液壓系統故障診斷技術發展研究

1 液壓系統故障診斷技術方法
液壓系統故障診斷起源于二十世紀60 年代，主要采用的方法是直接參數測量的人工診斷方法和傳感器信號處理的現代診斷方法。經過發展，到80-90 年代，液壓系統故障診斷技術取得了飛速的發展，智能診斷方法開始得到應用。當前，智能故障診斷法主要基于故障樹分析、模糊邏輯、神經網絡、專家系統等診斷方法。
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驗，利用相關檢測儀表，對液壓系統故障的原因及部件進行判斷，這需要診斷操作人員具備豐富的實踐經驗，以及扎實的故障機理知識。人工診斷法包括經驗覺檢診斷法、故障特征分析法診斷法、推理驗證法等等。
經驗覺檢主要通過感知器官對液壓系統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用效果，應用簡單，頻度較高，不過這種方法只能進行粗略的診斷。不同的故障原因會有不同的表現形式，如果能夠分析出各種原因的特征，那么也就很容易區分出故障的原因，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，當現出較為復雜的問題時，可以將一系列的參量進行綜合，從而形成故障原因特征信息。在生產過程中，通常會出現一些難以掌握的故障，診斷人員無法確定出故障原因，這時需要對各參數進行試探，采取推理和驗證法，假設不能含糊其詞，必須將假設與驗證同時交替進行，不斷重復，找到故障的原因。
1． 2 傳感器信號處理現代診斷法
傳感器信號處理現代診斷法是對設備的狀態進行監測，利用傳感器以及數據處理設備在線監測液壓系統的整個作業過程，通過系統狀態信息的采集，由計算機分析液壓系統狀態，從而確定液壓系統的工作狀態。其包括解析模型法和信號處理法。
解 析模型憑借系統的結構、行為及功能，建立被診斷對象的數字模型。由于其能夠輕易獲取控制系統的解析模型，因此在控制系統中的使用頻率較多，對于液壓系統故障診斷的應用相對較少。信號處理診斷方法不需要建立模型，其可以依照系統的輸入輸出和變化趨勢等信號，通過相關函數等方法獲取相關特征值，對故障進行分析、判斷和處理，具有較強的適應性。其通過對元件的振動、噪音等信號的處理，對泵、馬達等元件進行診斷，在液壓系統的故障診斷中應用較為普遍。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70% 以上的故障來自于工作介質油液的污染。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*憑借領域專家知識和診斷對象的信息，適用于較為復雜以及非線性的大型系統。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。其應用于液壓系統故障診斷領域的常用方法有專家系統、神經網絡以及故障樹方法等。
專家系統是基于知識的智能計算機程序，其重點用于較為復雜的系統中。液壓系統的復雜特征使其故障也呈復雜性和隨機性特征，并且不同的原因可能表現出相同的故障，或同一原因所表現的故障會有所差異。液壓系統中的任何一個部件出現問題都會對整個系統造成影響，且很難判斷出具體部位。
專家系統是目前使用zui廣的診斷方法。神經網絡也是一種較為復雜的數學模型，其由大量神經元節點互聯結合為繁雜的網絡，通過模擬來對知識進行表達、存儲以及推理。神經網絡主要應用于液壓元件參數的識別，通過在線識別、分析元件參數來實現故障診斷。故障樹分析方法對系統故障可能形成的不同原因進行分析，建立相關邏輯結構圖，針對系統所表現的故障現象，按照樹狀結構從大到小依次進行識別，從而確定故障原因。此方法具有明顯的直觀性和嚴謹性，并且操作簡單，有較強的效率，其關鍵在于故障樹的完善程度，需要在設計診斷系統時納入發生故障的所有原因，避免遺漏。
2 液壓系統故障診斷技術研究方向
當前液壓系統的故障診斷已經充分利用了現代檢測技術診斷，不過，由于理論知識及設備的制約，在對液壓系統故障診斷的實際過程中，很多還是經診斷人員利用檢測儀表，采取人工診斷。科學技術的進步會推動故障診斷技術的發展，接下來液壓系統故障診斷技術的研究方向是液壓系統混合故障診斷技術、智能傳感器和設備的研究以及通用化在線監測與診斷系統。隨著對液壓系統機理研究的不斷深入，充分利用智能傳感器技術、信息技術、智能診斷技術等，液壓系統故障診斷技術也會持續提升。