導語：在礦山機械設備維修技術研究的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了一篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。

1礦山機械設備故障原因

礦山機械是指應用于選礦、采礦、探礦的機械，包括鑿巖機、鉆車、礦車、挖掘機等，礦山機械設備長期在粉塵、噪聲、高溫、滑坡、地面塌陷等惡劣的工作環境下運行，設備損耗比其他設備高[3]。為了追求經濟效益，設備長時間超負荷運轉，軸承、齒輪、鉆頭等零件會產生磨損、疲勞、斷裂、老化等形式的失效，使零件之間的配合關系發生變化，造成設備故障[4]。此外，在設備安裝、使用、維修、拆卸過程中未按照規范和流程操作，如未及時補充潤滑油，使設備的零部件受到損壞，縮短使用壽命。在對礦山設備進行機械設計時存在設計缺陷，未考慮到生產過程中的實際情況，一旦在某些特定環境下工作也可能導致故障發生。

2故障診斷技術概述

故障診斷技術是利用計算機基礎、傳感技術、信息技術及人工智能技術，對機械系統所處的狀態進行監測，并進行故障識別，當出現異常時分析其產生的原因和部位，并進行趨勢預測的技術[5]。故障診斷一般由以下幾個主要工作環節組成：①確立運行狀態監測的內容。設備在運行時會產生許多狀態的數據，如振動信號、溫度、輸出參數等，如對這些數據進行監測，當設備處于故障狀態時，會出現某個參數異常[6]。根據被監測對象的結構及現有測試設備條件等因素確定監測內容，包括確立監測方式、監測部位、監測參數等方面的內容。②建立測試系統。根據狀態監測內容選取傳感器及其配套設施，組成測試系統，用以收集故障診斷所需信息。建立一個數學模型來精確反映性能狀態參數隨時間的變化趨勢，并能直觀反映設備的運行狀況，所建立的模型能對故障數據進行分析，對故障的發展趨勢進行預判[7]。③測試、分析及信息提取。利用振動、溫度、壓力等傳感器進行信號采集，并通過濾波、異常數據的剔除、各種分析計算等手段進行信號的特征提取，從有限的信號中獲得盡可能多的關于被診斷對象狀態的有用信息[8]。④狀態監測、判斷及預報。對提取的特征信號進行分析和研究，并將其與設備運行的標準參數進行比對，監測設備運行狀態，判斷被診斷對象的發展趨勢，并對設備故障的發展和零部件的壽命進行預報[9]。

3礦山機機械設備故障診斷的主要技術類別

3.1主觀診斷技術

主觀診斷技術是指由設備維修人員憑借對設備的熟悉和對運行環境的了解，依據豐富的檢測知識和實踐經驗，借助自身的視覺、聽覺、直覺、經驗及簡便的檢測儀器，采用參數測量法、故障樹分析法、邏輯分析法等方法對礦山機械設備的故障進行檢測的技術[10]。通過主觀診斷技術能快速確定故障發生的部位及原因，有效縮短設備維修時間，具有一定的實用價值。但主觀診斷技術對維修人員的技術和經驗要求較高，既要有扎實的理論知識基礎，又要有豐富的實踐經驗，還要保持終身學習的態度，不斷更新自身知識和技能。隨著技術的進步，機械設備的復雜程度逐漸增加，一個位置的狀態變化會影響機械設備整體的性能，采用主觀診斷技術可能存在偏差，難以達到精確的診斷效果。

3.2儀器診斷技術

儀器診斷技術是指維修人員在機械設備發生故障后，結合設備的運行情況，利用儀器采集設備振動、溫度等數據，借助計算機對數據進行整理和運算，由部分顯像設備進行體現，明確故障位置、類型、頻率及發展趨勢[11]。儀器診斷技術比主觀診斷技術具有更高的精準度。隨著科技的進步，各種診斷儀器的功能更加完善，可實現故障診斷的動態監控，能提高診斷精度和效率，降低礦山機械設備在使用中發生故障的概率，減少企業經濟損失。

3.3智能診斷技術

智能診斷技術以計算機技術為支撐，對機電設備故障信號進行動態采集，采用人工神經網絡算法、模糊算法及專家系統等對采集的故障信號進行學習，從而進行判斷機電設備的故障[12]。人工神經網絡是利用虛擬人類大腦的組織性和適應性形成記憶和學習功能，從而精確診斷出設備的故障。模數算法是收集設備數據并建模，然后進行故障形成的模擬，對故障成因進行分析和矩陣排列，從而確認故障部位和類型。專家系統是將搜集的故障類型建立故障類型數據庫，然后模擬專家思維，進行技術建模和故障診斷。

4礦山機械設備維修中的故障診斷技術

4.1振動診斷技術

礦山機電設備的運轉會造成設備的振動，設備啟動的加速度、運行速度和產生的位移等振動參數能反映設備的工作狀態。當設備出現了變形、磨損、裂紋等損傷或零件裝配間隙增大等問題時，往往造成振動能量的增加。因此采用振動診斷技術，以機械系統在某種激勵下的振動響應作為診斷信息的來源，利用在軸承、齒輪等零件相應的部位安裝的振動傳感器進行振動監測，獲得較為全面的振動參量，輸出位移變化曲線圖和頻譜圖，并對其進行分析處理，從而判斷機械設備的運行狀態，診斷機械設備的故障部位、故障程度以及故障原因[13]。振動診斷技術能夠對設備進行實時監測并形成直觀的數據分析報告，反映機械設備運行中的動態特征。

