CC BY
69
П.Б. Герике
канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник Института угля СО РАН_
УДК 53.083(430.1)
ОПЫТ СОЗДАНИЯ МОДЕЛЕЙ ДЕГРАДАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ЭКСКАВАТОРОВ-ДРАГЛАЙНОВ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ МЕХАНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ
В настоящей работе проведен анализ опыта разработки математических прогнозных моделей изменения технического состояния сложных механических систем. Подробно рассмотрены результаты анализа виброакустических характеристик, генерируемых при работе динамического оборудования экскаваторов типа драглайн. Приведена классификация дефектов динамического оборудования карьерных экскаваторов, на основе которой обосновано использование конкретных методов виброанализа, наиболее подходящих для проведения эффективного контроля и разработки единых диагностических критериев изменения технического состояния объектов диагностирования, создан комплекс из более чем 60 диагностических правил для автоматизированного выявления основных повреждений оборудования на базе селективных групп информативных частот для систем интеллектуального обслуживания горных машин. Обоснована необходимость применения комплексного диагностического подхода для оценки технического состояния механизмов по параметрам генерируемой ими вибрации. Показано, что только с широким использованием современных методов вибрационной диагностики и неразрушающего контроля предоставляется возможность для своевременного выявления дефектов динамических агрегатов карьерных экскаваторов и разработки прогнозных моделей изменения их технического состояния. Результаты проведенных исследований безапелляционно доказывают принципиальную возможность создания адекватных моделей изменения состояния, подходящих для выполнения кратко- и долгосрочного прогнозирования, разработка которых является необходимым базовым условием для осуществления качественного перехода ремонтных подразделений промышленных предприятий на систему обслуживания техники по её фактическому техническому состоянию. Платформой для реализации элементов концепции такой системы послужит разработанный комплекс диагностических правил выявления дефектов по результатам анализа параметров механических колебаний и создаваемые прогнозные модели развития дефектов, пригодные для описания процессов деградации состояния широкого типового ряда агрегатов, используемых в конструкциях горной техники.
Ключевые слова: ВИБРОДИАГНОСТИКА, ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, НОРМИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ, СПЕКТРАЛЬНЫЕ МАСКИ, УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ, КАРЬЕРНЫЕ ЭКСКАВАТОРЫ
По некоторым оценкам, до 25 % от общего числа технических устройств, эксплуатируемых на предприятиях угольной и горнорудной промышленности Кузбасса и подлежащих обязательной процедуре экспертизы промышленной безопас-
ности, в настоящее время находится в недопустимом техническом состоянии. В рамках проведения технического диагностирования средств механизации открытых горных работ учеными и специалистами Института угля СО РАН и ФГБОУ ВПО «КузГТУ им. Т.Ф. Горбачева» в настоящее
время выполняется цикл работ по неразрушаю-щему контролю на оборудовании предприятий угольной промышленности. Объектами данного исследования стали карьерные экскаваторы, буровые станки и установки, дробильно-сорти-ровочное и углеобогатительное оборудование, автосамосвалы, бульдозеры, вспомогательная техника, оборудование гидромеханизации и т. д. В качестве основного инструмента для выполнения данных работ выбран метод вибродиагностики, включающий в себя целую группу диагностических подходов, основанных на специализированной математической обработке исходного виброакустического сигнала. Контроль технического состояния машин и механизмов по параметрам механических колебаний с высокой степенью достоверности позволяет выявлять различные дефекты динамического оборудования горных машин, его применение в рамках выполнения процедуры экспертизы промышленной безопасности технических устройств регламентировано целым рядом руководящих документов Ростехнадзора РФ, например [1, 2].
