混凝土泵送液壓常見故障分析以及診斷措施

蘇維鼎

摘 要：混凝土泵車在工程建設(shè)中發(fā)揮了極大的作用，但是混凝土泵車的液壓系統(tǒng)很容易發(fā)生問題，本文對液壓系統(tǒng)常見問題進行了分析，并在此基礎(chǔ)之上介紹了一些故障診斷的措施和方法，希望對同行們的工作有所指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：故障；分析；診斷；系統(tǒng)；方法

目前國內(nèi)外很多工程機械傳動以及執(zhí)行機構(gòu)都普遍應(yīng)用了液壓控制技術(shù)，這些工程機械常見故障問題主要與液壓系統(tǒng)有關(guān)，所以液壓系統(tǒng)的故障診斷越來越重要。由于這些液壓設(shè)備端部會直接接觸到混凝土，容易磨損，負荷也是很大，如果維護不善，很容易出現(xiàn)一些故障，影響著混凝土的澆筑，給工程帶來了一些麻煩。本文針對目前常用的混凝土泵送液壓系統(tǒng)所發(fā)生的故障進行了分析，提出了適應(yīng)于本地和遠程后臺的泵車液壓系統(tǒng)故障診斷方法。

1 混凝土泵送部分液壓系統(tǒng)常見故障分析

如果混凝土泵送裝置的液壓系統(tǒng)出現(xiàn)問題，那么首先應(yīng)該區(qū)分三個液壓回路是否有問題，這樣才能做到有目的、有反向的確定故障出處。

1.1 混凝土泵送液壓

當技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)液壓裝置的滑閥動作不流暢，不連貫的時候，就應(yīng)該先要檢查液壓的機械部分是否出現(xiàn)了問題。如果滑桿已經(jīng)發(fā)生了打滑現(xiàn)象，那說明這個位置磨損已經(jīng)比較嚴重了，可以進一步通過檢查滑桿運動位置是否有遺漏的混凝土漿以及其他雜物，這時候技術(shù)維護人員可以及時掃除雜物，涂上適當?shù)臐櫥?，減小連接處的磨損，可有效減少液壓系統(tǒng)發(fā)生故障的可能。經(jīng)過以上維護過程，如果還有問題，那么就應(yīng)該檢查回路了。

1.1.1 當檢查時發(fā)現(xiàn)，在溫度為50攝氏度時，蓄能充氣壓力低于55MPa時，應(yīng)該及時充氣。

1.1.2 核定減壓閥的調(diào)定壓力是否在可控范圍之內(nèi)。有些泵車在出廠前已經(jīng)設(shè)定好壓力值，所在施工人員不能隨便打開減壓閥自行調(diào)整壓力值。

1.1.3 對于順序閥的調(diào)定壓力進行調(diào)整。把泵送裝置的操控桿I檔位調(diào)到刻度5上面，然后把操縱桿Ⅱ放于刻度1，再空轉(zhuǎn)。在油溫控制在50攝氏度，額定壓力控制在7MPa時，根據(jù)壓力表可以反映出壓力波形，進而可以知道順序閥的調(diào)定壓力值以及蓄能器的氣體壓力值大小。如果壓力值大小沒有在可控范圍之內(nèi)，那么就需要及時調(diào)整壓力值大小，以保證系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)以及安全。為判斷蓄能器壓力值是否滿足要求，我們可以通過如下方法進行檢測：關(guān)掉泵送開關(guān)，手動換向可以通過升壓閥控制，當滑閥換向次數(shù)達到2次及以上時說明在可控范圍之內(nèi)，如果小于2次，那就需要及時調(diào)整升壓閥。當發(fā)現(xiàn)主油缸以及滑閥油缸動作遲緩時，可以通過檢查滑閥油缸以及主油缸活塞的方法減少損失。

1.2 自動換向系統(tǒng)

