This article is devoted to the development of a method for probability estimate of failure of an asynchronous motor as a part of electric drive with a frequency converter. The proposed method is based on a comprehensive method of diagnostics of vibration and electrical characteristics that take into account the quality of the supply network and the operating conditions. The developed diagnostic system allows to increase the accuracy and quality of diagnoses by determining the probability of failure-free operation of the electromechanical equipment, when the parameters deviate from the norm. This system uses an artificial neural networks (ANNs). The results of the system for estimator the technical condition are probability diagrams of the technical state and quantitative evaluation of the defects of the asynchronous motor and its components.

Представлены результаты экспериментов по влиянию энергии удара на интенсивность ударно-абразивного изнашивания модельного инструмента из трех марок инструментальных сталей вида конической пики при ударном взаимодействии с фрагментом гранита. Часть инструмента подвергалась типовой термической обработке, практикуемой на заводах-изготовителях пик, другая — дополнительной обработке холодом или криогенной обработке. Для обоснования возможности переноса экспериментальных данных на натурные условия устанавливались рабочие параметры эксперимента, при соблюдении которых его условия будут подобны условиям работы пики гидромолота. Для выполнения указанного подобия уровень контактных напряжений между модельным инструментом и породой в экспериментах был таким же, как и при ударном внедрении пики. Установлена зависимость между интенсивностью ударно-абразивного изнашивания и энергией удара модельного инструмента, на основании которой рассчитаны интенсивности изнашивания пики гидромолота JCB HM380 при разрушении гранитных фрагментов. Оценивалась наработка пики, за которую принималось количество нанесенных ей ударов до полного изнашивания острия. Из сравнения наработки пик, изготовленных из анализируемых сталей и подвергнутых указанным видам термической обработки, сделан вывод о целесообразности внедрения операций обработки холодом и криогенной обработки в технологический процесс изготовления пик гидромолотов.

Nowadays pelletizing drums are widely used in the steel industry. These units are characterized by high endurance and low cost of maintenance. However, use and control of these units in the process of coarsening have a number of issues. For most of the cases pelletizing drums are “black box” and control accuracy can not be estimated exactly. It is explained by low existing theoretical basis of this production process. Particularly it is tied up with the variability of the bulk materials (charges) parameters supplied to the unit. Overcome of this issues can be reached with development of intelligent control systems for drum pelletizing machines. Main requirement for such systems is possibility to level or consider the effect of charges properties variability in control. However, it is necessary to study the behavior of bulk materials inside the units. Visual assessment of pelletization does not allow to evaluate the ongoing physical processes. Development of mathematical and numerical models can help studying the process and take a lot of parameters into account including charges properties and even interaction with water. But the adequacy of the resulting models also has to be clarified using physical devices to record or capture bulk materials behavior inside the units. This research proposes a DEM simulation test of the concept for bulk material behavior control through the recognition of the mixture movement fragments using special capsules. This part is dedicated to the simulation model set up and extracting the particles trajectories for further processing.