Очевидно, что создание группы математических прогнозных моделей, описывающих процессы развития дефектов динамического оборудования горных машин (таких как дисбалансы ротора; нарушение соосности, перекосы и искривления валов агрегатов; дефекты подшипников качения; нарушение жесткости системы и/ или структурный резонанс; повреждения зубчатых передач; соединительных муфт и т. д.) и позволяющих выполнять средне- и долгосрочное прогнозирование изменения параметров технического состояния сложных систем по результатам анализа виброактивности исследуемых агрегатов, является весьма актуальной научной задачей. Наибольший практический интерес представляет решение задачи по созданию прогностических моделей для описания процессов деградации технического состояния механизмов именно карьерных экскаваторов, как наиболее сложных и ответственных устройств, применяемых при реализации технологии добычи полезных ископаемых открытым способом.
Границы зон оценки состояния для отдельных узлов и агрегатов карьерных экскаваторов сегодня определены достаточно точно [1], однако скорость развития дефектов и сам момент перехода оборудования в недопустимое техническое состояние спрогнозировать сегодня зачастую невозможно. Основные причины этого заключаются в недостаточной проработке существующих деградационных моделей и ограниченных возможностях применения критериев
предельного состояния, разработанных для относительно небольшой группы горной техники.
Разработка адекватных прогностических моделей развития дефектов узлов и механизмов горных машин невозможна без устойчивой теоретической базы [3], учитывающей характер изменения спектрального состава исследуемых характеристик [4].
Существующие математические модели [3, 5], разработанные для описания процессов изменения технического состояния технологического оборудования, эксплуатируемого в угольной промышленности, обладают одним значительным общим недостатком. Моделируемые процессы изменения параметров виброактивности рассматриваются применительно только лишь к единичным элементам в составе узлов и агрегатов диагностируемого оборудования (например, подшипник редуктора переднего вращателя буровой установки DML LP или подшипник сетевого двигателя экскаватора ЭШ 10/70), на основании чего иногда делается прогноз по техническому состоянию всей сложной механической системы, что является недопустимым. Адекватность предложенных моделей также иногда вызывает вопросы, связанные с недостаточной апробацией полученных результатов.
Универсальной прогнозной математической модели, описывающей деградационные процессы изменения технического состояния сложных механических систем по результатам анализа параметров вибрации, например оборудования электрических одноковшовых карьерных экскаваторов, на сегодняшний день не существует. Это объясняется недостаточной изученностью вопросов динамики машин, практическим отсутствием представительных баз данных по параметрам вибрации такого типа оборудования (включающих результаты мониторинга технического состояния), сложностью интерпретации полученных результатов, трудностями в реализации предлагаемых громоздких и не всегда адекватных моделей.
Анализ диагностической информации, полученной в рамках выполнения исследований по настоящей работе, позволил сгруппировать дефекты динамического оборудования карьерных экскаваторов по 7 основным типам - это расцен-тровка валов, нарушение жесткости, дисбалансы, повреждения подшипников, зубчатых передач, муфт, дефекты электрической природы. Данным физическим процессам соответствуют более 60 базовых диагностических признаков по параметрам вибрации.
Причины возникновения дефектов дина-
мического оборудования горных машин можно укрупненно классифицировать по трем основным сегментам. Во-первых, это дефекты изготовления, т.е. возможная неисправность закладывается еще на заводе при использовании некачественных материалов или из-за нарушения технологических операций (например, несоблюдение характеристик используемого металла). Ко второму сегменту относятся дефекты монтажа: некачественно проведенная установка узла может сократить его ресурс в десятки раз (например, перекос валов редуктора). К третьему сегменту настоящей классификации относят эксплуатационные дефекты, проявляющие себя уже в процессе работы оборудования (например, абразивный износ или выкрашивание зубчатых шестерен вследствие значительного превышения расчетных нагрузок, нарушения режима смазки или соосности валов редуктора). Зачастую на одном и том же агрегате может встречаться комбинация дефектов, возникновение и развитие которых вызвано сразу несколькими из вышеперечисленных причин.
