Обоснование эффективности тепловизионного метода для обнаружения дефектов в гидросистеме самосвалов БелАЗ

Рассмотрена возможность применения тепловизионного неразрушающего контроля для диагностики технического состояния гидросистем карьерных самосвалов БелАЗ. Актуальность исследования обусловлена необходимостью своевременного выявления дефектов гидравлического оборудования на ранних стадиях их развития с целью снижения времени простоя техники и продления ее ресурса. В отличие от традиционных методов тепловизионный контроль менее чувствителен к шероховатости поверхности и дает возможность сканировать и исследовать большие площади, выявляя локальные температурные аномалии. На основе решения уравнений гидродинамики и теплопроводности для стационарного ламинарного течения масла в трещине выполнена теоретическая оценка количественной зависимости локального изменения температуры от раскрытия трещины и градиента давления в цилиндре аксиально-поршневого насоса. Показано, что трещины с раскрытием от 30 мкм создают локальный перегрев не менее 0,5 °С, что более чем на порядок превышает пороговую чувствительность современных тепловизоров. Увеличение раскрытия до 60 мкм приводит к локальному нагреву на 10 °С, что делает дефект легко обнаруживаемым. Экспериментальные исследования проведены с использованием тепловизора на узлах гидросистемы карьерных самосвалов БелАЗ. Установлено, что для загрязненных поверхностей коэффициент излучения лежит в диапазоне 0,90–0,97, а для очищенных 0,73–0,95 в зависимости от степени окисления металла. На основе полученных данных сформулированы практические условия проведения тепловизионного контроля. Составлен атлас тепловых карт бездефектных узлов гидросистемы БелАЗ. Результаты исследования позволяют повысить надежность и безопасность эксплуатации горнотранспортных машин за счет своевременного выявления предаварийных ситуаций.

Черепецкая Е. Б., Худайбердиев Ш. М., Косимов Ш. С., Гапеев А. А., Дудченко О. Л. Обоснование эффективности тепловизионного метода для обнаружения дефектов в гидросистеме самосвалов БелАЗ // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 11-1. – С. 124–136. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_111_0_124.

Черепецкая Елена Борисовна¹ — д-р техн. наук, главный научный сотрудник, e-mail: eb.cherepetskaya@misis.ru, ORCID ID: 0000-0002-9642-2149,
Худайбердиев Шерзод Муртазаевич² — канд. техн. наук, декан горно-металлургического факультета, e-mail: h.sherzod@list.ru, ORCID ID: 0000-0001-7248-492X,
Косимов Шохрух Сайдумар угли² — заместитель декана горно-металлургического  факультета, e-mail: sh.kasimov.mk@gmail.com, ORCID ID: 0009-0005-0655-6020,
Гапеев Артем Андреевич¹ — канд. техн. наук, научный сотрудник, e-mail: agapeev@misis.ru, ORCID ID: 0009-0001-7744-9426,
Дудченко Олег Львович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: dionis_4444@mail.ru,
¹ НИТУ МИСИС, Москва, Россия,
² Филиал НИТУ МИСИС в г. Алмалык, Алмалык, Республика Узбекистан.

Черепецкая Е.Б., e-mail: eb.cherepetskaya@misis.ru.

1. Кузнецов Д. В., Одаев Д. Г., Линьков Я. Е. Особенности выбора технологического автотранспорта для разработки глубоких карьеров севера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № 5. — С. 54—65.

2. Сергеев В. Ю. Диагностические методы и средства неразрушающего контроля для технического аудита узлов и агрегатов карьерных экскаваторов // Горная промышленность. — 2009. — № 6 (88). — С. 45—47.

3. Тотьмянин С. В. Анализ интенсивности отказов и динамики простоев автомобилей БелАЗ горнодобывающего предприятия // Недропользование и транспортные системы. — 2022. — Т. 12. — № 2. — С. 12—24.

4. Кузин Е. Г., Пудов Е. Ю., Дубинкин Д. М. Анализ отказов узлов карьерных самосвалов в условиях эксплуатации // Горное оборудование и электромеханика. — 2021. — № 2. — С. 55—61. DOI: 10.26730/1816-4528-2021-2-55-61.

5. Wang Z., Zhao L., Kong Z., Kong Zh., Yu J., Yan Ch. Development of accelerated reliability test cycle for electric drive system based on vehicle operating data // Engineering Failure Analysis. 2022, vol. 141. DOI: 10.1016/j.engfailanal.2022.106696.

