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我公司煤炭码头取料机在作业过程中经常出现洒漏煤的现象。取料作业时,物料由斗轮挖取,经导料板到皮带上,输送到中心落料点,经衬板缓冲后落到地面皮带机上,输送到装船机装船。在从中心落料点的衬板到地面皮带这个环节,洒煤现象严重。皮带机沿线两侧大量积煤,既影响环境,又增加工作量。洒落煤的原因如下: 相似文献
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衬板安装于散货机械设备漏斗内壁,是漏斗保护不可缺少的易损部件。常见的散货作业如矿石、煤炭一经流过漏斗,必然给漏斗衬板造成强烈的冲击磨损。磨损到达一定程度,衬板就要更换。为了减少更换次数,提高衬板寿命,几年来,公司技术人员不断摸索,研究出了不同材料的衬板,如高分子衬板、陶瓷衬板、橡胶衬板、料打料衬板、铸钢衬板等。 相似文献
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为解决港口大型门式取料机斗轮取料系统故障率高、故障点多的问题,对斗轮取料系统进行改造,主要包括改变斗轮传动形式、重新设计承重轮结构、优化滚圈管道连接方式、改造小车钢结构、增加起升钢丝绳自动润滑装置等,使斗轮取料系统关键部件的性能得到整体提升,从而保障斗轮取料系统稳定运行.门式取料机斗轮取料系统经综合优化改造后,系统故障... 相似文献
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传统的斗轮取料机作业中,通过手柄频繁调节回转速度以稳定物料流量,会带来流量不匀、效率低、超载多的问题。采用PID控制技术设计取料机回转自动调速控制方法,斗轮功率作为自变量,以回转速度作为因变量,设计边界调速程序,可以实现物料流量持续稳定的维持在目标范围内,有效控制超载、降低操作人员劳动强度,具有较好的推广价值。 相似文献
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分析斗轮取料机过载原因与危害,通过皮带秤瞬时流量反馈取料流量、采集斗轮运行参数、增加取料机垛形检测传感器等方式,建立防过载闭环控制策略并设计多种过载模式下的控制方法,提出了一种解决取料过载、取料量受人为因素影响过大等问题的方案. 相似文献
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取料机在取堆场底层的物料时,剩余的垛底厚度主要由两个因素决定:一是俯仰下限位;二是俯仰极限限位。这两个限位整定一般是根据堆场的标准高度确定的。通常情况下,港口的堆场标高是一个定值,整个堆场上所有的垛位都处在同一水平面上。理论上,取料机底层取料后的剩余垛底厚度是一个固定的整定值。但北方的港口大都是建立在填海造陆的软基基础上的,经过几年使用后,由于堆存煤炭的重力作用,堆场发生了不同程度的沉降, 相似文献
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沿海港口对于我国现行国家战略和经济发展十分重要,建设世界一流港口,实现港口生产作业自动化、机械化一直是港口技术研究的重要课题。本文基于工程实践,研发了散货堆场单机智能化生产作业系统,该系统由堆料机智能化生产作业系统、取料机智能化生产作业系统和单机CMS系统等构成,各系统间相辅相成,实现了堆料机、取料机的全自动化操作。该系统既有效的提升了堆、取料机全天候作业的效率,又可以节省人力成本,推动了港口的高质量发展。 相似文献
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1问题的提出
日照港陆桥一公司#7、#8堆场煤炭改扩建工程中,在A-6皮带机所在的轨道上配置了2台额定能力为3000t/h(最大取料能力为3300t/h)的取料机,这2台取料机采用了PLC和变频技术,使用触摸屏实现人机对话功能,通过拉姆齐称重装置检测得到取料的瞬时流量值和累计值,再通过光缆进行各种信号的数据处理和传输。这2台取料机是沿海港口科技含量较高的现代化设备。 相似文献
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QLK 1200.51型斗轮取料机为我港矿石料场取料设备,作业货种为多种铁矿石.由于斗轮输入轴联接设计不尽合理等原因,斗轮取料机作业过程中故障率较高,严重地影响了设备的正常运行. 相似文献
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通过对传统桥式混匀取料机滚轮机构结构形式分析,找出其应用于矿石物料过度磨损及震动等问题的原因,并结合实际工况对其结构及驱动形式进行优化和强度、寿命校验,使其满足设备工况要求并为同类设备设计改造提供借鉴及参考。 相似文献
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目前我港各公司的皮带机受料转接塔,其衬板的布置一般是迁就母体筋板对衬板孔的影响.加衬板是为了保护母体,可是这样的布局,保护作用大打折扣.虽然国内外都在不断地研发各种耐磨材料用于衬板,但是只解决了衬板的使用寿命问题.而忽略了衬板对母体的保护. 相似文献
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1 秦皇岛港煤三期概况
秦皇岛港煤三期是我国“七五”规划重点建设项目,1989年正式投入使用.现工艺系统计有翻卸线2条,取装线3条,翻堆线设计能力为4 860 t/h,取装线设计能力为6 000 t/h.设备包括三翻式翻车机2台,悬臂式堆料机2台,悬臂式取料机5台,堆取料机1台,移动装船机3台,皮带机21条,平面延长米13 000 m.当前采用的煤炭作业模式是翻车机→BF皮带机→BD皮带机→堆料机→堆场→取料机→BQ皮带机→BJ皮带机→BM皮带机→装船机的运行模式.从该作业模式看,带式输送机输送物料的距离长,导致驱动电机的总功率大,耗能最多,据统计约占各种设备总耗能的85%左右. 相似文献
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为解决斗轮取料机自动取料流量控制难题,提高干散货码头生产作业效率,采用BP神经网络PID控制算法对取料机取料流量控制进行优化。分析目前斗轮机取料流量控制现状,在常规PID控制方法的基础上采用BP神经网络进行改进优化,利用BP神经网络的自学习、自适应等特性,实现对PID控制参数的在线整定和优化。采用MATLAB Simulink仿真软件,建立BP神经网络PID控制模型,通过在天津某煤炭码头进行现场工程应用,证明模型的有效性和可靠性,表明BP神经网络PID算法能进一步提高干散货码头整体生产作业效率,延长大机设备使用寿命。 相似文献