Для решения задачи по созданию достоверной и адекватной математической прогнозной модели необходимо осуществить выбор и обоснование критериев технического состояния, пригодных для выполнения оценки наличия и степени развития повреждений динамического оборудования. Кроме того, необходимо провести нормирование выбранных критериев состояния, определить их предельные значения.
В данном случае в качестве критериев предельного состояния наиболее эффективным может оказаться использование сразу нескольких информативных показателей, характеризующих степень развития повреждений и общее техническое состояние объекта диагностирования, а именно:
- максимальные амплитуды подшипниковых частот по параметру виброускорения;
- общие уровни среднеквадратических значений (СКЗ) виброскорости и виброускорения в стандартном и расширенном частотных диапазонах;
- относительно узкие частотные полосы, диапазоны или отдельные компоненты спектра, свидетельствующие о наличии повреждений однотипного характера (например, гармонические ряды нарушения жесткости системы [0,4^...24 /Вта^ или расцентровки двигателя с редуктором
[гк- 4-бт
- размах виброперемещения в стандартном частотном диапазоне;
- СКЗ виброскорости в октавной полосе
частот, включающей в себя частоту вращения ротора [6, 7].
Именно в таком распределенном подходе к выбору критериев предельного состояния и заключается одно из преимуществ предлагаемой модели, в то время как другие исследователи [3, 5] рассматривают в качестве информативного критерия только один параметр - СКЗ виброускорения или виброскорости, причем моделируются только процессы развития подшипниковых частот в одной-двух измерительных точках агрегата. Для сравнения, при проведении диагностических измерений параметров вибрации на динамическом оборудовании экскаватора ЭШ 10/70 используется 36 контрольных точек, что с учетом трехмерности пространства дает результаты 108 замеров.
Для построения долгосрочного прогноза изменения технического состояния объекта диагностирования эффективным считается использование результатов, полученных, в частности, при помощи метода экспоненциальной экстраполяции данных эксперимента.
Точность прогноза можно увеличить уменьшением периода, на который осуществляется прогноз и увеличением числа экспериментальных данных, полученных на одном объекте диагностирования. Важно знать необходимое число измерений параметров вибрации N достаточное для построения достоверной прогнозной модели. Этот факт обусловлен значительной трудоемкостью сбора диагностических данных при помощи мобильных систем контроля. Задачу существенно упростило бы использование стационарного комплекса контроля параметров вибрации, однако применение таких систем на исследуемых объектах считается экономически неэффективным.
Минимальное число измерений можно определить из зависимости погрешности прогноза от числа производимых опытов [8, 9]. Если верно условие, что дисперсия линии тренда не превышает дисперсии случайных отклонений тренда, то N=6 для построения прогноза на 1 отрезок периода проведения измерений и N=16 для 10 отрезков периода.
При равенстве дисперсий данное условие можно записать в следующем виде 1 з(лг + 2Г-I)2
.V + А'(,¥2 -1) (1)
где Т- период прогнозирования, дни; N - минимальное число измерений прогнозируемого параметра.
Таким образом, для построения долгосрочного прогноза потребуется проведение ми-
нимум шестнадцати измерений, выполненных через определенный промежуток времени на одной и той же технологической единице оборудования механизации открытых горных работ в одинаковых условиях и режимах работы динамического оборудования, что является достаточно трудновыполнимой задачей.
Реальная потребность ремонтных подразделений эксплуатирующих предприятий в осуществлении такого долгосрочного прогнозирования в рамках действующей системы планово-предупредительных ремонтов на сегодня отсутствует. Построение длительного прогноза изменения технического состояния диагностируемого оборудования является неотъемлемым элементом систем обслуживания по фактическому техническому состоянию и интересует нас только с точки зрения разработки базовых элементов такой концепции, пригодных для внедрения в условиях предприятий угольной и горнорудной промышленности Кузбасса.
