Page 81 - 机电自动化在工程机械制造中的应用

第三章 机械自动化设备故障诊断和维修

生变形以及金属零件是否存在锈蚀，尽管通过以上项目能够对金属零件起到一定
的保护作用。但在现实应用中，即使是保养后的金属零件仍存在一定的安全隐患，
需要进一步的维修与保养。针对传统金属零件维修与保养过程中存在的问题，提
出矿山机械自动化设备的金属零件维护及保养过程分析，致力从根本上提高金属

零件的安全性能，为矿山机械自动化设备的良好有序发展提供参考。
（一）矿山机械自动化设备的金属零件维护及保养存在问题
在矿山机械自动化设备的金属零件维护及保养过程分析中，首先分析现阶段
矿山机械自动化设备的金属零件维护及保养存在问题，本书从维护及保养两方面

入手，先较为笼统的分析金属零件维护及保养过程中存在的主要问题，具体内容
如下文所示。
1. 矿山机械自动化设备的金属零件维护制度不健全
以往针对矿山机械自动化设备的金属零件，一味地提高矿山机械自动化设备

的金属零件的运行效率，导致金属零件的损耗加大，极大程度上制约了矿山机械
自动化设备的使用性能。由此可见，目前对于矿山机械自动化设备金属零件维护
的重视程度不足，导致矿山机械自动化设备的金属零件维护制度不健全。
2. 矿山机械自动化设备的金属零件保养意识淡薄

针对矿山机械自动化设备的金属零件保养方面，未形成良好的保养意识，缺
乏定期的专业化保养流程。矿山机械自动化设备的金属零件保养是一个长期的过
程，不是一蹴而就的。因此，仅在金属零件故障发生的时间范围内保养是远远不
够的，必须建立矿山机械自动化设备的金属零件保养意识，从日常角度出发，最

大限度上延缓金属零件发生故障的周期。
（二）矿山机械自动化设备的金属零件维护
1. 基于故障预测的金属零件故障诊断
在矿山机械自动化设备的金属零件维护过程中，需要提取矿山机械自动化设

备的金属零件状态数据，再将数据统一转换为同一种数据格式后，基于故障预测
对金属零件进行故障诊断。本书主要采用金属零件故障诊断专家库、大数据分析
技术，对采集到的金属零件运行状态参数数据进行识别、处理，利用（FTA）将
故障参数与普通运行参数区分，从而实现对故障问题的预判和诊断。根据不同的

金属零件故障数据，划分金属零件故障类型。在判断金属零件故障状态后，从而
实现对金属零件故障的综合诊断，模糊聚类算法公式如下：

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