Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Анализ основных видов и причин повреждения тяговых электродвигателей карьерных самосвалов в электротехнических комплексах

Ю. А. Сычев, А. Н. Назарычев, Г. В. Дяченок

Аннотация


Эффективность горнодобывающих и горнопромышленных комплексов напрямую зависит от надёжного функционирования транспортной системы, ключевую роль в которой занимают карьерные самосвалы. Вместе с тем основные траты при добыче полезных ископаемых уходят на их транспортирование со дна карьеров. Для улучшения эффективности работы минерально-сырьевого комплекса и сокращения затрат необходимо повысить надёжность карьерных самосвалов. Безотказность работы карьерного самосвала определяется надёжностью функционирования его отдельных узлов. Отказы электропривода наносят ощутимый материальный ущерб предприятиям, это связано с простоями карьерного самосвала и с затратами на ­восстановление его работоспособности. В статье проведён анализ отказов асинхронных двигателей в составе тягового электропривода карьерных самосвалов, определение причин их возникновения, влияние условий эксплуатации на их надёжность.

Ключевые слова


тяговый электропривод, карьерные самосвалы, тяговый асинхронный двигатель, надёжность, техническое состояние, отказы

Полный текст:

PDF

Литература


Вуейкова О. Н., Ларин О. Н. Вопросы повышения эффективности работы карьерного автотранспорта // Вестник ОГУ. 2011. № 10 (129). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ voprosy-povysheniya-effektivnosti- raboty-kariernogo-avtotransporta (дата обращения: 01.12.2022).

Дубинкин Д. М. Разработка программы и методики предварительных испытаний автономного карьерного самосвала / Д. М. Дубинкин, А. Б. Карташов, Г. А. Арутюнян и др. // Горное оборудование и электромеханика. 2021. № 6. С. 59 – 65. DOI: 10.26730/1816-4528-2021-6-59-65.

Махараткин П. Н. Повышение эффективности функционирования карьерных автосамосвалов на основе обоснования их рациональной скорости с помощью имитационного моделирования / П. Н. Махараткин, Э. К. Абдулаев, Г. Ю. Вишняков, Е. Ю. Ботян, А. Е. Пушкарев // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022. № 6-2. С. 237 – 250. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2022_62_0_237.

Сборно-разборный троллейный автопоезд для открытых горных работ. URL: https://www.vnedra.ru/tehnika/spectekhnika/sborno-razbornyj-trollejnyj-avtopo- ezd-dlya-otkrytyh-gornyh-rabot-17441 (дата обращения 18.12.2022).

Kuznetsov D., Kosolapov A. Dynamic of performance of open-pit dump trucks in ore mining in severe climatic environment // Transportation Research Procedia. 2022. Vol. 63. P. 1042 – 1048. DOI: 10.1016/j.trpro. 2022.06.104.

Zhuravlev A. G., Isakov M. V. Experimental testing of open pit dump trucks in operating conditions. MIAB // Mining Inf. Anal. Bull. 2020. Vol. 3(1). P. 530 – 542. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-530-542.

Кузин Е. Г., Пудов Е. Ю., Дубинкин Д. М. Анализ отказов узлов карьерных самосвалов в условиях эксплуатации // Горное оборудование и электромеханика. 2021. № 2. С. 55 – 61. DOI: 10.26730/1816-4528- 2021-2-55-61.

Wang Z. Development of accelerated reliability test cycle for electric drive system based on vehicle operating data / Z. Wang, L. Zhao, Z. Kong, et al. // Engineering Failure Analysis. 2022. Vol. 141. P. 106696. DOI: 10.1016/j.engfailanal.2022.106696.

Борисов С. В., Колтунова Е. А., Кладиев С. Н. Совершенствование структуры имитационной модели тягового асинхронного электропривода рудничного электровоза // Записки Горного института. 2021. Т. 247. C. 1 – 8. DOI: 10.31897/ PMI.2021.1.12

Потребители техники БЕЛАЗ. URL: https://belaz.by/about/consumers (дата обращения: 01.12.2022)

Борисенко А. Н., Олейников А. В., Семенов М. Н. К вопросу о совершенствовании регламентов технического обслуживания и планово-предупредительных ремонтов карьерных автосамосвалов в ООО «СУЭК-Хакасия» / / Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. № 6. С. 104 – 119. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2021_6_0_104.

