ВИБРОДИАГНОСТИКА ИЗНОСА СТАЛЬНЫХ ПЛИТ ЩЕКОВОЙ ДРОБИЛКИ НА ОСНОВЕ ПОТОКОВОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
DOI:
https://doi.org/10.32339/0135-5910-2025-7-27-37Ключевые слова:
щековая дробилка, вибродиагностика, износ плит, ферросиликомарганец, RBF-нейронные сети, предиктивное обслуживаниеАннотация
В статье рассмотрена методика оценки износа дробящих плит щековой дробилки при переработке ферросиликомарганца на основе анализа виброспектров. Актуальность исследования обусловлена необходимостью непрерывного мониторинга технического состояния оборудования без остановки производства. Существующие методы (визуальный осмотр, замер геометрических параметров) не обеспечивают предиктивную диагностику, что приводит к повышенным эксплуатационным затратам. Предложен новый подход, сочетающий: потоковый анализ вибрационных сигналов с частотой дискретизации 2,5 мс; классификацию спектров с использованием RBF-нейронных сетей; корреляцию вибропараметров с фактическим износом плит (погрешность ≤15 %). Разработаны алгоритмы для: определения уровня износа (5 градаций: 0–25 %, 26–35 %, 36–45 %, 46–50 %, >50 %); расчета времени перехода между уровнями; прогнозирования остаточного ресурса. Методика апробирована на лабораторной установке (дробилка ДЩ 120×200, материал — дунит) и в промышленных условиях (Челябинский электрометаллургический комбинат, дробилка ДЩ-1, ферросиликомарганец). Результаты показали высокую точность (R2 ≥ 0,85) при сопоставлении с прямыми замерами толщины плит. Практическая значимость — сокращение простоев оборудования, оптимизация графиков замены плит и повышение качества дробления. Исследование открывает перспективы для внедрения автоматизированных систем мониторинга на предприятиях горно-металлургического комплекса.
Библиографические ссылки
Ердаков И. Н., Ткачёв В. М., Феколин П. В. Исследование износостойкости футеровочных плит щековой дробилки при измельчении ферросиликохрома // Современные проблемы электрометаллургии стали: ма-териалы XVI Международной конференции: в 2-х частях. 2015. Часть 1. С. 178–182.
Ердаков И. Н., Ткачёв В. М., Новокрещенов В. В. Повышение износостойкости стальных плит для дробиль-ных установок // Трение и износ. 2014. Т. 35. № 6. С. 739–745.
Juez-Gil M., Erdakov I. N., Bustillo A., Pimenov D. Y. A regression-tree multilayer-perceptron hybrid strategy for the prediction of ore crushing-plate lifetimes // Journal of Advanced Research. 2019. V. 18. P. 173–184. DOI: 10.1016/j.jare.2019.03.008.
Островский М. С., Бойко П. Ф. Организация ремонта дробильного оборудования на основе диагностики его состояния // Современные технологии в промышленности строительных материалов и стройиндустрии: труды международной конференции. БГТУ им. В. Г. Шухова, 2005. C. 364–366.
Островский М. С., Бойко П. Ф Контроль за состоянием горных машин с использованием методов вибродиа-гностики // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2007. № 10. С. 241–243.
Мишин И. И., Болобов В. И. Определение зависимости потребной мощности щековой дробилки от степени износа дробящих плит // Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2019. № 3. С. 18–25. DOI: 10.26160/2658-3305-2019-3-18-25.
Лукьянов А. В., Алейников Д. П., Хоменко А. П., Налётов В. А. Вибродиагностика насосного оборудования тепловых электростанций // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2024. Т. 84. № 4. С. 103–116. DOI: 10.26731/1813-9108.2024.4(84).103-116.
Шлаев К. И., Сабиров Ф. С. Вибродиагностика технического состояния угловых фрезерных головок // Вестник МГТУ «Станкин». 2024. Т. 68. № 1. С. 68–74.
Кадомцев М. И., Развеева И. Ф. Вибродиагностика стержневых конструкций с применением нейросетевых методов машинного обучения // Инженерный вестник Дона. 2020. Т. 62. № 2. С. 12.
Григорьев А. В., Кочегаров И. И., Юрков Н. К. и др. Вибродиагностика подшипниковых опор на основе анализа динамики области размытия изображения круглой метки // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2020. Т. 2. С. 129–132.
Мормуль Р. В., Павлов Д. А., Сальников А. Ф. Вибродиагностика и структурный анализ исследования не-линейных динамических процессов роторных турбомашин с магнитным подвесом // Аэрокосмическая тех-ника, высокие технологии и инновации. 2019. Т. 1. С. 96–99.
Дементьев А. И., Подоплелов Е. В., Петрушина А. Д. Система стационарного мониторинга технического состояния динамического оборудования // Вестник Ангарского государственного технического универси-тета. 2024. Т. 1. № 18. С. 64–67.
Дергачев К. А. Вибродиагностика промышленного оборудования при помощи искусственного интеллекта // Наука и образование: проблемы, идеи, инновации. 2018. Т. 5. № 2. С. 43, 44.
Аникина О. В., Гущина О. М., Панюкова Е. В., Рогова Н. Н. Табличная реализация искусственной нейрон-ной сети радиальных базисных функций для классификации образцов // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. Т. 14. № 2. С. 436–445.
Знаменский Л. Г., Солодянкин А. А., Полиновский В. Б. Прогрессивные материалы в точном литье по выжи-гаемым моделям // Военный научно-практический вестник. 2023. Т. 17. № 1. С. 53–62.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 ЧЕРНАЯ МЕТАЛЛУРГИЯ. Бюллетень научно-технической и экономической информации
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
