液（yè）壓機械係統（tǒng）的（de）故障診斷技術（shù）研究（jiū）

摘要：礦山液壓機械大都在較惡劣的環（huán）境下工作，造成液壓係統故障有諸多因素，且液壓係統是在絕對（duì）封閉狀況下運行，損壞與失效經常（cháng）發生在內部，故障點隱蔽、原因（yīn）複雜、部位不易確定（dìng）。因此，熟悉（xī）了解礦山液壓機械係統常見故障及采用快速、正（zhèng）確判斷故障部位（wèi）的方法，對於液（yè）壓係（xì）統故障的迅速診斷及維修尤為重要。該（gāi）文通過分析液壓機械係統常見故障.，提出了解決液壓的預防措施，具有一定借鑒意義。
 引（yǐn）言：
        礦山液壓機械係統在使用中，由於工作環境惡劣，作業（yè）時間長，任務重，故障多發，原因是多方（fāng）麵的，故障的判斷和排除也較為複雜，要做好故障診斷工作要做（zuò）到一是熟（shú）悉液壓元件的（de）工作特（tè）性和液壓係統的結構，工作原理，掌握液壓元（yuán）件，輔件，係統的配置關係（xì）及工作條（tiáo）件和環境要求。二（èr）是建立健全（quán）設備技術狀況檢查，維護，修理製度和故（gù）障技（jì）術檔案，積累數據（jù）和設備（bèi）運轉記錄。三是熟悉各類液（yè）壓（yā）元件的故（gù）障現（xiàn）象及故障檢查方法（fǎ），同（tóng）時要有一定的現場實踐經驗和設備管理知（zhī）識（shí），在實踐（jiàn）中總結提高（gāo）。五是熟悉和運用液壓係統故（gù）障診斷分（fèn）析方法並（bìng）合理（lǐ）選用，具備（bèi）必要的檢測儀器和一定的檢測手段，注意學習和應用（yòng）現代先進的診斷技術，下麵我就液壓（yā）機械係統（tǒng）的常見（jiàn）故障進行具體的闡述（shù）。
        1、礦山液壓機（jī）械（xiè）係統常見故障：
        通過實際調查分析歸納出礦山液壓機械係統常見故障如下：
        1.1 溫度過高。主（zhǔ）要原因有：油粘度過高（gāo）、內泄嚴重、冷卻器堵塞、泵修理後性能差及油位低、壓力調定過大、摩（mó）擦損失大。液壓係統（tǒng）的零件因過熱而膨脹，破壞（huài）了相對（duì）運動零（líng）件原來正（zhèng）常的（de）配合間隙，導致摩擦阻力增加、液壓閥容（róng）易卡死，同時，使（shǐ）潤滑油（yóu）膜變薄（báo）、機械磨損增加，結果造成（chéng）泵、閥、馬達等的精密配合麵因過早磨損而使其失效或報廢。
        1.2 因為潤（rùn）滑不良、摩擦阻力變化、空氣進（jìn）入（rù）、壓力脈衝較大或係統壓力過低、閥出現故障、泄漏增大、別勁、燒結造成的（de）執行機構運動（dòng）速（sù）度不夠或完全不動。
        1.3 因為（wéi）泵不供油、油箱油位過低吸油困難、油液（yè）粘度過高、泵轉向（xiàng）不對、泵堵塞或損壞、.接頭或密封泄漏、主泵或馬達泄漏（lòu）過大、油溫過高、溢流（liú）閥調定值（zhí）低或失效（xiào）、泵補油不足、閥工作失效（xiào）造成的係（xì）統無壓力或壓力不足。
        1.4 因為泵工作原（yuán）理及加工裝配誤差（chà）引起（qǐ）、控製閥閥芯振動、換向時油液慣性造成的壓力（lì）或流量的波動。
        1.5 因為油溫過高、油粘度過大（dà）及油液自身發泡、泵自吸性能低（dī）、吸油阻力大、油箱液麵低、密封失效或接頭鬆動、件結（jié）構及加工質量造成的氣穴與氣蝕（shí）。
        2、故障診（zhěn）斷技術及應用：
        2.1 主觀診斷（duàn）技術：指維修人員利用簡單的（de）診斷儀器憑借個人的實踐經驗分析判斷故（gù）障產生的原因和部位。方便快捷，可靠性較低（dī），屬於較簡單（dān）定性分析。包括直覺經驗法、參數測量法、邏輯分析法、堵截法、故障樹分析法等。
