探討液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)

劉偉濤

摘要：隨著我國(guó)人工智能技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)以及控制理論的不斷發(fā)展，液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)也得到顯著更新。液壓系統(tǒng)作為一種典型的高度非線性系統(tǒng)，其各回路間相互干涉，其故障機(jī)理十分復(fù)雜、多樣，加之內(nèi)部系統(tǒng)傳遞封閉，故障信息提取困難，大大提升液壓系統(tǒng)故障診斷難度。因此，本文將對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，研究液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，以推動(dòng)診斷技術(shù)進(jìn)步。

關(guān)鍵詞：液壓系統(tǒng);故障診斷;研究現(xiàn)狀;發(fā)展趨勢(shì)

引言

當(dāng)前，我國(guó)液壓系統(tǒng)發(fā)展方向主要朝著小體積、輕質(zhì)量、高壓化、大功率方面發(fā)展，通過提升液壓系統(tǒng)功能、規(guī)模、復(fù)雜度、自動(dòng)化，提高液壓系統(tǒng)安全可靠性，以避免因各種原因造成的液壓系統(tǒng)故障問題。液壓系統(tǒng)故障通常具有分散性、隱蔽性以及隨機(jī)性、多樣性等特征，因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究液壓系統(tǒng)故障診斷中，難以進(jìn)行廣泛深入的探索，故而需要對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)進(jìn)行具有現(xiàn)實(shí)意義的重要研究，來推動(dòng)液壓系統(tǒng)工程技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)步與發(fā)展。

1液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀

二十世紀(jì)六十年代起，英國(guó)機(jī)器保健協(xié)會(huì)就最先對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究，通過于液壓系統(tǒng)中安裝加速度以及壓力傳感器，實(shí)現(xiàn)液壓泵故障的檢測(cè)診斷。1997年又有學(xué)者采取位置輸入觀測(cè)器魯棒診斷法來進(jìn)行對(duì)液壓系統(tǒng)故障的診斷研究，2003年開始采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識(shí)法以及廣義卡爾曼濾波法對(duì)液壓系統(tǒng)進(jìn)行故障的預(yù)測(cè)估計(jì)，進(jìn)一步完成液壓系統(tǒng)故障的診斷工作。而我國(guó)液壓系統(tǒng)故障診斷雖然起步比較晚，但通過迅速的研究發(fā)展，仍在短期內(nèi)取得了極大的進(jìn)步。1986年有學(xué)者對(duì)液壓系統(tǒng)故障的診斷技術(shù)及機(jī)制進(jìn)行研究探索，后利用振動(dòng)信號(hào)又進(jìn)行了液壓系統(tǒng)故障診斷的深入研究。在2000年通過結(jié)合人工智能與信號(hào)處理的診斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了液壓系統(tǒng)故障的有效診斷。應(yīng)用專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、魯棒智能檢測(cè)的診斷技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了液壓系統(tǒng)故障診斷的全面研究。通過對(duì)液壓系統(tǒng)故障的全面分析，提出具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義的液壓系統(tǒng)故障診斷原則，并證實(shí)了多步預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷液壓系統(tǒng)故障中的有效性，在故障診斷技術(shù)上取得良好的應(yīng)用效果。

2液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

近年來，液壓系統(tǒng)故障診斷中不斷有新的相關(guān)學(xué)科技術(shù)以及理論被引入，液壓系統(tǒng)故障診斷正處于一個(gè)活躍的正待完善及發(fā)展的領(lǐng)域。液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)主要包括以下幾方面。

2.1傳統(tǒng)方法結(jié)合新理論

傳統(tǒng)的診斷方法需要賦予其更新的理論內(nèi)容，才能將其科學(xué)有效地應(yīng)用。在對(duì)軸承損傷以及液壓泵泄露而使得出現(xiàn)緩變小幅度故障之時(shí)，需將故障信號(hào)應(yīng)用混沌分形理論進(jìn)行處理。并利用系統(tǒng)敏感性來進(jìn)行信號(hào)的二次處理，進(jìn)而解決故障信號(hào)不能有效進(jìn)行提取問題;經(jīng)系統(tǒng)故障診斷后，利用模擬退火以及遺傳算法在MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用，以解決網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練局部小、求鋸難的問題。

