机械液压系统中智能故障诊断技术的探究

王晋强

摘 要：随着我国建筑业的发展，建筑施工中机械的运用必不可少。在机械系统的应用中，液压传动系统是一个非常重要的组成部分。因此，液压系统出现故障时就要及时对其进行检修，以免造成不必要的损失。通过对液压系统的故障特点进行了分析，并列举出了相应的诊断方法，以供参考。

关键词：机械液压系统;智能故障;诊断技术

引言

近些年，随着国内社会经济的发展，科学技术及信息化也获得了迅猛的发展，且在社会建设中发挥了突出的作用。以工程机械为例，为了便于操作和维护管理，现代工程机械在设计制造中，以信息技术为基础，融合互联网技术、人工智能技术、云计算技术等，进行了不断的升级和创新。工程机械的这种转变，是机械设备在系统运作时的主观性不断提升，为综合管理和故障诊断奠定了基础。现有的工程机械系统大部分采用了液压传统系统。液压传统系统相对于传统的机械传统系统，其功率密度更高、结构小巧、配置灵活、组装方便，运行更加可靠，同时系统的复杂性和精密程度也越高。根据液压系统高精密性、高复杂性的特征，研究液压系统的智能故障诊断技术对优化液压系统运行生产的效率、稳定性及延长使用寿命有着重要的意义。

1.液压系统概述

（1）液压系统构成

液压系统主要由液压泵、液压缸、控制阀和辅助元件等液压元件构成，要想实现构成液压元件的各零件可以顺利完成相对运动，通常需要设置相应的配合间隙。在缝隙中通过油液后，受到多种因素影响容易引起漏油问题，不利于液压系统的正常工作。在液压系统中容易发生泄漏现象，大多时候只能预防不能完全禁止，需要运用一定液压技术，最大限度减少泄漏量。

（2）液压系统泄漏故障危害

液压系统泄漏故障主要指超出规定范围的泄漏，包括内泄漏与外泄漏两种，液压元件中含有一定液体，当期由高压腔泄漏到低压腔时则为内泄漏，并形成液压阀和液压泵，由高压腔向低压腔流动。对外泄漏来说，是指元件内部有部分液体朝着外部泄漏，常见的有油管渗漏与液压油缸泄漏。当液压系统产生泄漏故障后将主要产生以下危害：

导致液压系统压力降低。

执行机构缺乏足够推力，速度减缓，无法保持稳定，甚至出现不能工作的情况。

油液消耗增多，系统效率降低，油温度也不断提升。

大量油液等物质被浪费，液压系统运转成本大大增加。

对环境有一定影响，导致工作条件恶化，影响人员健康安全。

2.液压元件

（1）分类。机械液压系统液压元件的品种类型和规格非常多，可满足不同用途的系统控制需求。以最常用的液压阀为例，目前市场上的品种已有几百个，而规格也已过千。根据用途可分为方向控制阀、流量控制阀、压力控制阀等。根据连接方式可分为管式连接、法兰式连接、板式连接等。此外，还有插装式连接阀、叠加式连接阀。其他伺服元件还包括单一阀、组合阀等。液压元件类型和规格的多样性无疑给系统的故障诊断提出了更高的要求。

（2）作用及参数性能。机械液压系统的工作能力取决于液压元件的参数。不同类型、不同规格的液压元件虽然各有差异，但其基本性能参数也存在共性。影响机械液压系统运行状态的主要共性参数为公称压力与公称流量。一般的液压元件公称压力、公称流量都记录于铭牌上。机械液压系统运行时，要求其压力与流量必须控制在公称压力与公称流量范围之内。超出公称压力、公称流量范围就容易造成系统运行故障。

3.液压系统装置检测与故障诊断的常用方法

3.1通过油液分析进行诊断

在液压传动系统的运行过程中，液压油液包含了大量系统故障相关的关键信息。所以，在实际诊断过程中，相关工作者通过对油液的分析来预测和诊断液压传动系统的状态。同时，工作人员也要注意油液性质的保护，在实际使用中参考油液的颗粒污染和其理化性能的异常进行判断，使其能够作为正确可靠的检测标准使用。因此，通过油液分析进行液压传动系统的诊断时，可以将诊断方法分为对油液颗粒污染程度进行检查和对油液理化性质进行检测两种方法，确保检测结果的准确性。

由于液压传动系统的故障原因具有多样性、复杂性和隐形性特点，因此，传统的故障诊断方法已经无法适应现代故障检测的需求。随着科学技术的不断进步，智能诊断法进入了人们的视野，并被应用到液压系统的故障诊断工作中去，发挥了其独特的优势，为人们的生产安全提供了可靠的保障。

3.2计算机辅助系统诊断

计算机辅助系统是一种基于计算机自动化诊断系统的诊断技术。通过为机械液压系统设置监视与故障诊断系统，对系统的运行状态进行动态化监视与诊断。监视诊断系统由PC端、IPC及监视网络构成。系统结果采用多层次设计，将多层振动信号有机联系起来，再采用PC总线将各路通信网络与工业控制总计算机相连。总机就可以对多台液压系统进行集中管理，并通过实时监测机传来的信号对计算机液压系统故障进行联机诊断。同时，计算机辅助系统还有自动记录连锁信号的功能，以便于系统发生异常或故障时自动发出报警。计算机辅助系统的智能诊断具有信号自动获取、信号自动处理及工况状态识别、数据管理和屏幕显示、向上位机传送各种信号时域数据和特征数据的功能。后台数据每10分钟自动刷新一次，并具有自动保留停机前10分钟原始数据的功能。通过对信号的综合分析与处理，可以有效地对系统故障自动诊断。

3.3神经网络诊断

神经网络诊断主要利用神经网络的高度功能，包括具有较强的容错性、自学能力、自适应性、分布式、合并完成数据处理等，能够有效处理专家系统中出现的组合爆炸等相关问题，并大大提高了计算速度。神经网络的智能诊断应用方式有以下几个方面：（1）从模式识别角度上来看，采用神经网络可用于分类器故障诊断。（2）从预测角度上来看，采用神经网络能够实现动态预测模型，并对故障进行准确预测，利用神经网络的非线性动态能力，能够实现结构映射故障诊断。（3）从知识处理角度来看，基于神经网络专家诊断系统一旦出现新问题，利用神经网络具有的自学习对权值不断调整，以提高故障诊断率，有效降低误报率或者漏报问题的产生。同时，利用神经网络能够对多种类型的液压阀、泵等执行机构、能源系统、增速回路故障进行准确判断。在实际运用过程中，采用神经网络故障诊断的方法也存在很多问题，包括：学习算法收敛速度慢、很难获取训练样本、无法快速解释、推理结果等。

3.4专家系统诊断

专家系统是一种基于人类专家符号推理的逻辑来识别和处理系统元件故障的方式。根据机械液压系统中的液压元件存的基本性能存在一定的共性的特征，可以對液压系统进行专家推理和解释。为系统设定IF<条件A>、THEN<动作B>，根据系统数据库中载入的专家知识，来解释液压系统元件不同伺服阀结构的故障，从而实现对相似故障更加精准化的识别和诊断。

结语

综上所述，液压系统泄漏故障在线智能诊断系统涉及多个技术分支，主要有信号采集与分析、设备故障诊断与监测、人工智能、数据传输与通信和数字媒体等，能够及时、有效对液压系统进行诊断与监测，便于企业结合泄漏故障情况采取相关应对措施，能够为企业创造更大经济效益。该系统充分利用油箱液位高度及泄漏故障产生的温度变化特征，实现对故障的在线智能监测，圆满的解决了人工巡检存在的各种问题。

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