周磊
（河南能源焦煤集團九里山礦采二區，焦作　454150）

　　摘　要：筆者結合多年工作經驗，從采煤機軸承故障分析及其改進措施著手，對采煤機現場管理思路構架做了簡單介紹。

　　關鍵詞：采煤機；軸承故障；現場管理；BP神經網絡；思路構架

　　0　引言
　　伴隨著經濟的發展，社會對煤礦企業的要求越來越高，采煤機軸承故障的處理辦法與現場管理工作受到了行業建設者的廣泛關注。采煤機是現代煤礦企業發展建設過程中必不可少的基礎設備之一，伴隨著采煤機械化、自動化以及系統化的發展，采煤機的養護工作成煤礦企業發展的重點工作。采煤機具有規模大、結構復雜的特點，這給采煤機養護工作帶來了極大的挑戰。另外，煤礦企業屬于勞動密集型產業，工作環境尤為復雜，采煤機長期在惡劣的環境下高負荷工作，各零部件很容易受到嚴重的損壞，影響采煤機正常運行。在現代采煤過程中，由軸承故障引發的煤礦事故率Z高，軸承故障的原因有很多，如何解決采煤機軸承故障是煤礦企業發展的當務之急。
　　1　采煤機軸承故障分析及其改進措施
　　1.1采煤機軸承產生的原因和存在的問題
　　1.1.1采煤機驅動機構軸承工作條件

　　采煤機驅動機構軸承在320^#齒輪油條件下運行，運行速度受電動機A、B傳動齒輪齒數的影響，軸承外部有大量煤粉塵。
　　1.1.2密封結構

　　本文中研究的采煤機軸承以O型結構為主，采煤機長期在井下工作，O型密封結構很容易受到嚴重損壞，拆卸過程中可以發現該結構已完全變形，密封效果較差。技術人員結合以上情況對其進行了改造，改造后結構以Y形孔用密封，提高密封性能的同時，還具有防塵作用。
　　1.1.3存在的問題

　　Y形密封結構與傳統O型密封結構Z大的區別在于其具有無骨架支撐，這種結構通常在潤滑脂、活塞桿往復運動時發揮吸塵作用，或者對低速運行的采煤機進行密封。本文中研究的傳動機構軸承型號以320^#齒輪潤滑油為主，因此，Y形密封結構很難滿足驅動機構的工作條件及相關零件運行的實際需求。存在的問題主要有以下幾點：，Y形密封結構的密封膠以橡膠硫化為主，外緣穩定性較差、強度較低，運作過程中密封在軸承內劇烈晃動，情況嚴重的時候還會導致密封滑移；第二，裝配工藝性能有待提高。采煤機軸承使用的密封以孔用為主，在裝配過程中，必須保證唇口的朝向，通常應該與潤滑油處保持一致，唇口的大小也有嚴格控制，通常大于后端位置，而該位置密封唇口非常容易產生裂縫、扭曲甚至外翻，拆卸后唇口通常處于殘缺不全的狀態。實際安裝過程中，由于反向安裝比較容易操作，不僅可以保證唇口的完整性，還能提高該位置的防塵作用，但是，這個過程中采煤機內的油液非常容易滲出；采煤機在運行過程中溫度升高，橡膠密封材料受高溫影響容易發生變形、收縮等問題，導致機械漏油，效果仍然有待提高；第三，密封唇口尺寸和基本結構明顯存在問題，不僅會產生漏油、吸入灰塵等問題，今后的維修工藝也會因此較難開展。
　　1.2改進措施

　　利用有骨架支撐的L形軸承代替上文中提到的Y形軸承密封，在軸承壓盤和軸承杯下位置各加上兩條凹形槽，改造示意圖如圖1所示。集合密封齒輪運行的實際狀況，在該位置添加密封用金屬環過盈裝配，采用電焊的方式進行點焊，增強該裝置的穩固性。安裝過程中，齒輪在裝入軸承杯內時必須保持垂直狀態，保證密封環與密封之間處于無空隙狀態。密封唇口與軸承方向保持一致，大口出朝向齒輪方向，安裝工藝比較簡單，也不會損壞密封唇口。L形有骨架支撐軸徑大于內徑，密封效果非常明顯。Z后，該結構還具有安裝位置小、軸向尺寸小、結構緊湊以及使用周期長等特點，是我國采煤機軸承的Z佳選擇。

