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礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障診斷方法的設(shè)計(jì)研究

2023-10-18 21:16潘曉兵
工程機(jī)械與維修 2023年5期
關(guān)鍵詞:礦用鉆機(jī)故障診斷

潘曉兵

摘要:針對(duì)現(xiàn)有故障診斷方法在對(duì)礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障診斷時(shí),存在診斷結(jié)果準(zhǔn)確率低,診斷結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相差較大的問(wèn)題,開(kāi)展礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障診斷方法設(shè)計(jì)研究。采集礦用鉆機(jī)信號(hào),并對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理;基于專家知識(shí)的IFTHEN模糊規(guī)則,建立礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障樹(shù)模型;基于部件故障模糊概率,實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障的診斷。通過(guò)實(shí)例證明,新的診斷方法在實(shí)際應(yīng)用中得到的診斷結(jié)果與實(shí)際情況完全相符,具備極高的診斷準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞:礦用;鉆機(jī);故障診斷;動(dòng)力;液壓;履帶式

0? ?引言

在礦用鉆機(jī)上應(yīng)用液壓系統(tǒng),極大程度提高了鉆機(jī)的綜合應(yīng)用性能,不僅有效提高了鉆機(jī)的生產(chǎn)效率,同時(shí)降低了操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度[1]。礦用鉆機(jī)所處的環(huán)境更加惡劣、作業(yè)時(shí)間長(zhǎng)、任務(wù)重,因此常常會(huì)出現(xiàn)各類故障問(wèn)題,這不僅影響了工人的工作效率,而且對(duì)工人的人身安全也構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅[2]。

針對(duì)這一問(wèn)題,相關(guān)領(lǐng)域研究人員對(duì)礦用鉆機(jī)的各類故障問(wèn)題都進(jìn)行了深入地探索研究。目前已有的基于專家系統(tǒng)、支持向量機(jī)的診斷方法,雖能有效地提高鉆機(jī)的故障診斷精度,但這些研究主要依賴于大量的失效數(shù)據(jù)和明確的失效機(jī)制[3]。當(dāng)鉆機(jī)出現(xiàn)了液壓動(dòng)力的故障時(shí),各部分之間的邏輯關(guān)系相對(duì)模糊,同時(shí)也存在著一些不清楚的故障機(jī)理。

采用現(xiàn)有的故障診斷方法,很難實(shí)現(xiàn)對(duì)其具體故障類型以及故障原因的判定,進(jìn)而影響到礦用鉆機(jī)的正常使用,甚至影響整個(gè)作業(yè)周期。對(duì)此,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障問(wèn)題的準(zhǔn)確診斷,促進(jìn)礦用鉆機(jī)應(yīng)用適應(yīng)性的提升,本文開(kāi)展礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障診斷方法的設(shè)計(jì)研究。

1? ?礦用鉆機(jī)信號(hào)采集

1.1? ?信號(hào)采集要求

確定礦用鉆機(jī)是否存在液壓動(dòng)力故障問(wèn)題時(shí),需以準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為診斷依據(jù),因此診斷前,需要對(duì)礦用鉆機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中的信號(hào)進(jìn)行采集。其主要工作是對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采樣,采樣為一個(gè)具有時(shí)域和振幅的連續(xù)性類比信號(hào)[4]。

在取樣過(guò)程中,由于脈沖的影響,這個(gè)信號(hào)在時(shí)間上是離散的,而在振幅上是連續(xù)的。因此可將信號(hào)的采集看作是對(duì)樣本信號(hào)的離散化處理。

1.2? ?分散性信號(hào)幅度修正與編碼

在完成上述操作后,對(duì)該時(shí)域分散性信號(hào)進(jìn)行幅度修正,使其達(dá)到預(yù)定的數(shù)量級(jí),即對(duì)該時(shí)域分散性信號(hào)進(jìn)行量化[5]。然后,對(duì)時(shí)域和幅度都不連續(xù)的離散信號(hào)進(jìn)行編碼,使原來(lái)的模擬信號(hào)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)[6]。將采樣開(kāi)關(guān)每間隔一段時(shí)間閉合,以此連通連續(xù)函數(shù),完成一次信號(hào)采集。

1.3? ?采樣信號(hào)描述

假設(shè)每次開(kāi)關(guān)閉合的時(shí)間一定,根據(jù)采樣器的輸出脈沖寬度、周期的脈沖序列等,可以得到具體的采樣信號(hào),其表達(dá)式為:

x*(t)=x(t)s(t)(1)

