ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработка системы автоматизированного мониторинга эксплуатационных параметров мобильных дробильно-сортировочных комплексов

Авторы

  • Георгий Владимирович Марков Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, 119991, Москва, Ленинский проспект, д. 65, корп. 1

Как цитировать

ГОСТ Марков Г. В. Разработка системы автоматизированного мониторинга эксплуатационных параметров мобильных дробильно-сортировочных комплексов // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 8. С. 364-377. DOI: 10.25726/x0446-6842-3556-i
APA Марков, Г. В. (2026). Разработка системы автоматизированного мониторинга эксплуатационных параметров мобильных дробильно-сортировочных комплексов. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(8), 364-377. https://doi.org/10.25726/x0446-6842-3556-i

Аннотация

Мобильные дробильно-сортировочные комплексы эксплуатируются в условиях, для которых стационарные схемы технического диагностирования не проектировались: автономное дизель-генераторное энергоснабжение, прерывистый канал связи, перебазировка раз в несколько недель и отсутствие постоянного инженерного персонала на площадке. Регламентное обслуживание по наработке при такой эксплуатации расходится с фактической траекторией износа, причём направление расхождения заранее неизвестно. Цель работы – обоснование структуры и параметрического состава системы автоматизированного мониторинга, пригодной для самоходного комплекса с прерывающейся историей измерений. Применены расчётное моделирование информационной нагрузки измерительного контура, статистическое моделирование методом Монте-Карло (10 000 итераций) для оценки числа ложных срабатываний и времени упреждения отказа, факторное разложение годового выпуска методом цепных подстановок и дисконтирование денежных потоков кумулятивным методом. Обоснован состав из 34 измерительных каналов с распределением вычислений между бортовым и удалённым контурами: передача агрегированных признаков вместо оцифрованных реализаций сокращает суточный объём трафика с 221,2 МБ до 92,2 кБ. Адаптивная граница 3,91 мм/с, восстановленная по границам естественной изменчивости виброскорости, увеличивает среднее время упреждения отказа с 406 до 478 ч, но при срабатывании по одиночному измерению повышает частоту ложных тревог с 2,6 до 27,5 в год; правило подтверждения «2 из 3» снижает её до 0,11 в год. Коэффициент технического использования модельного комплекса растёт с 0,940 до 0,968, годовой выпуск – на 32,58 тыс. т, чистый дисконтированный доход за пятилетний цикл составляет 1,63 млн руб. при ставке дисконтирования 18,5%. Соотношение прироста упреждения и роста числа ложных тревог показывает, что определяющим элементом системы мониторинга самоходного комплекса выступает не выбор уровня порога, а правило подтверждения превышения; экономический результат при этом удерживается положительным лишь при сокращении аварийных простоев более чем на 62,4 ч в год.

Ключевые слова

мобильный дробильно-сортировочный комплекс автоматизированный мониторинг виброскорость диагностический порог коэффициент технического использования обслуживание по фактическому состоянию время упреждения отказа щековая дробилка

Библиографические ссылки

Баранов Л.А., Балакина Е.П., Чжан Юнцян. Анализ погрешностей прогноза для интеллектуальных систем управления и предиктивной диагностики // Надежность. 2023. Т. 23. № 2. С. 12-18.

Герике П.Б., Никитин А.Г. Анализ параметров вибрации, генерируемой при работе щековых дробилок // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 5 (145). С. 16-22.

Герике П.Б., Герике Б.Л. Прогнозирование ресурса горного оборудования с использованием единого диагностического критерия его технического состояния // Техника и технология горного дела. 2022. № 3 (18). С. 4-22.

Герике П.Б., Герике Б.Л., Телегуз А.С. Оценка параметров деградации технического состояния горных машин с использованием разработанного программного обеспечения // Горное оборудование и электромеханика. 2023. № 2 (166). С. 57-67.

Герике П.Б., Герике Б.Л. Выявление дефектов ленточных конвейеров с помощью единых диагностических критериев // Горное оборудование и электромеханика. 2025. № 1 (177). С. 55-64.

Журавлев А.Г., Черепанов В.А. Резервы повышения производительности подсистемы «карьерный транспорт – дробильный передел» с учетом коэффициентов использования дробильного оборудования // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2020. Т. 331. № 11. С. 195-207.

Журавлев А.Г., Чендырев М.А. Развитие конструкций полустационарных дробильно-перегрузочных установок для тяжелых условий // Проблемы недропользования. 2025. № 3 (46). С. 45-57.

Ибраева Н.Р., Лагунова Ю.А. К вопросу диагностики технического состояния привода конусной дробилки на основе нейронных сетей // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. № 11-1. С. 162-170.

Кораблёв Ю.А. Прогнозирование остаточного срока полезного использования технологического оборудования методом глубокого обучения LSTM // Известия ЮФУ. Технические науки. 2025. № 5. С. 277-288.

Корогодин А.С., Иванов С.Л. Оценка технического состояния опорных подшипников скольжения барабанной мельницы при эксплуатации в составе арктического комплекса горного оборудования // Горная промышленность. 2024. № 6. С. 144-151.

Кузин Е.Г., Герике Б.Л., Захаров А.Ю. Модели предельного состояния приводных станций ленточных конвейеров // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2024. № 8. С. 92-107.

Никитенко С.М., Гоосен Е.В., Рожков А.А., Королев М.К. Цифровые двойники и цифровые технологии: особенности и перспективы в угольной отрасли // Горные науки и технологии. 2025. Т. 10. № 3. С. 298-305.

Панина О.В., Завалько Н.А., Еремин С.Г., Харченко К.В., Зуденкова С.А. Разработка нейронных сетей для анализа вибрационных сигналов горного оборудования и предупреждения аварийных ситуаций // Горная промышленность. 2025. № 2. С. 97-104.

Сафиуллин Р.Н., Сафиуллин Р.Р., Сорокин К.В. Метод оценки и прогнозирования технического состояния ресурсных элементов карьерных самосвалов на основе контрольных карт Шухарта // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2024. № 7. С. 111-124.

Степанов П.И., Закураев В.В. Модель и алгоритм оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования на основе комплексного анализа тока и вибрации // Южно-Сибирский научный вестник. 2021. № 2 (36). С. 122-127.

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

55 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 4 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.