液压系统特种设备振动检测与故障诊断技术研究

液压系统特种设备振动检测与故障诊断技术研究

陈志封

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摘要：液压系统广泛应用于各类特种设备中，其健康状态直接影响设备运行的安全性与可靠性。本文针对液压系统特种设备开展了振动检测与故障诊断技术的研究。通过理论分析与试验研究相结合的方法，揭示了液压系统典型故障的振动响应特征，建立了基于振动信号的故障诊断模型，提出了一种新的振动检测与故障诊断方法。研究成果可为液压系统特种设备的状态监测与故障预警提供重要的技术支持。

关键词：液压系统；特种设备；振动检测；故障诊断

引言

液压系统以其柔性传动、功率密度大、控制精度高等特点，在工程机械、矿山机械、冶金机械、船舶等特种设备领域得到广泛应用。液压系统的工况复杂多变，故障模式多样，一旦发生故障将严重威胁设备运行安全并造成重大经济损失。开展液压系统的状态监测与故障诊断技术研究，对设备安全运行具有重要意义。

一、液压系统振动信号的特点

（一）液压系统振动激励源分析

液压系统的振动源主要包括液压泵、液压马达、液压缸等元件。液压泵是主要激励源，其振动特性与转速、压力脉动等因素密切相关。此外，液压阀的开关、管路中的气蚀与水击也会引入振动。通过理论建模与试验研究相结合，揭示液压系统振动激励源的产生机理与特点，是开展振动检测与故障诊断的基础。

（二）液压系统振动传播特性研究

液压系统的振动通过管路、支撑等结构传播。管路中的流体脉动与管壁振动相互耦合，使得振动呈现出复杂的频率特性与传播规律。针对液压管路开展振动传播特性的建模与分析，揭示振动在不同频段的衰减规律，阐明管路布局、支撑方式等因素的影响，为合理布置传感器提供依据。

（三）液压系统典型故障振动信号分析

针对液压泵磨损、轴承故障、密封失效等典型故障，通过理论分析与试验研究揭示其振动信号的特点。研究发现，不同故障类型对应着振动信号在时域、频域的差异性规律。例如，液压泵磨损故障会引起转频处幅值增大，轴承故障会引入特征频率，而密封失效则会导致宽频噪声增强。挖掘振动信号中蕴含的故障特征信息，是实现故障诊断的关键。

二、液压系统故障诊断方法研究

（一）基于振动信号的特征提取方法

振动信号包含了丰富的故障特征信息，但往往被背景噪声所淹没。为有效提取故障特征，需采用先进的信号处理方法。常用的特征提取方法包括时域统计分析、频谱分析、时频分析等。针对液压系统的非平稳特性，采用小波变换、经验模态分解等时频分析方法，可有效提取故障特征。此外，还可利用深度学习方法自适应地提取高层次的故障特征。

（二）液压系统故障诊断模型的建立

在提取故障特征的基础上，采用机器学习的方法建立故障诊断模型，实现由特征到故障类型的映射。常用的诊断模型包括支持向量机、随机森林、神经网络等。针对小样本问题，可采用迁移学习的方法，利用已有的故障知识辅助诊断模型训练。考虑到液压系统故障的多分类特点，采用集成学习策略，可进一步提升诊断模型的泛化性能。

（三）液压系统故障诊断方法的应用研究

将所提出的故障诊断方法应用于液压系统特种设备，并开展工程验证。通过对比分析振动信号提取的特征在不同故障状态下的差异，直观展现所提方法的有效性。同时，与传统的诊断方法进行对比，定量评估所提方法在诊断精度、计算效率等方面的优越性。在应用过程中，还应考虑现场环境的影响，完善数据采集、预处理等环节，提升诊断方法的工程适用性。

三、液压系统故障预警技术研究

（一）液压系统退化模型的建立

液压系统在长期运行过程中，其性能会逐渐退化，最终导致故障的发生。为实现故障预警，需要建立液压系统退化模型，刻画系统性能随时间的演变规律。通过对退化过程的振动信号进行采集与分析，提取反映退化程度的健康指标。在此基础上，采用随机过程理论，建立液压系统退化模型，揭示退化机理，预测退化趋势，为故障预警奠定基础。

（二）液压系统故障预警方法研究

在退化模型的基础上，进一步研究液压系统故障预警方法。通过设定健康指标的阈值，判断系统是否处于退化状态。采用统计预测方法，对退化趋势进行外推，预测未来的退化程度，估计故障发生的时间。同时，考虑到液压系统退化过程的不确定性，引入置信度指标，量化预警结果的可信程度。综合退化程度与置信度，给出故障预警等级，指导后续的维护决策。

（三）液压系统故障预警系统开发

为实现液压系统故障预警技术的工程应用，需开发故障预警系统。该系统以振动传感器为核心，采集液压系统的振动信号，并通过无线通信模块实时上传至监控中心。在监控中心，部署退化模型与预警算法，对采集的振动信号进行分析处理，实现退化程度评估与故障预警。同时，通过人机交互界面，直观呈现系统健康状态，发布预警信息，为维护人员提供决策支持。

四、试验验证与应用

（一）试验平台的搭建

为验证所提出的故障诊断与预警方法，搭建了液压系统试验平台。试验平台由液压泵、液压阀、液压缸、管路等元件组成，可模拟实际工程中的工况条件。在液压泵、管路等关键位置布置加速度传感器，采集振动信号。同时，可通过控制系统对液压泵转速、压力等参数进行调节，模拟不同的故障状态。试验平台还配备了高速数据采集卡与工控机，用于振动信号的实时采集与处理。

（二）故障诊断方法的试验验证

利用所搭建的试验平台，对提出的故障诊断方法进行验证。首先，在正常状态下对液压系统进行运行，采集基准振动信号，并提取特征参数。然后，通过人为方式模拟不同类型的故障，如液压泵磨损、轴承故障、管路泄漏等，采集对应的故障振动信号。利用提取的特征参数，训练故障诊断模型，并对模型的分类性能进行评估。同时，将诊断结果与人工检测结果进行对比，验证诊断方法的有效性。通过试验验证，为诊断方法的工程应用奠定基础。

（三）故障预警技术的工程应用

将所提出的故障预警技术应用于某型号液压挖掘机。通过在挖掘机的液压系统上安装振动传感器，实时采集振动信号，并通过无线通信模块传输至监控中心。在监控中心，部署故障预警系统，对采集的振动信号进行分析处理，评估液压系统的退化程度，预测故障发生的时间。当预警系统发现液压系统出现异常退化趋势时，及时向维护人员发出预警信息，提示可能出现的故障类型与严重程度。基于预警信息，维护人员可制定针对性的检修计划，在故障发生前进行维护，避免因故障导致的设备停机损失。通过工程应用，验证了所提出方法的实用性，为液压系统故障预警技术的推广应用提供了示范。

结语

本文针对液压系统特种设备的振动检测与故障诊断技术开展了系统性研究，取得了一些创新性成果。提出的故障诊断方法与预警技术，可有效提高液压系统特种设备的安全性与可靠性，减少事故隐患，为工程应用提供重要的理论与技术支撑。未来还需要进一步完善诊断与预警模型，提高算法的实时性与鲁棒性，拓展在更多工程领域的应用。

参考文献

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[2]吕慧兰,宫惠君.浅析工程机械液压系统的日常维护与使用[J].黑龙江科技信息,2009(20):324.