CN107967531B - 刮板输送设备关键部件寿命预测系统及预测方法 - Google Patents

Abstract

一种刮板输送设备关键部件寿命预测系统，包括处理模块及与处理模块连接的运行时间检测模块和外部环境检测模块，运行时间检测模块用于检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间，外部环境检测模块用于检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素，处理模块按照预存算法进行处理，得到关键部件的实际寿命，本发明根据刮板输送设备的关键部件的运行时间等基本参数，同时考虑不同负载或不同地质条件等外部影响因素及零部件自身特性，修正零部件寿命周期的消耗过程；最终得到零部件寿命消耗的等效时间，并将该寿命输出及面向用户的保养、维护及更换等处理策略，提高设备运行的安全性和可靠性。

Description

刮板输送设备关键部件寿命预测系统及预测方法

技术领域

本发明涉及煤矿井下工作面用刮板输送设备关键部件监测技术领域，尤其涉及一种刮板输送设备关键部件寿命预测系统及预测方法。

背景技术

刮板输送设备是煤矿井下采煤工作面上唯一的运输设备，是高产、高效综采工作面成套设备中工况最恶劣、负载情况最复杂的基础性关键设备，其安全可靠运行直接关系矿井的安全高效生产。如何及时感知设备关键零部件的健康状态、预测其剩余寿命，保证设备安全、高效、可靠地运转，关键零部件的寿命预测技术为提高设备运行的安全性和可靠性提供了一条有效的途径。

发明内容

有必要提出一种结合设备运行外部环境因素影响的刮板输送设备关键部件寿命预测系统。

还有必要提出一种刮板输送设备关键部件寿命预测方法。

一种刮板输送设备关键部件寿命预测系统，包括处理模块及与处理模块连接的运行时间检测模块和外部环境检测模块，运行时间检测模块用于检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间，外部环境检测模块用于检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素，处理模块将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命。

一种刮板输送设备的关键部件寿命预测的方法，包括以下步骤：

检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间；

检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素；

将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命。

本发明根据刮板输送设备的关键部件的运行时间等基本参数，同时考虑不同负载或不同地质条件等外部影响因素及零部件自身特性，修正零部件寿命周期的消耗过程；最终得到零部件寿命消耗的等效时间，并将该寿命输出及面向用户的保养、维护及更换等处理策略，提高设备运行的安全性和可靠性。

附图说明

图1为刮板输送设备关键部件寿命预测系统的功能模块图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

参见图1，本发明实施例提供了一种刮板输送设备关键部件寿命预测系统，包括处理模块及与处理模块连接的运行时间检测模块和外部环境检测模块，运行时间检测模块用于检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间，外部环境检测模块用于检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素，处理模块将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命。

进一步，实时外部因素包括煤矿井下工作面的煤层地质条件、关键部件负载大小及关键部件运行温度中的一种或多种。

进一步，所述处理模块内的预存算法为将累计实际运行时间和实时外部因素代入如下公式进行计算，进而通过计算得到关键部件的实际寿命，

式中，T为计算得到关键部件的实际寿命，单位为h；

t为运行时间检测模块提供的累计实际运行时间，单位为h；

f(x)＝0.4×f(x′)，0.4为负载大小在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(x′)为随着t的推移，刮板输送设备负载大小变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(y)＝0.1×f(y′)，0.1为煤层地质条件在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(y′)为随着t的推移，煤层地质条件变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(z)＝0.5×f(z′)，0.5为运行温度在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(z′)为随着t的推移，关键部件运行温度变化时的实际寿命曲线函数；

其中：

f(x’,0,0)＝(KA1+KA2+KA3+KA4+KA5+KA6)×t，式中，KA1、KA2、KA3、KA4、KA5、KA6分别为不同负载大小时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,y’,0)＝(KB1+KB2+KB3+KB4+KB5)×t，式中，KB1、KB2、KB3、KB4、KB5分别为不同煤层地质条件时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,0,z’)＝(KC1+KC2+KC3)×t，式中，KC1、KC2、KC3分别为不同运行温度时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数。如下表：

该表中，预先将输送设备工作时的实际负载划分为六个负载等级，对应的主电机分别划分为六个实际输出电流，这六个实际输出电流是以主电机的额定电流的百分比来表示的，如，三级负载时，主电机输出实际电流为额定电流的50％-80％，该负载时，关键部件寿命修正系数为KA3＝0.8；

煤层地质条件用煤层硬度系数来表示，在选定一块煤田进行开采时，该煤田的煤层硬度系数经过勘测后是已知的，如该煤田的煤层硬度系数为硬煤层，则对应的修正系数为KB4＝1.2；

