[分享]液壓系統故障診斷步驟和方法？

液壓系統故障診斷步驟
　　近年來，隨著設備管理水平的不斷提高，在設備維修部門開始采用狀態監測技術，用以預防設備故障的發生，給設備維修提供了可靠依據?？梢栽?a href='http://www.ychc.com.cn' target='_blank'>液壓系統運行中或基本不拆卸零件的情況下，了解和掌握系統運行情況，判斷故障的部位和原因，并能預測出液壓系統未來的技術狀態。液壓系統故障診斷的方法有多種，但一般按以下步驟進行
　　1、熟悉性能和資料。在查找故障之前，首先要了解設備的性能，仔細研究弄清液壓原理圖。不但要弄清各元件的性能和在系統中的作用，還要弄清它們之間的相互聯系，以及型號、生產廠家和出廠日期等。
　　2、現場調查、了解情況。要向操作者詢問設備發生故障前后的狀況、大概部位和故障現象。如果還能動作，應親自啟動設備，查找故障部位并觀察液壓系統的壓力變化和工作情況，檢查是否漏油、有無異常噪聲和振動等。
　　3、歸納分析、排除故障。將現場觀察到的情況，以及操作者提供的線索和原始記錄，進行綜合分析，查明故障原因。目前，排查液壓系統故障大致有兩種方法，即順向分析法和逆向分析法。順向分析法是從引起故障的各種原因出發，逐個分析各種原因對液壓系統故障的影響。順向分析法對預測和監測液壓系統故障具有重要的作用。逆向分析法是從液壓系統故障的結果出發，向引起液壓系統故障的原因進行分析。它能準確地判斷出故障的部位，然后擬定排故方案并組織實施。
　　4、總結經驗。


　　液壓系統故障的診斷方法很多，但最常用的是感覺診斷法。感覺診斷法是靠設備維修人員利用簡單的診斷儀器和憑借個人的工作經驗對液壓系統故障進行診斷，判斷發生故障的部位和原因。


液壓系統故障診斷方法
　　1.直觀檢查法
　　對于一些較為簡單的故障，可以通過眼看、手摸、耳聽和嗅聞等手段對零部件進行檢查。
　　(1)視覺診斷法，是用眼睛來觀察液壓系統工作情況，觀察液壓系統各測壓點的壓力值、溫度變化情況，檢查油液是否清潔、油量是否充足。觀察液壓閥及管路接頭處、液壓缸端蓋處、液壓泵傳動軸處等是否有漏油現象。觀察從設備加工出的產品或所進行的性能試驗，鑒別運動機構的工作狀態、系統壓力和流量的穩定性以及電磁閥的工作狀態等。
　　(2)聽覺診斷法，是用耳朵來判斷液壓系統或元件的工作是否正常等。聽液壓泵和液壓系統噪聲是否過大;聽溢流閥等元件是否有異常聲音;聽工作臺換向時沖擊聲是否過大;聽活塞是否有沖撞液壓缸底的聲音等。
正常溫度應在55℃左右，如果超過60℃以上就應檢明原因。用手觸摸運動部件和油管，感覺有無明顯振動。
　　(4)嗅覺診斷法，是用鼻子聞液壓油是否有異味，若聞到液壓油局部有焦臭味，說明液壓泵等液壓元件局部發熱，導致液壓油被烤焦冒煙，據此可判斷其發熱部位。聞液壓油是否有惡臭味或刺鼻的辣味，若有說明液壓油已嚴重污染，不能再繼續使用。
　　2、對換診斷法
　　在維修現場缺乏診斷儀器或被查元件比較精密不宜拆開時，應采用此法。先將懷疑出現故障地元件拆下，換上新件或其他機器上工作正常、同型號的元件進行試驗，看故障能否排除即可作出診斷。
　　3、儀表測量檢查法
　　儀表測量檢查法就是借助對液壓系統各部分液壓油的壓力、流量和油溫的測量來判斷該系統的故障點。在一般的現場檢測中，由于液壓系統的故障往往表現為壓力不足，容易查覺;而流量的檢測則比較困難，流量的大小只可通過執行元件動作的快慢作出錯略的判斷。因此，在現場檢測中，更多地采用檢測系統壓力的方法。
　　4、基于信號處理與建模分析法
　　基于信號處理與建模分析的診斷法實質是以傳感器技術和動態測試技術為手段，以信號處理和建模為基礎的診斷技術。
　　5、基于人工智能的診斷方法
　　液壓故障的多樣性、突發性、成因的復雜性和進行故障診斷所需要的知識對領域專家實踐經驗和診斷策略的依賴，使研制智能化的液壓故障診斷系統成為當前的趨勢。智能診斷技術在知識層次上實現了辨證邏輯與數理邏輯的集成、符號邏輯與數值處理的統一、推理過程與算法過程的統一、知識庫與數據庫的交互等功能，為構建智能化的液壓故障診斷系統提供了堅實的基礎。目前，基于智能技術的故障診斷法主要有:基于神經網絡的診斷法、基于專家系統的診斷法、基于模糊邏輯的診斷法等。
　　基于神經網絡的診斷法是利用神經網絡具有非線性和自學習以及并行計算能力，使其在液壓系統故障診斷方面具有很大的優勢。其具體應用方式有:從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行液壓系統故障診斷;從故障預測角度應用神經網絡作為動態模型進行液壓系統故障預測;從檢測故障的角度應用神經網絡得到殘差進行液壓系統故障檢測。
　　基于專家系統的診斷法是利用知識的永久性、共享性和易于編輯等特點，廣泛應用于液壓系統故障診斷之中?；趯＜蚁到y的診斷法，由于知識是顯式地表達的，具有很好的解釋能力，雖然在知識獲取上遇到了發展的“瓶頸”、“窄臺階”等困難，但由于神經網絡所具有的容錯能力、學習功能、聯想記憶功能、分布式并行信息處理較好地解決了這些困難?？梢?，把專家系統和神經網絡互相結合是智能診斷的發展趨勢之一。
　　基于模糊邏輯的診斷法是借助模糊數學中的模糊隸屬關系提出的一種新的診斷方法。

公司一套液壓系統故障，系統壓力起不來，遍查系統無結果，尋求向設備廠家幫助；老外安排一個液壓工程師到現場，在液壓站門口就聽到液壓系統存在異常嘯叫，然后告訴我們一個背壓閥選擇不合適，給我們留下深刻的印象