式中:x*(t)表示采樣信號(hào);x(t)表示連續(xù)函數(shù);s(t)表示周期脈沖序列,其周期為T(mén)s,脈沖寬度為t,幅值為1。

由于脈沖的寬度遠(yuǎn)小于采樣的周期,因此可以將t的取值近似為0,這樣便可以通過(guò)單位脈沖序列函數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)理想采樣信號(hào)的描述:

x**(t)=x(t)dT(t(2)

式中:x**(t)表示理想采樣信號(hào);dT(t)表示單位脈沖序列函數(shù)。

通過(guò)采用頻率的正確選取,可以確保采樣后離散信號(hào)的準(zhǔn)確性,保證其不失真,實(shí)現(xiàn)對(duì)原有連續(xù)信號(hào)的描述。根據(jù)這一需要,結(jié)合Nyquist-Shannon采樣定理,確定重構(gòu)后的原始信號(hào)[7]。在這一過(guò)程中,需要保證采樣頻率必須大于或等于最高頻率。

1.4? ?間隔長(zhǎng)度取值

采樣是指在時(shí)域上對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行離散,而量化是指在一系列離散水平中選取樣本的幅度,以近似地代替真實(shí)水平。這些分立的層次叫做量化層次,每個(gè)層次用一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字代表。通過(guò)這種方法,將模擬信號(hào)進(jìn)行取樣、量化后,再將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào),然后輸入計(jì)算機(jī)。

假設(shè)信號(hào)x(t)的最大值為X,將其劃分為D個(gè)間隔,通過(guò)下述公式可以計(jì)算得出間隔長(zhǎng)度的具體取值:

R=X/D(3)

式中:R表示間隔長(zhǎng)度。將計(jì)算得出的間隔長(zhǎng)度R稱為量化增值。若R的取值越大,則說(shuō)明量化誤差越大。量化增值的大小主要取決于幅值范圍和A/D轉(zhuǎn)換器的位數(shù),即三者之間存在下述關(guān)系:

q=v/2n(4)

式中:q表示量化增值的大小;v表示信號(hào)的電壓范圍;n表示A/D轉(zhuǎn)換器的位數(shù)。

根據(jù)上述運(yùn)算分析得出,在對(duì)礦用鉆機(jī)的信號(hào)進(jìn)行采集時(shí),可將數(shù)據(jù)采集卡的量程設(shè)置在1~5V范圍內(nèi),將A/D轉(zhuǎn)換器的分辨率設(shè)置為12位,以此得到誤差更小的信號(hào)數(shù)據(jù),確保后續(xù)故障診斷的精度。

2? ?礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障樹(shù)模型建立

結(jié)合故障樹(shù)理論,建立礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障樹(shù)模型。根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)和IFTHEN模糊規(guī)則,構(gòu)造了一個(gè)通用的逼近工具?;趦蔂顟B(tài)假說(shuō),提出了多狀態(tài)假說(shuō),并結(jié)合模糊概念,對(duì)不能準(zhǔn)確表述的礦山鉆機(jī)水力動(dòng)態(tài)故障進(jìn)行了研究。

2.1? ?故障樹(shù)結(jié)構(gòu)

以選擇的頂部事件為基礎(chǔ),建立T-S模糊故障樹(shù),并用梯形模糊數(shù)來(lái)表示各個(gè)組件的失效等級(jí)和失效概率。圖1為故障樹(shù)模型示意圖。圖1中,事件xi表示一個(gè)被分析的特定故障事件。

根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn),結(jié)合每一次事故的失效數(shù)據(jù),通過(guò)T-S門(mén)限來(lái)判斷每一次事故的失效等級(jí),判斷出每一次事故的模糊性,并對(duì)每一次事故之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析。

2.2? ?診斷方法分析

采用TS模糊算法,由下端事件失效概率,求出上端事件和上端事件在每個(gè)失效狀態(tài)下的失效概率。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于T-S模糊故障樹(shù)的故障診斷方法。

在故障樹(shù)當(dāng)中,對(duì)各個(gè)異常情況進(jìn)行描述,用x1~x12表示礦用鉆機(jī)自身異常導(dǎo)致的液壓動(dòng)力故障,用y1~y3表示與礦用鉆機(jī)連接的部件出現(xiàn)異常所導(dǎo)致的液壓動(dòng)力故障。常見(jiàn)的故障原因包括過(guò)濾器故障、內(nèi)部串油、管道漏氣、密封損壞等。

2.3? ?故障樹(shù)模型函數(shù)表達(dá)

故障樹(shù)模型的函數(shù)表達(dá)式如下:

式中:μF表示礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障樹(shù)模型的表達(dá)函數(shù);F表示模糊數(shù);F0表示模糊數(shù)的支撐集中心。在對(duì)故障樹(shù)模型計(jì)算時(shí),根據(jù)F的不同取值,通過(guò)不同的方式得到故障樹(shù)模型的函數(shù)。將該模型作為后續(xù)液壓動(dòng)力故障診斷的依據(jù)。