Александров В. И., Васильева М. А., Коптев В. Ю. Эффективная мощность и скорость движения карьерных автосамосвалов в режиме топливной экономичности // Записки Горного института. 2019. Т. 239. С. 556 – 563. DOI: 10.31897/pmi. 2019.5.556

Ustinov D. A., Shafhatov E. R. Assessment of Reliability Indicators of Combined Systems of Offshore Wind Turbines and Wave Energy Converters // Energies. 2022. Vol. 15(24). P. 9630. DOI: 10.3390/en15249630.

Бурков А. Ф. Анализ надёжности электродвигателей, используемых в современных электроприводах / А. Ф. Бурков, Е. В. Катаев, Г. Е. Кувшинов, К. В. Чупина // Электроника и электротехника. 2017. Т. 1. С. 1 – 6. DOI: 10.7256/2453- 8884.2017.1.21385.

Сафиуллин Р. А., Янгиров И. Ф. Исследование вибрации асинхронного электродвигателя // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2021. Т. 17. № 2. С. 41 – 54. DOI: 10.17122/1999-5458-2021-17-2-41-54.

Zhukovskiy Y. L. The probability estimate of the defects of the asynchronous motors based on the complex method of diagnostics / Y. L. Zhukovskiy, N. A. Korolev, I. S. Babanova, , A. Boikov // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2017, 87. DOI: 10.1088/ 1755-1315/87/3/032055.

Zhukovskiy Y. L. Analysis of the behavior of asynchronous electric drive with a closed scalar control system when changing the inductance of the magnetizing circuit / Y. L. Zhukovskiy, B. Y. Vasilev, N. A. Korolev, Y. M. Malkova // Indonesian Journal of Science and Technology. 2023. Vol. 8(1). P. 65 – 78. DOI: 10.17509/ijost.v8i1.51983

Korolev N., Kozyaruk A., Morenov V. Efficiency Increase of Energy Systems in Oil and Gas Industry by Evaluation of Electric Drive Lifecycle // Energies. 2021. Vol. 14. P. 6074. DOI: 10.3390/en14196074.

Cheng J., Xiong Y. Application of Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm in Rotor Fault Diagnosis for Asynchronous Motor // Procedia computer science. 2018. Vol. 131. P. 1275 – 1281. DOI: 10.1016/ j.procs.2018.04.341

Wang L. H. Motor fault diagnosis based on short-time Fourier transform and convolutional neural network / L. H. Wang, X. P. Zhao, J. X. Wu, Y. Y. Xie, Y. H. Zhang // Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2017. Vol. 30(6). P. 1357 – 1368. DOI: 10.1007/s10033-017-0190-5.

Abubakar U. Induction motor fault detection based on multi-sensory control and wavelet analysis / U. Abubakar, S. Mekhilef, K. S. Gaeid, H. Mokhlis, Y. I. Al Mashhadany // IET Electric Power Applications. 2020. Vol. 14(11). P. 2051 – 2061. DOI: 10.1049/ iet-epa.2020.0030.

Земенкова М. Ю., Чижевская Е. Л., Земенков Ю. Д. Интеллектуальный мониторинг состояний объектов трубопроводного транспорта углеводородов с применением нейросетевых технологий // Записки Горного института. 2022. Т. 258. С. 933 – 944. DOI: 10.31897/PMI.2022.105.

Минакова Т. Е., Маларев В. И., Коржев А. А. Метод распознавания режимов работы асинхронных электродвигателей горных производств по субгармоническим параметрам // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022. № 11. С. 96 – 108. DOI: 10.25018/0236_ 1493_2022_11_0_96.

