Прогнозирование отказов одноковшовых экскаваторов на основе методов искусственного интеллекта

По данным статистики горное оборудование, в том числе карьерное оборудование, простаивает более 40% рабочего времени, где 30% времени простоев связано с восстановлением его работоспособности (ТОиР). Эти факты подчеркивают  актуальность  повышения  качества систем технического обслуживания и ремонта (ТОиР) техники.

В данной работе приведены доли затрат и коэффициенты использования оборудования во времени для каждого из основных этапов ведения открытых горных работ. Низкий коэффициент использования оборудования во времени на этапе «Выемочно-погрузочные работы» (65%) обусловлен, как и недостаточной надежностью самих машин, так и плохой организацией технического обслуживания и ремонта. Более подробно рассмотрены одноковшовые экскаваторы, как так их коэффициент использования оборудования во времени не превышает 51%. Показан процент выхода из строя основных частей экскаватора.

В процессе эксплуатации под действием различных взаимосвязанных природно-технических факторов непрерывно ухудшается техническое состояние оборудования. Описаны основные факторы, влияющие на вероятность отказа основных частей одноковшовых экскаваторов. Проанализированы основные типы систем технического обслуживания и ремонта. Одним из важнейших инструментов современных систем ТОиР является прогнозирование вероятности отказа оборудования.

Проведен сравнительный анализ методов прогнозирования. Для прогнозирования вероятности отказа одноковшового экскаватора авторы выбрали метод нечетких нейронных сетей – метод Мамдани. Используя метод Мамдани в среде MatLab (инструмент Fuzzy Logic), получена вероятность отказа ковша одноковшового экскаватора.Высокая вероятность (0.869) отказа ковша возникает при большом сроке эксплуатации ковша (21.7лет) и высокой крепости породы(10.5). Данный метод универсален и позволяет прогнозировать вероятность отказов отдельных элементов экскаватора, что позволит снизить общее время простоя оборудования.