В рамках действующей системы планово-предупредительных ремонтов все сроки выведения технических устройств в ремонт или на проведение технического обслуживания четко регламентированы, поэтому гораздо более важным является наличие достоверной информации о том, что объект диагностирования способен работать без возникновения аварийных отказов до очередного ремонта без принятия дополнительных мер восстановительного характера. Решение этой задачи успешно предоставляет адаптивное краткосрочное (1...2 интервала измерений) прогнозирование процесса деградации технического состояния исследуемого объекта, наилучшим образом использующее экспериментальные данные последних измерений, корректируя на их основе параметры используемой модели, адаптируя её к изменившимся внешним условиям. Исследования [3, 10], в качестве объекта которых выбирались подшипники качения, используемые в конструкциях различных технических устройств, показали состоятельность разработанных долгосрочных (по методу наименьших квадратов) и краткосрочных (адаптивная экспоненциальная модель) прогностических моделей, однако их главным общим недостатком является узкая область применения полученных результатов.
Для решения задач моделирования процессов вибрационной активности, формирующихся при работе, например, зубчатых передач редукторов переборного типа, необходимо построить прогноз изменения с течением времени характеристик групп зубцовых частот, что явля-
ется не в пример более сложным, нежели прогнозирование изменения величины общего уровня виброакустического сигнала.
Интенсивное развитие абразивного износа зубчатых пар редукторов подъемной и тяговой лебедок экскаваторов типа драглайн нередко сочетается с нарушением соосности или перекосом валов в этих редукторах, что и является одной из основных причин возникновения дефектов зубчатых зацеплений. В этом случае необходимо проводить моделирование групп модуляционных частот пересопряжения зубьев, вычисляемых по соотношениям вида:
/±/(2)'' /г=2/,Г/ "£±¥гГ т/±кХ2 (2) где 2р 22 - число зубьев сопряженных шестерен;
/, / 2 - частоты вращения валов, на которые насажены эти шестерни; к, т - натуральные числа; / - величина модуляции зубцовой частоты.
Кроме того, нельзя забывать о соединительных муфтах, используемых в конструкциях лебедок экскаваторов-драглайнов. Степень развития повреждений каждой из них можно оценить по величине вклада в общий уровень гармонической составляющей вида / где у -число упругих элементов муфты.
Отдельной задачей, решение которой необходимо для выполнения достоверного моделирования и качественной оценки процессов деградации технического состояния, является совершенствование методологии нормирования составляющих полигармонических волн, генерируемых при работе динамического оборудования горных машин. Здесь эффективным может оказаться использование спектральных масок, индивидуально разработанных в рамках настоящего исследования для всех типов узлов динамического оборудования экскаваторов-драглайнов. Такой методологический подход является гораздо более гибким и достоверным по сравнению с оценкой по общему уровню, так как предусматривает вариативность в части ширины частотных полос, их положения и индивидуальных предельно допустимых значений, результаты его использования открывают широкие возможности для построения математических прогнозных моделей. Наибольший интерес с этой точки зрения представляют полученные результаты, пригодные для выполнения нормирования параметров вибрации, генерируемой при работе тяговых и подъемных лебедок драглайнов (рис. 1). На основе анализа представительного объема данных по параметрам вибрации, генерируемой при работе оборудования карьерных экскаваторов, удалось не только четко сформулировать наиболее информативные частотные диапазо-
Условное обозначение диапазона Рисунок 1 - Пример нормирования спектрального состава полигармонической волны, записанной на редукторе
подъемной лебедки экскаватора ЭШ 10/70
ны для редукторов лебедок подъема и тяги, но и разработать соответствующие им индивидуальные границы зон оценки состояния - «предупреждение», «тревога», «экстренная остановка оборудования».