　　2　采煤機現場管理思路構架
　　軸承為采煤機的正常使用提供動力保障的同時，還能增強采煤機的可靠性、提高采煤機軸承的使用質量，是煤礦企業必須關注的重點。因此，煤炭企業必須高度重視采煤機現場管理工作，減少采煤機軸承故障導致的煤炭開采問題。
　　2.1采煤機的健康管理系統

　　采煤機健康管理系統比較復雜，主要分為煤礦設備層、傳感器層、數據層以及決策層四類，筆者對以上四層管理系統做了以下介紹。
　　2.1.1煤礦設備層

　　煤礦設備層是設備健康運行的基礎保障，作為基礎層，工作人員必須高度重視該層結構健康管理系統的形成，這一層主要是礦山機械中的采煤機所在位置，也是合理控制采煤機故障的重要手段。
　　2.1.2傳感器層

　　傳感器層Z能體現各設備的實際性能，保證傳感器層的健康運行，才能在實際使用中更加準確地反映出設備的實際運行狀態和當前的數據信息，例如動力來源、傳動部件狀況以及執行部件的精確度等。以采煤機為采集對象，傳感數據名稱主要有牽引速度、搖臂振動狀況、左右截割電機電流、變壓器溫度以及水流量等。
　　2.1.3數據層

　　數據預處理是數據層必須完成的任務之一，數據預處理的主要目的是將傳感器上的數據進行解析，并對解析后的數據進行相關處理，判斷出設備本身的性質。另外，還應該根據數據層的實際需求建立相關數據庫，數據庫中包含著采煤機的歷史資料以及健康指數，為采煤機軸承的安全運行提供保障。
　　2.1.4分析決策層

　　結合數據路中存儲的信息，可以建立一個健全的訓練神經網絡，將現有的數據輸入神經網絡，通過得到的分析數據可以判斷采煤機的健康狀況，通過健康指數對采煤機的運行狀態進行評估；了解采煤機的實際運行狀態后，對采煤機將抗狀態的發展趨勢進行預測，對可能發生故障的位置進行確定。
　　2.2基于BP神經網絡的采煤機傳感數據與健康指數關系

　　模型以數據庫內存儲的數據為依據，建立采煤機健康系統的BP神經網絡模型，建立該模型的主要目的是對采煤機的健康狀態進行預測，減少運行過程中軸承故障對煤炭開采工作的影響。該模型以采煤機傳感器數據和采煤機健康指數之間的關系為依據，對采煤機全過程運行狀態進行準確判定。采煤機BP神經網絡模型結構圖如圖2所示。該模型的建立可以有效地判定出各階段采煤機中軸承實際運行狀況，這種模型的測定結果不僅可靠、真實，對采煤機的實際運行又很好的預測作用，是我國現在以致今后很長一段時間煤礦企業采煤機運行模型的主要選擇。

　　3　結束語
　　綜上所述，采煤機在煤炭行業的發展建設中發揮著不可代替的作用，軸承是采煤機是否健康運行的基礎保障，因此，行業建設者必須明確實際運行過程中采煤機軸承存在的問題，在提高檢測結果準確性、保障采煤機健康運行的同時，針對問題對采煤機軸承進行改造。另外，現代化煤礦必須高度重視煤礦設備的運行管理，通過建立采煤機的健康管理系統，基于BP神經網絡的采煤機傳感數據與健康指數關系模型為我國煤炭行業采煤機的正常運行提供技術保障。
　　參考文獻：
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　　[3]趙栓峰.基于粒子群和BP混合優化的采煤機故障診斷分類方法研究[J].礦山機械，2011.

來源：《價值工程》2014年第34期