有關液壓系統(tǒng)的故障分析與診斷的研究

普利司通(沈陽)輪胎有限公司 趙洋

有關液壓系統(tǒng)的故障分析與診斷的研究

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文章中對液壓系統(tǒng)故障診斷方法的發(fā)展進行了闡述,分析了液壓系統(tǒng)故障診斷的方法,總結了各種方法的優(yōu)缺點,展望了液壓系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢與動態(tài)。

液壓系統(tǒng)故障診斷

國內外工程機械的傳動和執(zhí)行機構都普遍采用了液壓技術,大量機械設備的自動化控制也往往借助液壓系統(tǒng)來實現。統(tǒng)計表明,機械設備發(fā)生的故障半數以上都與液壓系統(tǒng)有關。液壓系統(tǒng)的狀態(tài)直接影響、甚至決定機械設備的運行狀況。因此對液壓系統(tǒng)進行故障診斷,對社會生產具有極為重要的意義和作用。國內外學者對此進行了大量的研究,文章中對液壓系統(tǒng)故障診斷技術的發(fā)展現狀進行了分析和總結,并展望了該技術的發(fā)展趨勢。

液壓系統(tǒng)故障診斷屬于機械故障診斷的范疇,許多機械故障診斷方法可以直接應用于液壓系統(tǒng)的故障診斷。用于液壓系統(tǒng)故障診斷的方法可分為簡易的故障診斷、基于信號分析的故障診斷和基于人工智能的故障診斷三大類,下文將就三類方法進行詳細的分析和比較。

一、簡易的故障診斷方法

(1)傳統(tǒng)的主觀診斷法。傳統(tǒng)的主觀診斷法,指的是維修人員憑借個人的實踐經驗,通過看、聽、摸、聞、問,或借助簡單的儀器、儀表,判斷系統(tǒng)故障發(fā)生的部位和原因。常用的方法有感官診斷法、方框圖分析法、系統(tǒng)圖分析法等。主觀診斷法簡單、方便并且快捷,但診斷結果常帶有主觀傾向性,難于滿足復雜的液壓系統(tǒng)的故障診斷的需求。

(2)直接性能測試的方法。直接性能測試的方法是通過對液壓元件和系統(tǒng)的性能測試,來評價系統(tǒng)的工作狀態(tài)。該方法也可進行在線狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,并對故障進行定量分析,已被應用在許多液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測中。另外,還可以用被測量的變化率是否在正常范圍內來判別故障是否發(fā)生。該方法原理簡單,概念直觀。然而,性能測試對早期失效不很敏感,只有當系統(tǒng)失效發(fā)展成十分嚴重時,其性能指標變化才有所體現。

二、基于信號分析的故障診斷方法

(1)基于油樣分析的方法。液壓系統(tǒng)中的污染物帶有大量反映系統(tǒng)內部狀態(tài)的信息。因此,通過對油液中污染物成分鑒別和含量測定,可以了解液壓系統(tǒng)油液的污染狀況以及元件的工作狀況,為液壓系統(tǒng)的故障診斷和維護提供依據。目前常用的油樣分析技術和方法有基于油液顆粒污染度的檢測技術和基于油液性能參數的檢測技術。

(2)基于振動、噪聲分析的方法。振動、噪聲是液壓系統(tǒng)在運行過程中伴隨的必然現象,特別對液壓泵來說,其殼體振動十分明顯。設備的振動、噪聲信號中包含有大量豐富的故障信息,通過對信號的分析可以獲得許多有關元件的狀態(tài)信息,有助于確定設備的工作狀態(tài),從而有效地進行故障診斷。目前對于利用振動、噪聲分析進行設備故障診斷的研究較多,其理論和方法比較完善。

(3)基于數學模型的診斷方法。模型診斷方法是以現代控制理論和現代優(yōu)化方法為指導,以系統(tǒng)的數學模型為基礎,利用觀測器(組)、等價空間方程、Kal2 man濾波器、參數模型估計和辨識等方法產生殘差,然后基于某種準則或閾值對該殘差進行評價和決策。目前該領域研究的重點是(線性和非線性)系統(tǒng)故障診斷的魯棒性、故障可檢測性和可分離性,以及利用非線性理論進行非線性系統(tǒng)的故障診斷。

三、基于人工智能的故障診斷方法

(1)基于專家系統(tǒng)的智能診斷方法。專家系統(tǒng)是診斷領域引人注目的發(fā)展方向之一,也是目前研究最多、應用最廣的一類智能診斷技術,它運用專家知識和推理方法求解復雜的實際問題。實質上專家系統(tǒng)是一種人工智能計算機程序,具有大量的權威性知識,具備較強的學習功能,并能夠采取一定的策略,運用專家知識推理,解決人們在通常條件下難以解決的問題。

(2)基于神經網絡的智能診斷方法。人工神經網絡理論是20世紀80年代中后期迅速發(fā)展起來的人工智能領域的一個重要分支,其本質是一種接近人的認知過程的計算模型,模仿大腦神經元結構特性而建立起來的一種非線性動力學網絡系統(tǒng)。

(3)基于模糊理論的智能診斷方法。在液壓系統(tǒng)的故障診斷領域,存在著大量模糊現象。故障癥狀的描述,如系統(tǒng)油溫過高、壓力波動嚴重、液壓泵溫升過高等都是模糊概念。液壓系統(tǒng)中大量的漸變性故障,其邊界也是不清晰的,而故障的發(fā)展通常要經過一個漫長且具有模糊性的中間過渡過程。

(4)基于故障樹的診斷方法。故障樹分析法是把系統(tǒng)故障與導致該故障的各種因素形象地繪成故障圖表,直觀地反映出故障、元部件、系統(tǒng)及原因之間的相互關系,是實際系統(tǒng)中常用的、比較有效的故障診斷方法。故障樹分析所需要的前提是掌握有關故障與原因的先驗知識和故障率的知識。

(5)基于灰色理論的智能診斷方法。灰色理論的診斷方法利用灰色系統(tǒng)的建模(灰色模型)、預測和灰色關聯分析等進行故障診斷。主要方法有灰色預測、灰色統(tǒng)計、灰色聚類、灰色關聯度分析、灰色決策。灰色系統(tǒng)理論在使用中不追求大的樣本量,不要求數據有特殊的分布規(guī)律,計算量相對小且不會出現與定性分析不一致的結論,其方法簡單實用,且獲得的信息量較豐富,結果較全面。但由于灰色系統(tǒng)理論本身還不完善,如何利用已知信息更有效地推斷未知信息仍是一個難題。

四、液壓系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢

綜合國內外液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術發(fā)展近況看,近些年來液壓系統(tǒng)故障診斷逐漸引起人們的重視。液壓系統(tǒng)的故障診斷已朝著自動化、智能化方向發(fā)展。主要表現為:將現代信號處理技術應用于液壓狀態(tài)信號處理中,提取最有效的特征量,為信息融合處理奠定基礎。采用多方法融合處理,以提高故障診斷的準確率和智能化程度。

總之,信息融合技術為故障診斷提供了一個診斷信息優(yōu)化的強大工具,研究如何更有效地將信息融合技術應用于液壓系統(tǒng)診斷領域,提高診斷系統(tǒng)的智能化程度,是液壓系統(tǒng)故障診斷的研究方向。

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