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液壓設備常見故障概述

作者: 2019年06月11日 來源:全球化工設備網 瀏覽量:
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液壓設備是一種最常用的動力傳遞與控制裝置,系統中各種元件、機構和油液大都封閉在殼體和管道內,出現故障時,故障原因尋找時間較長,排除工作也比較麻煩,故在分析故障之前必須弄清液壓系統的工作原理、性能特點以

  液壓設備是一種最常用的動力傳遞與控制裝置,系統中各種元件、機構和油液大都封閉在殼體和管道內,出現故障時,故障原因尋找時間較長,排除工作也比較麻煩,故在分析故障之前必須弄清液壓系統的工作原理、性能特點以及與機械、電氣的關系,根據故障現象進行分析,縮小可疑范圍,確定故障區域、部位,直至某個液壓元件。 

 一、常見故障概述

  常見的液壓機械系統常見故障如下:

  1、系統無壓力或壓力不足

  主要原因有:泵不供油、油箱油位過低吸油困難、油液粘度過高、泵轉向不對、泵堵塞或損壞、接頭或密封泄漏、主泵或馬達泄漏過大、油溫過高、溢流閥調定值低或失效、泵補油不足、閥工作失效。

  2、執行機構運動速度不夠或完全不動

  主要原因有:潤滑不良、摩擦阻力變化、空氣進入、壓力脈沖較大或系統壓力過低、閥出現故障、泄漏增大、別勁、燒結。

  3、溫度過高

  主要原因有:油粘度過高、內泄嚴重、冷卻器堵塞、泵修理后性能差及油位低、壓力調定過大、摩擦損失大。

  4、壓力或流量的波動

  主要原因有:泵工作原理及加工裝配誤差引起、控制閥閥芯振動、換向時油液慣性。

  5、泄漏

  主要原因有:密封失效或接頭松動、閥等元件工作失效、相對運動表面磨損嚴重、溫壓力過高。

  6、振動和噪聲

  主要原因有:系統進入空氣或空穴、機械系統引起的振動、壓力和流量脈動大、油流漩渦、油面過低、元件堵塞或阻力太大、泵校正不當或油粘度大。

  7、液壓沖擊

  主要原因有:工作部件高速運動的慣性、元件反應動作不夠靈敏、液流換向、節流、緩沖裝置不當或失靈、泄漏增加、空氣進入、油溫過高。

  8、液壓卡緊

  主要原因有:徑向力不平衡、元件被雜質阻塞、彈性變形或膨脹引起的附加阻力、相對運動表面加工質量差。

    10、氣穴與氣蝕

  主要原因有:油溫過高、油粘度過大及油液自身發泡、泵自吸性能低、吸油阻力大、油箱液面低、密封失效或接頭松動、件結構及加工質量。

二、診斷技術及應用

  1、主觀診斷技術

  指維修人員利用簡單的診斷儀器憑借個人的實踐經驗分析判斷故障產生的原因和部位。方便快捷,可靠性較低,屬于較簡單定性分析。包括直覺經驗法、參數測量法、邏輯分析法、堵截法、故障樹分析法等。

  直覺經驗法指維修人員憑感官和經驗,通過看、聽、摸、聞、問等方法判斷故障原因:看執行元件是否爬行、無力、速度異常,液位高度、油液變質及外泄漏,測壓點工作壓力是否穩定,各連接處有無泄漏及泄漏量;聽泵和馬達有無異常聲響、溢流閥尖叫聲、軟管及彎管振動聲等。摸系統元件的油溫和沖擊、振動的大小、聞油液是否變質、軸承燒壞、油泵燒結等。詢問設備操作者,了解液壓系統平時工況、元件有無異常、設備維護保養及出現過的故障和排除方法。

  參數測量法指通過測得系統回路中所需點處工作參數,將其與系統工作正常值比較,即可判斷出參數是否正常、是否有故障及故障所在部位,適于在線監測、定量預報和診斷潛在故障。

  邏輯分析法指根據元件、系統、設備三者邏輯關系和故障現象,通過研究液壓原理圖和元件結構,進行邏輯分析,找出故障發生部位。

  故障樹分析法指對系統做出故障樹邏輯結構圖,系統故障畫在故障樹的頂端為頂事件,根據各元件部位的故障率數據,最終確定系統故障。適合較大型、較復雜系統故障的判定和預測。

  2、儀器診斷技術

  根據液壓系統的壓力、流量、溫度、噪聲、震動、油的污染、泄露、執行部件的速度、力矩等,通過儀器顯示或計算機運算得出判斷結果。診斷儀器有通用型、專用型、綜合型、其發展方向是非接觸式、便攜式、多功能和智能化。包括鐵譜記錄法、震動診斷法、聲學診斷法、熱力學診斷法等。如鐵譜記錄法,通過分析鐵粉圖譜,根據鐵粉記錄圖片上的磨損粉末、大小和顏色等信息,準確得到液壓系統的磨損與腐蝕的程度和部位,并可對液壓油進行定量污染分析和評價,做到在線檢測和故障預防。

  3、數學模型診斷技術

  指用一定的數學手段描述系統某些可測量特征量在幅值、相位、頻率及相關性上與故障源之間的聯系,然后通過測量、分析、處理這些信號來判斷故障源部位。其實質是以傳感器技術和動態測試技術為手段,以信號處理和建模處理為基礎的診斷技術。包括功能診斷法、信號法、頻域診斷法、隨機信號頻率響應法、主成份診斷法等。

  4、智能診斷技術

  指模擬人腦機能,有效獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息,運用大量獨特的專家經驗和診斷策略,識別和預測診斷對象包括模糊診斷法、灰色系統診斷法、專家系統診斷法、神經網絡系統診斷法等。目前研究最活躍的是專家系統和神經網絡,使故障診斷智能化,具有廣闊發展應用前景。基于人工智能的專家診斷系統,是計算機模仿在某一領域內有經驗的專家解決問題的方法,將故障現象輸入計算機,計算機根據輸入現象及知識庫中知識按推理集中存放的推理方法,推算出故障原因,并提出維修或預防措施。

 

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標簽:液壓設備 壓力 泄漏 振動 噪聲

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