液壓機械系統常見故障

　　液壓機械系統常見故障【1】

　　【摘 要】為提高液壓機械系統的使用效率并延長其使用壽命，在其故障時應采取相應的故障診斷技術，為確保維修質量提供相應的保障。

　　【關鍵詞】常見故障;診斷技術

　　0 前言

　　液壓機械系統在使用中，由于受工作環境，作業時間，生產任務等因素的影響，而造成故障多發，由于產生故障的原因是多方面的，因此故障的判斷和排除也較為復雜，要做好故障診斷工作，首先要做到熟悉液壓元件的工作特性和液壓系統的結構，工作原理，掌握液壓元件，輔件，系統的配置關系及工作條件和環境要求。

　　其次是建立健全設備技術狀況檢查，維護，修理制度和故障技術檔案，積累數據和設備運轉記錄。

　　還應熟悉各類液壓元件的故障現象及故障檢查方法，同時要有一定的現場實踐經驗和設備管理知識，在實踐中不斷總結提高。

　　還應熟悉和運用液壓系統故障診斷分析方法并合理選用，具備必要的檢測儀器和一定的檢測手段，注意學習和應用現代先進的診斷技術。

　　1 液壓機械系統常見故障

　　通過實際調查分析歸納出液壓機械系統常見故障如下：溫度過高，主要原因有油粘度過高、內泄嚴重、冷卻器堵塞、泵修理后性能差及油位低、壓力定值過大、摩擦損失大。

　　液壓系統的零件因過熱而膨脹，破壞了相對運動零件原來正常的配合間隙，導致摩擦阻力增加、液壓閥容易卡死，同時，使潤滑油膜變薄、機械磨損增加，結果造成泵、閥、馬達等的精密配合面因過早磨損而使其失效或報廢。

　　因為潤滑不良、摩擦阻力變化、空氣進入、壓力脈沖較大或系統壓力過低、閥出現故障、泄漏增大、別勁、燒結造成的執行機構運動速度不夠或完全不動。

　　因為泵不供油、油箱油位過低吸油困難、油液粘度過高、泵轉向不對、泵堵塞或損壞、接頭或密封泄漏、主泵或馬達泄漏過大、油溫過高、溢流閥調定值低或失效、泵補油不足、閥工作失效造成的系統無壓力或壓力不足。

　　因為泵工作原理及加工裝配誤差引起、控制閥閥芯振動、換向時油液慣性造成的壓力或流量的波動。

　　因為油溫過高、油粘度過大及油液自身發泡、泵自吸性能低、吸油阻力大、油箱液面低、密封失效或接頭松動、零件結構及加工質量造成的氣穴與氣蝕。

　　2 液壓機械系統故障診斷技術及應用

　　2.1 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、參數測量法、邏輯分析法、堵截法、故障樹分析法等。

　　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;聽泵和馬達有無異常聲響、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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　故障樹分析法指對系統做出故障樹邏輯結構圖，系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率數據，最終確定系統故障。

　　適合較大型、較復雜系統故障的判定和預測。

　　2.2 設備故障精密診斷方法。

　　設備狀態診斷的實施一般可分兩個層次，即簡易診斷和精密診斷。

　　工廠的設備故障大多數可以通過簡易診斷予以確定，因此它是診斷工作的基礎，只有當簡易診斷難以確診是，才選用精密診斷。

　　精密診斷是指使用精密的儀器和方法，對簡易診斷難以確診的設備狀態作出詳細評價。

　　一般包括以下幾個特點：使用各種比較復雜的診斷分析儀器或專用診斷設備;由具有一定經驗的工程技術人員及專家在生產現場或診斷中心進行;需對設備故障的存在部位，發生原因及故障類型進行識別和定量;涉及的技術知識和經驗比較復雜，需要較多的學科配合;進行深入的信號處理。

　　常用的精密診斷方法主要包括：振動測定，設備的零部件、整機都有不同程度的振動。

　　液壓機械系統的振動往往會影響其工作精度，加劇設備的磨損，加速疲勞破壞;而隨著磨損的增加和疲勞損傷的瘇，機械設備的振動將更加劇烈，如此惡性循環，直至設備發生故障、破壞。

　　設備發生故障時，常表現為振動頻率的變化，通過檢測振動的頻率、轉數、振動的速度、加速度、位移量、相位等參數，并進行分析，從中可以找出產生振動變化的原因。

　　油液監測分析，對液壓油、潤滑油進行監測或定期取樣檢測分析，通過對其清潔度及其他理化指標的檢驗，確定其劣化程度和使用性能的狀態;或用鐵譜分析技術、光譜分析技術等磨粒檢測技術，獲得摩擦副磨損的信息，判斷設備主要零部件的磨損程度。

