基于人工智能的机械液压系统故障诊断方法研究

　　0 引言

　　现代工程机械液压系统向着高性能、高精度和复杂的方向发展,液压系统的可靠性成了一个十分突出的问题,除对液压系统进行可靠性设计外,液压系统故障检测和诊断技术越来越受到重视,成为液压技术发展的一个重要方向。

　　1 机械液压系统故障诊断方法

　　故障诊断是对液压元件与系统产生故障的原因做出分析与判断,以便找出解决问题的方法。目前,液压传动系统中的故障诊断主要有:

　　1)基于人的主观诊断法

　　基于人的主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器,凭借领域专家的实践经验,判断故障的部位和原因,并提出相应的排除方法。这种方法又被称为简易诊断方法,它是设备维修部门普遍采用的方法,可以通过看、听、摸、闻、阅、问等方式,简单定性地判断液压系统工作的实际状况是否出现异常。基于人的主观诊断法主要包括系统分析法、参数测量法、方框图分析法、鱼刺图分析法等。

　　基于人的主观诊断法只能对简单液压设备故障进行定性判断与决策,对于复杂液压设备,仅仅依靠个别专家的经验和知识是无法对故障进行准确定位与判断的。

　　2)基于数学模型与信息处理的诊断法

　　这种诊断方法是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所在。基于数学模型与信息处理的故障诊断方法通常有状态估计方法、参数估计方法、频谱分析法、小波分析法等。

　　基于数学模型与信息处理的故障诊断方法需要提取系统特征参数或对系统建模,而液压系统由于元件工作在封闭油路中,影响液压系统特性的因素多种多样且相互影响,不易得到能准确反映故障的特征参数。液压系统一般都是由机、电、液耦合而成,存在着非线性时变环节,对系统建模也显得相当困难。所以此故障诊断法在液压系统故障诊断应用中受到了一定的限制,有待于进一步改进。

　　3)基于智能技术的诊断法

　　液压故障的多样性、突发性、成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖,使研制智能化的液压故障诊断系统成为当前的趋势。计算机技术的发展与故障诊断技术相结合,人工智能 (artificial intelligence)诊断技术应运而生。其本质特点是模拟人脑的机能,有效地获取、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,成功地识别和预测诊断对象态。智能诊断技术在知识层次上实现了辨证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能,为构建智能化的液压故障诊断系统提供了坚实的基础。