在钢铁生产企业中,由于轧钢设备控制精度和自动化程度都在日益提高,因此,液压系统的控制技术也得到了广泛的应用。液压设备具有动力大、体积小、操控简单和运送平稳等明显优势,得到了广大钢铁企业的青睐,但与此同时,液压系统也存在着明显的不可避免的问题,尤其是液压泄露问题,这一现象不仅造成了严重的环境污染、提高了生产成本,还会给液压设备的良好运行造成了不利影响,所以,控制与防止轧钢设备液压系统泄露问题显得十分的重要。本文在探究液压系统泄露问题一般特点的基础上,分析了泄露问题的基本类型和产生原因,并提出了有针对性的控制措施。

文章阐述了八钢冷轧薄板轧机液压泄漏现象,分析了各液压缸漏油的原因,并针对正负弯辊缸、硬管接头和胶管以及换辊、快速接头等特点,提出了防止液压油泄漏的解决方法和改进方案,以此降低设备故障率。

液压系统作为轧钢生产工艺流程中动力传输装置,是轧钢设备的重要组成部分,但是,在轧钢设备运转过程中,受到高温高压等恶劣作业条件的影响,液压系统极易引发泄漏事故,不仅给自然生态环境造成严重破坏,而且也会埋下的重大的安全风险隐患,因此,钢铁企业应当及时查找和准确判定液压系统的泄漏原因,以增强系统的密封性能,确保液压系统能够始终保持正常的运转状态,进而促进生产效率的提升,为企业创造更多的经济效益。

本文主要研究了自冷在集成式泵一电机组中的应用，说明了这一方法也适用于其它电一液能量转换单元，设计了主动冷却和无源自冷两个冷却系统的原理图，通过研究分析，指出无源自冷方法应用于非道路移动机械可以降低功耗、增加效率。

液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断.针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法.首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性.运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量.然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度.实验结果表明,该方法能够有效地应用于液压系统泄漏故障诊断.

在钢铁企业的生产过程中，控制和使用轧钢设备的精确程度不断提高，而且越来越趋于自动化，这就推动了液压系统当中的控制技术在实际的生产中的广泛应用。基于此，本文主要对轧钢设备液压泄漏的因素分析及防控方法进行了探讨。

液压工作平台上的仪器设备精密工作时间长对工作平台水平度的要求高液压泄漏问题一直是影响仪器设备性能的问题。该文从液压泄漏原因分析目前设备上减小泄漏采用的方法分析并从结构上进行革新设计实现支腿液压缸长时间定位完全解决了因液压系统的泄漏而造成的影响。

液压系统泄漏故障原因众多，故障机理复杂，常规手段难以取得较好的故障诊断效果。提出基于小波包变换和RBF神经网络相结合的故障诊断方法。给出了基于小波包的故障特征提取方法和RBF神经网络训练算法。通过试验获取液压系统的振动信号，通过三层小波包分解，获取8个频段的能量信号，并以此作为神经网络的输入，通过网络训练，进行故障特征识别。该方法将小波包的时频分解能力和RBF神经网络的学习能力有机结合，取得了较高的故障诊断效率。

液压缸自行运动是液压系统中的一种常见现象，尤其是重载非水平安装的液压缸，自行运动现象更加普遍。本文结合实例，探讨液压缸自行运动的原因。

针对冶金行业缺少行之有效的液压泄漏在线监测手段这一技术难题，开发了液压泄露在线识别系统，通过对液压油品泄漏的总量监测和对易泄漏部位的重点监测，点面兼顾，实现了对整个液压系统油品泄漏情况的在线自动识别。实际应用证明该系统工作可靠，检测结果准确，节油效果显著。