金属矿山

作者：刘燕燕,赵峰,付博宣,杨晓明,齐跃峰,

单位：1. 燕山大学信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066000;2. 河北省特种光纤和光纤传感器重点实验室,河北 秦皇岛 066000

关键词：数字孪生,堆取料机,矿山散料堆场,智能制造,故障监测,

基金：国家自然科学基金项目(编号:61735011);河北省重点研发计划项目(编号:19251703D)。

在许多涉及散料装卸作业的大型储料场中,斗轮堆取料机被视为当前最为理想的大型可连续作业机械,为了延长其使用寿命,降低维修成本并解决人工巡检不便的问题,提出了一种基于五维数字孪生的智能健康监测系统。 通过机身外部布设光纤光栅传感器以及内置电机实时运转数据获取堆取料机的当前工作状态,并将数据传入内部信息交互通信网络进行数据的分离存储与融合处理,在消除双光栅由于机械疲劳所带来的温度补偿误差后,构建了多数据融合的、立体化的堆取料机数字健康模型,实现了堆取料机健康状态的智能化预测与立体化监测。 通过在秦皇岛港散料矿物储料场的 QL6000. 55 型斗轮堆取料机进行全系统的安装运行,极大促进了料场数字化进程,改变了管理模式,提高了生产效率,直接增加了经济效益。 研究表明:该系统能够可靠地提供斗轮取料机的实时工作状态,对基本的故障类型有着一定的预警效果,降低了堆取料机维护的人力与物力投入,为矿区大型机械健康监测提供了有益参考。

来源：2024年第01期

《金属矿山》期刊编辑部

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