关键部件运行温度预先被分为三个区间，例如某个关键部件的工作区域温度可以被检测得到，如该温度落T>90℃的范围，则关键部件温度影响寿命的修正系数为KC3＝2。

f(x’)、f(y’)、f(z’)分别为f(x’,0,0)、f(0,y’,0)、f(0,0,z’)，即考虑单一外部因素影响时的f(x,y,z)的分解函数。

进一步，所述刮板输送设备的关键部件为由主电机驱动的轴承、链条、链轮、润滑油的一种，运行时间检测模块用于检测主电机的累计实际运行时间，进而得到轴承、链条、链轮、润滑油的一种的累计实际运行时间。

进一步，主电机的输出电流随着刮板输送设备负载大小变化而变化，外部环境检测模块用于检测主电机的输出电流，进而得到轴承、链条、链轮、润滑油的一种的负载大小。

进一步，所述处理模块内还预存关键部件的寿命周期预警节点，处理模块将得到的关键部件的实际寿命与预存的寿命周期预警节点进行比较，依据比较结果向刮板输送设备控制终端发送寿命状态信息及预警信息。当实际寿命超过了预存的寿命周期预警节点，表示该关键部件的服役时间已经达到极限，需要进行维护保养或者更换，所以处理模块向终端发送寿命状态信息及预警信息。

进一步，所述刮板输送设备关键部件寿命预测系统还包括特征转化模块，处理模块将轴承、链条、链轮、润滑油的累计实际运行时间发送至特征转化模块，特征转化模块将轴承、链条、链轮、润滑油的累计实际运行时间转化为直观反映该部件的特征值，再将该特征值提供至刮板输送设备控制终端。

例如，轴承的直观反映特征为圈数，将处理模块计算得到的累计实际运行时间转化为轴承已经转动的圈数，进而将圈数显示出来，以便用户有直观形象的判断。

链条、链轮的直观反映特征为里程，润滑油的直观反映特征为升数。

本发明还提出一种对刮板输送设备的关键部件进行寿命预测的方法，包括以下步骤：

检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间；

检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素；

将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命。

进一步，所述处理模块内的预存算法为将累计实际运行时间和实时外部因素代入如下公式进行计算，进而通过计算得到关键部件的实际寿命，

式中，T为计算得到关键部件的实际寿命，单位为h；

t为运行时间检测模块提供的累计实际运行时间，单位为h；

f(x)＝0.4×f(x′)，0.4为负载大小在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(x′)为随着t的推移，刮板输送设备负载大小变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(y)＝0.1×f(y′)，0.1为煤层地质条件在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(y′)为随着t的推移，煤层地质条件变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(z)＝0.5×f(z′)，0.5为运行温度在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(z′)为随着t的推移，关键部件运行温度变化时的实际寿命曲线函数；

其中：

f(x’,0,0)＝(KA1+KA2+KA3+KA4+KA5+KA6)×t，式中，KA1、KA2、KA3、KA4、KA5、KA6分别为不同负载大小时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,y’,0)＝(KB1+KB2+KB3+KB4+KB5)×t，式中，KB1、KB2、KB3、KB4、KB5分别为不同煤层地质条件时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,0,z’)＝(KC1+KC2+KC3)×t，式中，KC1、KC2、KC3分别为不同运行温度时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数。

例如，使用本发明的系统或方法预测某一个轴承的寿命：

运行时间检测模块检测该轴承的累计实际运行时间为60h，影响该轴承的外部因素包括煤层地质条件、关键部件负载大小及关键部件运行温度，分别计算各个外部因素影响下的寿命如下：

关键部件负载大小影响因素的计算：通过检测主电机的实际输出电流得到该轴承的负载大小与时间的对应关系为t＝0-20h、20-30h、30-60h对应的负载大小为二级负载、四级负载、五级负载，则修正系数为KA2＝0.6、KA4＝1.0、KA5＝2.0，则f(x’)＝0.6*20+1*10+2*30＝82h，f(x)＝0.4×f(x′)＝32.8h。

煤层地质条件影响因素的计算：通过地质勘测，该煤田为中软煤层，则修正系数为KB2＝0.8，则f(y’)＝0.8*60＝48h，f(y)＝0.1×f(y′)＝4.8h。

关键部件运行温度影响因素的计算：通过检测该轴承的运行温度与时间对应关系为t＝0-20h、20-30h、30-60h对应的运行温度系数为绿区、绿区、黄区，修正系数为KC1＝1、KC2＝1、KC3＝1.2，则f(z’)＝1*20+1*10+1.2*30＝66h，f(z)＝0.5×f(z′)＝33h。

则T＝32.8+4.8+33＝70.6h，则该轴承的实际寿命为已经工作70.6h。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例装置中的模块或单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种刮板输送设备关键部件寿命预测系统，其特征在于：包括处理模块及与处理模块连接的运行时间检测模块和外部环境检测模块，运行时间检测模块用于检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间，外部环境检测模块用于检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素，处理模块将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命；

实时外部因素包括煤矿井下工作面的煤层地质条件、关键部件负载大小及关键部件运行温度中的一种或多种；

所述处理模块内的预存算法为将累计实际运行时间和实时外部因素代入如下公式进行计算，进而通过计算得到关键部件的实际寿命，

式中，T为计算得到关键部件的实际寿命，单位为h；

t为运行时间检测模块提供的累计实际运行时间，单位为h；

f(x)＝0.4×f(x′)，0.4为负载大小在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(x′)为随着t的推移，刮板输送设备负载大小变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(y)＝0.1×f(y′)，0.1为煤层地质条件在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(y′)为随着t的推移，煤层地质条件变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(z)＝0.5×f(z′)，0.5为运行温度在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(z′)为随着t的推移，关键部件运行温度变化时的实际寿命曲线函数；

其中：

f(x’,0,0)＝(KA1+KA2+KA3+KA4+KA5+KA6)×t，式中，KA1、KA2、KA3、KA4、KA5、KA6分别为不同负载大小时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,y’,0)＝(KB1+KB2+KB3+KB4+KB5)×t，式中，KB1、KB2、KB3、KB4、KB5分别为不同煤层地质条件时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；f(0,0,z’)＝(KC1+KC2+KC3)×t，式中，KC1、KC2、KC3分别为不同运行温度时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

所述刮板输送设备的关键部件为由主电机驱动的轴承、链条、链轮、润滑油的一种，运行时间检测模块用于检测主电机的累计实际运行时间，进而得到轴承、链条、链轮、润滑油的一种的累计实际运行时间。

2.如权利要求1所述的刮板输送设备关键部件寿命预测系统，其特征在于：主电机的输出电流随着刮板输送设备负载大小变化而变化，外部环境检测模块用于检测主电机的输出电流，进而得到轴承、链条、链轮、润滑油的一种的负载大小。

3.如权利要求2所述的刮板输送设备关键部件寿命预测系统，其特征在于：所述处理模块内还预存关键部件的寿命周期预警节点，处理模块将得到的关键部件的实际寿命与预存的寿命周期预警节点进行比较，依据比较结果向刮板输送设备控制终端发送寿命状态信息及预警信息。

4.如权利要求3所述的刮板输送设备关键部件寿命预测系统，其特征在于：所述刮板输送设备关键部件寿命预测系统还包括特征转化模块，处理模块将轴承、链条、链轮、润滑油的累计实际运行时间发送至特征转化模块，特征转化模块将轴承、链条、链轮、润滑油的累计实际运行时间转化为直观反映该部件的特征值，再将该特征值提供至刮板输送设备控制终端。

5.一种采用如权利要求1至4之一所述的刮板输送设备关键部件寿命预测系统对刮板输送设备的关键部件进行寿命预测的方法，其特征在于包括以下步骤：检测刮板输送设备的关键部件的累计实际运行时间；

检测关键部件所处的周围环境中影响关键部件寿命的实时外部因素；

将运行时间检测模块提供的累计实际运行时间和外部环境检测模块提供的实时外部因素按照预存算法进行处理，进而得到关键部件的实际寿命；

所述处理模块内的预存算法为将累计实际运行时间和实时外部因素代入如下公式进行计算，进而通过计算得到关键部件的实际寿命，

式中，T为计算得到关键部件的实际寿命，单位为h；

t为运行时间检测模块提供的累计实际运行时间，单位为h；

f(x)＝0.4×f(x′)，0.4为负载大小在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(x′)为随着t的推移，刮板输送设备负载大小变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(y)＝0.1×f(y′)，0.1为煤层地质条件在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(y′)为随着t的推移，煤层地质条件变化时的关键部件的实际寿命曲线函数；

f(z)＝0.5×f(z′)，0.5为运行温度在关键部件的实际寿命中的占比系数，f(z′)为随着t的推移，关键部件运行温度变化时的实际寿命曲线函数；

其中：

f(x’,0,0)＝(KA1+KA2+KA3+KA4+KA5+KA6)×t，式中，KA1、KA2、KA3、KA4、KA5、KA6分别为不同负载大小时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,y’,0)＝(KB1+KB2+KB3+KB4+KB5)×t，式中，KB1、KB2、KB3、KB4、KB5分别为不同煤层地质条件时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数；

f(0,0,z’)＝(KC1+KC2+KC3)×t，式中，KC1、KC2、KC3分别为不同运行温度时的关键部件的寿命的修正系数，为预设常数。

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