[分享]液压系统故障诊断步骤和方法？

液压系统故障诊断步骤
　　近年来，随着设备管理水平的不断提高，在设备维修部门开始采用状态监测技术，用以预防设备故障的发生，给设备维修提供了可靠依据。可以在液压系统运行中或基本不拆卸零件的情况下，了解和掌握系统运行情况，判断故障的部位和原因，并能预测出液压系统未来的技术状态。液压系统故障诊断的方法有多种，但一般按以下步骤进行
　　1、熟悉性能和资料。在查找故障之前，首先要了解设备的性能，仔细研究弄清液压原理图。不但要弄清各元件的性能和在系统中的作用，还要弄清它们之间的相互联系，以及型号、生产厂家和出厂日期等。
　　2、现场调查、了解情况。要向操作者询问设备发生故障前后的状况、大概部位和故障现象。如果还能动作，应亲自启动设备，查找故障部位并观察液压系统的压力变化和工作情况，检查是否漏油、有无异常噪声和振动等。
　　3、归纳分析、排除故障。将现场观察到的情况，以及操作者提供的线索和原始记录，进行综合分析，查明故障原因。目前，排查液压系统故障大致有两种方法，即顺向分析法和逆向分析法。顺向分析法是从引起故障的各种原因出发，逐个分析各种原因对液压系统故障的影响。顺向分析法对预测和监测液压系统故障具有重要的作用。逆向分析法是从液压系统故障的结果出发，向引起液压系统故障的原因进行分析。它能准确地判断出故障的部位，然后拟定排故方案并组织实施。
　　4、总结经验。


　　液压系统故障的诊断方法很多，但最常用的是感觉诊断法。感觉诊断法是靠设备维修人员利用简单的诊断仪器和凭借个人的工作经验对液压系统故障进行诊断，判断发生故障的部位和原因。


液压系统故障诊断方法
　　1.直观检查法
　　对于一些较为简单的故障，可以通过眼看、手摸、耳听和嗅闻等手段对零部件进行检查。
　　(1)视觉诊断法，是用眼睛来观察液压系统工作情况，观察液压系统各测压点的压力值、温度变化情况，检查油液是否清洁、油量是否充足。观察液压阀及管路接头处、液压缸端盖处、液压泵传动轴处等是否有漏油现象。观察从设备加工出的产品或所进行的性能试验，鉴别运动机构的工作状态、系统压力和流量的稳定性以及电磁阀的工作状态等。
　　(2)听觉诊断法，是用耳朵来判断液压系统或元件的工作是否正常等。听液压泵和液压系统噪声是否过大;听溢流阀等元件是否有异常声音;听工作台换向时冲击声是否过大;听活塞是否有冲撞液压缸底的声音等。
正常温度应在55℃左右，如果超过60℃以上就应检明原因。用手触摸运动部件和油管，感觉有无明显振动。
　　(4)嗅觉诊断法，是用鼻子闻液压油是否有异味，若闻到液压油局部有焦臭味，说明液压泵等液压元件局部发热，导致液压油被烤焦冒烟，据此可判断其发热部位。闻液压油是否有恶臭味或刺鼻的辣味，若有说明液压油已严重污染，不能再继续使用。
　　2、对换诊断法
　　在维修现场缺乏诊断仪器或被查元件比较精密不宜拆开时，应采用此法。先将怀疑出现故障地元件拆下，换上新件或其他机器上工作正常、同型号的元件进行试验，看故障能否排除即可作出诊断。
　　3、仪表测量检查法
　　仪表测量检查法就是借助对液压系统各部分液压油的压力、流量和油温的测量来判断该系统的故障点。在一般的现场检测中，由于液压系统的故障往往表现为压力不足，容易查觉;而流量的检测则比较困难，流量的大小只可通过执行元件动作的快慢作出错略的判断。因此，在现场检测中，更多地采用检测系统压力的方法。
　　4、基于信号处理与建模分析法
　　基于信号处理与建模分析的诊断法实质是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模为基础的诊断技术。
　　5、基于人工智能的诊断方法
　　液压故障的多样性、突发性、成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖，使研制智能化的液压故障诊断系统成为当前的趋势。智能诊断技术在知识层次上实现了辨证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能，为构建智能化的液压故障诊断系统提供了坚实的基础。目前，基于智能技术的故障诊断法主要有:基于神经网络的诊断法、基于专家系统的诊断法、基于模糊逻辑的诊断法等。
　　基于神经网络的诊断法是利用神经网络具有非线性和自学习以及并行计算能力，使其在液压系统故障诊断方面具有很大的优势。其具体应用方式有:从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行液压系统故障诊断;从故障预测角度应用神经网络作为动态模型进行液压系统故障预测;从检测故障的角度应用神经网络得到残差进行液压系统故障检测。
　　基于专家系统的诊断法是利用知识的永久性、共享性和易于编辑等特点，广泛应用于液压系统故障诊断之中。基于专家系统的诊断法，由于知识是显式地表达的，具有很好的解释能力，虽然在知识获取上遇到了发展的“瓶颈”、“窄台阶”等困难，但由于神经网络所具有的容错能力、学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理较好地解决了这些困难。可见，把专家系统和神经网络互相结合是智能诊断的发展趋势之一。
　　基于模糊逻辑的诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方法。

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