针对EML340A型连续采煤机截割齿轮箱在大修时发现滚动轴承失效现象,结合工况条件,通过宏观检查、微观检查、游隙分析等方法对失效轴承进行了分析。结果表明,轴承的失效模式为热裂,失效原因是因装配不当引起
为了准确得到连续采煤机截割臂工作时的振动特性,以模态运动能分析结果为主要参考依据,模态应变能结果为辅助参考依据,对连续采煤机截割臂上传感器进行优化配置。利用传感器采集截割臂振动加速度信号,并对振动加速
应用突变理论对采煤机滚筒截割过程中的问题进行分析,得到了采煤机滚筒在截割作业中的刚度和能量条件。经实验分析表明:为避免采煤机作业中的剧烈振动,煤层的阻侵刚度应该大于采煤机牵引系统刚度,此外,破碎煤层所
随着煤炭工业对采掘机械化的要求逐步提升,同时为了提升采煤机在煤层工作的适应性和可靠性,对滚筒式采煤机截割过程中截割部多体动力进行了深入研究。通过采煤机的滚筒和煤层的相互作用以截割部为研究对象,建立关于
分析煤岩界面识别技术发展的现状,提出一种利用采煤机滚筒截割振动信号来进行煤岩界面辅助识别的方法。对采煤机的滚筒进行受力分析,建立摇臂截割振动模型,通过理论分析验证该方法的可行性;设计采煤机模拟截割振动
在基于煤岩截割振动信号分析的煤岩界面识别过程中,针对常规时频域分析方法对噪声敏感、振动信号能量变化适应性差等问题,提出一种基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别方法。通过分析振动传感器采集的采煤机不
以滚筒采煤机截割头为研究对象,建立截割头常见故障树,采用FTA对其展开深入分析,得到了造成截割头失效底事件。将这些底事件进行分类汇总,收入煤机制造企业FMEA管理体系中,通过FMEA程序,对这些底事件
针对传统采煤机记忆割煤技术自动化水平落后、生产效率低、数据采集不准确和不能实时监控等问题,设计了基于记忆割煤方法的采煤机监控系统。该监控系统以PLC S7-300为控制核心,通过对采煤机机身各部分参数
煤岩截割振动信号分析的煤岩界面识别中,振动信号难以与采煤机实时工况信息进行关联存储,存在煤岩识别运算量大等问题。针对此类问题,设计了一种新型采煤机截割振动信号采集与识别系统。重点介绍了该系统的设计原理
对采煤机截割部进行改进设计,采用电动机-摇臂-行星齿轮传动-滚筒传动方式。在此方案中单级直齿圆柱齿轮减速和双级行星机构减速共同使用,这样可以大大简化截割部结构,且提高第1级小齿轮的使用寿命。
