摘要:海洋機械工程設(shè)備的液壓系統(tǒng)所處環(huán)境非常惡劣，若產(chǎn)生故障會嚴重影響工程作業(yè)，因此故障診斷勢在必行，但故障的診斷難度非常高，因此以在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)為基礎(chǔ)，探索未來海洋環(huán)境下的液壓系統(tǒng)監(jiān)測和故障診斷解決方案和故障診斷的方法，供海洋工程機械研制參考。

關(guān)鍵詞:海洋工程機械;液壓系統(tǒng);狀態(tài)監(jiān)測;故障診斷

海洋工程機械具有流動性大、分散性大、使用環(huán)境復雜等特點，容易造成海洋工程機械的液壓系統(tǒng)時常失效，面對海洋工程機械的液壓系統(tǒng)故障問題，常常難以檢修或者是檢修效率不高，因而需要有針對性地探索1種狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)，以提升預防性檢修的效果。

1狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)

近些年，科學技術(shù)隨經(jīng)濟發(fā)展而不斷進步，尤其微電子信息技術(shù)，取得了可觀的發(fā)展，狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)迎來發(fā)展的高峰期，并且逐步成為一門完整的綜合工程學科，在國際上是大熱門。1980年代，我國就開始了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的研究，到目前，也已經(jīng)建立起了1套相對比較完善的技術(shù)體系，即人工檢驗和便攜式檢測儀器檢驗相結(jié)合的故障診斷體系，特別是儀器檢驗方面，目前已經(jīng)可以通過振動、溫度等各種設(shè)備狀態(tài)信息來判斷故障征兆以及故障原因。針對本文的研究對象而言，通常有2種技術(shù)可選，1種是基于傳遞函數(shù)的診斷技術(shù)，另1種則是基于人工智能的診斷技術(shù)。診斷方法方面有很多種，比如說人工憑經(jīng)驗直觀檢查的方法，利用便攜式檢測儀器來檢驗設(shè)備的各項參數(shù)以判斷故障的方法，還有如故障樹分析方法等等。當然由于液壓系統(tǒng)具有一定的特殊性，在故障征兆和原因方面并不存在比較顯著的線性關(guān)系，進而很難通過簡單函數(shù)建模的方法來描述液壓系統(tǒng)的故障。因此，一般還會采取貝葉斯法、時間序列法等數(shù)學方法來形成故障監(jiān)測和診斷方案，同時因為要解決故障診斷的實效性問題，通常還需要專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡等輔助。在線狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是目前機械診斷的一大趨勢，在線監(jiān)測與故障診斷可以在不影響工程機械運行的情況下監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)，而監(jiān)測系統(tǒng)對運行狀態(tài)信息的檢測是實時的，在監(jiān)測當中，針對工程機械核心性能參數(shù)，以液壓系統(tǒng)來說，主要參數(shù)就是壓力、流量、溫度等，通過監(jiān)測這些參數(shù)可以準確地診斷液壓系統(tǒng)的狀態(tài)。在線設(shè)備狀態(tài)檢測和故障診斷當中就需要根據(jù)這些參數(shù)來選定專用的傳感器，并根據(jù)總結(jié)出來的故障經(jīng)驗，在設(shè)備上的特定位置安裝好，用來采集檢測診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的信息源，在有服務器（至少一個實時服務器一個歷史服務器）的情況下，服務器會集中將采集到的數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)，以統(tǒng)一格式存儲，方便后續(xù)分析，在上層計算機管理系統(tǒng)中則可對這些存儲的信息進行大數(shù)據(jù)分析，并且比對歷史服務器中的數(shù)據(jù)后就可以對系統(tǒng)的運行狀況進行在線預測，在控制室當中，外聯(lián)一些報警器則可以在出現(xiàn)異常情況時報警，并在控制室顯示屏上顯示出異常的狀態(tài)數(shù)據(jù)和故障趨勢曲線，同時，系統(tǒng)會判斷是否需要停機，若不需要，則繼續(xù)運行并保持監(jiān)測，提請檢修，若不行，則由PLC等自動化控制裝備控制自動停機，以開始機械維修工作。進一步來說，外聯(lián)的專家系統(tǒng)同樣可以依托該管理系統(tǒng)進行故障的分析，以便快速處理故障。

