摘要:海洋機械工程設備的液壓系統所處環境非常惡劣，若產生故障會嚴重影響工程作業，因此故障診斷勢在必行，但故障的診斷難度非常高，因此以在線狀態監測與故障診斷技術為基礎，探索未來海洋環境下的液壓系統監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。

關鍵詞:海洋工程機械;液壓系統;狀態監測;故障診斷

海洋工程機械具有流動性大、分散性大、使用環境復雜等特點，容易造成海洋工程機械的液壓系統時常失效，面對海洋工程機械的液壓系統故障問題，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種狀態監測技術，以提升預防性檢修的效果。

1狀態監測與故障診斷技術

近些年，科學技術隨經濟發展而不斷進步，尤其微電子信息技術，取得了可觀的發展，狀態監測與故障診斷技術迎來發展的高峰期，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，我國就開始了狀態監測與故障診斷技術的研究，到目前，也已經建立起了1套相對比較完善的技術體系，即人工檢驗和便攜式檢測儀器檢驗相結合的故障診斷體系，特別是儀器檢驗方面，目前已經可以通過振動、溫度等各種設備狀態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種技術可選，1種是基于傳遞函數的診斷技術，另1種則是基于人工智能的診斷技術。診斷方法方面有很多種，比如說人工憑經驗直觀檢查的方法，利用便攜式檢測儀器來檢驗設備的各項參數以判斷故障的方法，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系，進而很難通過簡單函數建模的方法來描述液壓系統的故障。因此，一般還會采取貝葉斯法、時間序列法等數學方法來形成故障監測和診斷方案，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，神經網絡等輔助。在線狀態監測與故障診斷是目前機械診斷的一大趨勢，在線監測與故障診斷可以在不影響工程機械運行的情況下監測設備的運行狀態，而監測系統對運行狀態信息的檢測是實時的，在監測當中，針對工程機械核心性能參數，以液壓系統來說，主要參數就是壓力、流量、溫度等，通過監測這些參數可以準確地診斷液壓系統的狀態。在線設備狀態檢測和故障診斷當中就需要根據這些參數來選定專用的傳感器，并根據總結出來的故障經驗，在設備上的特定位置安裝好，用來采集檢測診斷系統數據分析的信息源，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據以及歷史數據，以統一格式存儲，方便后續分析，在上層計算機管理系統中則可對這些存儲的信息進行大數據分析，并且比對歷史服務器中的數據后就可以對系統的運行狀況進行在線預測，在控制室當中，外聯一些報警器則可以在出現異常情況時報警，并在控制室顯示屏上顯示出異常的狀態數據和故障趨勢曲線，同時，系統會判斷是否需要停機，若不需要，則繼續運行并保持監測，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，外聯的專家系統同樣可以依托該管理系統進行故障的分析，以便快速處理故障。

2液壓系統監測與故障診斷分析

2.1監測與故障診斷方案

以浮標為例，一個典型的浮標液壓系統的監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回路進行建模。根據其工作原理，通過安裝相應傳感器來對其相關數據進行采集并通過網絡傳輸至上層服務器，同時構建液壓系統回路的邏輯關系，主要依據是功率流以及故障分離。注意選對參數是一個關鍵點，對不同的海洋工程機械的液壓設備，要確定用來判斷設備故障的有效特征參數，一般有2種，其中1種是直接診斷參數，這一類參數可以直接反應系統的故障狀態，比如說生產率，這種參數很容易得到，但是若用這一類參數來做故障診斷，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表現在直接診斷參數上，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。還有一些參數一般作為二次效應參數，比如溫度、壓力、流量等等。具體來說，液壓系統回路功率的變化會表現在系統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的壓力和溫度變化來間接檢測，當然傳感器技術是在進步的，目前絕大多數傳感器都能夠采集到需要的數據。進一步來說，液壓系統出現故障75%的原因是油液污染，不過常規的油液分析方法耗時很長，不易實現在線的實時監測。常規的油液分析方法主要檢測液壓油的顆粒計數、水污染、運動粘度、總酸值、元素光譜、氧化、磨粒分析/鐵譜分析，這些內容基本上都不易實現在線測定。不過針對油液污染來說，現在有1種光散射法監測技術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的壓力以及油液的溫度變化來對液壓系統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。通過分析系統回路壓力和溫度等參數與故障現象之間的關系，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，通過相關的函數來實現液壓系統失效的定量表達，發現液壓系統失效時的危險因子，并使用失效歷史數據中的數據對模型以及失效效果進行驗證和修正，揭示液壓系統失效機理的同時，也可實現在線的故障診斷。

2.2故障診斷

對于液壓系統的故障診斷來說，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、區段劃分方法、液壓系統原理分析方法，這些方法都需要人工經驗來判斷故障，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點之間的邏輯關系，進而排除掉懷疑對象，逐步確定故障點。當然在技術的進步中，海洋工程機械液壓系統也實現了在線智能故障診斷，如故障樹分析方法，其關鍵點是根據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與邏輯分析診斷方法相似，也是系統的工作原理，當然故障樹分析會對每一個工作節點可能出現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。再如基于神經網絡的故障診斷方法，該方法主要是將領域專家的經驗定量后，輸入到網絡當中，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，并在其基礎上對信號進行重構，去掉工頻以及高頻噪聲的小波尺度，確保重構后的信息只包含液壓系統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的診斷結果準確性，同時也可以消除一定的噪聲干擾。

3結論

綜上所述，海洋工程機械因為所處環境復雜，容易造成其液壓系統出現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境復雜，對其進行檢修的難度很高，為了保證其正常運作發展相應的檢測診斷技術具有必要性，但是必須要克服復雜環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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