轴向柱塞泵故障诊断与预测

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1、轴向柱塞泵故障诊断与预测李启龙黄志坚（广东工业大学机电工程学院）摘要：本文主要介绍轴向柱塞泵故障诊断和预测方法。把各故障症状模糊量化作为输入，经过诊断可找出故障的原因，利用故障预测模型对轴向柱塞泵未来的状况进行预测，可减小意外故障对生产的影响。关键词：故障诊断，模糊处理，故障预测，故障症状，故障原因DiagnosisandforecastforthefaultofAxialPlungerPumpAbstract:：Thewayofdiagnosisandforecastforthefaultofaxialplungerpumpshavebee

2、nintroducedinthispaper.Usingsymptomsoffaultasinputbyfuzzyway,thereasonsoffaultcanbegot;andbymeansofforecastingmodel,thefaultofaxialplungerpumpinfuturecanbeforecasted,theaffectoffaultstoproducingwillbelowest.Keywords:diagnosisforfault,fuzzyway，forecastforfault,symptomsoffaul

3、t,reasonsoffault1轴向柱塞泵故障诊断与预测概述[1]液压泵是整个液压系统的动力元件。它将原动机（电动机，内燃机）的机械能转换成油液的压力能，为液压系统提供有一定流量和压力的油液。轴向柱塞泵有其自身的优点，结构紧凑、径向尺寸小,惯性小,容积效率高,目前最高压力可达40.0MPa,甚至更高，因此一般用于工程机械、压力机等高压系统中在很多的场合如矿山机械，钢铁厂等。液压泵出现故障将导致整个液压系统无法正常工作，液压泵的故障诊断对液压系统和整个生产线都有重大的意义。本文主要针对斜盘式轴向柱塞泵发生的故障进行诊断方法的一个模型建立和讨论

4、。对柱塞泵的智能故障诊断，一般是开发出故障诊断专家系统等方法直接诊断出故障发生的位置和发生的原因，然后利用专家的知识推理，提出故障解决的方案和措施。而很少对故障进行预测，不能有效的对柱塞泵预先检修，而有可能耽误了最佳的检修时间，影响生产，并使泵遭受不可修复的损坏，缩短泵的使用寿命。由于导致泵故障的因素多样，一个因素会导致多个故障产生，一个故障，也可能是由多个因素共同产生的，因此，在很多情况下，并不能非常准确地描述故障的情况。本文用模糊处理的方法，利用模糊数学的概念，把故障的症状进行模糊化作为诊断的依据，同时输出故障原因的模糊量。对柱塞泵的故障

5、进行诊断，诊断出故障发生的原因和元件，并对柱塞泵故障进行预测，达到预警的目的。2故障诊断的方法——故障的分类[2][3]故障的分类，是同一时间不同故障之间的相互比较，分辨出最可能发生的故障。根据故障症状的明显程度和故障原因对应的模糊关系，以及故障原因和故障源发生难易性的对应关系，两条路径综合考虑的方法来求出最后的故障发生的原因。以某钢铁公司轧钢线PV250DF型柱塞泵为例，主要的故障症状有液压泵的压力小，压力波动大，油液温度高，内泄漏大，流量小或无流量，振动大等。2.1有关参量的模糊处理设故障症状集为A：A＝（a1、a2、a3、a4、a5，a

6、6，a7，a8，a9）；其中，a1表示压力小，a2压力波动大，a3表示表示流量小，a4表示内泄漏大，a5表示油液温度高，a6表示225HZ振动大，a7表示铜含量大，a8表示铬含量大，a9表示铁含量大。产生这些症状的主要故障有缸体与配流盘磨损，滑履与斜盘磨损，柱塞与缸孔磨损等。设故障集为B：B＝（b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9、b10、b11）；其中b1表示缸体与配流盘磨损，b2表示滑履与斜盘磨损，b3表示柱塞与缸孔磨损，b4表示吸油口堵塞、b5表示油液粘度高，b6表示中心弹簧损坏，b7表示吸油不足，吸空，b8表示轴承损坏

7、，b9表示油液粘度小，b10表示滤油器堵塞，b11表示变量机构工作不佳。设主要导致这些故障的故障源集为C：C＝（c1,c2,c3,c4）c1表示运行时间长，磨损大，c2表示油液污染，c3表示混入空气，c4表示混入水分。用模糊处理的方法来表示故障与症状之间的密切关系。用隶属函数对这种关系进行模糊量化，假设隶属函数为，其中i表示故障，取（1，11），j表示症状，取（1，5）。根据统计整理得到隶属函数如下：故障：b1b2b3b4b5b6b7b8b9b10b11症状：a10.80.40.80.40.20.200000a20.60.80.60.40.2

8、0.20.20.200.40a30.80.20.800.20.20.2000.60.2a40.80.80.6000.400.20.400a50.80.40.800.