　　紅外線測溫診斷，通過測定設備輻射出的紅外線，確定溫度分布(如加熱管的溫度分布)，以確定設備是否有異常。

　　紅外線探測器可分為熱探測器和光子探測器兩類。

　　熱探測器技術根據入射紅外線的熱效應引起探測器材料某一性質變化而實現探測目的。

　　光子探測器技術根據入射光子流引起物質電學性質的變化達到探測目的。

　　紅外線測溫技術已廣泛應用于液壓機械系統運行過程各階段的狀態監測與診斷。

　　超聲波無損探傷技術是利用材料本身或內部缺陷對超聲波傳播的影響，來探測材料內部及其表面缺陷的大小、形式及分布情況。

　　超聲波無損探傷技術是在不損傷和不破壞材料或設備結構的前提下，對材料或設備構件的物理性質、工作狀態和內部結構實行檢測的質量評價的檢測技術。

　　2.3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。

　　3 結束語

　　對液壓機械系統故障的分析與診斷的目的是為確保維修質量打基礎，維修方式的選擇應從故障發生的安全性、經濟性考慮。

　　機械設備的維修方式是對機械維修時機和維修深度的控制模式。

　　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，提高機械設備的工作效率，以確保液壓機械系統運轉的可靠性和經濟性。

　　礦山液壓機械常見故障【2】

　　摘要:礦山液壓機械大都在較惡劣的環境下工作,造成液壓系統故障有諸多因素,且液壓系統是在絕對封閉狀況下運行,損壞與失效經常發生在內部,部位不易確定。

　　因此,熟悉了解礦山液壓機械系統常見故障及采用快速、正確判斷故障部位的方法,對于液壓系統故障的迅速診斷及維修尤為重要。

　　關鍵詞:礦山液壓機械;液壓技術;常見故障分析

　　一、礦山液壓機械系統常見故障

　　1、系統無壓力或壓力不足。

　　主要原因有:泵不供油、油箱油位過低吸油困難、油液粘度過高、泵轉向不對、泵堵塞或損壞、接頭或密封泄漏、主泵或馬達泄漏過大、油溫過高、溢流閥調定值低或失效、泵補油不足、閥工作失效。

　　2、執行機構運動速度不夠或完全不動。

　　主要原因有:潤滑不良、摩擦阻力變化、空氣進入、壓力脈沖較大或系統壓力過低、閥出現故障、泄漏增大、別勁、燒結。

　　3、溫度過高。

　　主要原因有:油粘度過高、內泄嚴重、冷卻器堵塞、泵修理后性能差及油位低、壓力調定過大、摩擦損失大。

　　4、壓力或流量的波動。

　　主要原因有:泵工作原理及加工裝配誤差引起、控制閥閥芯振動、換向時油液慣性。

　　5、泄漏。

　　主要原因有:密封失效或接頭松動、閥等元件工作失效、相對運動表面磨損嚴重、溫壓力過高。

　　6、振動和噪聲。

　　主要原因有:系統進入空氣或空穴、機械系統引起的振動、壓力和流量脈動大、油流漩渦、油面過低、元件堵塞或阻力太大、泵校正不當或油粘度大。

　　7、液壓沖擊。

　　主要原因有:工作部件高速運動的慣性、元件反應動作不夠靈敏、液流換向、節流、緩沖裝置不當或失靈、泄漏增加、空氣進入、油溫過高。

　　8、液壓卡緊。

　　主要原因有:徑向力不平衡、元件被雜質阻塞、彈性變形或膨脹引起的附加阻力、相對運動表面加工質量差。

　　二、故障診斷技術及應用

　　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、參數測量法、邏輯分析法、堵截法、故障樹分析法等。

　　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;聽泵和馬達有無異常聲響、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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　故障樹分析法指對系統做出故障樹邏輯結構圖,系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率數據,最終確定系統故障。

　　適合較大型、較復雜系統故障的判定和預測。

　　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、數學模型診斷技術:指用一定的數學手段描述系統某些可測量特征量在幅值、相位、頻率及相關性上與故障源之間的聯系,然后通過測量、分析、處理這些信號來判斷故障源部位。

　　其實質是以傳感器技術和動態測試技術為手段,以信號處理和建模處理為基礎的診斷技術。

　　包括功能診斷法、信號法、頻域診斷法、隨機信號頻率響應法、主成分診斷法等。

　　4、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。

　　三、結論

　　由于礦山設備工作狀態的多樣性及液壓系統的愈加復雜,在生產實踐中還應該積極研究與應用多種現代先進診斷技術。

　　隨著診斷技術智能化,高精度化,不解體化并與先進通訊技術,網絡技術,智能傳感器技術等現代信息技術的融合,礦山液壓機械系統故障診斷的準確性,快捷性和便利性必將大大提高。

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