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Shanghai Huquan Ventil Gruppe Co., Ltd.
Fehlerdiagnose und vorausschauende Wartung von elektrischen Kugelventilen für den Bergbau
Datum:2025-11-05Lesen Sie:2
Die Zuverlässigkeit des elektrischen Kugelventils des Typs Benan als Schlüssel-Ausführungseinheit des Flüssigkeitssteuerungssystems unter Kohlebergen bezieht sich direkt auf den normalen Betrieb von Sicherheitssystemen wie Lüftung, Gasabzug und Ableitung. Einschränkt durch hohe Feuchtigkeit unter dem Brunnen, hohen Staub, brennbaren und explosiven und anderen harten Umgebungen, ist das elektrische Kugelventil anfällig für mechanische Verzögerungen, Dichtungsausfälle, Motorüberlastungen und andere Fehler. Traditionelle „Nachwartungs“- oder „regelmäßige Reparaturmodelle“ erfüllen nicht die Anforderungen moderner intelligenter Bergwerke an hohe Verfügbarkeit und wesentliche Sicherheit.
Die strenge Beschränkung des Stromverbrauchs, der Spannung und des Stroms (in der Regel ≤24 V, ≤100 mA), so dass die Antriebsfähigkeit des elektrischen Kugelventils begrenzt ist, ist der langfristige Betrieb anfällig für Verschleiß, Rost, Schmierfehler und andere Probleme. Wenn ein Ausfall auftritt, beeinflusst er nicht nur den Prozessprozess, sondern verursacht auch sekundäre Unfälle wie Gasansammlung und Überschwemmungen.
Typische Fehlermuster und Ursachenanalyse
II. Technischer Weg zur Fehlerdiagnose
Zustandsüberwachung basierend auf Multi-Source-Sensing
Unter Sicherheitsbegrenzungen sind niedrige Leistungssensoren bevorzugt:
- Strom-/Spannungswellenform-Überwachung: Erkennung von Verzögerungen oder Überlastungen durch die transienten Merkmale des Antriebsstroms;
- Mikrovibrationssignalerfassung: MEMS-Beschleunigungsmesser zur Erfassung von Anomalien in der Ventilstangenbewegung;
- Temperaturüberwachung: Infrarot- oder Thermostor-Erkennung der lokalen Überhitzung des Motors oder des Ventilkörpers;
- Position-Feedback-Verifikation: Vergleich der Befehlsposition mit dem tatsächlichen Feedback, um den Antriebskettenausfall zu beurteilen.
Hinweis: Alle Sensoren und Signalkonditionierungsschaltungen müssen durch eine Sicherheitsertifizierung (z.B. Ex ia I Ma) ausgeführt werden.
2. Signalverarbeitung und Charakteristikextraktion
- Beseitigung starker Geräuschstörungen unter dem Brunnen durch kleine Wellen-Transformation oder EMD;
- Extrahieren von Zeitbereich (mittlere Quadratwurzel, Cliff), Frequenzbereich (Hauptfrequenz-Energie) zeitgenössische Frequenzbereich-Eigenschaften;
- Erstellen Sie eine Multi-State-Feature-Bibliothek "Gesundheit-Sub-Gesundheit-Ausfall".
Datengetriebenes Diagnosemodell
- Traditionelle Methoden: Unterstützte Vektormaschinen (SVM), Hidden Markov-Modelle (HMM) für kleine Probenszenen;
- Deep Learning: Ein leichtes CNN- oder LSTM-Netzwerk wird auf einem Edge-Controller bereitgestellt, um End-Side-Echtzeit-Diagnosen zu ermöglichen;
- Migrationslernen: Vorausbildung mit den Daten der Bodensimulationsplattform, um die Abhängigkeit von Datenkennzeichnungen unter dem Brunnen zu reduzieren.
Prädiktive Wartungssystemarchitektur
Vorschlag für eine „End-to-End-Cloud“-Kooperationsarchitektur auf drei Ebenen:
1, Endseite (Sicherheitsventilkörper):
- Integration von Low-Power-MCUs und Sensoren zur lokalen Charakteristikextraktion und Primärdiagnose;
- Schlüsselstandsdaten über den RS485/CAN-Bus hochladen.
2, Randseite (unterhalb des Gehäuses):
- Aggregieren Sie mehrere Ballventildaten und führen Sie leichte Prognosemodelle aus;
- Erstellen Sie Schätzungen der Restlebensdauer (RUL) und Wartungsopfehlungen.
Cloud (Überwachungszentrum):
- Erstellen eines digitalen Zwillingsmodells zur Visualisierung der Gesundheit der gesamten Minenventile;
- Optimieren Sie die Wartungsstrategie durch die Kombination von Gerätebuchern, Reparaturprotokollen und Umweltparametern.
- Diese Architektur ermöglicht den geschlossenen Schleifen "Wahrnehmung - Diagnose - Vorhersage - Entscheidungsfindung" unter der Voraussetzung, dass diese Sicherheit gewährleistet wird.
Die Fehlerdiagnose und die vorausschauende Wartung von elektrischen Kugelventilen des Typs Benan für den Bergbau sind eine wichtige Unterstützung für die Verbesserung des Sicherheitsniveaus der Natur von Kohlebergen. Durch die Kombination von Low-Power-Sensoren, Edge-Intelligenz und Cloud-Plattformen kann der Übergang von „passiver Reparatur“ zu „proaktiver Prävention“ unter strengen Sicherheitsbestimmungen erfolgen.
