ОБОСНОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРИВОДОВ ПРОХОДЧЕСКООЧИСТНЫХ КОМБАЙНОВ
Обоснована необходимость разработки и внедрения диагностических комплексов контроля параметров работы и технического состояния проходческо-очистных комбайнов. Рассмотрены информативные методы диагностики. Представлены основные требования к бортовым автоматизированным комплексам контроля параметров работы проходческо-очистных комбайнов с буровыми исполнительными органами. Рассмотрена система электрогидравлического управления комбайнами типа «Урал», и система мониторинга состояния данных машин. Дано описание основных датчиков рассмотренной системы. Указаны недостатки системы электрогидравлического управления. Предложен метод оценки технического состояния элементов электромеханической системы добычных машин, основанный на анализе характера и величины внешних нагрузок, контролем мгновенных значений токов, напряжений и мощностей, потребляемых электродвигателями добычных комбайнов. Указанные подходы реализованы в опытном образце программно-регистрирующего комплекса «ВАТУР». С его помощью возможно проводить измерение, запись и сохранение параметров работы проходческо-очистных комбайнов. Визуализация записей токов, напряжений и активных мощностей приводов осуществляется специально разработанной программой.
Ключевые слова
Горная машина, безотказность, диагностический комплекс, привод, мониторинг, наработка, датчик, проходческо-очистной комбайн.
Номер: 1
Год: 2017
ISBN:
UDK: 622.23.05
DOI:
Авторы: Асонов С. А., Иванова П. В., Иванов С. Л., Шишлянников Д. И.
Информация об авторах: Асонов С.А. – аспирант, e-mail: ason11s@bk.ru,
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»,
Иванова П.В. – аспирант,
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»,
Иванов Сергей Леонидович – доктор технических наук,
профессор, Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»,
Шишлянников Дмитрий Игоревич – кандидат технических наук, доцент, Пермский национальный исследовательский
политехнический университет.
Библиографический список: 1. Андреева Л. И. Совершенствование ремонтного обслуживания горного оборудования угольных разрезов: Препринт № 6. НИИОГР. – Челябинск, 1999. – 18 с.
2. Асонов С. А., Иванов С. Л., Шишлянников Д. И. Современные методы оценки технического состояния электромеханических систем горных машин / Инновации на транспорте и в машиностроении: сборник трудов III международной научно-практической конференции. Т. II. – СПб.: НМСУ «Горный», 2015. – С. 54–58.
3. Асонов С. А., Иванов С. Л., Шишлянников Д. И. Способы диагностирования технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханической системы комбайнов Урал-20р / II-я Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы технических наук в России и за рубежом», г. Новосибирск, 2015. – Новосибирск, 2015. – С. 48–50.
4. Барков А. В., Баркова Н. А., Борисов А. А. Методика диагностирования механизмов с электроприводом по потребляемому току. – СПб.: Севзапучцентр, 2012. – 68 с.
5. Вахромеев О. Е., Каримов Р. Т., Надеев А. И. Современные методы диагностики электромеханических систем // Вестник АГТУ. – 2006. – № 2. – С. 51–56.
6. Глушко В. В. Характеристики режимов работы горных машин и их автоматическое управление. – М.: Недра, 1973. – 240 с.
7. Загвоздкин И. В., Лесов Г. П., Янович Д. М. Обеспечение безопасности и безаварийной работы комбайновых комплексов на рудниках ОАО «Уралкалий» // Безопасность труда в промышленности. – 2013. – № 9. – С. 46–49.
8. Коломийцев М. Д. Эксплуатация горных машин и автоматизированных комплексов. – Л.: Изд-во ЛГИ, 1988. – 96 с.
9. Лаптев Б. В. Предотвращение газодинамических явлений на калийных рудниках. – М.: Недра, 1994. – 138 с.
10. Чекмасов Н. В. и др. Особенности расчета и увеличение производительности скребковых конвейеров проходческо-очистных комбайнов // Горное оборудование и электромеханика. – 2006. – № 7. – С. 8–11.
11. Szabo L., Toth F., Kovacs E., Fekete G. An overview on induction machine’s diagnosis methods // Journal of Computer Science and Control Systems. Oradca. 2008. pp. 229–234.
12. Jack L. B., Nandi A. K. Genetic algorithm for feature selection in machine condition monitoring with vibration signals // IEE Proceedings Vision. Image and Signal Processing. Vol. 147. June. pp. 205–212. 2000.
13. Blodt M., Granjon P., Raiso B., Rostaing G. Models for bearing damage detection in induction motors using stator current monitoring // Industrial Electronics, 2004 IEEE International Symposium. Vol. 1. pp. 383–388, May 2004.
14. Srlbovornmongkol T. Evaluation of motor online diagnosis by FEM simukations. // Electrical Machines and Power Electronics School of Electrical Engineering Royal Institute of Technology. Stockholm. 2006.