4.2溫度診斷技術

溫度是表征機械設備故障情況的重要指標，當設備長時間超負荷運轉、潤滑不良、零件老化造成設備異常磨損、液壓系統油液質量惡化、發動機排氣管阻塞等故障都會導致設備相應部位溫度升高。溫度過高會導致機械零件硬度、強度等力學性能降低，甚至造成零件燒損，礦山機械設備的軸承就經常因高溫而燒壞。溫度診斷技術是通過檢測溫度目標、溫度場、溫度輻射和熱圖像來測量機械設備溫度的技術，紅外熱像儀把物體發射的紅外輻射能量搜集起來轉換成電信號，然后對電信號進行放大、處理，并利用物體溫度與其輻射功率大小的對應關系顯示出物體溫度的測量結果，能實現非接觸、遠距離測溫。

4.3油樣分析技術

為保證機械設備的正常運行，通常會應用到潤滑油、液壓油等油液。機械設備零件間摩擦而產生的磨損顆粒會進入潤滑油并隨其在機器中循環流動，通過對潤滑油中的磨粒成分、數量、形貌和大小進行分析，可以判斷機械設備的磨損部位、磨損類型和磨損程度，常用的分析技術包括鐵譜分析法、光譜分析法和磁塞檢測法。液壓油主要應用于礦山機械設備的液壓支架的工作中，主要有傳力、潤滑、防腐、防銹等作用。當液壓油黏度降低時，會造成液壓系統泄漏量增加，潤滑性能變差，加劇零件磨損。當液壓油中磨粒含量超標時，易導致液壓管道堵塞，要利用傳感器采集油液黏度、金屬顆粒含量等參數并進行實時監測，保證礦山機械設備運行需求。

4.4無損檢測技術

礦山機械設備的液壓桿件、電機軸承、傳動軸、傳動齒輪等部件承受較大的載荷，易產生裂紋等損傷，并隨著設備使用壽命增加而惡化，因此要對缺陷進行早期診斷和處理。無損檢測是在不損壞零件未來使用性能的前提下，利用聲、光、電、磁等特性分析檢測信號，對其內部損傷進行探測的技術，包括超聲波檢測、射線檢測、磁粉檢測、滲透檢測等方法，其中超聲波檢測和射線檢測運用最廣。超聲波檢測利用探頭接收從缺陷處反射或穿透的超聲波，并根據反射波或投射波的時延或衰減情況獲得設備零件內部缺陷位置、大小和性質等方面信息。射線檢測技術通過X射線、α射線、β射線、γ射線、電子射線和中子射線等檢測射線透過被檢物體后的強度的差異，對設備零件中的缺陷進行檢測。

5礦山機械設備的維護策略

5.1完善設備維修制度

礦山機械設備的使用效率和運行安全需要健全的制度的保障，要制定設備操作、維修和保養的規程，組建檢測小組，定期對機械設備運行情況進行動態檢查，分析檢測數據，判斷是否存在故障，分析故障原因，明確維修重點。實行專人、專時、專機的制度，將責任落實到人，提高技術人員責任心，防止因操作或保養不當導致設備故障。建立智能化的礦山機械設備管理體系，對礦山機械設備建立檔案資料，對設備運行檢修情況進行實時監控和動態管理。制定監督考評機制，要求設備者操作上崗之前必須進行技能培訓和專業考核，對其在機械設備操作、運維中的表現進行評估并制定獎懲措施。

5.2重視礦山機械設備的保養

落實三級保養制度，通過擦拭、潤滑、調整等方式對礦山機械設備進行保養，使設備保持良好技術狀態，延長使用壽命。三級保養制度的內容如下：①設備的日常維護保養。主要包括日常對液壓系統、電氣系統、操縱傳動系統等部位進行的維護保養。②一級保養。指以操作人員為主，維修人員為輔，按計劃對設備進行局部拆卸和檢查。③二級保養。指設備操作人員協助維修人員對設備進行部分解體檢查和修理，對磨損件進行更換或修理。

5.3提高設備操作與維護人員的素質

隨著科技發展和技術進步，礦山機械設備的結構越來越復雜，技術水平越來越高，能實現更全面的選礦、采礦、探礦等功能，同時對技術人員在設備操作、維護和管理方面的能力和職業道德提出了更高的要求。企業要針對各種設備的特點和各個崗位的技術要求制定系統的培訓計劃，邀請專家加強對相關人員的技能培訓，使其熟悉設備的結構、操作、保養流程，掌握設備故障診斷和維修方法。組織員工參加職業技能競賽，制定獎勵機制，鼓勵員工積極提高技能水平。結合案例開展安全生產培訓，培養員工職業責任感和科學的管理意識。

6小結

礦山機械設備由于工作環境惡劣、長期超負荷運行、設計缺陷等原因導致故障發生，降低了設備生產效率，縮短了設備使用壽命，甚至造成安全事故。采用振動診斷技術、溫度診斷技術、油樣分析技術、無損檢測技術等手段進行故障檢測，結合計算機、傳感器、人工智能等技術，推動故障診斷技術向著信息化、智能化方向發展。要完善設備維修與保養制度，制定操作、維護、管理規程，實行監督考評機制，實時監控、動態管理。加強對相關人員的技能培訓，提高其技術水平和職業責任感。

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作者:李薇 單位:南充職業技術學院機電工程系