液压机械系统常见故障

时间：2022-10-05 19:17:00 机电一体化毕业论文我要投稿

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液压机械系统常见故障

　　液压机械系统常见故障【1】

　　【摘要】为提高液压机械系统的使用效率并延长其使用寿命，在其故障时应采取相应的故障诊断技术，为确保维修质量提供相应的保障。

　　【关键词】常见故障;诊断技术

　　0 前言

　　液压机械系统在使用中，由于受工作环境，作业时间，生产任务等因素的影响，而造成故障多发，由于产生故障的原因是多方面的，因此故障的判断和排除也较为复杂，要做好故障诊断工作，首先要做到熟悉液压元件的工作特性和液压系统的结构，工作原理，掌握液压元件，辅件，系统的配置关系及工作条件和环境要求。

　　其次是建立健全设备技术状况检查，维护，修理制度和故障技术档案，积累数据和设备运转记录。

　　还应熟悉各类液压元件的故障现象及故障检查方法，同时要有一定的现场实践经验和设备管理知识，在实践中不断总结提高。

　　还应熟悉和运用液压系统故障诊断分析方法并合理选用，具备必要的检测仪器和一定的检测手段，注意学习和应用现代先进的诊断技术。

　　1 液压机械系统常见故障

　　通过实际调查分析归纳出液压机械系统常见故障如下：温度过高，主要原因有油粘度过高、内泄严重、冷却器堵塞、泵修理后性能差及油位低、压力定值过大、摩擦损失大。

　　液压系统的零件因过热而膨胀，破坏了相对运动零件原来正常的配合间隙，导致摩擦阻力增加、液压阀容易卡死，同时，使润滑油膜变薄、机械磨损增加，结果造成泵、阀、马达等的精密配合面因过早磨损而使其失效或报废。

　　因为润滑不良、摩擦阻力变化、空气进入、压力脉冲较大或系统压力过低、阀出现故障、泄漏增大、别劲、烧结造成的执行机构运动速度不够或完全不动。

　　因为泵不供油、油箱油位过低吸油困难、油液粘度过高、泵转向不对、泵堵塞或损坏、接头或密封泄漏、主泵或马达泄漏过大、油温过高、溢流阀调定值低或失效、泵补油不足、阀工作失效造成的系统无压力或压力不足。

　　因为泵工作原理及加工装配误差引起、控制阀阀芯振动、换向时油液惯性造成的压力或流量的波动。

　　因为油温过高、油粘度过大及油液自身发泡、泵自吸性能低、吸油阻力大、油箱液面低、密封失效或接头松动、零件结构及加工质量造成的气穴与气蚀。

　　2 液压机械系统故障诊断技术及应用

　　2.1 主观诊断技术。

　　指维修人员利用简单的诊断仪器凭借个人的实践经验分析判断故障产生的原因和部位。

　　方便快捷，可靠性较低，属于较简单定性分析。

　　包括直觉经验法、参数测量法、逻辑分析法、堵截法、故障树分析法等。

　　直觉经验法指维修人员凭感官和经验,通过看、听、摸、闻、问等方法判断故障原因，看执行元件是否爬行、无力、速度异常，液位高度、油液变质及外泄漏,测压点工作压力是否稳定，各连接处有无泄漏及泄漏量;听泵和马达有无异常声响、溢流阀尖叫声、软管及弯管振动声等。

　　摸系统元件的油温和冲击、振动的大小、闻油液是否变质、轴承烧坏、油泵烧结等。

　　询问设备操作者，了解液压系统平时工况、元件有无异常、设备维护保养及出现过的故障和排除方法。

　　参数测量法指通过测得系统回路中所需点处工作参数，将其与系统工作正常值比较,即可判断出参数是否正常、是否有故障及故障所在部位，适于在线监测、定量预报和诊断潜在故障。

　　逻辑分析法指根据元件、系统、设备三者逻辑关系和故障现象,通过研究液压原理图和元件结构,进行逻辑分析,找出故障发生部位。

　　堵截法指根据液压系统的组成及故障现象选择堵截点，堵截法观察压力和流量的变化，从而找出故障的方法。

　　堵截法快速准确，但使用较麻烦，拆装量大，需要整套的堵截工具和元件。

　　故障树分析法指对系统做出故障树逻辑结构图，系统故障画在故障树的顶端为顶事件，根据各元件部位的故障率数据，最终确定系统故障。

　　适合较大型、较复杂系统故障的判定和预测。

　　2.2 设备故障精密诊断方法。

　　设备状态诊断的实施一般可分两个层次，即简易诊断和精密诊断。

　　工厂的设备故障大多数可以通过简易诊断予以确定，因此它是诊断工作的基础，只有当简易诊断难以确诊是，才选用精密诊断。

　　精密诊断是指使用精密的仪器和方法，对简易诊断难以确诊的设备状态作出详细评价。

　　一般包括以下几个特点：使用各种比较复杂的诊断分析仪器或专用诊断设备;由具有一定经验的工程技术人员及专家在生产现场或诊断中心进行;需对设备故障的存在部位，发生原因及故障类型进行识别和定量;涉及的技术知识和经验比较复杂，需要较多的学科配合;进行深入的信号处理。

