Тепловизионный контроль точек перегрева узлов гидросистемы автосамосвалов

Рассмотрены преимущества тепловизионного контроля по сравнению с другими методами. Он позволяет проводить дистанционную, бесконтактную и быструю диагностику состояния оборудования. В результате первичных инструментальных обследований с применением тепловизора, визуального осмотра и изучения технической документации был сформирован перечень отдельных узлов, наиболее подверженных перегреву и требующих регулярного тепловизионного контроля. К ним относятся элементы, обеспечивающие работу опрокидывающего механизма, рулевого управления, тормозной системы и вспомогательных гидравлических контуров. На основе анализа статистических данных по отказам узлов гидросистемы автосамосвалов БелАЗ, эксплуатируемых на карьере Мурунтау АО «НГМК», показано, что по причине перегрева наиболее часто выходят из рабочего состояния аксиально-поршневой насос, автомат разгрузки, гидроаккумуляторы рулевой системы, насос-дозатор. Для получения тепловизионных карт перечисленных выше узлов использовался тепловизор Testo 865. При проведении всех измерений значение коэффициента излучательной способности принималось равным 0,95. Было получено, что для аксиально-поршневого насоса максимальные значения температур достигались в его центральной части и составляли 66,2–67,9 °C, что свидетельствовало о повышенной нагрузке в этой зоне. Примерно в таком же диапазоне лежали максимальные температуры автомата разгрузки, гидроаккумуляторов рулевой системы и гидрораспределителя. Таким образом, показано, что тепловизионный контроль является перспективным методом неразрушающего контроля для обнаружения точек перегрева элементов гидравлической системы горнодобывающей техники. 

Черепецкая Е. Б., Худайбердиев Ш. М., Косимов Ш. С., Эргашев Р. М. Тепловизионный контроль точек перегрева узлов гидросистемы автосамосвалов // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 2. – С. 59–67. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_2_0_59.

Черепецкая Елена Борисовна — д-р техн. наук, главный научный сотрудник, НИТУ МИСИС, e-mail: eb.cherepetskaya@misis.ru, ORCID ID: 0000-0002-9642-2149, 
Худайбердиев Шерзод Муртазаевич¹ — канд. техн. наук, декан горно-металлургического факультета, e-mail: h.sherzod@list.ru, ORCID ID: 0000-0001-7248-492X,
Косимов Шохрух Сайдумар угли¹ — заместитель декана горно-металлургического факультета, e-mail: sh.kasimov.mk@gmail.com, ORCID ID: 0009-0005-0655-6020,
Эргашев Рустам Махмудович — директор по транспорту, АО «НГМК», Навои, Республика Узбекистан,
¹ Филиал НИТУ МИСИС в г. Алмалык, Алмалык, Республика Узбекистан.

Черепецкая Е.Б., e-mail: eb.cherepetskaya@misis.ru.

1. Власов Ю. А., Спирин Е. Н., Ляпин А. Н., Ляпина О. В., Чечулин К. Н. Анализ причин низкой эксплуатационной надежности карьерных автосамосвалов // Научное обозрение. Технические науки. — 2016. — № 5. — С. 37—44. 

2. Кузин Е. Г., Пудов Е. Ю., Дубинкин Д. М. Анализ отказов узлов карьерных самосвалов в условиях эксплуатации // Горное оборудование и электромеханика. — 2021. — № 2 (154). — С. 55—61. DOI: 10.26730/1816-4528-2021-2-55-61.

3. Moniri-Morad A., Sattarvand J. A comparative study between the system reliability evaluation methods: case study of mining dump trucks // Journal of Engineering and Applied Science. 2023, vol. 70, article 103. DOI: 10.1186/s44147-023-00272-y.

4. Ширяев С. О., Казанников О. В. Анализ причин отказов гидроцилиндров опрокидывающего механизма кузова карьерных самосвалов // Ученые заметки ТОГУ. — 2023. — Т. 14. — № 1. — С. 7.

5. Клебанов А. Ф., Сиземов Д. Н., Кадочников М. В. Комплексный подход к удаленному мониторингу технического состояния и режимов эксплуатации карьерного автосамосвала // Горная промышленность. — 2020. — № 2. — С. 75—81. DOI: 10.30686/1609-9192-2020-2-75-81.