        直（zhí）覺經驗法指維修人員憑感官（guān）和經驗,通過看、聽、摸、聞、問等方法（fǎ）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（yè）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；聽泵和馬達有無異常聲響、溢流閥尖叫聲、軟管及彎（wān）管振動聲等。摸係統元件（jiàn）的油溫和衝擊、振動的大小、聞油液是否變質、軸承燒壞、油泵燒結等。詢（xún）問設備操作者，了（le）解液壓係統平時工況、元件有無異常、設備維（wéi）護保養及出現過的（de）故障和（hé）排除方法。
        參數測（cè）量法指通過測得係統回路中所需點處工作參數，將其與係統工作正常值比較,即可判斷出參數（shù）是否正常、是否有故障及（jí）故（gù）障所在部位，適於在線監測、定量預報和診斷潛在故（gù）障。
邏輯（jí）分析法指根據（jù）元件、係統、設備三者邏輯關係和故障現象,通（tōng）過研究液壓原理圖（tú）和元件結構,進行邏輯分析,找出故障發生部位。
        堵截（jié）法指根據液壓係統的（de）組成及故障現象選擇堵截點，堵（dǔ）截（jié）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（má）煩，拆裝量大，需要整套的（de）堵截工具和元件。
        故障樹分析法指對係統做出故障樹邏輯結構圖，係統故障畫在故障樹的頂端為頂事件，根據各元件部位的故障（zhàng）率數據，最終確定係統故障。適合較大型、較複雜係統（tǒng）故障的判（pàn）定和預（yù）測。
        2.2 儀器診斷技術：根據液壓係（xì）統的壓（yā）力、流量、溫度、噪聲（shēng）、震動、油的汙染、泄露（lù）、執行部件的速度、力（lì）矩等，通過儀（yí）器顯示或計算機運算得出判斷結果。診斷（duàn）儀器（qì）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（hé）智能化。包括鐵譜記錄法、震動診斷（duàn）法（fǎ）、聲學診斷法、熱力學診斷法等。如鐵譜記錄法，通過分析鐵（tiě）粉圖譜，根（gēn）據鐵粉記錄圖片上的磨損粉末、大小（xiǎo）和顏（yán）色等信息，準確得到液壓係統的磨損與腐蝕的程度和部位，並可對液壓油進行定（dìng）量汙染分析（xī）和評價，做到在（zài）線檢測和故（gù）障預防。
        2.3 智能診斷技術：指模（mó）擬人腦機能，有效獲取、傳遞、處（chù）理、再生和利用故障信息，運用（yòng）大（dà）量獨特的專家經驗和診斷策略（luè），識別和預測診斷對象包括模糊診斷法、灰色係統診斷法、專家係統診斷法、神經網絡（luò）係統診斷法等。目前研究最活躍的是專家係統和神經網絡，使故障診斷智能化（huà），具有廣闊（kuò）發展應用前景。基於人工智能的專家診斷係統，是計算機模（mó）仿在某一領域內有經驗的專家解決問題的方法（fǎ），將故障現象輸入計算機，計（jì）算機根據輸入（rù）現象及知識庫中知（zhī）識按推理集（jí）中存放的推理方法，推算出故障原因，並提（tí）出維修或預防措施。人工神經（jīng）網絡是模仿人的大腦神經元結構特性，利用神經網絡的（de）容錯（cuò）、學（xué）習、聯想記憶、分布式並行信息處理（lǐ）等功能，把專家（jiā）經驗（yàn）輸入網絡，通過（guò）對故（gù）障（zhàng）實例和診（zhěn）斷經驗的訓練學（xué）習依據一定的訓練算法，得到最佳接近的理想輸出。
      維修的目的在於保證機（jī）械設備運轉的可靠性和（hé）經濟性，維修方式的選擇（zé）應從故障發（fā）生的安全性、經（jīng）濟性考慮。機械設備的維修方式（shì）是對機械維修時機和維修深度（dù）的控製模式。采用合理的維修方式可以有效地延長工程機械的使用壽命，提（tí）高機械設備的工作（zuò）效（xiào）率。
     由於礦山（shān）設備工作狀態的（de）多樣性及（jí）液壓（yā）係統的愈加（jiā）複雜，在生產實踐中（zhōng）還應該積極研究與應用多種現代（dài）先進診斷技術。隨著診斷技（jì）術（shù）智能化，高精（jīng）度化（huà），不解體化並與先進（jìn）通（tōng）訊技術（shù），網絡技術，智能傳感器技術等現代信息技術的融合，礦山液壓機（jī）械係統故障診斷的準確性，快捷性和（hé）便利（lì）性必將大大提高，