Кроме того, разработка адекватных прогностических моделей изменения технического состояния невозможна без одновременного использования результатов анализа параметров исходных виброакустических волн при помощи сразу нескольких диагностических методов (классическое сочетание - прямой спектральный анализ в стандартном и расширенном частотном диапазонах, эксцесс, анализ огибающей спектра [11], иногда к указанной совокупности методов целесообразно добавить анализ ударных импульсов [12]). Для каждого отдельного элемента конструкции динамического оборудования экскаваторов-драглайнов и/или группы сопутствующих дефектов должен быть предложен свой единый диагностический критерий оценки технического состояния, учитывающий результаты комплексной обработки исходных данных несколькими различными методами виброанализа.
Исследования, связанные с разработкой единого диагностического критерия, основанного на обобщении результатов применения методологии различных диагностических подходов и оригинальных способов фильтрации исходных данных проводились и ранее [10], однако область применения полученных новых знаний обычно ограничивалась самым изученным объектом виброанализа - подшипниками качения [13].
Качественное отличие настоящей работы заключается в том, что в рамках настоящего исследования совершенствование методологиче-
ских подходов к диагностике сложных механических систем ориентировано на решение задач по проблематике создания моделей деградации технического состояния совершенно различных узлов и агрегатов - синхронных и асинхронных двигателей, генераторов, подшипников качения, соединительных муфт различной конструкции, зубчатых передач и других элементов динамического оборудования одноковшовых карьерных экскаваторов.
Создание единых диагностических критериев (ЕДК) для оценки состояния по параметрам механических колебаний каждого из элементов, входящих в конструкцию динамического оборудования драглайнов является актуальной научной задачей. Очевидно, что из-за особенностей и ограничений на область применения каждого из существующих методов вибродиагностики [6], набор диагностических критериев, необходимый для создания ЕДК для каждого из элементов конструкции экскаватора, будет уникален. Рассмотрим более подробно этот процесс на примере диагностирования зубчатых передач в составе редукторов тяговых и подъемных лебедок драглайнов.
Первые же результаты проведенного анализа показали, что для оценки технического состояния мощных быстроходных редукторов переборного типа по параметрам генерируемой ими вибрации наиболее эффективным и информативным является применение комплексного диагностического подхода, состоящего минимум из трех отдельных методов - спектрального анализа параметров виброскорости и виброускорения в расширенном частотном диапазоне, анализа огибающей спектра и анализа временной реализации исследуемого сигнала.
е
1
Рисунок 2 -
Пример спектра на рисунке 2 иллюстрирует наличие ярко выраженной несоосности валов первой и второй ступени, а также абразивный износ зубчатых зацеплений промвала редуктора подъемной лебедки экскаватора ЭШ 10/70. Данные получены методом прямого спектрального анализа по параметру виброскорости в стандартном частотном диапазоне 2.1000 Гц, некоторые из групп детектированных «зубцовых» частот на спектре выделены маркером.
Первые же результаты проведенного анализа показали, что для оценки технического состояния мощных быстроходных редукторов переборного типа по параметрам генерируемой ими вибрации наиболее эффективным и информативным является применение комплексного диагностического подхода, состоящего минимум из трех отдельных методов - спектрального анализа параметров виброскорости и виброускорения в расширенном частотном диапазоне, анализа огибающей спектра и анализа временной реализации исследуемого сигнала.
Пример спектра на рисунке 2 иллюстрирует наличие ярко выраженной несоосности валов первой и второй ступени, а также абразивный износ зубчатых зацеплений промвала редуктора подъемной лебедки экскаватора ЭШ 10/70. Данные получены методом прямого спектрального анализа по параметру виброскорости в стандартном частотном диапазоне 2.1000 Гц, некоторые из групп детектированных «зубцовых» частот на спектре выделены маркером.