2液壓系統(tǒng)監(jiān)測與故障診斷分析

2.1監(jiān)測與故障診斷方案

以浮標為例，一個典型的浮標液壓系統(tǒng)的監(jiān)測和故障診斷方案如下。首先，可以基于功率流理論對液壓系統(tǒng)回路進行建模。根據(jù)其工作原理，通過安裝相應傳感器來對其相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集并通過網(wǎng)絡傳輸至上層服務器，同時構(gòu)建液壓系統(tǒng)回路的邏輯關(guān)系，主要依據(jù)是功率流以及故障分離。注意選對參數(shù)是一個關(guān)鍵點，對不同的海洋工程機械的液壓設(shè)備，要確定用來判斷設(shè)備故障的有效特征參數(shù)，一般有2種，其中1種是直接診斷參數(shù)，這一類參數(shù)可以直接反應系統(tǒng)的故障狀態(tài)，比如說生產(chǎn)率，這種參數(shù)很容易得到，但是若用這一類參數(shù)來做故障診斷，往往反應不夠靈敏，因為有可能在機械裝備出廠時，零部件就可能存在一些缺陷，而這些缺陷并不會在短時間內(nèi)表現(xiàn)在直接診斷參數(shù)上，所以，一般可以用來判斷機械裝備的工作能力強弱和有無故障。還有一些參數(shù)一般作為二次效應參數(shù)，比如溫度、壓力、流量等等。具體來說，液壓系統(tǒng)回路功率的變化會表現(xiàn)在系統(tǒng)流量以及壓力的變化上，直接檢測流量難度要復雜一些，一般可以通過檢測相關(guān)的壓力和溫度變化來間接檢測，當然傳感器技術(shù)是在進步的，目前絕大多數(shù)傳感器都能夠采集到需要的數(shù)據(jù)。進一步來說，液壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障75%的原因是油液污染，不過常規(guī)的油液分析方法耗時很長，不易實現(xiàn)在線的實時監(jiān)測。常規(guī)的油液分析方法主要檢測液壓油的顆粒計數(shù)、水污染、運動粘度、總酸值、元素光譜、氧化、磨粒分析/鐵譜分析，這些內(nèi)容基本上都不易實現(xiàn)在線測定。不過針對油液污染來說，現(xiàn)在有1種光散射法監(jiān)測技術(shù)可以用來直接檢測液壓油污染。當然，還有1種替代方法，就是直接將液壓系統(tǒng)的壓力以及油液的溫度變化來對液壓系統(tǒng)油液失效特征進行綜合分析判斷。其次，可以建立回路的壓力與溫度時間序列模型。通過分析系統(tǒng)回路壓力和溫度等參數(shù)與故障現(xiàn)象之間的關(guān)系，建立回路時間序列模型，并通過改變模型的均值和方差來獲取不同工況以及失效時的特征信號。最后，通過相關(guān)的函數(shù)來實現(xiàn)液壓系統(tǒng)失效的定量表達，發(fā)現(xiàn)液壓系統(tǒng)失效時的危險因子，并使用失效歷史數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)對模型以及失效效果進行驗證和修正，揭示液壓系統(tǒng)失效機理的同時，也可實現(xiàn)在線的故障診斷。

2.2故障診斷

對于液壓系統(tǒng)的故障診斷來說，其一般基本的方法包括邏輯分析診斷方法、魚刺圖分析方法、區(qū)段劃分方法、液壓系統(tǒng)原理分析方法，這些方法都需要人工經(jīng)驗來判斷故障，診斷故障。例如邏輯分析，其主要原理是利用系統(tǒng)的工作原理，按照其工作的基本步驟來分析判斷每一個工作節(jié)點之間的邏輯關(guān)系，進而排除掉懷疑對象，逐步確定故障點。當然在技術(shù)的進步中，海洋工程機械液壓系統(tǒng)也實現(xiàn)了在線智能故障診斷，如故障樹分析方法，其關(guān)鍵點是根據(jù)故障的機理來制作出相應的邏輯框圖，邏輯框圖的基本依據(jù)與邏輯分析診斷方法相似，也是系統(tǒng)的工作原理，當然故障樹分析會對每一個工作節(jié)點可能出現(xiàn)故障的因素進行分析，并匯總到故障樹當中，然后再依托故障現(xiàn)象，從故障樹當中去進行邏輯分析，最終確定故障點。再如基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法，該方法主要是將領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗定量后，輸入到網(wǎng)絡當中，依托一定的學習算法，讓機器自主學習故障信息，進而實現(xiàn)智能診斷。這種方法在1990年代就有學者在研究，成果也比較多。當然還可以將一些方法進行組合，以此來對液壓系統(tǒng)的故障進行診斷，比如將小波分析、模糊邏輯分析以及ANN進行組合來診斷故障，可以先選擇小波尺度，并在其基礎(chǔ)上對信號進行重構(gòu)，去掉工頻以及高頻噪聲的小波尺度，確保重構(gòu)后的信息只包含液壓系統(tǒng)工況信息和故障信息，然后利用小波變換來對輸入到ANN中的信息進行處理，這樣的處理方式能有效提高ANN的診斷結(jié)果準確性，同時也可以消除一定的噪聲干擾。

3結(jié)論

綜上所述，海洋工程機械因為所處環(huán)境復雜，容易造成其液壓系統(tǒng)出現(xiàn)一些典型的故障問題，導致失效。當然也因為海洋工程機械所處環(huán)境復雜，對其進行檢修的難度很高，為了保證其正常運作發(fā)展相應的檢測診斷技術(shù)具有必要性，但是必須要克服復雜環(huán)境下的故障征兆信息提取問題以及遠程信息傳輸問題等。

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