ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕНТИЛЬНО-ИНДУКТОРНОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН ДЛЯ ШАХТНОГО ГОРНОРУДНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Добыча полезных ископаемых шахтным методом на данный момент активно применяется по всему миру. Её главным преимуществом является возможность добычи ископаемых, находящихся глубоко в недрах, без значительных изменений рельефа и независимо от климата. В связи с этим эксплуатация горного оборудования происходит на основе электропривода. В основном применяется электропривод на основе асинхронного двигателя (АД), достоинствами которого является простота конструкции, ремонта, пуска и автоматизации. Однако применение вентильного индукторного двигателя (ВИД) является более эффективным решением поскольку имеет повышенную живучесть, высокий уровень КПД при габаритах меньших АД и прочее [1-11, 17, 18, ]. Целью работы является обосновать с помощью метода «Дерево отказов» эффективность применения вентильно-индукторного двигателя в условиях шахтного метода добычи полезных ископаемых методом дерева отказов.

Метод «Дерево отказов» — это дедуктивный метод определения условий и факторов, способных привести к определенному нежелательному (головному) событию и представляет логически организованную графическую конструкцию, в которой демонстрируется взаимодействие элементов системы, отказ которых по отдельности или в сочетании может способствовать отказу системы в целом [14]. Основной целью построения дерева отказов является символическое представление существующих в системе условий, способных вызвать ее отказ. Кроме того, дерево отказов позволяет показать в явном виде слабые места системы и является наглядным средством представления и обоснования принимаемых решений, а также средством исследования компромиссных соотношений или установления степени соответствия конструкции системы заданным требованиям [13, 14].

Построение дерева отказов, как правило, начинается с выбора главного события, которое имеет большое значение для результата анализа. Главное событие должно быть выбрано конкретно и недвусмысленно [11]. В данном случае головным событием является отказ вентильного двигателя, которое происходит в связи с отказом одного из трёх основных элементов: электромеханического преобразователя, полупроводникового коммутатора и датчика положения ротора. Головное событие может быть вызвано тремя видами отказов [11, 12]:

1.     инициирующими - неправильными действиями персонала (человеческий фактор);

2.     первичными - естественные процессы износа и старения;

3.     вторичными, возникающими при нарушении проектных и нормативных требований, технических условий и так далее.

Однако такое разделение является условным, поскольку человеческий фактор является основной причиной возникновения отказов. Например, процессы старения и износа элементов не были своевременно обнаружены в результате плохой диагностики или некачественного ремонта.

В структуру дерева отказов входят события, которые приводят к головному событию (внешние воздействия, отказы элементов, человеческий фактор и прочие), и объединяются с помощью логических знаков (табл. 1). При построении дерева отказов выполняются следующие операции: значения вероятностей отказов на входах элемента «ИЛИ» складываются, а значения вероятностей отказов входах элемента «И» перемножаются [14].

Краткое представление дерева отказов АД представлено на рис. 1, в котором представлены отказы трёх основных элементов, отказ, одного из которых, согласно дереву, ведёт к отказу АД.

В настоящее время интенсивность отказов (λ) является основной характеристикой вероятности безотказной работы, приводимой в технических документах. В данной работе для асинхронного двигателя интенсивности отказов элементов получены из журналов и отчётов о ремонте асинхронных двигателей, эксплуатируемых в условиях алмазодобывающего рудника в г. Мирный. Данные об интенсивности отказов сведены в табл. 2.

Деревья отказов вентильного и вентильно-индукторного двигателей представлены на рис. 2-5. Табл. 2. Интенсивности отказов элементов асинхронного двигателя

В реальных условиях эксплуатация может происходить в жёстких условиях, далёких от нормальных, в связи с чем возникает задача определения интенсивности отказов, соответствующей эксплуатационным факторам. Такая интенсивность носит название эксплуатационная и рассчитывается по формуле (1) [15, 16]:

где λб - справочное значение интенсивности отказов элемента; m - количество факторов, принятых во внимание из числа влияющих на безотказность элементов; Ki - поправочный коэффициент, учитывающий влияние i-го фактора.

