Авторы: Е.Г. Кузин

Название статьи: Предиктивное управление техническим состоянием горных транспортных машин

Год: 2023, Номер: 1, Страницы: 41-49

Отрасль знаний: 2.8.8. Геотехнология, горные машины (технические науки)

Индекс УДК: 622.647, 622.271

DOI: 10.26730/1816-4528-2023-1-41-49

Аннотация: В настоящей работе рассмотрены вопросы предиктивного управления техническим состоянием горных транспортных машин применительно к поточным транспортным системам горных предприятий. Показана акту-альность управления ресурсом компонентов транспортных машин с уче-том внедрения передовых технологий для обеспечения стратегии устойчи-вого развития горной отрасли Российской Федерации. При этом под тер-мином управления понимается не просто «повышение» ресурса, а соот-ветствие его «заданному», включая понятия энергоэффективной эксплуа-тации. Эффективное решение вопросов предиктивного управления состо-янием машин базируется на выборе класса компонентов, подлежащих оценке, методов оценки и прогнозирования и разработке адекватной моде-ли управления. Показано, что для целей диагностики достаточно оцени-вать такой класс компонентов, как подшипники, зубчатые передачи, об-мотки электрических машин, станины и корпуса, валы, муфты, обечайки барабанов и т.п. Приводятся доступные и эффективные методы техниче-ской диагностики, большая часть из которых относится к методам не-разрушающего контроля, но требует адаптации к условиям горнодобыва-ющих и горно-обогатительных предприятий. Основными методами явля-ются визуальный контроль, акустический контроль, вибродиагностика, тепловые методы контроля и контроль состояния смазочных материалов (масел и консистентных смазок). Особенностью задач управления техни-ческим состоянием является выбор адекватных методов прогнозирования его изменения с минимизацией влияния квалификации обслуживающего и ремонтного персонала. Приводится классификация методов прогнозиро-вания применительно к поточным транспортным системам, учитывающая теорию развития сложных технических систем. Дается обоснование перехода на интеллектуальные экспертные системы, для которых не тре-буется постоянного участия специалистов (экспертов), а обширная база накопленного эксплуатационного опыта обрабатывается нейронными сетями. Важно понимать, что интеллектуальная экспертная система призвана не заменять человека (кроме аварийных ситуаций), а поддержи-вать принятие решений, помогая эффективно эксплуатировать поточные транспортные системы на опасном производственном объекте (шахте, разрезе, обогатительной фабрике).

Ключевые слова: предиктивное управление горные транспортные машины техническая диагностика методы прогнозирования вибродиагностика тепловой контроль оценка технического состояния интеллектуальные экспертные системы

Дата получения: 19.09.2022

Дата одобрения: 06.10.2022

Дата опубликования: 09.03.2023

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