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煤矿带式输送机系统可靠性研究
中平能源化工集团，中国平顶山市
代景霞
河南理工大学，中国焦作市
摘要：根据可靠性理论和计算机仿真的方法，建立井下煤矿带式输送机可靠性仿真模型，计算系统可靠性指标，识别矿井运输薄弱环节 系统。 根据可靠性模型，从计算结果可以得出结论：适用于分析地下矿山运输系统的可靠性，采用可靠性模拟试验方法。
关键词：皮带输送机系统; 可靠性; 计算机模拟; 可靠性模型;
带式输送系统的可靠性在矿山机电安全管理中具有重要作用，94组大型矿井中有80％左右为深井，一般具有协调的运输系统，这些运输系统一旦失效会影响正常生产，造成了巨大的经济损失。我们将改变采矿运输系统的状况，使其性能和可靠水平不断提高。目前关于运输系统可靠性的研究方法主要是计算机模拟法，随机过程理论中的马尔科夫过程分析法，运输系统可靠性研究和故障树分法。以地下运输系统中的带式输送机为例，阐述了利用计算机模拟方法建立可靠建模的方法和步骤。
1.地下矿山运输系统设备故障规律与检测
我们将建立可靠的地下矿山运输系统研究的随机过程模型。建立随机过程模型，我们需要根据系统的故障数据来检查和选择。常见的检验方法有Mann检验法，Nelson-Aalen图表检验法，系列检验法等。 在实际应用中，这些方法可以诊断部分故障数据的特征，不能完全描述可修系统的故障规律。通过对地下矿山运输失败数据和可靠性的研究，提出了趋势检验和指标检验收集的拟合检验，有效性检验，综合检验分析法。从而准确地确定了地下矿山运输系统的实际变化规律。
使用以下K-S测试方法验证数据，证明测试上面所述的分布函数。
测试统计D=0.30032，对于给定的重要程度alpha;=0.01，K-S分配表，获得临界值d0.10（6）=0.470，受制于数据分布函数，威布尔分布的假设因此，气缸的故障率分布函数为：
类似的方法，各单元的故障数据等对支承辊进行处理，结果如表1所示。
表1组件的随机变量分布
|
零件数 |
组件 |
运行时间X(h) |
故障修复时间Y（h） |
||||
|
分配 |
lambda; |
1/lambda; |
分配 |
mu; |
1/mu; |
||
|
1 |
发动机 |
负指数 |
56.6 |
0.0177 |
负指数 |
5.7 |
0.175 |
|
2 |
减速器 |
负指数 |
76.9 |
0.0130 |
负指数 |
3.4 |
0.294 |
|
3 |
滚筒 |
负指数 |
71.8 |
0.0119 |
负指数 |
8.1 |
0.123 |
|
4 |
保护装置 |
负指数 |
86.5 |
0.0116 |
负指数 |
2.6 |
0.385 |
|
5 |
滚筒 |
负指数 |
58.7 |
0.0170 |
负指数 |
4.9 |
0.204 |
|
6 |
皮带 |
负指数 |
39.2 |
0.0255 |
负指数 |
6.2 |
0.161 |
|
7 |
上下部滚筒 |
负指数 |
76.7 |
0.0130 |
负指数 |
5.3 |
0.189 |
|
8 |
中间框架 |
负指数 |
53.1 |
0.0188 |
负指数 |
7.4 |
0.135 |
|
9 |
机身装置 |
负指数 |
56.8 |
0.0176 |
负指数 |
6.1 |
0.161 |
2模拟运行的结果
通过现场原始数据的统计处理，利用强大的统计计算能力，绘制直方图，显示出分布曲线表明这些数据服从指数分布，通过检验测试工作的分布，平均工作小时数经受负指数分布，以及平均故障间隔时间和修复时间参数。为了初步估计精度和确定仿真次数，首先假定仿真次数为100.在100次仿真次数中，通过点故障统计和仿真， 计算交通运输系统主要指标，指标见表2。
表2运输系统中主要故障部件的指标计算
|
零件号 |
零件名称 |
平均工作时间 |
失败率 |
平均修复时间 |
维护率 |
可用性 |
从小到大可用序列号 |
|
1 |
发动机 |
259 |
0.0077 |
25.3 |
0002364 |
0.96896 |
5 |
|
2 |
减速器 |
56 |
0.0225 |
34.7 |
0.01976 |
0.89777 |
2 |
|
3 |
滚筒 |
67 |
0.0327 |
54.5 |
0.02304 |
0.78588 |
9 |
|
4 |
保护装置 |
380 |
0.0098 |
12.9 |
0.07813 |
0.95959 |
4 |
|
5 |
滚筒 |
96 |
0.0416 |
8.3 |
0.09259 |
0.93610 |
3 |
|
6 |
皮带 |
78 |
0.0384 |
36.8 |
0.01558 |
0.84858 |
1 |
|
7 |
上下部滚筒 |
23 |
0.0103 |
37.4 |
0.12048 |
0.88264 |
8 |
|
8 |
中间框架 |
49 |
0.0213 |
67.4 |
0.02732 |
0.97120 |
6 |
|
9 |
机身装置 |
357 |
0.0091 |
46.2 |
0.02674 |
0.97379 |
7 |
3系统薄弱环节
表3模拟的RMS
|
分配模拟时间 |
类似系统可用性 |
相对误差 |
分配模拟次数 |
类似系统可用性 |
相对误差 |
|
29 |
0.6527 |
3.11% |
10 |
0.6352 |
5.7% |
|
170 |
0.6639 |
1.44% |
100 |
0.6494 |
3.5% |
|
340 |
0.6815 |
1.17% |
1000 |
0.6859 |
1.82% |
增强模拟时间，如表3所示次数，假设500小时的模拟时间和200次的模拟，模拟变量可以在分离后进行分类。我们得到以下结果：第一部分是1071次，第二部分是786次，第三部分是1375次，第四部分是573次，第五部分是874次，第六部分是1197次，第七部分是980次，第八部分是1261次，第九部分是1136次，明显是失败次数最多的是第三部分。
图1单位有效性直方图
图中直接反映了系统中各单元部件的有效性水平，为生产管理提供了指导。图8所示的支承辊，皮带，鼓，减速器是系统的薄弱环节，如果能提高 其可用性，则可以增强系统的可靠性，降低设备故障率，从而提高产量。
4.结论
运用理论分析，统计分析等方法研究交通系统的失效规律和可靠性分析，并计算交通系统的可靠性指标，采用计算机模拟的方法，发现薄弱环节。 主要结论如下：
- 通过现场故障数据的采集重组，建立设备档案和维护帐户，为快速检测设备的参数和故障情况提供了便利条件。相关参数和故障情况提供了 方便的条件。 通过故障数据的检查程序，发现故障数据规则遵循的分布，然后产生随机变量受到这个分布。
- 通过主运输系统的可靠模拟，可以模拟计算系统的可靠指标，识别系统的薄弱环节，提高运输系统薄弱环节的可用性，从而提高系统的整体可靠性。 为科学管理和领导决策提供理论依据。
-
根据事故机电会计统计，二月份事故影响时间比一月份减少了20小时。 该研究项目成果的实施为安全生产带来了显着的经济效益。 全文共7928字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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