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液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)發(fā)展研究

更新時間:2018-05-30      點擊次數(shù):5129


1 液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)方法
液壓系統(tǒng)故障診斷起源于二十世紀(jì)60 年代,主要采用的方法是直接參數(shù)測量的人工診斷方法和傳感器信號處理的現(xiàn)代診斷方法。經(jīng)過發(fā)展,到80-90 年代,液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)取得了飛速的發(fā)展,智能診斷方法開始得到應(yīng)用。當(dāng)前,智能故障診斷法主要基于故障樹分析、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等診斷方法。
1. 1 主觀人工診斷法
人工診斷法主要是憑借診斷操作人員的知識及經(jīng)驗,利用相關(guān)檢測儀表,對液壓系統(tǒng)故障的原因及部件進(jìn)行判斷,這需要診斷操作人員具備豐富的實踐經(jīng)驗,以及扎實的故障機(jī)理知識。人工診斷法包括經(jīng)驗覺檢診斷法、故障特征分析法診斷法、推理驗證法等等。
經(jīng)驗覺檢主要通過感知器官對液壓系統(tǒng)的故障表象予以判斷,通過問、視、觸、聽、嗅五個方面綜合診斷。這種方法在實際工作中具有較好的應(yīng)用效果,應(yīng)用簡單,頻度較高,不過這種方法只能進(jìn)行粗略的診斷。不同的故障原因會有不同的表現(xiàn)形式,如果能夠分析出各種原因的特征,那么也就很容易區(qū)分出故障的原因,這種方法就是故障特征分析法。將各種特征信息以不同的參量作代表,當(dāng)現(xiàn)出較為復(fù)雜的問題時,可以將一系列的參量進(jìn)行綜合,從而形成故障原因特征信息。在生產(chǎn)過程中,通常會出現(xiàn)一些難以掌握的故障,診斷人員無法確定出故障原因,這時需要對各參數(shù)進(jìn)行試探,采取推理和驗證法,假設(shè)不能含糊其詞,必須將假設(shè)與驗證同時交替進(jìn)行,不斷重復(fù),找到故障的原因。
1. 2 傳感器信號處理現(xiàn)代診斷法
傳感器信號處理現(xiàn)代診斷法是對設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,利用傳感器以及數(shù)據(jù)處理設(shè)備在線監(jiān)測液壓系統(tǒng)的整個作業(yè)過程,通過系統(tǒng)狀態(tài)信息的采集,由計算機(jī)分析液壓系統(tǒng)狀態(tài),從而確定液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài)。其包括解析模型法和信號處理法。
解 析模型憑借系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、行為及功能,建立被診斷對象的數(shù)字模型。由于其能夠輕易獲取控制系統(tǒng)的解析模型,因此在控制系統(tǒng)中的使用頻率較多,對于液壓系統(tǒng)故障診斷的應(yīng)用相對較少。信號處理診斷方法不需要建立模型,其可以依照系統(tǒng)的輸入輸出和變化趨勢等信號,通過相關(guān)函數(shù)等方法獲取相關(guān)特征值,對故障進(jìn)行分析、判斷和處理,具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。其通過對元件的振動、噪音等信號的處理,對泵、馬達(dá)等元件進(jìn)行診斷,在液壓系統(tǒng)的故障診斷中應(yīng)用較為普遍。對油液分析也是信號處理的故障診斷法之一,有資料顯示,液壓系統(tǒng)70% 以上的故障來自于工作介質(zhì)油液的污染。通常情況下,油液污染源于顆粒污染和理化性質(zhì)活佛兩方面。
1. 3 基于知識的人工智能診斷方法
智能診斷方法無需建立模型,其*憑借領(lǐng)域?qū)<抑R和診斷對象的信息,適用于較為復(fù)雜以及非線性的大型系統(tǒng)。這種方法所涉及到的知識是包括淺知識和深知識兩個類別。其應(yīng)用于液壓系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的常用方法有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及故障樹方法等。
專家系統(tǒng)是基于知識的智能計算機(jī)程序,其重點用于較為復(fù)雜的系統(tǒng)中。液壓系統(tǒng)的復(fù)雜特征使其故障也呈復(fù)雜性和隨機(jī)性特征,并且不同的原因可能表現(xiàn)出相同的故障,或同一原因所表現(xiàn)的故障會有所差異。液壓系統(tǒng)中的任何一個部件出現(xiàn)問題都會對整個系統(tǒng)造成影響,且很難判斷出具體部位。
專家系統(tǒng)是目前使用zui廣的診斷方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一種較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,其由大量神經(jīng)元節(jié)點互聯(lián)結(jié)合為繁雜的網(wǎng)絡(luò),通過模擬來對知識進(jìn)行表達(dá)、存儲以及推理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于液壓元件參數(shù)的識別,通過在線識別、分析元件參數(shù)來實現(xiàn)故障診斷。故障樹分析方法對系統(tǒng)故障可能形成的不同原因進(jìn)行分析,建立相關(guān)邏輯結(jié)構(gòu)圖,針對系統(tǒng)所表現(xiàn)的故障現(xiàn)象,按照樹狀結(jié)構(gòu)從大到小依次進(jìn)行識別,從而確定故障原因。此方法具有明顯的直觀性和嚴(yán)謹(jǐn)性,并且操作簡單,有較強(qiáng)的效率,其關(guān)鍵在于故障樹的完善程度,需要在設(shè)計診斷系統(tǒng)時納入發(fā)生故障的所有原因,避免遺漏。
2 液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究方向
當(dāng)前液壓系統(tǒng)的故障診斷已經(jīng)充分利用了現(xiàn)代檢測技術(shù)診斷,不過,由于理論知識及設(shè)備的制約,在對液壓系統(tǒng)故障診斷的實際過程中,很多還是經(jīng)診斷人員利用檢測儀表,采取人工診斷??茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步會推動故障診斷技術(shù)的發(fā)展,接下來液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的研究方向是液壓系統(tǒng)混合故障診斷技術(shù)、智能傳感器和設(shè)備的研究以及通用化在線監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。隨著對液壓系統(tǒng)機(jī)理研究的不斷深入,充分利用智能傳感器技術(shù)、信息技術(shù)、智能診斷技術(shù)等,液壓系統(tǒng)故障診斷技術(shù)也會持續(xù)提升。
 

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