　　常用的精密诊断方法主要包括：振动测定，设备的零部件、整机都有不同程度的振动。

　　液压机械系统的振动往往会影响其工作精度，加剧设备的磨损，加速疲劳破坏;而随着磨损的增加和疲劳损伤的瘇，机械设备的振动将更加剧烈，如此恶性循环，直至设备发生故障、破坏。

　　设备发生故障时，常表现为振动频率的变化，通过检测振动的频率、转数、振动的速度、加速度、位移量、相位等参数，并进行分析，从中可以找出产生振动变化的原因。

　　油液监测分析，对液压油、润滑油进行监测或定期取样检测分析，通过对其清洁度及其他理化指标的检验，确定其劣化程度和使用性能的状态;或用铁谱分析技术、光谱分析技术等磨粒检测技术，获得摩擦副磨损的信息，判断设备主要零部件的磨损程度。

　　红外线测温诊断，通过测定设备辐射出的红外线，确定温度分布(如加热管的温度分布)，以确定设备是否有异常。

　　红外线探测器可分为热探测器和光子探测器两类。

　　热探测器技术根据入射红外线的热效应引起探测器材料某一性质变化而实现探测目的。

　　光子探测器技术根据入射光子流引起物质电学性质的变化达到探测目的。

　　红外线测温技术已广泛应用于液压机械系统运行过程各阶段的状态监测与诊断。

　　超声波无损探伤技术是利用材料本身或内部缺陷对超声波传播的影响，来探测材料内部及其表面缺陷的大小、形式及分布情况。

　　超声波无损探伤技术是在不损伤和不破坏材料或设备结构的前提下，对材料或设备构件的物理性质、工作状态和内部结构实行检测的质量评价的检测技术。

　　2.3智能诊断技术。

　　指模拟人脑机能，有效获取、传递、处理、再生和利用故障信息，运用大量独特的专家经验和诊断策略，识别和预测诊断对象包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统诊断法、神经网络系统诊断法等。

　　目前研究最活跃的是专家系统和神经网络，使故障诊断智能化，具有广阔发展应用前景。

　　基于人工智能的专家诊断系统，是计算机模仿在某一领域内有经验的专家解决问题的方法，将故障现象输入计算机，计算机根据输入现象及知识库中知识按推理集中存放的推理方法，推算出故障原因，并提出维修或预防措施。

　　人工神经网络是模仿人的大脑神经元结构特性，利用神经网络的容错、学习、联想记忆、分布式并行信息处理等功能，把专家经验输入网络，通过对故障实例和诊断经验的训练学习依据一定的训练算法，得到最佳接近的理想输出。

　　3 结束语

　　对液压机械系统故障的分析与诊断的目的是为确保维修质量打基础，维修方式的选择应从故障发生的安全性、经济性考虑。

　　机械设备的维修方式是对机械维修时机和维修深度的控制模式。

　　采用合理的维修方式可以有效地延长工程机械的使用寿命，提高机械设备的工作效率，以确保液压机械系统运转的可靠性和经济性。

　　矿山液压机械常见故障【2】

　　摘要:矿山液压机械大都在较恶劣的环境下工作,造成液压系统故障有诸多因素,且液压系统是在绝对封闭状况下运行,损坏与失效经常发生在内部,部位不易确定。

　　因此,熟悉了解矿山液压机械系统常见故障及采用快速、正确判断故障部位的方法,对于液压系统故障的迅速诊断及维修尤为重要。

　　关键词:矿山液压机械;液压技术;常见故障分析

　　一、矿山液压机械系统常见故障

　　1、系统无压力或压力不足。

　　主要原因有:泵不供油、油箱油位过低吸油困难、油液粘度过高、泵转向不对、泵堵塞或损坏、接头或密封泄漏、主泵或马达泄漏过大、油温过高、溢流阀调定值低或失效、泵补油不足、阀工作失效。

