掘进作业中的机械化支护系统的可靠性研究

2021-09-21吴俊杰

机械管理开发 2021年8期

吴俊杰

（大运华盛南沟煤业有限公司，山西宁武 036700）

引言

近年来，隧道设备和连续钻井系统的机械化和自动化程度不断提高，这凸显了在这些行业获得可靠操作系统的重要性。这些系统由不同且相互关联的子系统组成，子系统的可靠性、可用性和维护能力是影响系统性能的主要因素。掘进设备投资成本高，且设备扩大化、复杂。因此，这些设备需要最高水平的性能和可靠性。此外，预计用于隧道施工的设备和技术可随时使用，并具有较高的可靠性和可用性。隧道连续掘进设备和机械包括各种系统，掘进的掘进速度取决于这些系统。机械化掘进系统的性能在很大程度上依赖于机器和物流系统的停机维护时间。机械化支护系统是机械化掘进中最重要的系统之一，它的子系统直接影响着支护系统的运行[1-5]。因此，分析各种隧道系统的可靠性、可维护性是很有意义的。运用统计分析方法对掘进设备的可靠性、维修能力进行了研究。本研究对某掘进系统支护系统进行可靠性、可维护性分析，以确定主支护系统的故障及维修模式。

1 可靠性和维护性

基于系统长期运行的特点，可靠性、可维护性分析是降低维护成本、提高系统功能和运行水平的重要途径。

可靠性是指系统在给定条件下，在特定时间间隔内完成任务的能力。当系统可以在更长的时间内执行指定的任务时是更可靠的。因此，识别不同的可预测条件和操作模式，包括系统、设备、组件等在内的子系统是否使用，在系统设计所需的规范阶段是必不可少的。如果系统故障仅包括系统的一个部件故障，则该系统为串联系统。故障是由于某一系统或设备不能在特定条件下运行。机械故障的主要原因包括设计不良或不完整、制造缺陷、不正确的使用、不正确的放置和安装、磨损、系统其他部分的故障，以及在运行中逐渐退化。

柏拉图分析是系统可靠性统计分析的第一步。在这个分析中，一个系统被划分为几个子系统。柏拉图分析提供了识别问题区域的可能性，应该尽可能广泛地使用统计方法进行分析。在数据采集之后，在找到最佳拟合分布之前，应研究故障数据独立和同分布的假设。为了分析这一假设，采用了两种常用的趋势检验和相关检验方法。

在统计分析方法中，通过分析TBF 和TTR 数据建立系统模型。用非齐次泊松过程和更新过程两种方法确定了不同子系统的最佳概率分布函数。如果数据有趋势，则采用幂律过程模型(PLP)。幂律过程模型具有威布尔分布的相同优点，可以灵活地描述时间数据。在没有趋势和序列相关性的情况下，使用更新过程。

在没有趋势和序列相关的情况下，采用经典方法求出更新中的最佳拟合分布。为此，对数据进行各种分布函数的测试，以选择最佳的分布。根据这些方法的拟合优度（GOF）评分，选取各子系统的最佳分布函数。

可维护性是指一个失效的系统、设备、部件通过应用维修在时间上恢复到令人满意的运行状态的可能性。

2 支护系统可靠性数据分析

记录掘进支护系统的故障和可修复数据，进行连续分析。使用运行和维护信息、日常维护报告和来自传感器的数据进行可靠性建模。为进行分析，将机械化支护系统分为三个子系统，分别为支腿、臂举、转台。每个子系统的项目包括推进和牵引支持系统。以开挖时间为时间单位进行分析。下页图1 和图2分别为各支护系统故障次数和故障次数的柏拉图。这些图说明了臂举在故障数量（244 次故障）和故障时间（9 345 h 故障）方面是最关键的子系统。

图1 基于故障数的子系统的柏拉图

图2 基于故障时间的子系统的柏拉图

为了确定导致系统停机的主要故障原因，本研究采用分析和图解法对累积TBFs 和TTRs 数据进行趋势检验。采用军用分析方法和拉普拉斯分析方法进行了趋势试验。此外，还采用图形方法来检测数据中的趋势。在对数据进行所有三个趋势测试之后，决定是否存在趋势。通过拟合优度检验确定TBFs 和TTRs 数据的最佳分布函数。在数据中存在趋势的情况下，采用非齐次泊松过程和PLP 方法。另一方面，在数据中没有趋势的情况下，采用更新过程来选择最优分布函数。在更新过程中，采用经典方法对数据进行拟合。

各子系统的可靠性由最佳概率分布函数确定。分别计算各分系统对TBFs 数据的可靠性，并将各分系统的可靠性串联起来，乘上各分系统的可靠性，得到支护系统的总体可靠性。子系统臂举、支腿、转台以及总体系统的可靠性图如图3 所示。从图中可以看出：连续运行约8 000 h 后，子系统臂举的可靠性为0.2；连续运行2 500 h 后子系统支腿可靠性接近于0，8 000 h 后子系统转台的可靠性降为5%。一般来说，TBFs 输送机系统的可靠性在2 500 d 后达到零。因此，它是最关键的子系统。此外，考虑到该支护机的可靠性在其他子系统之后达到零，因此在所有子系统中，支腿的状态最好。

图3 子系统和通用支护系统的可靠性图

与对TBFs 数据进行可靠性分析的过程相似，来自TTRs 数据的结果被用于可维护性分析。针对拟合优度检验结果，确定对数正态分布函数为各子系统的最佳分布函数。利用该分布函数，确定三个子系统的可维护性。臂举、支腿、转台分别运行9 000 h、1 100 h、5 000 h 后可靠性下降到10%。整个支护系统运行900 h 后可靠性就下降至10%。支护系统在运行1 900 h 后可靠性为零。支腿1的可靠性比其他子系统的可靠性要小，因为承受整个支护系统的重量。为了提高系统的可靠性，需要对各个子系统进行预防性维护。由于不同子系统的可靠性不同，维护间隔也会因子系统的不同而不同。通过相关的可靠性函数，计算确定了在90%、80%、70%、60%和50%的可靠性水平下主牵引系统各子系统的维修周期。

为了设计预防性维护周期方案，保证支护系统的可靠性在20%以上，根据所选的可靠性水平，支腿、臂举、转台的维修间隔分别为900 h、8 000 h、3 000 h。这意味着机械化支护系统臂举运行8 000 h就需要维护，子系统支腿运行900 h 就需要维护。因此，支腿应被视为该子系统的关键部件。对于支腿，在80%可靠性水平下的600 h 维修间隔内，建议每14个班次和托辊进行一次检查，并应考虑支护的功能。