自動換向系統(tǒng)主要是由換向閥、滑閥換向閥、先導(dǎo)閥、升壓閥、逆轉(zhuǎn)閥以及手動逆轉(zhuǎn)閥組成。主油缸中的活塞運動到最高位時，先導(dǎo)閥閥芯將會被活塞撞擊，改變先導(dǎo)閥的運轉(zhuǎn)反向。油泵中出來的壓力油通過手動運轉(zhuǎn)閥、先導(dǎo)閥、逆轉(zhuǎn)閥使升壓閥改變方向。另外，在另一個油缸改變方向后，向前運行到活塞終點撞擊另一個先導(dǎo)閥閥芯時，升壓閥可以再次改變方向，這樣滑閥油缸以及主油缸可以第二次換向，這就是一個完整的運行流程。

鑒于此種系統(tǒng)的構(gòu)造，很難發(fā)生故障，但是故障一般會發(fā)生在先導(dǎo)閥以及電磁閥上面。先導(dǎo)閥故障會使整個換向系統(tǒng)產(chǎn)生問題，嚴重到系統(tǒng)不能使用。主安全閥以及順序閥一般會配有電磁閥，如果電磁閥發(fā)生故障會使主系統(tǒng)無法建立起壓力或者泵送系統(tǒng)關(guān)閉罷工，嚴重時會使順序閥閥芯動作不連貫。

1.3 密封回路

密封回路不同于上述兩個液壓回路，其是獨立存在的。其中一個活塞運動時，混凝土被泵送出去，此時液壓油會把另外一個油缸的活塞桿推回原位，混凝土被吸進去，這樣就完成了一個泵送混凝土的過程。伴隨著活塞閥開啟，壓力油流入密封回路使活塞行程加大了，此時活塞可以被系統(tǒng)清理。打開行程調(diào)整閥可以起到減少油量作用，可以適當減少行程。為保護液壓系統(tǒng)的零件，可以通過溢流閥控制壓力值。密封回路發(fā)生故障一般會出現(xiàn)形成越來越短現(xiàn)象。密封回路油液變少會使主油缸行程變短。油液變少的常見原因主要有行程調(diào)整閥是否損壞，溢流閥閥芯是否卡住了及溢閥，主油缸密封配件是否密封效果良好，油缸活塞桿是否損壞。

2 泵車液壓系統(tǒng)故障診斷方法

2.1 利用參數(shù)的故障診斷法

混凝土泵車液壓系統(tǒng)在工作的時候，要去其參數(shù)應(yīng)該控制在合理范圍內(nèi)，如果這些參數(shù)偏離了給定范圍，那么系統(tǒng)就容易出現(xiàn)一些問題，為避免此種現(xiàn)象的發(fā)生，結(jié)合邏輯運算方法，可以直接找到故障出處。通過此種方法可以測得壓力、溫度以及加速度等信息。比如拿主溢流閥來說，當插裝閥被卡住時，其系統(tǒng)壓力趨近為0，其他故障無法使系統(tǒng)壓力降為0。所以可以通過如下邏輯公式判斷：

If換向壓力>7MPaand泵送系統(tǒng)壓力<0.5MPa

根據(jù)主溢流閥故障下的壓力對分析，就可以判斷主溢流閥故障與正常情況。

2.2 利用信號分析的故障診斷方法

液壓系統(tǒng)的多數(shù)故障檢測比較困難，不能通過一些數(shù)據(jù)和步驟而達成目標。為了查出故障出處，就要及時對信號進行處理分析。針對于擺缸內(nèi)泄為例，不同的壓力會改變泄露程度。隨著系統(tǒng)壓力降低，擺缸系統(tǒng)壓力也會增大內(nèi)泄量，比如齒輪泵的故障。利用本法可以提取左右擺缸的應(yīng)用系數(shù)以及映射關(guān)系。

