混凝土泵车泵送液压系统故障诊断技术要点分析

2021-12-14廖德源

科学技术创新 2021年34期

廖德源

（中交一公局海外事业部，北京 100024）

1 混凝土泵车泵送液压系统简要分析

液压系统是整个泵车的核心组件，直接关系到混凝土施工效果。在混凝土泵车的应用过程中，主要包括臂架系统、转塔结构、液压系统、泵送系统、底盘部分、支腿结构以及电气系统组成，其中泵送系统与液压系统的共同作用，实现了整个混凝土输送工作。实际的工作过程中，利用注油缸压力油驱动，完成对混凝土活塞的驱动，液压系统通过工作泵缸转换的方式，完成“正泵”、“反泵”的综合应用控制，实现混凝土的泵送施工，确保其技术的应用更加合理。图1 为混凝土泵送装置结构图。

图1 混凝土泵送系统结构图

2 液压系统故障诊断技术分析

在进入21 世纪之后，相关专家开始利用故障诊断模型进行分析，并且在故障诊断过程中，建立了液压伺服系统的非线性观测模型，可以实现对观测效果的综合管控。现代化液压系统的应用过程中，故障频次更多，故障概率更大，所以需要建立更加全面的液压观测诊断技术，实现对液压系统的应用优化，提升故障诊断效果。

3 混凝土泵车泵送液压系统的故障诊断

在当前，相关专家提出应用AMESim 建模技术，完成对液压系统的故障诊断分析，并且实际的应用过程中，通过AMESim 软件进行仿真建模，完成对泵送液压系统机械、液压、气动、热和电模块的建模仿真，同时分析各模块的故障问题，实现对混凝土泵车泵送液压系统的故障诊断非常关键，直接关系到故障系统的综合处理。

3.1 针对液压元件进行建模与仿真。本文研究中以溢流阀为例阐述了故障诊断方法。首先完成数学模型建立，通过数学的模型的优化建立完成对溢流阀的故障分析研究，确保其故障分析更有效果。在叠加式溢流阀应用过程中，主要完成管路油液流量设计、主阀芯的运动方程、主阀阀门的流量方程设计、完成主阀芯阻尼孔流量方程的实际应用。通过方程建立，实现对泵送液压系统的溢流阀的数学模型建立。

3.2 完成AMESim 仿真模型建立。在完成数学模型建立之后，还应该做好液压系统的故障诊断模型设计分析，提升故障的有效处理，并且在AMESim 模型应用过程中，完成叠加式溢流阀仿真模型的核心建立，提升溢流阀的应用效果。其模型建立过程中主要完成试验启闭曲线设计、仿真启闭曲线设计。另外，在AMESim 模型建立过程中，还包括针对主阀芯的主要参数进行输入，通过参数录入完成模型建立。其参数应用过程中，主要包括主阀芯直径、主阀孔径、主阀芯半锥角、主阀芯质量、主阀芯行程、主阀芯弹簧初始力等参数设计。

3.3 完成泵送液压系统的仿真分析。在AMESim 模型规章检查过程中，还应该利用故障诊断技术进行合理的检查，要求其故障检查过程中，需要做好液压元件、负载模型等合理的应用。并且进行技术研究中发现，其泵送高度达到12m、泵送排量为1/5、仿真时间为60S、仿真步长为0.0001s 左右。通过仿真控制设计，可以实现对泵送液压系统的综合管控，通过各部分组件的运行故障分析，完成对泵送液压系统的仿真分析，提升故障解决效果。如，针对系统的泵送频率、主油泵的输出流量进行分析，通过模型运动曲线分析，完成故障分析。当主油泵的输出流量增加、系统的环向频率增加之后，液压系统本身受到冲击也会有所提升，所以也会导致液压元件振动增加、密封装置损坏等故障问题。泵送液压系统试验过程中，采用AMESim 模型可以完成多项运动曲线设计，根据运动曲线与各结构之间的相应关系，完成混凝土模块的综合应用分析，设计应用效果。利用该模型完成故障分析，具有高精度和高效率的特点，是对液压系统的全面故障诊断。