3? ?基于部件故障模糊概率的故障診斷

4? ?實(shí)例應(yīng)用分析

為了驗(yàn)證本文上述提出的故障診斷方法是否具備實(shí)際應(yīng)用有效性,以某礦山開(kāi)采項(xiàng)目為依托,針對(duì)其開(kāi)采過(guò)程中所使用的礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障進(jìn)行診斷。

4.1? ?項(xiàng)目概況

該礦山開(kāi)采項(xiàng)目位于厄瓜多爾米拉多銅礦,具體的施工流程為:鉆孔→爆破→鏟裝→運(yùn)輸。主要使用的挖掘設(shè)備包括沃爾沃EC750DL型挖掘機(jī)、三一重工SY980H型挖掘機(jī)。運(yùn)輸設(shè)備包括WT95型礦用自卸車。穿孔爆破設(shè)備包括中鋼衡陽(yáng)YZ-35D型牙輪鉆機(jī)、潛孔鉆機(jī)安百拓PowerROC-D55型潛孔鉆機(jī)。本文主要針對(duì)上述牙輪鉆機(jī)和潛孔鉆機(jī)開(kāi)展此次研究。

4.2? ?信號(hào)采集

為實(shí)現(xiàn)對(duì)診斷方法診斷效果的量化評(píng)價(jià),選擇將正確診斷數(shù)量和正確率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。在牙輪鉆機(jī)和潛孔鉆機(jī)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,利用本文上述論述內(nèi)容,對(duì)其運(yùn)行信號(hào)進(jìn)行采集,并將采集到的信號(hào)數(shù)據(jù)匯總,作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。

4.3? ?故障診斷

利用本文診斷方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,并判斷1000組信號(hào)數(shù)據(jù)中屬于液壓動(dòng)力故障的數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓動(dòng)力故障的診斷。表1中記錄了故障診斷的結(jié)果。

從表1故障診斷結(jié)果記錄內(nèi)容可以看出,利用本文提出的故障診斷方法,對(duì)該礦山施工中使用的牙輪鉆機(jī)和潛孔鉆機(jī)進(jìn)行液壓動(dòng)力故障診斷,得到的診斷結(jié)果與實(shí)際完全一致,診斷正確率能夠達(dá)到100%。同時(shí),經(jīng)故障診斷的礦用鉆機(jī)在較短時(shí)間內(nèi),未出現(xiàn)因泵本體故障而停止運(yùn)轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。

通過(guò)對(duì)鉆機(jī)進(jìn)行故障診斷,發(fā)現(xiàn)鉆機(jī)在高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),由于冷卻效果差、液壓油黏度高,導(dǎo)致液壓泵噪聲增大、壓力值下降,但未引起鉆機(jī)停止運(yùn)轉(zhuǎn)。

牙輪鉆機(jī)運(yùn)行過(guò)程中,由于液壓泵高壓過(guò)濾器出口三通密封墊損壞,發(fā)生了2次漏油,由此造成停機(jī)更換相應(yīng)部件。此故障狀態(tài)與本文所建立的礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障樹(shù)中,對(duì)液壓動(dòng)力系統(tǒng)出現(xiàn)輕微故障時(shí),應(yīng)首先對(duì)油液黏度進(jìn)行排查,而在嚴(yán)重故障時(shí),應(yīng)首先對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行排查的判斷是相同的。由此可以看出,本文提出的診斷方法具備極高的診斷準(zhǔn)確性,能夠?yàn)楹罄m(xù)礦用鉆機(jī)的維修方案制定提供有力的決策依據(jù)。

5? ?結(jié)束語(yǔ)

本文以礦用鉆機(jī)液壓動(dòng)力故障為研究對(duì)象,提出了一種全新的診斷方法,并通過(guò)實(shí)例應(yīng)用的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)該診斷方法應(yīng)用有效性的驗(yàn)證。通過(guò)實(shí)例證明,新的診斷方法在實(shí)際應(yīng)用中得到的診斷結(jié)果與實(shí)際情況完全相符,具備極高的診斷準(zhǔn)確性。

值得注意的是,在鉆機(jī)實(shí)際作業(yè)中,故障可能是由多種原因?qū)е?,因此?yīng)當(dāng)綜合多種方法,以便更快確定故障點(diǎn)。在今后的研究中,還將針對(duì)該診斷方法對(duì)其他各類型礦用鉆機(jī)的液壓動(dòng)力故障進(jìn)行診斷,并結(jié)合診斷結(jié)果,實(shí)現(xiàn)對(duì)該方法的進(jìn)一步優(yōu)化。

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