隨著我國工業的發展，選礦設備的應用將會越來越廣泛，我們在享受選礦設備投產后為我們帶來效益的同時，是否有考慮到它們的故障問題。任何機械設備，在運轉過程中，不可避免會出現一些故障，而這些故障一旦出現就需要停車處理，而檢修工作頻繁，就完不成按每月生產任務規定的運轉率指標。所以，當選礦設備發生故障后，不但要對每一項具體的設備故障進行分析，查明發生故障的原因和機理，采取措施及時排除，還要針對故障性質，制訂管理辦法，預防或減少故障，改善設備技術狀態。
    在鉛鋅礦選礦設備的試運轉工作中，比較常見的故障有：
    一、機組的振動超過規定值。整個機組的振幅超過規定值是一種十分危險的現象，引起振動的原因主要有：
    1.由于安裝質量引起的，例如說某些重要部分的水平、對中精度達不到要求等等。
    2.設備的基礎設計不合理，基礎的振幅超過了規定的數值。
    3.工藝操作不當引起的，例如說超負荷、超速運轉，使附加應力和慣性過大；工藝系統不穩定或者其他原因使機組工作在不穩定的狀態下。

    二、鉛鋅礦設備的某些零部件振動過大。產生的原因主要是軸與軸承之間的間隙過大；連接螺栓發生松動；零件的靜平衡、動平衡精度不夠，剩余不平衡量超過了最大允許值；齒輪的周節誤差過大或者頂隙過小、潤滑不良等。
    三、軸承溫升高。產生的原因是潤滑油脂選擇不當；缺油；選赤鐵設備冷卻系統有故障；滑動軸承的刮研質量不合要求或者軸承間隙過小；滾動軸承的內圈與軸、外圈與座孔的配合過盈過大，以至裝配之后軸承游隙過小；工作溫度較高的軸沒有考慮軸向的熱補償間隙等等。
    四、有異常響聲和敲擊聲。其可能的原因有：鉛鋅礦設備工作腔內有異物；某些相對運動的摩擦副間隙過大，運轉中出現松動；連接件發生脫落或者零部件發生損壞等等。
鉛鋅礦設備狀態識別以及未來發展趨勢
    在有效地的鉛鋅礦設備工作狀態特征提取之后進行狀態識別。它是以模式識別作為理論基礎，現在大多數企業使用的主要有兩種方法：一種是統計模式識別；一種是結構模式識別。這兩種方法各自有各自的判別準則。除此之外，還有基于模糊數學的模糊診斷，基于灰色理論的灰色診斷等等。
    隨著科學技術和計算機應用技術的不斷發展，鉛鋅礦設備狀態診斷建立了診斷的集成形式，也就是診斷的專家系統。它是集信號采集、特征提取、診斷識別與趨勢分析于一體，是一個集成系統。專家系統采用模塊結構，能夠方便地增加其功能性。它的知識庫是開放式的，便于修改和增刪。鉛鋅礦設備專家診斷系統還具有解釋功能以及良好的操作界面，它是綜合利用各種信息與診斷的方法，以靈活的診斷策略來解決實際問題。
    隨著科學技術的進一步發展，宋陵選礦設備專家從鉛鋅礦設備故障診斷的全過程來看，今后將在下述幾個方面取得新的進展。
    1.不斷研制和開發更為先進的多功能高效測試儀器，更加有效地測取設備工作的各種狀態信號。
    2.開發以人工神經網絡為基礎的神經網絡信號處理技術和相應的軟硬件裝置。
    3.研制開發以人工神經網絡為支持系統，集信號測試、處理以及識別診斷于一體的綜合集成診斷專家系統。
    4.進一步開發以人工智能為基礎的智能型識別診斷技術。
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