对动力传动系统中的每一组进行2版社，2003.

·142·内燃机与配件

包括直觉经验法、堵截法和逻辑分析法等。其判断的方法，

中，直觉法是指技术人员根据自身的经验，通过“看、闻、问、切”的方式来对设备的故障进行初步判断的方法。其中，看主要包括，看机械各连接处是否连接正常，是否存在漏液，以及观察测压点工作是否稳定，执行机构运转是否正常等；闻是指通过嗅觉，根据空气中的气味来判断机械中是否出现了油泵烧结、轴承烧坏等，对油液是否出现变质进行判断；问是指通过询问机械使用人员，了解机械零件平时的运行情况以及保养情况，来对设备的整体状态进行判断；切是指感觉系统的震动状况以及系统的油温等。其需要进行多次反复的维修，会造成维修成本的增加，并

且导致设备需要频繁的停机，对工作效率产生一定的不利影响。

3.2预知事故维修

预知事故维修方式是基于矿山设备的实际作业来开展的，主要是通过将矿山机械设备工作过程中获取的检修数据和正常状态下的数据进行对比，从而对可能存在的故障隐患进行排查。这种故障维修方法主要应用于机械设备的运行早期，能够诊断出由于机械功能降低而导致的失效故障。通过预知事故维修方式，在机械设备发生故障时，维堵截法是指根据故障的具体表现，选择合适的堵截点来进行观察，对故障的部位和原因进行判断。逻辑分析法是基于液压原理以及系统元件结构等来进行逻辑分析，根据故障现象以及各元件的特征以及其之间的联系进行推理分析，对故障的位置和原因进行判断。

2.2仪器诊断技术

随着各种故障诊断技术和设备的发展，仪器诊断技术在矿山机械的故障诊断与维修中有了越来越重要的应用。当前仪器诊断的类型有很多，包括专用型、综合型合格通用型等，诊断的原理包括震动诊断法、热力学诊断法以及铁谱诊断法等。如通过仪器能够测量出机械设备液压系统的压力、温度和流量等信息，将获取的信息输入到计算机中，计算机能够对这些信息进行分析，从而获取故障的位置和原因。另外，无损检测技术也是近年来发展起来的一种机械故障诊断技术，无损检测技术能够在不损害设备的前提下准确的诊断出机械设备故障的位置，因此在矿山机械故障诊断中的应用越来越多。在诊断机械设备的外部故障时，可以应用超声波、磁粉等方式，在诊断机械设备的内部故障时，可以应用微波、超声波以及中子等诊断方式，通过这些技术手段能够迅速的发现故障的位置，从而方便后续的维修工作。

2.3智能诊断技术

智能诊断技术是基于智能化技术发展起来的机械故障诊断技术，其包含了专家系统诊断法、神经网络系统诊断法以及模糊诊断法等技术手段。通过应用这一技术能够模仿人脑功能，利用专家的经验对机械设备进行全面的检查，确定设备故障的位置。通过应用人工智能的专家诊断系统进行机械设备的故障诊断，计算机能够根据知识库和数学模型来模拟专家解决问题，进行故障分析，以及故障原因的判断，并且提出相应的故障预防措施。

3矿山机械故障维修方式3.1预防事故维修方式

预防事故维修方式是指定期的对矿山机械设备进行的有计划的维修保养工作，通过这样的方式防止机械设备的性能和精度出现下降，保证机械设备的工作效率。应用这种维修方式进行机械设备的维修时，可以根据维修节点的不同来选择定期维修以及状态维修等方式。这种维修方法是以固定时间为基础的维修方式，能够有效的预防由于零部件损坏而造成的机械设备故障。这种维修方式的优点在于，其能够有效的预防机械故障的发生，不足之处在于

修人员能够根据获取的信息对设备故障的诱因以及故障的位置进行有效的判断，从而尽快的修复设备故障，提高维修效率。

3.3主动预防维修

主动预防维修和预知事故维修相似，也使根据设备实时的运行情况，根据获取的设备运行信息来对机械设备进行诊断。二者的区别在于，其监控的对象是不同的。在应用主动预防维修时，其主要检测的是设备的运行温度、油液理化性质方面的运行数据，通过对这些数据进行分析判断，来了解机械设备运行温度，防止机械设备在运行过程中出现零件失效的问题，造成机械设备的故障。通过应用主动预防维修的方式，能够有效降低机械设备发生故障的概率，保障机械设备的效率，因此主动预防维修已经成为机械设备故障维修的重要发展方向。

3.4事后改善维修

事后改善维修是一种在机械设备出现故障之后来解决故障的维修方法，在应用这一方法时，首先要对机械设备出现的问题进行检查，判断故障出现的原因，然后通过对设备局部结构或者是零件进行是适当改造的方式，提升设备的稳定性和安全性。通过这样的方式能够消除机械设备存在的不足，从而提升机械设备的质量，使其能够更加高效的运转。这种机械设备的维修方法是最为广泛的，因为其具有较强的针对性，能够有效的解决机械设备存在的不足。

4结论

大型矿山机械设备对于矿山开采工作非常重要，大型机械设备能否正常运行直接决定着矿山开采工作能否正常开展，因此保障矿山机械设备的正常运行是非常重要的。因此，在日常工作过程中，相关技术人员应提高技术能力，对矿山机械故障进行及时准确的判断，并且采用合适的处理方法进行维修。另外，要加强主动维修方式的应用，在工作过程中要应用先进的理论和诊断工具，对机械的运行状态进行检测，提前预防故障的发生，从而保证生产的安全性，提高工作效率。

参考文献：

[1]刘卫和.刍议矿山机械设备的故障诊断与管理[J].科技创新与应用，2012（14）：70-71.

[2]顾章恒，郝宁刚.矿山机械设备的故障诊断与管理探究[J].科研，2017（52）：00107.

[3]姚成武.浅谈矿山机械设备的故障检测和管理[J].军民两用技术与产品，2017（2）.