Для элементов вентильного и вентильно-индукторного двигателей характерны следующие формулы (2-5) эксплуатационной интенсивности отказов [15, 16]:

где 𝜆б - справочное значение интенсивности отказов элемента; 𝐾р - поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от электрической нагрузки и температуры окружающей среды ил корпуса; 𝐾ф -поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от функционального назначения прибора; 𝐾𝑠 - поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от величины рабочего напряжения относительно максимально допустимого; 𝐾э - поправочный коэффициент, учитывающий коэффициент жесткости условий эксплуатации; 𝐾𝑅 - поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от величины номинального сопротивления; 𝐾С - поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от величины номинальной емкости; 𝐾𝑡 - поправочный коэффициент, учитывающий зависимость от максимально допустимых температур.
В табл. 3 представлены результаты расчётов эксплуатационной интенсивности отказов элементов вентильно-индукторного двигателя.

Табл. 3. Результаты расчётов эксплуатационной интенсивности отказов элементов вентильно- индукторного двигателя.

Список литературы

1.     Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Algorithms of fault tolerant control of induction motor electric drive in phase loss operate mode // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON): proceedings, Omsk, May 21–23, 2015. Новосибирск, 2015. P. 1–5.

2.     Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Fault tolerant vector control of induction motor drive (Article number 012015) // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2014. Vol. 66. no. 1. P. 1–6.

3.     Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Mathematical model of brushless DC motor in phase loss operation mode // Applied Mechanics and Materials. 2015. Vol. 698. p. 24–29.

4.     Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Fault-tolerant control algorithms of switched-reluctance motor drive in open-phase modes // 2016 The 11th International Forum on Strategic Technology (IFOST): proceedings, Jun 1–3, 2016. Новосибирск, 2016. P. 140–144.

5.     Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Fault-tolerant control of switched-reluctance drive in emergency modes // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON): proceedings, May 21-23, 2015. – Омск. 2015. P. 1–6.

6.     Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Formation of failure matrix and failure-free control algorithm for multi- sectioned Switched-reluctance drive (Article number 012035) // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2014. Vol. 66. no. 1. P. 1–7.

7.     Odnokopylov, G.I., Kumpyak, O.G., Galyautdinov, Z.R., Galyautdinov, D.R. Determination of vitality parameters of protected critical engineering structures under shock-wave loading [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2019. — Vol. 330, № 4. — P. 110- 125.

8.     Odnokopylov, G.I., Sarkisov, D.Y. Evaluation of breaking load parameters under shock wave loading for critical constructions of oil and gas sector facilities [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2017. — Vol. 328, № 3. — P. 85-95.

9.     Odnokopylov, G.I., Sarkisov, D.Y., Butuzov, E.A. Evaluation of survivabil-ity degree of responsible building structures under shock wave loading [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2018. — Vol. 329, № 12. — P. 122-135.

10.       Odnokopylov, G.I., Shevchuk, V.A., Dementyev, Y.N. Application of system analysis for providing reliability of electrical machines in diamond indus-try [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2019. — Vol. 330, № 5. — P. 131-140.

11.       Vesely W.E. Fault Tree Handbook / F.F. Goldberg, N.H. Roberts, D.F. Haas. – U.S. Nuclear Regulatory Commission, D.C. 20555, January, 1981, c. 209.

12.       Антонов А.В. Системный анализ. М.: Высшая школа, 2006. 454 с.

13.       Деордица Ю.С. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Луганск: ВНУ, 2005. 64 с.

14.       Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. – Томск: Изд-во НТЛ. 2001. 396 с.

15.       Справочник «Надежность ЭРИ». - М.: МО РФ, 2006.

16.       Справочник по электрическим машинам / Под общ. ред. И.П. Копылова, Б.К. Клокова. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - Т.2. - 688 с.

17.       Стекольников Ю.И.. Живучесть систем. СПб.: Политехника, 2002. 155 c.

18.       Шевчук В.А., Муравлев О.П. Анализ вероятности безотказной работы электрических машин в алмазодобывающей промышленности // Горное оборудование и электромеханика. 2018. № 4 (138). С. 39- 46.