4 设计泵车泵送液压系统诊断系统

在泵车泵送液压系统故障诊断设计过程中，针对故障诊断的功能模块进行设计，完成功能设计十分关键，直接关系到模块应用效果。（1）数据管理模块功能分析。数据管理模块主要是完成数据读取、数据修改、数据核心处理、数据保存等多项功能，通过数据处理功能的综合应用，提升数据处理效果。（2）知识管理功能设计，知识管理功能设计主要是为了完成T-S 模糊故障树分析诊断模块建立、基于HHT、包络谱与PSO-SVM 的故障诊断等相关模型知识的建立和应用，通过模型知识的合理处理，提升模型应用效果，也能够最大程度上提升模型的应用效果。（3）信号分析和特征分析功能。在实际的设计过程中，针对信号分析模块和特征分析处理模块、完成对整个模块的综合应用分析，整个模块处理中，要求做好数据信号分析以及数据加载。实现特征提取分析，有利于后续的故障诊断。（4）故障诊断分析，主要通过前面的数据处理、信号分析以及特诊分析完成对整个液压系统进行综合设计优化，提升故障解决效果。

4.1 泵送油缸泄露故障特征提取与诊断

本次系统建立过程中，为了验证系统的使用合理性。本次试验展开中利用设计的系统对泵送油缸泄露故障进行分析，其主要步骤包括以下几点内容。图2 为机械故障的诊断过程分析。

图2 机械设备故障诊断过程分析图

（1）信号采集工作。将系统的压力传感器放置在泵送油缸上，进行数据采集。其数据采集过程中，主要完成采集频率控制，设计采集频率为1000HZ、并且采集时间为60S。另外，在故障诊断中，主要完成了20%、40%以及50%三种排量下的压力测量。（2）测量完成之后，内部系统实现对测量数据的综合优化分析，并做好不同程度下的测量压力信号图制作，系统根据压力信号图进行故障判断分析。如图3，图4 为20%排量下故障检测中，根据压力信号制作和压力信号分析完成的故障检测图，通过故障诊断分析发现，在实际的压力信号分析中，主要通过压力变化和压力事件变化与正常压力情况进行对比、完成对故障的分析。

图320%排量时泵送油缸压力信号故障诊断

图4 油缸泄漏振动对比分析图

4.2 柱塞泵故障诊断技术分析

本次试验建立系统之后，还针对泵车泵送的柱塞泵故障进行了分析，进一步验证本次技术的应用效果，对于柱塞泵的故障控制也有非常重要的左右，也能够最大程度上提升故障检测效果。本次仿真模拟试验台技术，在其进行技术应用过程中，也可以完成柱塞泵和电机的综合应用控制，在其进行试验分析过程中，利用试验台进行相关参数设计。表1 为柱塞泵故障检测技术的相关参数设计。故障检测中还是将压力传感装置、加速度传感装置以及动态数据仪器安放在被检测柱塞泵当中。

表1 柱塞泵故障检测试验的数据参数设计

4.3 试验故障分析

在本次试验过程中，为了验证柱塞泵的故障检测效果，在进行柱塞泵故障检测过程中，要求完成故障设置工作，同时也可以在最大程度上提升故障检测效果。检测中主要设置了滑靴松动、内圈磨损、滚动体磨损、配流盘磨损、斜盘磨损等故障，并实现了故障控制。

4.4 故障检测分析

在本次试验过程中，同样是根据振动光信号分析和频谱分析完成对故障的有效检测。实际的检测过程中，不同的振动信号反应了不同的故障问题，一定程度上也影响了鼓掌检测效果，这也可以最大程度上提升故障检测质量。图5 和图6 为本次故障检测试验展开中振动信号的对比分析。

图5 振动信号模型故障分析

从图片中可以看出正常的柱塞泵装置震动信号相对比较平稳，并且振动变动浮动相对比较小。而在发生柱塞泵故障之后，柱塞泵本身的振动信号出现了明显的变化，影响到了柱塞泵的应用效果。进行柱塞泵的应用过程中，还应该实现对柱塞泵的综合分析，提升柱塞泵的检测效果。通过振动信号检测，可以针对不同斜盘磨损、配流盘磨损、斜盘磨损故障进行分析，能够精细化提升了故障检测效果，确保其故障检测更加合理。