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国内外机械液压系统故障检测
工程机械最重要组成部分的是液压系统,承担驱动、行走、控制和作业等功能,而且液压系统的结构复杂,70%的工程机械故障是因为液压系统故障引起的。因此,针对工程机械液压系统的故障检测和诊断研究不可或缺。
动力装置、执行装置、控制调节装置、辅助装置组成了工程机械液压系统,由于系统或者元件的失效导致的故障表现为液压离合器接触不良,行走和执行结构无力或迟缓,而这种表征又通过液压系统压力、流量和温度发生变化。
自1960 年起,液压系统故障诊断刚刚起步,主要是对于参数的直接测量判断故障。随后20 年,基于人工智能的诊断方法快速发展。加拿大学者为了诊断液压系统故障开发了驱动卫星天线跟踪,英国学者则利用多层感知机来进行故障诊断,1997 年法国科学家则研发了未知输入观测器,同时1998 年Bath 大学开发了动态专家系统并开发了相应的软件。2003 年加拿大学者AN 实现了液压系统电气环节故障诊断,哥伦比亚学者则通过神经网络非线性识别方法对液压系统建模,开发了故障诊断程序。
国内对液压故障诊断起于上世纪末,但发展很快。基于人工智能与传递函数的故障诊断方法应用于工程机械液压传动系统故障诊断,而故障原因与表征存在复杂的非线性映衬关系,不能直观地表现出来,给经典的故障诊断带来了极大的困难。目前工程机械液压传动系统的研究主要集中于浙江大学、北京大学、燕山大学与北京航空航天大学,逐步实现了从基础研究———故障机理和诊断技术,深入研究并利用振动信号来进行诊断,再发展利用神经网络、专家系统、小波分析等实现智能诊断。2009 年为了实现AGC 液压系统的诊断,燕山大学高英杰采用了人工智能与信号处理相结合的方法,2010 年北京航空航天大学黄志坚为了分析和研究轧钢机液压系统采用了故障树分析的方法,次年,张若青实现了动态神经网络分析液压余度舵机伺服系统的故障。
因此,液压系统故障诊断智能诊断技术是液压系统故障诊断技术的发展趋势,随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的发展,从而实现故障隔离,远程诊断。基于此,对于液压系统的智能诊断的原则简单性、概率性以及效益型。