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(duì)液壓系統(tǒng)常見問題進(jìn)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(duì)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(jī)械傳動(dòng)以及執(zhí)行機(jī)構(gòu)都普遍應(yīng)用了液壓控制技術(shù)，這些工程機(jī)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(huì)直接接觸到混凝土，容易磨損，負(fù)荷也是很大，如果維護(hù)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(duì)目前常用的混凝土泵送液壓系統(tǒng)所發(fā)生的故障進(jìn)行了分析，提出了適應(yīng)于本地和遠(yuǎn)程后臺(tái)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(gè)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(dāng)技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)液壓裝置的滑閥動(dòng)作不流暢，不連貫的時(shí)候，就應(yīng)該先要檢查液壓的機(jī)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(gè)位置磨損已經(jīng)比較嚴(yán)重了，可以進(jìn)一步通過檢查滑桿運(yùn)動(dòng)位置是否有遺漏的混凝土漿以及其他雜物，這時(shí)候技術(shù)維護(hù)人員可以及時(shí)掃除雜物，涂上適當(dāng)?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(hù)過程，如果還有問題，那么就應(yīng)該檢查回路了。

1.1.1 當(dāng)檢查時(shí)發(fā)現(xiàn)，在溫度為50攝氏度時(shí)，蓄能充氣壓力低于55MPa時(shí)，應(yīng)該及時(shí)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(duì)于順序閥的調(diào)定壓力進(jìn)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(shí)，根據(jù)壓力表可以反映出壓力波形，進(jìn)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(shí)調(diào)整壓力值大小，以保證系統(tǒng)正常運(yùn)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(jìn)行檢測(cè)：關(guān)掉泵送開關(guān)，手動(dòng)換向可以通過升壓閥控制，當(dāng)滑閥換向次數(shù)達(dá)到2次及以上時(shí)說明在可控范圍之內(nèi)，如果小于2次，那就需要及時(shí)調(diào)整升壓閥。當(dāng)發(fā)現(xiàn)主油缸以及滑閥油缸動(dòng)作遲緩時(shí)，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(dòng)換向系統(tǒng)

自動(dòng)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(dòng)逆轉(zhuǎn)閥組成。主油缸中的活塞運(yùn)動(dòng)到最高位時(shí)，先導(dǎo)閥閥芯將會(huì)被活塞撞擊，改變先導(dǎo)閥的運(yùn)轉(zhuǎn)反向。油泵中出來的壓力油通過手動(dòng)運(yùn)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(gè)油缸改變方向后，向前運(yùn)行到活塞終點(diǎn)撞擊另一個(gè)先導(dǎo)閥閥芯時(shí)，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(gè)完整的運(yùn)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(huì)發(fā)生在先導(dǎo)閥以及電磁閥上面。先導(dǎo)閥故障會(huì)使整個(gè)換向系統(tǒng)產(chǎn)生問題，嚴(yán)重到系統(tǒng)不能使用。主安全閥以及順序閥一般會(huì)配有電磁閥，如果電磁閥發(fā)生故障會(huì)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(yán)重時(shí)會(huì)使順序閥閥芯動(dòng)作不連貫。

1.3 密封回路

密封回路不同于上述兩個(gè)液壓回路，其是獨(dú)立存在的。其中一個(gè)活塞運(yùn)動(dòng)時(shí)，混凝土被泵送出去，此時(shí)液壓油會(huì)把另外一個(gè)油缸的活塞桿推回原位，混凝土被吸進(jìn)去，這樣就完成了一個(gè)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(shí)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(dāng)減少行程。為保護(hù)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(huì)出現(xiàn)形成越來越短現(xiàn)象。密封回路油液變少會(huì)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(shí)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(yùn)算方法，可以直接找到故障出處。通過此種方法可以測(cè)得壓力、溫度以及加速度等信息。比如拿主溢流閥來說，當(dāng)插裝閥被卡住時(shí)，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(duì)分析，就可以判斷主溢流閥故障與正常情況。

2.2 利用信號(hào)分析的故障診斷方法

液壓系統(tǒng)的多數(shù)故障檢測(cè)比較困難，不能通過一些數(shù)據(jù)和步驟而達(dá)成目標(biāo)。為了查出故障出處，就要及時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理分析。針對(duì)于擺缸內(nèi)泄為例，不同的壓力會(huì)改變泄露程度。隨著系統(tǒng)壓力降低，擺缸系統(tǒng)壓力也會(huì)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(dāng)未訓(xùn)練的故障出現(xiàn)時(shí)，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(fèi)時(shí)間又沒有保存以前學(xué)習(xí)的知識(shí)。對(duì)此，提出采用基于FAM（FuzzyARTMAP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷。該模型由兩個(gè)FuzzyART子模塊（ARTa和ARTb）及連接這兩個(gè)塊的映射場(chǎng)（MapField）組成，其中模塊ARTa實(shí)現(xiàn)模輸入樣本的模式聚類，ARTb模塊實(shí)現(xiàn)輸出的模式聚類，且每一個(gè)模塊均由正則化層F0、輸入層F1和分類層F2組成，而映射場(chǎng)實(shí)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(hào)主要是振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)，而進(jìn)行信號(hào)處理的方法主要是時(shí)間序列模型方法、小波分析方法、時(shí)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(duì)于時(shí)域信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算之后可以得到頻域內(nèi)的各個(gè)參數(shù)，直接建立AR模型可以得到時(shí)序模型參數(shù)，經(jīng)過我們的統(tǒng)計(jì)計(jì)算之后可以得到時(shí)域內(nèi)的均值方差等參數(shù)，這些特征量對(duì)于FAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一定都是敏感的，可能有個(gè)別的特征值會(huì)產(chǎn)生干擾作用，這就需要對(duì)這些特征進(jìn)行篩選，方法是基于距離區(qū)分技術(shù)的特征評(píng)估和選擇。利用所研究的樣本計(jì)算第m個(gè)特征參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)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(jì)算第m個(gè)特征參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方差值以及均值數(shù)值。利用下式計(jì)算第m個(gè)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(gè)閾值，這個(gè)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(duì)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(jìn)行特征值參數(shù)個(gè)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(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，如果特征參數(shù)分類準(zhǔn)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(duì)特征參數(shù)的選擇，經(jīng)過經(jīng)驗(yàn)分析，通常對(duì)于分類準(zhǔn)確率設(shè)定為85%。此時(shí)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(shí)域數(shù)值，所以技術(shù)人員此時(shí)應(yīng)該把幾種工況整合在一起并加以診斷，這時(shí)可以借用小波灰度矩、頻域以及小型包能量譜等參數(shù)進(jìn)行研判。針對(duì)于以上幾種參數(shù)值可以應(yīng)該建立AR模型，利用AIC準(zhǔn)則計(jì)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(dòng)。在此基礎(chǔ)之上，對(duì)于以上函數(shù)進(jìn)行敏感性的評(píng)判。當(dāng)閾值大于0.75時(shí)，認(rèn)為對(duì)此類故障敏感的特征參數(shù)是可變化的。當(dāng)機(jī)械處于不同狀態(tài)時(shí)，也會(huì)面臨著不同的工況，對(duì)FuzzyARTMAP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(yán)重泄露樣本映射結(jié)果是3，可以發(fā)現(xiàn)在一些測(cè)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(huì)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(jì)和生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈。相關(guān)人士認(rèn)為，我國混凝土泵車發(fā)展速度將會(huì)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(huì)在機(jī)械制造領(lǐng)域成為一顆閃亮之星，同時(shí)技術(shù)的發(fā)展也會(huì)促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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