6. Борисов С. В., Колтунова Е. А., Кладиев С. Н. Совершенствование структуры имитационной модели тягового асинхронного электропривода рудничного электровоза // Записки Горного института. — 2021. — Т. 247. — С. 114—121. DOI: 10.31897/PMI.2021.1.12.

7. Tsiglianu P., Romasheva N., Nenko A. Conceptual management framework for oil and gas engineering project implementation // Resources. 2023, vol. 12, no. 6. DOI: 10.3390/resources12060064.

8. Грачев А. И. IMS — интеллектуальная система мониторинга и прогнозной аналитики БЕЛАЗа // Золото и технологии. — 2022. — № 2. — С. 98—99.

9. Gerike B., Kuzin Ye., Gerike P. New approach to mining machines reducing gear box maintenance / The 11st China-Russia Academic Conferences. Shandong University of Science and Technology, 2023, pp. 537—552.

10. Герике Б. Л., Швыдкин С. А. К вопросу создания системы мониторинга технического состояния несущих металлоконструкций карьерных автосамосвалов // Уголь. — 2025. — № 12. — С. 68—71. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-12-68-71.

11. Gustafson A., Schunnesson H., Galar D., Kumar U. The influence of the operating environment on manual and automated load-haul-dump machines: a fault tree analysis // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2013, vol. 27, no. 2, pp. 75—87. DOI: 10.1080/1755182X.2011.651371.

12. Timusk M. A., Lipsett M. G., McBain J., Mechefske Ch. Automated operating mode classification for online monitoring systems // Journal of Vibration and Acoustics, Transactions of the ASME. 2009, vol. 131, no. 4, pp. 0410031—04100310. DOI: 10.1115/1.3142871.

13. Димитрюк К. А. Тепловизионный метод технической диагностики трансформаторов 110 кВ // Вестник науки. — 2023. — Т. 4. — № 7 (64). — С. 337—342.

14. Jakubek B., Grochalski K., Rukat W., Sokol H. Thermovision measurements of rolling bearings // Measurement. 2022, vol. 189, article 110512. DOI: 10.1016/j.measurement.2021.110512.

15. Janssens O. Thermal image based fault diagnosis for rotating machinery // Infrared Physics & Technology. 2015, vol. 73, pp. 78—87. DOI: 10.1016/j.infrared.2015.09.004.

16. Sawczuk W., Cañás A. M. R., Kołodziejski S. Thermal imaging of the disc brake and drive train in an electric locomotive in field conditions // Combustion Engines. 2023, vol. 196, no. 1. DOI: 10.19206/CE-174320.

17. Auccahuasi W., Urbano K., Flores E., Ovalle Ch., Campos-Sobrino M., Quispe-Peña H., Sobrino-Mesias J., Benites N., Marin-Huapaya J., Flores-Castañeda R. O., Olaya-Cotera S. Methodology for thermal analysis of combustion engines, applied to automobiles // Advances in Science and Technology. 2024, vol. 151, pp. 93—100. DOI: 10.4028/p-MbC0S8.

18. Черепецкая Е. Б., Худайбердиев Ш. М., Косимов Ш. С., Эргашев Р. М. Тепловизионный контроль точек перегрева узлов гидросистемы автосамосвалов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2026. — № 2. — С. 59—67. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_2_0_59.

19. Damnjanovic Z. R., Mančić D., Jovanić P., Maksimović M. IR testing and monitoring mining equipments / 13th International Conference «Research and Development in Mechanical Industry» (RaDMI 2013). Kopaonik, Serbia. 2013, vol. 2, pp. 647—651.

20. Sergeev V. Y. Methods and devices for control and diagnostics of materials, products, substances and the natural environment // Cifra.Engineering. 2025, no. 4(9). DOI: 10.60797/ENGIN.2025.9.1.

21. Wodecki J., Stefaniak P. K., Michalak A., Agnieszka W., Zimroz R. Technical condition change detection using Anderson—Darling statistic approach for LHD machines — engine overheating problem // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2018, vol. 32, no. 6, pp. 392—400. DOI: 10.1080/17480930.2017.1388336.

22. Карслоу Г., Егер Д. Теплопроводность твердых тел. — М.: Наука, 1964. — 488 с.

23. Шлихтинг Г. Теория пограничного слоя. — М.: Наука, 1974. — 712 с.

24. Вавилов В. П. Инфракрасная термография и тепловой контроль. — М.: ИД Спектр, 2009. — 544 с.