2.3 智能診斷方法

鑒于應(yīng)用一些方法分析液壓系統(tǒng)的不方便性，我們可以參考用智能診斷方法，此方法不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。當未訓(xùn)練的故障出現(xiàn)時，則需重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型（該網(wǎng)絡(luò)模型見圖1），這樣既浪費時間又沒有保存以前學(xué)習(xí)的知識。對此，提出采用基于FAM（FuzzyARTMAP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行故障診斷。該模型由兩個FuzzyART子模塊（ARTa和ARTb）及連接這兩個塊的映射場（MapField）組成，其中模塊ARTa實現(xiàn)模輸入樣本的模式聚類，ARTb模塊實現(xiàn)輸出的模式聚類，且每一個模塊均由正則化層F0、輸入層F1和分類層F2組成，而映射場實現(xiàn)輸入聚類與輸出聚類間的映射關(guān)系，模型圖見圖2。其中的訓(xùn)練樣本包括信號主要是振動信號和壓力信號，而進行信號處理的方法主要是時間序列模型方法、小波分析方法、時域和頻域分析方法等。

圖1 Fuzzy ARTMAP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2 智能診斷流程圖

對于時域信號進行FFT運算之后可以得到頻域內(nèi)的各個參數(shù)，直接建立AR模型可以得到時序模型參數(shù)，經(jīng)過我們的統(tǒng)計計算之后可以得到時域內(nèi)的均值方差等參數(shù)，這些特征量對于FAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一定都是敏感的，可能有個別的特征值會產(chǎn)生干擾作用，這就需要對這些特征進行篩選，方法是基于距離區(qū)分技術(shù)的特征評估和選擇。利用所研究的樣本計算第m個特征參數(shù)的標準方差值以及均值數(shù)值，另外根據(jù)屬于第j類的樣本數(shù)計算第m個特征參數(shù)的標準方差值以及均值數(shù)值。利用下式計算第m個特征的距離區(qū)分因子。

通過這樣的推導(dǎo)過程可以設(shè)定其中的一個閾值，這個閾值取值范圍取為0到j(luò)之間，如果距離區(qū)分因子大于閾值，那么可以知道相對應(yīng)的特征參數(shù)值。我們可以總結(jié)出：隨著閾值不斷增大，據(jù)此進行特征值參數(shù)個數(shù)的篩選，篩選后的特征參數(shù)輸入到后續(xù)的分類器中進行訓(xùn)練和測試，如果特征參數(shù)分類準確率在設(shè)定的閾值范圍之內(nèi)，那么現(xiàn)在可以停止繼續(xù)對特征參數(shù)的選擇，經(jīng)過經(jīng)驗分析，通常對于分類準確率設(shè)定為85%。此時可以假定右主液壓缸內(nèi)泄為例，通過上面的分析方法，在不同泄露量的情況下，不能有效鑒別時域數(shù)值，所以技術(shù)人員此時應(yīng)該把幾種工況整合在一起并加以診斷，這時可以借用小波灰度矩、頻域以及小型包能量譜等參數(shù)進行研判。針對于以上幾種參數(shù)值可以應(yīng)該建立AR模型，利用AIC準則計算最佳模型階數(shù)，這樣可以算出模型階數(shù)一般位于80左右波動。在此基礎(chǔ)之上，對于以上函數(shù)進行敏感性的評判。當閾值大于0.75時，認為對此類故障敏感的特征參數(shù)是可變化的。當機械處于不同狀態(tài)時，也會面臨著不同的工況，對FuzzyARTMAP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，定義在不同工況下正常樣本映射情況為1，中等泄露樣本映射結(jié)果是2，嚴重泄露樣本映射結(jié)果是3，可以發(fā)現(xiàn)在一些測試樣本中，有可能有些數(shù)據(jù)發(fā)了分歧，可以定性為中性泄露，這樣的泄露事件發(fā)生率將會降低。

我國混凝土泵車的經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，已經(jīng)建立起了較為完善的設(shè)計和生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈。相關(guān)人士認為，我國混凝土泵車發(fā)展速度將會越來越快，其后續(xù)前景也是越來越廣闊，相信隨著國家資金以及技術(shù)的投入，混凝土泵車一定會在機械制造領(lǐng)域成為一顆閃亮之星，同時技術(shù)的發(fā)展也會促進國家經(jīng)濟的發(fā)展。

參考文獻

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