Единый диагностический критерий, подходящий для оценки состояния только одного
типа объектов, наиболее эффективно может быть описан в многомерном пространстве диагностических признаков при помощи алгоритмов скаляризации [10, 14]. Из всех существующих на сегодняшний день в мире моделей кинематического изнашивания механизмов для описания заданных процессов наиболее подходит модель усталостного износа сложных механических систем [10]. В то же время, существующие «гра-дуировочные шкалы», формализовано описывающие оценку технического состояния объектов диагностирования, проработаны недостаточно. В существующую «шкалу» классификации необходимо добавить описание сектора «допустимого» технического состояния объекта. Вопросы выбора оптимальной (наилучшей в условиях конкретного реального предприятия) формы обслуживания систем в условиях угольной и горнорудной промышленности Кузбасса, где преобладает сочетание планово-предупредительных ремонтов и аварийного обслуживания, на сегодняшний день не являются актуальными.
Наибольший интерес в создавшихся условиях представляет задача оценки остаточного ресурса сложных механических систем, необходимым условием решения которой является наличие эффективных способов выделения трендов детерминированной составляющей сигналов для выполнения кратко- и среднесрочного прогнозирования изменения технического состояния объекта.
Так, например, существующие прогностические модели, описывающие изменение диагностического параметра, с течением времени
Уе, мм/с
7РП*Рг2
1
1 1
щ
МР М Ш М ТООО
г, Гц
Спектр полигармонической волны, записанной на редукторе подъемной лебедки экскаватора ЭШ
10/70
могут быть записаны в совсем простом виде [5]: у=ах+Ь (3)
где а, Ь - эмпирические коэффициенты, у - прогнозируемый диагностический параметр.
Или в виде более совершенной адаптивной модели процесса деградации [10]:
БгаХ+МЪ^+а*^) (4) где 5 - прогноз технического состояния (изменения единого диагностического критерия); а - параметр экспоненциального сглаживания;
- прогноз на 1 шаг вперед; - погрешность прогноза
Проведенные ранее исследования рекомендуют использовать для краткосрочного прогнозирования адаптивные экспоненциальные модели, а для решения задачи построения долгосрочных прогнозов - метод наименьших квадратов [10]. Однако на сегодняшний день данные методики не опробованы на большом числе конструктивных элементов агрегатов и механизмов горной техники, необходимо дальнейшее
совершенствование и проверка на адекватность предложенных типов математических моделей.
Исторически сложилось, что угольная промышленность являлась и является объектом повышенной опасности [15], именно поэтому к состоянию эксплуатируемого здесь технологического оборудования должны предъявляться более жесткие требования. Предложенный подход к моделированию деградационных процессов в сложных механических системах имеет важное практическое значение и может быть использован, кроме прочего, для решения задач минимизации логистических издержек промышленных предприятий. Кроме того, разработка прогнозных моделей изменения технического состояния по параметрам вибрации для широкого типового ряда горной техники является одним из условий осуществления перехода на качественно новые формы проведения технического обслуживания и ремонта, необходимые для максимально безопасной эксплуатации горной техники.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. РД 15-14-2008. Методические рекомендации о порядке проведения экспертизы промышленной безопасности карьерных одноковшовых экскаваторов.
2. РД 15-04-2006. Методические указания по проведению экспертизы промышленной безопасности ленточных конвейерных установок.
3. Разработка методики диагностирования и прогнозирования технического состояния дизель-гидравлических буровых станков / Ещеркин П. В. Автореф. дис. ... канд. техн. наук. - Кемерово, 2012. - 18 с.
4. Bently, D. E. Fundamentals of rotating Machinery Diagnostics / D. E. Bently, C. T. Hatch. - Bently Pressurized Press, 2002. - P. 726.
5. Разработка стационарного диагностического комплекса для экскаватора типа ЭКГ / Дрыгин М. Ю. Автореф. дис. ... канд. техн. наук. - Кемерово, 2012. - 20 с.
6. Герике, Б. Л. Диагностика горных машин и оборудования. Учебное пособие / Б. Л. Герике, Г. И. Козовой, В.С. Квагинидзе [и др.]. - Москва, 2012. - 400 с.
7. Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. / Под общ. ред. В. В. Клюева. Т. 7: В 2 кн. Кн. 2: Ф.Я. Балицкий, [и др.] Вибродиагностика. - М.: Машиностроение, 2005. - 829 с.: ил
8. Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. - М.: Статистика, 1977. - 200 с.
9. Шпаков, П. С. Статистическая обработка экспериментальных данных: Учебное пособие / П. С. Шпаков, В. Н. Попов. - М.: Изд-во Московского государственного горного университета, 2003. - 268 с.
10. Сушко, А. Е. Разработка специального математического и программного обеспечения для автоматизированной диагностики сложных систем: дис. ... канд. техн. наук / А. Е. Сушко. - М: МИФИ, 2007. - 170 с.
11. Герике, П. Б. Вибродиагностика оборудования угольной и горнорудной промышленности / Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня: Институт угля Сибирского отделения РАН. - М.: Изд-во «Горная книга». - 2013. - №ОВ 6. - С. 440-446.
12. Pozhidaeva, V. Determining the roughness of contact surfaces of the rolling bearings by the method of shock pulses / V. Pozhidaeva // World Tribology Congress III (12.09.05-16.09.05). - USA, Washington, D. C., - Volume 2.
13. Skeinik, R. Automated fault detection via selective frequency band alarming in PC-based predictive maintenance systems / R. Skeinik, D. Petersen. - CSI, Knoxville, TN, USA.
14. Liu, G. Dynamic Modeling and Analysis of Tooth Profile Modification for Multimesh Gear Vibration / G. Liu, R. Parker // Journal of Mechanical Design. 2008. - Vol. 130. - pp. 121402/1 - 121402-13. DOI:
10.1115/1.2976803
15. Клишин, В. И. Проблемы безопасности и новые технологии подземной разработки угольных месторождений / В. И. Клишин, Л. В. Зворыгин, А. В. Лебедев, А. В. Савченко. - Новосибирск, 2011. -524 с.
THE EXPERIENCE OF TECHNICAL CONDITION DEGRADATION MODELS CREATION OF DRAGLINE EXCAVATORS DYNAMIC EQUIPMENT ON THE BASIS OF MECHANICAL VIBRATIONS PARAMETERS ANALYSIS.
Gerike P. B.
This paper analyzes the development experience of forecasting mathematical models of complex mechanical systems technical condition changes. Vibro-acoustic characteristics analysis results generated at work of the dragline-type excavators dynamic equipment are considered in detail. Quarry excavators dynamic equipment defect classification is brought on the basis of which the exact vibro-analysis methods use is justified, which correspond mostly for efficient monitoring and development of uniform diagnostic criteria of the diagnostics objects technical condition change. Complex consisting of more than 60 diagnosis rules is created aiming for automated detection of major equipment damage based on selective groups of informative frequencies of mining machinery intelligent services. The necessity for a comprehensive diagnostic approach to assess
the technical condition of the mechanisms by the Гэрике Павел Борисович
parameters of the generated vibrations is grounded. e-mail: [email protected]
It is proved that only wide usage of modern vibration
diagnostics methods and non-destructive testing
gives the possibility of the quarry excavators
dynamic equipment defects timely detection and
development of their technical condition forecasting
models. Research results prove categorically the
principal possibility of condition changes adequate
models establishing which will be suitable for long-
and short-term forecasting, which development is
the necessary basic condition to fulfill the industrial
enterprises repair divisions quality transfer to
the system of the equipment service according
to it's actual technical condition. The developed
complex of defect detection based on mechanical
vibration parameter analysis and the created defect
development forecast models which are useful for
description of the unites wide type-row used in
mining equipment construction will be the platform
for fulfillment of such a system conception elements.
Key words: VIBRODIAGNOSTICS, FORECAST MODELLING, MECANICAL VIBRATION RATIONING, SPECTRAL MASKS, TECHNICAL SERVICE MANAGEMENT, QUARRY EXCAVATORS