2.2融合多傳感器信息

液壓系統(tǒng)由于其惡劣的工作環(huán)境，使得噪聲將故障信息淹沒，系統(tǒng)故障往往不能憑單一傳感器的信息來進(jìn)行診斷。因而，多源信息的綜合處理融合技術(shù)將成為系統(tǒng)故障診斷的研究重點(diǎn)，此技術(shù)能夠?qū)碜砸簤合到y(tǒng)的單一目標(biāo)的多源信息進(jìn)行智能合成，以此產(chǎn)生更為精準(zhǔn)、完全的判定。比之傳統(tǒng)信號(hào)處理方式在不同層次的信息融合上更為有效，是一種較為復(fù)雜的診斷新形式，可以有效提升故障診斷的決策科學(xué)性。

2.3融合多診斷方式

液壓系統(tǒng)故障診斷方式在進(jìn)行診斷策略制定時(shí)需考慮到其適用范圍，結(jié)合不同診斷方式優(yōu)點(diǎn)，全面提升診斷綜合性能。將專家系統(tǒng)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及并行處理的能力來克服傳統(tǒng)系統(tǒng)推理易陷組合爆炸以及難以知識(shí)表達(dá)的情況。在網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)專家知識(shí)的權(quán)值，來使得專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虻玫匠浞謶?yīng)用。系統(tǒng)故障診斷中還需利用聯(lián)想功能及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)功能來不斷進(jìn)行新規(guī)則的歸納，完善知識(shí)儲(chǔ)存，增強(qiáng)故障診斷系統(tǒng)的適應(yīng)、自學(xué)、組織、容錯(cuò)等功能，結(jié)合解釋機(jī)制來解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的問題。

2.4多故障診斷

液壓故障診斷系統(tǒng)受液壓參數(shù)以及模型、噪聲的影響，其內(nèi)部動(dòng)力傳遞較為封閉，可測(cè)量參數(shù)較小。且對(duì)于單輸出系統(tǒng)的有限測(cè)量輸出，需更具其不同故障的敏感度來進(jìn)行殘差矢量的設(shè)計(jì)，以此達(dá)到診斷故障隔離與多故障共同診斷的目的。

2.5遠(yuǎn)程診斷

當(dāng)前，液壓系統(tǒng)功能、規(guī)模以及復(fù)雜度正處于一個(gè)不斷提升關(guān)鍵階段，液壓故障診斷的難度也隨之增加。遠(yuǎn)程故障診斷是在網(wǎng)絡(luò)通信以及分布式技術(shù)基礎(chǔ)上向著故障診斷的新方向發(fā)展。遠(yuǎn)程故障診斷通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)于異地進(jìn)行遠(yuǎn)程現(xiàn)場(chǎng)液壓檢測(cè)，依據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)故障診斷以及預(yù)報(bào)工作。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下簡(jiǎn)歷故障診斷系統(tǒng)，充分發(fā)揮出網(wǎng)絡(luò)信息共享的特點(diǎn)，以完善故障診斷系統(tǒng)的功能，以克服傳統(tǒng)診斷方法的弊端。

3結(jié)束語

液壓系統(tǒng)故障在具體的診斷過程中將面臨著很多實(shí)際問題，由于液壓系統(tǒng)故障具有一定的分散性、隱蔽性以及隨機(jī)性、多樣性等復(fù)雜的特征，使得國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究液壓系統(tǒng)故障診斷中難以進(jìn)行廣泛深入的探索，故而，需針對(duì)實(shí)際的診斷情況，應(yīng)用科學(xué)有效的診斷方式，取長(zhǎng)補(bǔ)短，利用合理的診斷技術(shù)來保障液壓系統(tǒng)故障的診斷策略順利落實(shí)。