鸿钛裁断机液压系统故障诊断步骤和方法？

鸿钛裁断机液压系统故障诊断步骤和方法？

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。将本次发生故障的现象、部位和排除方法归入设备档案，作为原始资料存档，积累设备维修工作经验。

液压系统故障诊断方法

　　1.直观检查法

　　　 　2、对换诊断法

　　　　3、仪表测量检查法

　　　　4、基于信号处理与建模分析法  

　　　　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。

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