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        礦山機械液壓系統的故障診斷

        發布時間:2025-05-08

        對礦山機械的應用可以在一定程度上提高對我國礦產資源的開發和利用率,對礦業生產實現現代化的進程具有一定的促進作用。液壓技術的廣泛應用解決了在采礦工作中遇到的諸多難題,但是由于很多原因,使得礦山機械液壓系統經常會出現故障。但是由于液壓系統的自身特點,出現故障的地方較為隱蔽,這就給相關的工作人員提出了一個難題。所以,做好液壓系統的故障的診斷和維修工作是至關重要的。

        1 礦山機械液壓系統常見故障

        要想深入地了解礦山機械液壓系統的故障問題,就要在具體的時間和相關的調查中加以總結。主要表現在以下幾個方法:

        1.1 系統無壓力或壓力不足

        如果出現油箱的位置過低、油液的黏度過高或者油泵出現堵塞等現象都會產生泵不供油的現象。有時候如果油泵的電機發生了故障或者是泵的轉向不對,造成的后果將更為嚴重。這些原因都會使得礦山機械液壓系統出現故障;如果發現主油路壓力過低,要首先考慮到是否是接頭或是密封處發生泄漏、油溫過高或者是閥工作的失效問題。

        1.2 執行機構運動速度不夠、爬行或完全不動

        若出現這些現象肯定是由于機械的摩擦力發生了變化、有多余的空氣進入或者是系統壓力不足等原因。充分認識到這一點就會對液壓系統出現問題時,不至于盲目的進行找原因,而是有具體的指向,給機械故障的診斷工作帶來一定的便利。

        1.3 溫度過高

        出現溫度過高現象無疑是因為油的粘度過高或是有雜物對冷卻器堵塞。如果之前對油泵進行了修理,就要考慮是否是修理后的性能不夠高或者是對壓力的調節過大。

        1.4 壓力或流量的波動

        壓力或者流量的波動是較為常見的故障之一。需要考慮的因素是加工裝配出現了誤差、控制閥的閥芯出現震動現象或者是油液的慣性問題。

        1.5 泄漏

        主要原因有:(1)密封失效或接頭松動;(2)閥等元件工作失效;(3)相對運動表面磨損嚴重;(4)油溫、壓力過高。此外,機械在工作的過程中會出現嚴重的振動和噪聲;液壓沖擊、液壓卡緊或是氣穴與氣蝕等故障。要針對具體的故障找到具體的原因,才能采取有效的方法來進行診斷和維修。

        2 故障診斷技術及應用

        2.1 主觀診斷技術

        主觀診斷技術是較為常用的技術之一,相關的維修人員在發現機械設備發生故障的時候僅僅利用簡單的儀器或是憑著個人的豐富經驗來對故障進行判斷,不僅方便快捷而且速度較快。但是其可靠性不高,容易出現誤差。其中包括:直覺經驗法、參數測量法和邏輯分析法等等。

        直覺經驗法主要是指維修人員通過自身的經驗來進行故障判斷,采用看、聽、摸、聞、問等方式來判斷故障出現的具體位置和原因。對執行元件、液位高度以及泵、馬達等設備進行細致的觀察和分析。

        參數測量法是對故障發生時,各項設備的參數進行測量,然后和正常的參數數值進行對比,找出其中的不同,從而準確的判斷故障產生的部位和原因。這種方法對在線監測和定量預報等工作中較為常用。

        邏輯分析法主要是對元件、系統和設備之間的關系進行分析,并且通過對液壓的圖示和元件結構進行研究,進而找到各個設備間的邏輯關系,發現故障發生的部位。

        2.2 儀器診斷技術

        儀器診斷技術的運用給機械液壓系統的故障診斷工作帶來了很多的便利,同時也能夠有效地提高了診斷的正確度。在進行儀器診斷的過程中,要首先對系統的流量、溫度、噪聲等各個因素進行測量,然后選取適當的儀器進行診斷,通常的診斷儀器有多種型號,不同類型,而且診斷的方法也分很多種,包括診斷之后要進行一些數據的記錄,其記錄方法也要選取最優的,通常有鐵粉記錄法等,這種方法較為普遍,通常通過鐵粉記錄上的磨損粉末大小和顏色等,來有效地判斷系統的磨損程度。進而找到科學合理的維修方法。

        2.3 數學模型診斷技術

        數學模型診斷技術主要是指數學的手段來對系統的某些部位的幅值和頻率進行測量,找到其間的相互聯系,然后進行測量和分析這些信號來對故障源進行判斷和診斷。實際上主要是也傳感器技術和動態測試技術為主要手段,采用基本的診斷技術。這種方法和其他的方法比較起來較 為科學。

        2.4 智能診斷技術

        指模擬人腦機能,有效獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息,運用大量獨特的專家經驗和診斷策略,識別和預測診斷對象。目前研究最活躍的是專家系統和神經網絡,使故障診斷智能化,具有廣闊發展應用前景。基于人工智能的專家診斷系統,是通過計算機模仿在某一領域內有經驗的專家解決問題的方法,將故障現象輸入計算機,計算機根據輸入現象及知識庫中知識,按推理機中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出維修或預防措施。人工神經網絡是模仿人的大腦神經元結構特性,利用神經網絡的容錯、學習、聯想記憶、分布 式進行信息處理等功能,把專家經驗輸入網絡,通過對故障實例和診斷經驗的訓練學習,依據一定的訓練算法,得到最佳接近的理想輸出。

        我國目前礦山機械液壓系統的故障診斷和維修技術還相當落后,大多仍為計劃預防維修或故障發生后修理,重使用輕維修,雖有一些液壓系統測試儀器投入使用,但故障診斷仍以經驗為主,對現場維修人員個人專業知識與實際經驗的依賴度較大。由于礦山設備工作狀態的多樣性及液壓系統的愈加復雜,在生產實踐中還應該積極研究與應用多種現代先進診斷術。隨著診斷技術智能化、高精度化、不解體化,礦山機械液壓系統故障診斷的準確性、快捷性和便利性必將大大提高。

        3 做好故障診斷工作的注意事項

        3.1 熟悉液壓元件的工作特性和液壓系統的結構、工作原理,掌握液壓元件、輔件、系統的配置關系及工作條件和環境要求。

        3.2 建立健全設備技術狀況檢查、維護、修理制度和故障技術檔案, 積累數據和設備運轉紀錄。

        3.3 熟悉各類液壓元件的故障現象及故障檢查方法,同時要有一定的現場實踐經驗和設備管理知識,在實踐中總結提高。

        3.4 熟悉和運用液壓系統故障診斷分析方法并合理選用,具備必要的檢測儀器和一定的檢測手段,注意學習和應用現代先進的診斷技術。 

        結束語

        綜上所述,由于礦藏的開發和利用工作的環境和條件較為復雜,礦山機械液壓系統再長時間工作的狀態下會出現各種各樣的問題。產生其故障的相關問題上文中已經進行了一一的分析,而且對故障進行分析和判斷的方法也很多,所以相關的工作人員要根據實際情況采用不同的方法來對系統的故障部位進行有效地診斷和維修。這樣才能提高礦山機械設備液壓系統的工作效率。

        來源:設備管理網

        (版權歸原作者或機構所有)

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