矿山液压机械常见故障分析

来源:用户上传      作者:

　　摘要:矿山液压机械大都在较恶劣的环境下工作,造成液压系统故障有诸多因素,且液压系统是在绝对封闭状况下运行,损坏与失效经常发生在内部,部位不易确定。因此,熟悉了解矿山液压机械系统常见故障及采用快速、正确判断故障部位的方法,对于液压系统故障的迅速诊断及维修尤为重要。
　　关键词:矿山液压机械;液压技术;常见故障分析
　　中图分类号:TD68 文献标识码:B文章编号:1009-9166(2010)017(C)-0185-01
　　
　　一、矿山液压机械系统常见故障
　　1、系统无压力或压力不足。主要原因有:泵不供油、油箱油位过低吸油困难、油液粘度过高、泵转向不对、泵堵塞或损坏、接头或密封泄漏、主泵或马达泄漏过大、油温过高、溢流阀调定值低或失效、泵补油不足、阀工作失效。2、执行机构运动速度不够或完全不动。主要原因有:润滑不良、摩擦阻力变化、空气进入、压力脉冲较大或系统压力过低、阀出现故障、泄漏增大、别劲、烧结。3、温度过高。主要原因有:油粘度过高、内泄严重、冷却器堵塞、泵修理后性能差及油位低、压力调定过大、摩擦损失大。4、压力或流量的波动。主要原因有:泵工作原理及加工装配误差引起、控制阀阀芯振动、换向时油液惯性。5、泄漏。主要原因有:密封失效或接头松动、阀等元件工作失效、相对运动表面磨损严重、温压力过高。6、振动和噪声。主要原因有:系统进入空气或空穴、机械系统引起的振动、压力和流量脉动大、油流漩涡、油面过低、元件堵塞或阻力太大、泵校正不当或油粘度大。7、液压冲击。主要原因有:工作部件高速运动的惯性、元件反应动作不够灵敏、液流换向、节流、缓冲装置不当或失灵、泄漏增加、空气进入、油温过高。8、液压卡紧。主要原因有:径向力不平衡、元件被杂质阻塞、弹性变形或膨胀引起的附加阻力、相对运动表面加工质量差。
　　二、故障诊断技术及应用
　　1、主观诊断技术:指维修人员利用简单的诊断仪器凭借个人的实践经验分析判断故障产生的原因和部位。方便快捷,可靠性较低,属于较简单定性分析。包括直觉经验法、参数测量法、逻辑分析法、堵截法、故障树分析法等。直觉经验法指维修人员凭感官和经验,通过看、听、摸、闻、问等方法判断故障原因:看执行元件是否爬行、无力、速度异常,液位高度、油液变质及外泄漏,测压点工作压力是否稳定,各连接处有无泄漏及泄漏量;听泵和马达有无异常声响、溢流阀尖叫声、软管及弯管振动声等。摸系统元件的油温和冲击、振动的大小、闻油液是否变质、轴承烧坏、油泵烧结等。询问设备操作者,了解液压系统平时工况、元件有无异常、设备维护保养及出现过的故障和排除方法。参数测量法指通过测得系统回路中所需点处工作参数,将其与系统工作正常值比较,即可判断出参数是否正常、是否有故障及故障所在部位,适于在线监测、定量预报和诊断潜在故障。逻辑分析法指根据元件、系统、设备三者逻辑关系和故障现象,通过研究液压原理图和元件结构,进行逻辑分析,找出故障发生部位。堵截法指根据液压系统的组成及故障现象选择堵截点,堵截法观察压力和流量的变化,从而找出故障的方法。堵截法快速准确,但使用较麻烦,拆装量大,需要整套的堵截工具和元件。故障树分析法指对系统做出故障树逻辑结构图,系统故障画在故障树的顶端为顶事件,根据各元件部位的故障率数据,最终确定系统故障。适合较大型、较复杂系统故障的判定和预测。2、仪器诊断技术:根据液压系统的压力、流量、温度、噪声、震动、油的污染、泄露、执行部件的速度、力矩等,通过仪器显示或计算机运算得出判断结果。诊断仪器有通用型、专用型、综合型、其发展方向是非接触式、便携式、多功能和智能化。包括铁谱记录法、震动诊断法、声学诊断法、热力学诊断法等。如铁谱记录法,通过分析铁粉图谱,根据铁粉记录图片上的磨损粉末、大小和颜色等信息,准确得到液压系统的磨损与腐蚀的程度和部位,并可对液压油进行定量污染分析和评价,做到在线检测和故障预防。3、数学模型诊断技术:指用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间的联系,然后通过测量、分析、处理这些信号来判断故障源部位。其实质是以传感器技术和动态测试技术为手段,以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。包括功能诊断法、信号法、频域诊断法、随机信号频率响应法、主成分诊断法等。4、智能诊断技术:指模拟人脑机能,有效获取、传递、处理、再生和利用故障信息,运用大量独特的专家经验和诊断策略,识别和预测诊断对象包括模糊诊断法、灰色系统诊断法、专家系统诊断法、神经网络系统诊断法等。目前研究最活跃的是专家系统和神经网络,使故障诊断智能化,具有广阔发展应用前景。基于人工智能的专家诊断系统,是计算机模仿在某一领域内有经验的专家解决问题的方法,将故障现象输入计算机,计算机根据输入现象及知识库中知识按推理集中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出维修或预防措施。人工神经网络是模仿人的大脑神经元结构特性,利用神经网络的容错、学习、联想记忆、分布式并行信息处理等功能,把专家经验输入网络,通过对故障实例和诊断经验的训练学习依据一定的训练算法,得到最佳接近的理想输出。
　　三、结论
　　由于矿山设备工作状态的多样性及液压系统的愈加复杂,在生产实践中还应该积极研究与应用多种现代先进诊断技术。随着诊断技术智能化,高精度化,不解体化并与先进通讯技术,网络技术,智能传感器技术等现代信息技术的融合,矿山液压机械系统故障诊断的准确性,快捷性和便利性必将大大提高。
　　
　　 作者单位:国投新集能源股份有限公司刘庄煤矿

转载注明来源:https://www.xzbu.com/9/view-940485.htm