Liang X., Ali M. Z., Zhang H. Induction motors fault diagnosis using finite element method: a review // I EEE Transactions on Industry Applications. 2019. Vol. 56(2). P. 1205 – 1217. DOI: 10.1109/TIA.2019.2958908.

Zhang Y. An enhanced convolutional neural network for bearing fault diagnosis based on time – frequency image / Y. Zhang, K. Xing, R. Bai, D. Sun, Z. Meng // Measurement. 2020. Vol. 157. P. 107667. DOI: 10.1016/j.measurement.2020.107667.

Koteleva N. I. A soft sensor for measuring the wear of an induction motor bearing by the park’s vector components of current and voltage / N. I. Koteleva, N. A. Korolev, Y. L. Zhukovskiy, G. D. Baranov // Sensors. 2021. No. 21. P. 7900 – 7900. DOI: 10.3390/ s21237900.

Kundu P., Darpe A. K., Kulkarni M. S. Weibull accelerated failure time regression model for remaining useful life prediction of bearing working under multiple operating conditions // Mechanical Systems and Signal Processing. 2019. Vol. 134. P. 106302. DOI: 10.1016/j.ymssp.2019.106302.

Migal V. Reducing the vibration of bearing units of electric vehicle asynchronous traction motors / V. Migal, A. Lebedev, M. Shuliak, E. Kalinin, S. Arhun, V. Korohod¬skyi // Journal of Vibration and Control. 2021. Vol. 27 (9 – 10). P. 1123 – 1131. DOI: 10.1177/1077546320937634.

Харламов В. В., Попов Д. И., Байсадыков М. Ф. Разработка способа прогнозирования остаточного ресурса электрощеток тяговых электродвигателей // Изв. Томского политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332. № 7. С. 182 – 190. DOI: 10.18799/24131830/ 2021/07/3282.

Riera-Guasp M., Antonino-Daviu J. A., Capolino G. A. Advances in electrical machine, power electronic, and drive condition monitoring and fault detection: State of the art // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2014. Vol. 62(3). P. 1746 – 1759. DOI: 10.1109/TIE.2014.2375853.

Yang Z. Fault diagnosis of mine asyn¬chronous motor based on MEEMD energy entropy and ANN / Z. Yang, C. Kong, Y. Wang, X. Rong, L. Wei // Computers & Electrical Engineering. 2021. Vol. 92. P. 107070. DOI: 107070.10.1016/j.compeleceng.2021.107070.

Казубенко А. Ф. Применение электромеханической трансмиссии на карьерных самосвалах БелАЗ // Горная промышленность. 2018. № 6 (142). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prime- nenie-elektromehanicheskoy-transmissii-na- kariernyh-samosvalah-belaz (дата обращения: 03.02.2023).

Козярук А. Е., Камышьян А. М. По¬вышение энергетической эффективности электромеханической трансмиссии карьерного автосамосвала // Записки Горного института. 2019. Т. 239. С. 576 – 582. DOI: 10.31897/pmi.2019.5.576.

Vinogradov A. B. Results of the development and testing of traction electrical equipment of mining dump truck with load capacity of 240 tons / A. B. Vinogradov, N. E. Gnezdov, V. L. Chistoserdov, A. A. Korotkov // Russian Electrical Engineering. 2015. Vol. 86. No. 3. P. 139 – 146.

Vinogradov A. B. Mining Dump Trucks Electrical Traction Equipment Improvement / A. B. Vinogradov, N. E. Gnezdov, V. L. Chistoserdov, A. A. Korotkov // 2020 XI International Conference on Electrical Power Drive Systems (ICEPDS). — IEEE, 2020. С. 1 – 4.

Казубенко А. Ф. Самосвалы БелАЗ с электромеханической передачей // Уголь. 2019. № 5 (1118). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/samosvaly-belaz- s-elektromehanicheskoy-peredachey (дата обращения: 03.02.2023).

Белаз 90 тонн. URL: https://power- m.ru/customers/industry-and-transport/ customer-support/belaz-90-tons (дата обращения: 22.02.2023).




DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2023.81.16.005

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»

Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: