液压传动系统故障预防与排除探讨.doc

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1、液压传动系统故障预防与排除探讨摘要:在许多大型设备屮，传动系统部采用液压方式，所以液压方式传动在系统中显得尤其重要，本文就针对液压传动系统的故障排除和预防进行了探讨。关键字：液压传动预防排除一、液压传动系统故障概述1.故障划分液压传动系统故障可大致分为二类：1.1压力异常i般系统管路设计时预胡很多压力测点，使用压力表测出读数，与正常值比较分析即可确定引起压力异常的液压元件。1.2速度异常逐一调节节流阀、调速阀及变量泵变最机构，对应测试执行元件的速度范围值，与设计值比较分析即可确定。1.3动作异常(3)动作异常切换毎个换向阀，观察相关执行元件的动作状态是否正常，即可找岀

2、异常换向阀，再检杳动作顺序和行程控制，找出异常处。2.故障的常用检测方法液压系统状态监测与故障诊断包括油样分析、系统元件的状态监测、控制系统状态监测与故障诊断及故障原因分析与足位等。汕样分析通过观察和测量汕液屮所含磨损粉末的形态、大小、颜色和数量等，可准确得到液压系统的磨损和腐蚀情况，确定液压系统的故障类世、程度和部位。常川的方法冇铁谱记录诊断法、光谱分析法、颗粒计数法和简易对比判断法等，此外、还有一些对空气含量和水分的测试方法•可利用仪器在线分析油样、获取有关油液污染度的信息。系统元件的状态监测利用系统元件的振动和噪声信息可以分析系统的丁作状态、并可以诊断液斥元件的

3、故障原因和部位。振动信号的测暈一般采用加速度传感器，对于液压系统屮的液压泵及某些壳体振动明显的液压阀，通过测量分析壳体振动信号可以确定其工作状态.常用液压设备振动诊断方法有：（1）通频振动均方幅值越限诊断：检测液压元件壳体的振动信号，计算其通频均方幅值，当此值人于规沱闭值时，可判断被测元件为故障状态。（2）特征频率诊断法：用测得的液压元件振动信号频谱，与正常振动信号频谱比较，根据其并异确定故障的部位、类熨、程度和原因。（3）信号时一频域诊断技术:信号的频域和时域分析都只是从信号的某一个方血来分析、抽取振动信号特征。而在许多场合，信号频率分布的特征与信号发生的时间相关•

4、这就需要采用信号时频分布分析技术，从振动信号的时间一频率两个角度获取特征信息。目前、利用小波（Wavelet）变换对非平稳信号的特征信息抽取具有独特优点。控制系统状态监测与故障诊断对于电液伺服系统，特别是以轧机液压AGC系统为代表的、结构复杂的、集机、电、液于一体的工业电液伺服系统.可采用阶跃响应法和随机信号频率响应法进行状态监测与诊断.阶跃响应法通过给系统输人阶跃信号。检测其阶跃响应，并与正常状态下的响应特性比较。确定系统的运行状态•随机信号频率响应法是在系统控制信号上加入微弱的白噪声，通过测量控制系统响应特性、并与正常时的传递特性比较，确定系统的运行状态及故障的原

5、因和部位•因附加信号很弱，可在线进行诊断。该方法易于对机械系统、电气系统分开进行诊断。二、故障的预防1.保证液压油的清洁度正确使用标定的和要求使用的液压汕及其相应的替代品（详参《工程机械汕料手册》），防止液压汕屮侵入污物和杂质。因为在液压传动系统中，液压汕既是工作介质，又是润滑剂，所以油液的清洁度对系统的性能，对元件的可靠性、安全性、效率和使用寿命等影响极大。液压元件的配合精度极高，对油液屮的污物杂质所造成的淤积、阻塞、擦伤和腐蚀等情况反应更为敏感。造成污物杂质侵入液压油的主要原因，一是执行元件外部不清洁；二是检查油量状况时不注意；三是加汕时未用120目的滤网过滤；四

6、是使用的容器和用具不洁净；五是磨损严重和损坏的密封件不能及时更换；六是检杏修理时，热弯管路和接头焊修产生的锈皮杂质清理不净；七是油液贮存不当等等。在使用检查修理过程屮，应注意解决这些问题，以减少和防止液压系统故障的发生。1.防止液压油屮混入空气液压系统屮液压汕是不可压缩的，但空气可压缩性很大即使系统中含有少量空气，它的影响也是非常大的。溶解在油液中的空气，在压力较低时，就会从油屮逸出产生气泡，形成空穴现象；到了高压区，在压力的冲击下，这些气泡又很快被击碎，急剧受到压缩，使系统产生噪音。同时，气体突然受到压缩时，就会放出大量的热能，因而引起局部受热，使液压元件和液压汕受

7、到损坏，工作不稳定，有时会引起冲击性振动。故必须防止空气进入液圧系统。具体做法:一是避免油管破裂、接头松动、密封件损坏；二是加油时，避免不适当地向下倾倒；三是冋油管插入油面以下；四是避免液压泵入口滤油器阻塞使吸油阻力增大，不能把溶解在油屮的空气分离出来。2.防

8、

9、：液压油温度过度液压系统屮的汕液的工作温度一般在30°C^0°C范围内比较好，在使用时必须注意防止汕温过高。如油箱屮的油血不够，液圧油冷却器散热性能不良，系统效率太低，元件容量小，流速过高，选用油液粘度不正确，它们都会使油温升高过快。粘度高增加油液流动时的能量损耗，粘度低会使泄漏增多，因此在