　　2、执行机构运动速度不够或完全不动。

　　主要原因有:润滑不良、摩擦阻力变化、空气进入、压力脉冲较大或系统压力过低、阀出现故障、泄漏增大、别劲、烧结。

　　3、温度过高。

　　主要原因有:油粘度过高、内泄严重、冷却器堵塞、泵修理后性能差及油位低、压力调定过大、摩擦损失大。

　　4、压力或流量的波动。

　　主要原因有:泵工作原理及加工装配误差引起、控制阀阀芯振动、换向时油液惯性。

　　5、泄漏。

　　主要原因有:密封失效或接头松动、阀等元件工作失效、相对运动表面磨损严重、温压力过高。

　　6、振动和噪声。

　　主要原因有:系统进入空气或空穴、机械系统引起的振动、压力和流量脉动大、油流漩涡、油面过低、元件堵塞或阻力太大、泵校正不当或油粘度大。

　　7、液压冲击。

　　主要原因有:工作部件高速运动的惯性、元件反应动作不够灵敏、液流换向、节流、缓冲装置不当或失灵、泄漏增加、空气进入、油温过高。

　　8、液压卡紧。

　　主要原因有:径向力不平衡、元件被杂质阻塞、弹性变形或膨胀引起的附加阻力、相对运动表面加工质量差。

　　二、故障诊断技术及应用

　　1、主观诊断技术:指维修人员利用简单的诊断仪器凭借个人的实践经验分析判断故障产生的原因和部位。

　　方便快捷,可靠性较低,属于较简单定性分析。

　　包括直觉经验法、参数测量法、逻辑分析法、堵截法、故障树分析法等。

　　直觉经验法指维修人员凭感官和经验,通过看、听、摸、闻、问等方法判断故障原因:看执行元件是否爬行、无力、速度异常,液位高度、油液变质及外泄漏,测压点工作压力是否稳定,各连接处有无泄漏及泄漏量;听泵和马达有无异常声响、溢流阀尖叫声、软管及弯管振动声等。

　　摸系统元件的油温和冲击、振动的大小、闻油液是否变质、轴承烧坏、油泵烧结等。

　　询问设备操作者,了解液压系统平时工况、元件有无异常、设备维护保养及出现过的故障和排除方法。

　　参数测量法指通过测得系统回路中所需点处工作参数,将其与系统工作正常值比较,即可判断出参数是否正常、是否有故障及故障所在部位,适于在线监测、定量预报和诊断潜在故障。

　　逻辑分析法指根据元件、系统、设备三者逻辑关系和故障现象,通过研究液压原理图和元件结构,进行逻辑分析,找出故障发生部位。

　　堵截法指根据液压系统的组成及故障现象选择堵截点,堵截法观察压力和流量的变化,从而找出故障的方法。

　　堵截法快速准确,但使用较麻烦,拆装量大,需要整套的堵截工具和元件。

　　故障树分析法指对系统做出故障树逻辑结构图,系统故障画在故障树的顶端为顶事件,根据各元件部位的故障率数据,最终确定系统故障。

　　适合较大型、较复杂系统故障的判定和预测。

　　2、仪器诊断技术:根据液压系统的压力、流量、温度、噪声、震动、油的污染、泄露、执行部件的速度、力矩等,通过仪器显示或计算机运算得出判断结果。

　　诊断仪器有通用型、专用型、综合型、其发展方向是非接触式、便携式、多功能和智能化。

　　包括铁谱记录法、震动诊断法、声学诊断法、热力学诊断法等。

　　如铁谱记录法,通过分析铁粉图谱,根据铁粉记录图片上的磨损粉末、大小和颜色等信息,准确得到液压系统的磨损与腐蚀的程度和部位,并可对液压油进行定量污染分析和评价,做到在线检测和故障预防。

　　3、数学模型诊断技术:指用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间的联系,然后通过测量、分析、处理这些信号来判断故障源部位。

　　其实质是以传感器技术和动态测试技术为手段,以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。

　　包括功能诊断法、信号法、频域诊断法、随机信号频率响应法、主成分诊断法等。

　　4、智能诊断技术:指模拟人脑机能,有效获取、传递、处理、再生和利用故障信息,运用大量独特的专家经验和诊断策略,识别和预测诊断对象包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统诊断法、神经网络系统诊断法等。

　　目前研究最活跃的是专家系统和神经网络,使故障诊断智能化,具有广阔发展应用前景。

　　基于人工智能的专家诊断系统,是计算机模仿在某一领域内有经验的专家解决问题的方法,将故障现象输入计算机,计算机根据输入现象及知识库中知识按推理集中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出维修或预防措施。

　　人工神经网络是模仿人的大脑神经元结构特性,利用神经网络的容错、学习、联想记忆、分布式并行信息处理等功能,把专家经验输入网络,通过对故障实例和诊断经验的训练学习依据一定的训练算法,得到最佳接近的理想输出。

　　三、结论

　　由于矿山设备工作状态的多样性及液压系统的愈加复杂,在生产实践中还应该积极研究与应用多种现代先进诊断技术。

　　随着诊断技术智能化,高精度化,不解体化并与先进通讯技术,网络技术,智能传感器技术等现代信息技术的融合,矿山液压机械系统故障诊断的准确性,快捷性和便利性必将大大提高。

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