6. Azar R., McCabe E. Automated visual recognition of dump trucks in construction videos // ASCE Journal of Computing in Civil Engineering. 2012, vol. 26, no. 6, pp. 769—781. DOI: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000179.

7.  Назарычев А. Н., Дяченок Г. В., Сычев Ю. А. Исследование надежности тягового электропривода карьерных самосвалов на основе анализа отказов его функциональных узлов // Записки Горного института. — 2023. — Т. 261. — С. 363—373.

8. Ding J., Zhang P. Vibration test and simulation of traction converters for mining dumper trucks // International Journal for Simulation and Multidisciplinary Design Optimization. 2019, vol. 10, A11.

9. Chang Ch., Srinivasan K., Wang W., Pattukandan G., Vincent D. R., Deepa N. Quality assessment of tire shearography images via ensemble hybrid Faster Region-Based ConvNets // Electronics. 2020, vol. 9, no. 1, article 45. DOI: 10.3390/electronics9010045.

10. Saleh N. A., Al-Areqi F., Konyar M. Z., Kaplan K., Öngir S., Ertunç H. M. Bubble defect detection for tire shearography images with transfer learning based deep CNN models // Engineering Research Express. 2024, vol. 6, no. 4. DOI: 10.1088/2631-8695/ad915b.

11. Герике Б. Л., Швыдкин С. А. Мониторинг технического состояния несущих металлоконструкций карьерных автосамосвалов // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2025. — № 4. — С. 128—136. DOI: 10.26730/1999-4125-2025-4-128-136.

12. Young N. K. Qualification of ultrasonic testing of Cat Ridged dump trucks ball studs from the inferior position of the stud / NDT in Canada 2016 & 6th International CANDU In-Service Inspection Workshop, Burlington, ON (Canada), 2016, pp. 132—145.

13. Yang R., He Y. Optically and non-optically excited thermography for composites: A review // Infrared Physics & Technology. 2016, vol. 75, pp. 26—60. DOI: 10.1016/j.infrared.2015.12.026.

14. Yang S.-Q., Cheng Q., Tang Ch.-Sh., Shi B. Applications and advancements of infrared thermal imaging technology in geotechnical engineering: A review // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 2025. DOI: 10.1016/j.jrmge.2025.05.013.

15. Tarawneh C., Aranda J., Hernandez V., Crown St., Montalvo J. An investigation into wayside hot-box detector efficacy and optimization // International Journal of Rail Transportation. 2020, vol. 8, no. 3, pp. 264—284. DOI: 10.1080/23248378.2019.1636721.

16. Deilamsalehy H., Havens T. C., Lautala P. Detection of sliding wheels and hot bearings using wayside thermal cameras // Proceedings of the 2016 Joint Rail Conference. — Columbia, South Carolina: American Society of Mechanical Engineers, 2016. DOI: 10.1115/JRC2016-5711.

17. Duda R. O., Hart P. E. Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures // Communications of the ACM. 1972, vol. 15, pp. 11—15.

18. Wilson A. N., Gupta K. A., Gupta K., Koduru B. H., Kumar A., Iha A., Cenkeramaddi L. R. Recent advances in thermal imaging and its applications using machine learning: A review // IEEE Sensors Journal. 2023, pp. 3395—3407. DOI: 10.1109/JSEN.2023.3234335.

19. Wang K., Yang J., Liu Z., Bian W., Wu Y., Zhao Sh. Study on the infrared radiation evolution and early warning characteristics of failure in anchored specimens with different anchorage methods // Engineering Failure Analysis. 2025, article 110065. DOI: 10.1016/j.engfailanal.2025.110065.

20. Dimitrov K., Damyanov I. Thermographic analysis of tires during chassis dynamometer test / Proceedings of the 27th National Conference with International Participation «TELECOM 2019», 2019, Sofia, Bulgaria. DOI: 10.1109/TELECOM48729.2019.8994901.

21. Sawczuk W., Cañás A. M. R., Kołodziejski S. Thermal imaging of the disc brake and drive train in an electric locomotive in field conditions // Combustion Engines. 2023, vol. 196, no. 1. DOI: 10.19206/CE-174320.