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基于润滑油劣化度监测与分析的采煤机异常磨损辨识方法
基于润滑油劣化度监测与分析的采煤机异常磨损辨识方法
摘要：采煤机作为矿山开采的重要设备之一，在长时间的工作过程中容易受到各种因素的影响，导致机械部件出现异常磨损。针对这个问题，本文提出了一种基于润滑油劣化度监测与分析的采煤机异常磨损辨识方法。该方法通过对采煤机工作过程中的润滑油进行监测和分析，能够实时判断润滑油的劣化程度，并结合机械部件的磨损规律，进行异常磨损的辨识和预测，从而提前采取相应的维修措施，延长机械设备的使用寿命。
关键词：采煤机；润滑油；劣化度监测；异常磨损；辨识方法
1.引言
采煤机是矿山开采的核心设备之一，主要用于抽掘和输送煤矿。在长时间的工作过程中，采煤机的机械部件容易受到煤尘、摩擦、振动等因素的影响，导致磨损过快，从而影响工作效率和设备寿命。因此，对采煤机的异常磨损进行及时辨识和预测，具有重要的意义。
2.相关工作
目前，针对机械设备的异常磨损辨识方法主要有振动信号分析、能量分析、声音信号分析等。然而，这些方法存在着许多问题，例如需要大量的传感器安装、数据采集和处理时间长等。因此，本文提出了一种基于润滑油劣化度监测与分析的采煤机异常磨损辨识方法。
3.方法提出
本文提出的方法主要包括润滑油劣化度监测、磨损预测模型构建和异常磨损辨识三个步骤。
3.1润滑油劣化度监测
润滑油在采煤机的工作过程中，会受到摩擦、高温和氧化等因素的影响，从而导致其劣化。为了及时监测润滑油的劣化程度，本文使用红外光谱技术对润滑油进行监测。通过分析润滑油的红外光谱图，可以得到润滑油中各种成分的含量和分布情况，进而判断其劣化程度。
3.2磨损预测模型构建
根据采煤机的工作特点和机械部件的磨损规律，本文提出了一种基于润滑油劣化度的磨损预测模型。首先，通过对采煤机工作过程中的润滑油进行采样和测试，获取润滑油的劣化度数据。然后，将这些数据与机械部件的磨损数据进行对比和分析，建立润滑油劣化度与机械部件磨损之间的关联模型。
3.3异常磨损辨识
根据建立的磨损预测模型和润滑油劣化度监测结果，可以实时对采煤机的异常磨损进行辨识。当润滑油的劣化程度超过一定阈值时，即可判断机械部件存在异常磨损的风险。此时，可以及时对机械部件进行检修和更换，避免机械故障的发生。
4.实验验证
为了验证本文方法的有效性，本文在实际采煤机上进行了实验。首先，利用红外光谱仪对采煤机的润滑油进行监测，并测量润滑油的劣化度。然后，通过检测机械部件的磨损情况，验证磨损预测模型的准确性。最后，根据实测数据和润滑油劣化度监测结果，进行异常磨损辨识。实验结果表明，本文方法能够有效地对采煤机的异常磨损进行辨识。
5.结论
本文提出了一种基于润滑油劣化度监测与分析的采煤机异常磨损辨识方法。该方法能够实时监测润滑油的劣化程度，并结合机械部件的磨损规律，进行异常磨损的辨识和预测。实验结果表明，该方法在实际应用中取得了良好的效果，能够提前发现机械部件的异常磨损，从而延长机械设备的使用寿命。
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