大型露天煤矿设备系统性维修模式的研究

现阶段,我国采矿行业的发展速度虽然有所减缓,但是煤矿设备经过不停的更新换代,部分机械设备已经达到国际先进程度。与之相应的是,目前露天煤矿维修方式依然存在一定滞后性,不足以适应实际维修工作的要求,优化改进工作迫在眉睫。因此,本文简要介绍了系统性维修的概念,结合实际维修过程中存在的问题,探究和分析了露天煤矿设备系统性维修模式的具体策略,希望能为专业人员提供一定帮助。

露天煤矿220吨级卡车液压控制系统故障诊断与维修

液压控制系统无论是在井工煤矿还是在露天煤矿都得到了广泛应用,由于液压控制系统是以流体为主要工作媒介,实现动力输送和传递,液压控制系统的问题在通常情况下只是某一单元部件的故障,只有在对液压元件的基本原理、构造、特性和失效原因等有了深入认识后,才能顺利分析设备问题以及排除故障。

试论推土机的日常维修与性能改进

随着我国社会的不断前进,露天煤矿开采的发展也取得了不错的成就,在施工时,最多使用的设备就是推土机,推土机是露天煤矿开采中最具有经典型的机械之一,在施工过程中,由于其具有高灵活性,可以进行转动、摩擦等动作,从而提升施工的焦虑。在运用推土机进行作业时,常常会出现一些故障,对工程的质量和进度产生比较大的影响,增加了企业的机械成本。因此推土机的日常维修和改进性能成为了人们日益关注的问题。

基于卷积神经网络的发动机凸轮轴在线振动监测模型及异常信号处理算法研究

当凸轮轴无法正常运行时,会导致大型机械的发动机也无法正常工作,造成严重的经济损失。提出了一种基于卷积神经网络的在线监测模型,该模型不仅可以对发动机凸轮轴的振动信号进行在线监测,还可以对凸轮轴的异常信号进行处理。首先利用传感器提取凸轮轴运行期间的磨损信号,并且以历史的信号数据作为样本进行训练,得到卷积神经网络的参数权重。通过传感器采集凸轮轴磨损情况的特征信号数据,并将时间序列分析方法带入到卷积神经网络建模过程中,提高凸轮轴振动信号监测的准确率。对异常信号进行数据处理以对凸轮轴做故障判定。结果表明,本文模型可以有效地监测出凸轮轴在不同转速下非正常运行振动信号波形;对3种路面情况下的凸轮轴振动信号进行监测,发现本文模型监测的正确率和F1值均为最高,分别达到94.51%和96.42%、 98.32%和94.55%、 92.972%和92.16%;而漏检率和误拦率均为最低,分别为3.41%和6.02%、 4.69%和6.34%、 9.31%和10.01%。因此,证实了本文提出的模型理想的监测性能。