有关液压系统的故障分析与诊断的研究

普利司通(沈阳)轮胎有限公司 赵洋

有关液压系统的故障分析与诊断的研究

普利司通(沈阳)轮胎有限公司 赵洋

文章中对液压系统故障诊断方法的发展进行了阐述,分析了液压系统故障诊断的方法,总结了各种方法的优缺点,展望了液压系统故障诊断的发展趋势与动态。

液压系统故障诊断

国内外工程机械的传动和执行机构都普遍采用了液压技术,大量机械设备的自动化控制也往往借助液压系统来实现。统计表明,机械设备发生的故障半数以上都与液压系统有关。液压系统的状态直接影响、甚至决定机械设备的运行状况。因此对液压系统进行故障诊断,对社会生产具有极为重要的意义和作用。国内外学者对此进行了大量的研究,文章中对液压系统故障诊断技术的发展现状进行了分析和总结,并展望了该技术的发展趋势。

液压系统故障诊断属于机械故障诊断的范畴,许多机械故障诊断方法可以直接应用于液压系统的故障诊断。用于液压系统故障诊断的方法可分为简易的故障诊断、基于信号分析的故障诊断和基于人工智能的故障诊断三大类,下文将就三类方法进行详细的分析和比较。

一、简易的故障诊断方法

(1)传统的主观诊断法。传统的主观诊断法,指的是维修人员凭借个人的实践经验,通过看、听、摸、闻、问,或借助简单的仪器、仪表,判断系统故障发生的部位和原因。常用的方法有感官诊断法、方框图分析法、系统图分析法等。主观诊断法简单、方便并且快捷,但诊断结果常带有主观倾向性,难于满足复杂的液压系统的故障诊断的需求。

(2)直接性能测试的方法。直接性能测试的方法是通过对液压元件和系统的性能测试,来评价系统的工作状态。该方法也可进行在线状态监测和故障诊断,并对故障进行定量分析,已被应用在许多液压系统的状态监测中。另外,还可以用被测量的变化率是否在正常范围内来判别故障是否发生。该方法原理简单,概念直观。然而,性能测试对早期失效不很敏感,只有当系统失效发展成十分严重时,其性能指标变化才有所体现。

二、基于信号分析的故障诊断方法

(1)基于油样分析的方法。液压系统中的污染物带有大量反映系统内部状态的信息。因此,通过对油液中污染物成分鉴别和含量测定,可以了解液压系统油液的污染状况以及元件的工作状况,为液压系统的故障诊断和维护提供依据。目前常用的油样分析技术和方法有基于油液颗粒污染度的检测技术和基于油液性能参数的检测技术。

(2)基于振动、噪声分析的方法。振动、噪声是液压系统在运行过程中伴随的必然现象,特别对液压泵来说,其壳体振动十分明显。设备的振动、噪声信号中包含有大量丰富的故障信息,通过对信号的分析可以获得许多有关元件的状态信息,有助于确定设备的工作状态,从而有效地进行故障诊断。目前对于利用振动、噪声分析进行设备故障诊断的研究较多,其理论和方法比较完善。

(3)基于数学模型的诊断方法。模型诊断方法是以现代控制理论和现代优化方法为指导,以系统的数学模型为基础,利用观测器(组)、等价空间方程、Kal2 man滤波器、参数模型估计和辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。目前该领域研究的重点是(线性和非线性)系统故障诊断的鲁棒性、故障可检测性和可分离性,以及利用非线性理论进行非线性系统的故障诊断。

三、基于人工智能的故障诊断方法

(1)基于专家系统的智能诊断方法。专家系统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是目前研究最多、应用最广的一类智能诊断技术,它运用专家知识和推理方法求解复杂的实际问题。实质上专家系统是一种人工智能计算机程序,具有大量的权威性知识,具备较强的学习功能,并能够采取一定的策略,运用专家知识推理,解决人们在通常条件下难以解决的问题。

(2)基于神经网络的智能诊断方法。人工神经网络理论是20世纪80年代中后期迅速发展起来的人工智能领域的一个重要分支,其本质是一种接近人的认知过程的计算模型,模仿大脑神经元结构特性而建立起来的一种非线性动力学网络系统。

(3)基于模糊理论的智能诊断方法。在液压系统的故障诊断领域,存在着大量模糊现象。故障症状的描述,如系统油温过高、压力波动严重、液压泵温升过高等都是模糊概念。液压系统中大量的渐变性故障,其边界也是不清晰的,而故障的发展通常要经过一个漫长且具有模糊性的中间过渡过程。

(4)基于故障树的诊断方法。故障树分析法是把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表,直观地反映出故障、元部件、系统及原因之间的相互关系,是实际系统中常用的、比较有效的故障诊断方法。故障树分析所需要的前提是掌握有关故障与原因的先验知识和故障率的知识。

(5)基于灰色理论的智能诊断方法。灰色理论的诊断方法利用灰色系统的建模(灰色模型)、预测和灰色关联分析等进行故障诊断。主要方法有灰色预测、灰色统计、灰色聚类、灰色关联度分析、灰色决策。灰色系统理论在使用中不追求大的样本量,不要求数据有特殊的分布规律,计算量相对小且不会出现与定性分析不一致的结论,其方法简单实用,且获得的信息量较丰富,结果较全面。但由于灰色系统理论本身还不完善,如何利用已知信息更有效地推断未知信息仍是一个难题。

四、液压系统故障诊断的发展趋势

综合国内外液压系统的状态监测和故障诊断技术发展近况看,近些年来液压系统故障诊断逐渐引起人们的重视。液压系统的故障诊断已朝着自动化、智能化方向发展。主要表现为:将现代信号处理技术应用于液压状态信号处理中,提取最有效的特征量,为信息融合处理奠定基础。采用多方法融合处理,以提高故障诊断的准确率和智能化程度。

总之,信息融合技术为故障诊断提供了一个诊断信息优化的强大工具,研究如何更有效地将信息融合技术应用于液压系统诊断领域,提高诊断系统的智能化程度,是液压系统故障诊断的研究方向。

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