普利司通(沈陽(yáng))輪胎有限公司 趙洋

有關(guān)液壓系統(tǒng)的故障分析與診斷的研究

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文章中對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷方法的發(fā)展進(jìn)行了闡述,分析了液壓系統(tǒng)故障診斷的方法,總結(jié)了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn),展望了液壓系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)。

液壓系統(tǒng)故障診斷

國(guó)內(nèi)外工程機(jī)械的傳動(dòng)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)都普遍采用了液壓技術(shù),大量機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制也往往借助液壓系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)表明,機(jī)械設(shè)備發(fā)生的故障半數(shù)以上都與液壓系統(tǒng)有關(guān)。液壓系統(tǒng)的狀態(tài)直接影響、甚至決定機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀況。因此對(duì)液壓系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,對(duì)社會(huì)生產(chǎn)具有極為重要的意義和作用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量的研究,文章中對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié),并展望了該技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

液壓系統(tǒng)故障診斷屬于機(jī)械故障診斷的范疇,許多機(jī)械故障診斷方法可以直接應(yīng)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(jiǎn)易的故障診斷、基于信號(hào)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(jìn)行詳細(xì)的分析和比較。

一、簡(jiǎn)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(gè)人的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),通過(guò)看、聽(tīng)、摸、聞、問(wèn),或借助簡(jiǎn)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(jiǎn)單、方便并且快捷,但診斷結(jié)果常帶有主觀傾向性,難于滿足復(fù)雜的液壓系統(tǒng)的故障診斷的需求。

(2)直接性能測(cè)試的方法。直接性能測(cè)試的方法是通過(guò)對(duì)液壓元件和系統(tǒng)的性能測(cè)試,來(lái)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的工作狀態(tài)。該方法也可進(jìn)行在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷,并對(duì)故障進(jìn)行定量分析,已被應(yīng)用在許多液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)中。另外,還可以用被測(cè)量的變化率是否在正常范圍內(nèi)來(lái)判別故障是否發(fā)生。該方法原理簡(jiǎn)單,概念直觀。然而,性能測(cè)試對(duì)早期失效不很敏感,只有當(dāng)系統(tǒng)失效發(fā)展成十分嚴(yán)重時(shí),其性能指標(biāo)變化才有所體現(xiàn)。

二、基于信號(hào)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(nèi)部狀態(tài)的信息。因此,通過(guò)對(duì)油液中污染物成分鑒別和含量測(cè)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(hù)提供依據(jù)。目前常用的油樣分析技術(shù)和方法有基于油液顆粒污染度的檢測(cè)技術(shù)和基于油液性能參數(shù)的檢測(cè)技術(shù)。

(2)基于振動(dòng)、噪聲分析的方法。振動(dòng)、噪聲是液壓系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中伴隨的必然現(xiàn)象,特別對(duì)液壓泵來(lái)說(shuō),其殼體振動(dòng)十分明顯。設(shè)備的振動(dòng)、噪聲信號(hào)中包含有大量豐富的故障信息,通過(guò)對(duì)信號(hào)的分析可以獲得許多有關(guān)元件的狀態(tài)信息,有助于確定設(shè)備的工作狀態(tài),從而有效地進(jìn)行故障診斷。目前對(duì)于利用振動(dòng)、噪聲分析進(jìn)行設(shè)備故障診斷的研究較多,其理論和方法比較完善。

(3)基于數(shù)學(xué)模型的診斷方法。模型診斷方法是以現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代優(yōu)化方法為指導(dǎo),以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),利用觀測(cè)器(組)、等價(jià)空間方程、Kal2 man濾波器、參數(shù)模型估計(jì)和辨識(shí)等方法產(chǎn)生殘差,然后基于某種準(zhǔn)則或閾值對(duì)該殘差進(jìn)行評(píng)價(jià)和決策。目前該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)是(線性和非線性)系統(tǒng)故障診斷的魯棒性、故障可檢測(cè)性和可分離性,以及利用非線性理論進(jìn)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(lǐng)域引人注目的發(fā)展方向之一,也是目前研究最多、應(yīng)用最廣的一類智能診斷技術(shù),它運(yùn)用專家知識(shí)和推理方法求解復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。實(shí)質(zhì)上專家系統(tǒng)是一種人工智能計(jì)算機(jī)程序,具有大量的權(quán)威性知識(shí),具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能,并能夠采取一定的策略,運(yùn)用專家知識(shí)推理,解決人們?cè)谕ǔl件下難以解決的問(wèn)題。

(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是20世紀(jì)80年代中后期迅速發(fā)展起來(lái)的人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,其本質(zhì)是一種接近人的認(rèn)知過(guò)程的計(jì)算模型,模仿大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性而建立起來(lái)的一種非線性動(dòng)力學(xué)網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域,存在著大量模糊現(xiàn)象。故障癥狀的描述,如系統(tǒng)油溫過(guò)高、壓力波動(dòng)嚴(yán)重、液壓泵溫升過(guò)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(jīng)過(guò)一個(gè)漫長(zhǎng)且具有模糊性的中間過(guò)渡過(guò)程。

(4)基于故障樹(shù)的診斷方法。故障樹(shù)分析法是把系統(tǒng)故障與導(dǎo)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(guān)系,是實(shí)際系統(tǒng)中常用的、比較有效的故障診斷方法。故障樹(shù)分析所需要的前提是掌握有關(guān)故障與原因的先驗(yàn)知識(shí)和故障率的知識(shí)。

(5)基于灰色理論的智能診斷方法?；疑碚摰脑\斷方法利用灰色系統(tǒng)的建模(灰色模型)、預(yù)測(cè)和灰色關(guān)聯(lián)分析等進(jìn)行故障診斷。主要方法有灰色預(yù)測(cè)、灰色統(tǒng)計(jì)、灰色聚類、灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色決策?；疑到y(tǒng)理論在使用中不追求大的樣本量,不要求數(shù)據(jù)有特殊的分布規(guī)律,計(jì)算量相對(duì)小且不會(huì)出現(xiàn)與定性分析不一致的結(jié)論,其方法簡(jiǎn)單實(shí)用,且獲得的信息量較豐富,結(jié)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(gè)難題。

四、液壓系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)

綜合國(guó)內(nèi)外液壓系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)發(fā)展近況看,近些年來(lái)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(dòng)化、智能化方向發(fā)展。主要表現(xiàn)為:將現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于液壓狀態(tài)信號(hào)處理中,提取最有效的特征量,為信息融合處理奠定基礎(chǔ)。采用多方法融合處理,以提高故障診斷的準(zhǔn)確率和智能化程度。

總之,信息融合技術(shù)為故障診斷提供了一個(gè)診斷信息優(yōu)化的強(qiáng)大工具,研究如何更有效地將信息融合技術(shù)應(yīng)用于液壓系統(tǒng)診斷領(lǐng)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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