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液壓機故障診斷技術及應用

發布時間:2023-09-08 來源:液壓機

1、主觀診斷技術。指維修人員利用簡單的診斷儀器憑借個人的實踐經驗分析判斷故障產生的原因和部位。方便快捷,可靠性較低,屬于較簡單定性分析包括直覺經驗法、邏輯分析法、參數測量法、堵截法等。


直覺經驗法指維修人員憑感官和經驗,通過看、聽、摸、聞、問等方法判斷故障原因:看執行元件是否爬行、無力速度異常,液位高度、油液變質及外泄漏,測壓點工作壓力是否穩定,各連接處有無泄漏及泄漏量,聽泵有無異常聲響、溢流閥尖叫聲、軟管及彎管振動聲等,摸系統元件的油溫和沖擊振動的大小,聞油液是否變質軸承燒壞油泵燒結等。詢問設備操作者,了解液壓系統平時工況、元件有無異常、設備維護保養及出現過的故障和排除方法。


邏輯分析法指根據元件、系統、設備三者邏輯關系和故障現象,通過研究液壓原理圖和元件結構,進行邏輯分析,找出故障發生部位。


例如在四柱液壓機液壓系統中,高壓行程速度不夠或者上壓緩慢,首先根據原理圖檢查所有應該得電的電磁閥是否全部打開,各錐閥有無卡死,再聯系原理分析可能原因,或系統泵流量不足,或調得太小,或溢流調節太大,或系統內泄嚴重等,確定基礎件正常后,針對原因調節泵流量,對于500 T液壓機,一般不大于7升/分,拆下泵密封環和配油盤,檢查維修。


針對系統內泄嚴重,首先檢查充液閥是否關好,閥口是否老化,在檢查各閥件密封圈是否損壞或者老化等。邏輯分析法可能出現諸多得原因,因此要分清主次,直覺經驗也會起到很大的作用。


參數測量法指通過測得系統回路中所需點處工作參數,將其與系統工作正常值比較,即可判斷出參數是否正常、是否有故障及故障所在部位,適于在線監測、定量預報和診斷潛在故障。


在四柱液壓機液壓系統中,一般設有系統壓力表,上腔壓力表,下腔壓力表,頂出缸壓力表等,這些都能將故障細化,迅速找到故障部件位置,若本系統沒有,也可以自己選擇插入測點位置,根據參數,結合原理分析故障原因。


堵截法指根據液壓系統的組成及故障現象選擇堵截點,堵截法觀察壓力和流量的變化,從而找出故障的方法。堵截法快速準確,但使用較麻煩,拆裝量大,需要整套的堵截工具和元件。


隨著液壓系統的不斷發展,先進的診斷技術也日趨成熟。這就要求我們在不斷深化學習液壓技術的同時,也要學習利用先進的診斷技術。


2、儀器診斷技術。根據液壓系統的壓力、流量、溫度、噪聲、震動、油的污染,泄露。執行部件的速度、力矩等,通過儀器顯示或計算機運算得出判斷結果。


診斷儀器有通用型、專用型、綜合型、其發展方向是非接觸式、便攜式、多功能和智能化。包括鐵譜記錄法、震動診斷法、聲學診斷法、熱力學診斷法等。如鐵譜記錄法,通過分析鐵粉圖譜,根據鐵粉記錄圖片上的磨損粉末、大小和顏色等信息,準確得到液壓系統的磨損與腐蝕的程度和部位,并可對液壓油進行定量污染分析和評價,做到在線檢測和故障預防。


3、智能診斷技術。指模擬人腦機能,有效獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息,運用大量獨特的專家經驗和診斷策略,識別和預測診斷對象包括模糊診斷法、灰色系統診斷法、專家系統診斷法、神經網絡系統診斷法等。目前研究最活躍的是專家系統和神經網絡,使故障診斷智能化,具有廣闊發展應用前景。


基于人工智能的專家診斷系統,是計算機模仿在某一領域內有經驗的專家解決問題的方法,將故障現象輸入計算機,計算機根據輸入現象及知識庫中知識按推理集中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出維修或預防措施。


人工神經網絡是模仿人的大腦神經元結構特性,利用神經網絡的容錯。學習、聯想記憶,分布式并行信息處理等功能,把專家經驗輸入網絡,通過對故障實例和診斷經驗的訓練學習依據一定的訓練算法,得到最佳接近的理想輸出。


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