浅谈液压传动系统中常见故障的分析

本文介绍了液压传动系统常见的故障类型,详细的讲解了液压传动系统故障的预防措施,以实际液压传动系统为例,介绍液压传动系统常见故障的排除方法。     

现代武器系统液压故障诊断分析

现代武器系统广泛采用了液压技术，本文结合液压传动本身存在的缺点，介绍了液压传动系统的一些常见故障，以及从实用观点出发阐述了故障的查找与排除方法，并讲述了液压系统故障的预防措施，最后对液压系统常见故障的排除方法进行了分析。     

基于ARMAX模型的挖掘机液压系统故障检测

根据挖掘机的可靠性水平和智能化程度,提出了一种基于ARMAX(Auto-Regressive Moving Average Exogenous)模型的挖掘机液压系统故障检测方法.使用系统正常状态下的信号样本建立系统的ARMAX辨识模型,通过休哈特控制图分析ARMAX辨识模型的输出残差,以获取故障检测的阈值;然后,将系统故障状态下的信号样本代入ARMAX辨识模型,当模型残差超过阈值,即能判定系统发生故障.实验分析表明,基于ARMAX模型的故障检测方法够有效地检测挖掘机液压系统产生的故障.图3,参10.     

具有小世界特性的复杂液压系统故障源搜索方法

针对复杂液压系统故障多样、成因复杂、隐蔽性强,故障源辨识困难,提出了一种基于小世界特性的先网络社团结构划分、后社团内的复杂液压系统故障源搜索的层次分析方法.构建了复杂液压系统的网络拓扑结构,以同时具有大的介数和度数的节点作为网络中故障传播社团的中心,来改进Wu-Huberman算法,从而实现了社团结构的划分.根据各社团连接边对应管路的液压参数变化,确定包含故障源的社团,进一步计算该社团故障传播的可达矩阵,定位了故障源节点.经过对轧钢加热炉液压系统起升故障的分析和故障源查找,证实了该方法可以根据系统网络的结构特征和间接故障表现,实现复杂液压系统故障源的识别.     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

高原地区混合动力出租车运行适应性分析

人工采集混合动力出租车和纯汽油出租车高原地区的运行数据,对比分析了燃油经济性并统计混合动力出租车动力系统的故障。结果表明:搭载ISG电机的混合动力出租车节油效果较明显,百公里油耗量较纯汽油出租车降低7.1%;高原地区运行的混合动力出租车动力系统主要存在传动系统故障、发动机系统故障和电机/电池系统故障,其中传动系统故障最多;传动系统故障将导致ISG电机功能失效,影响混合动力出租车的节油效果。     

基于小波包-改进神经网络的齿轮传动系统故障诊断研究

本文研究了小波包分析、神经网络在齿轮传动系统故障诊断中的应用。通过实例成功地对齿轮传动系统故障模拟实验中获得的振动信号进行基于小波包分析的故障特征提取,然后应用改进的神经网络进行齿轮传动系统的故障识别。结果表明,在齿轮传动系统故障诊断中,基于小波包-神经网络的故障是一种行之有效的方法。     

谈液压传动系统故障的诊断方法

机械制造自动化的持续发展使得各类先进的设备得到了广泛的运用,数控机械的运用使得机械加工的自动化、智能化、一体化成为了现实,使工业企业的生产产量、质量等得到很大的提升。在自动化机械设备中,液压传动系统是极为重要的控制系统结构,利用液压传动可完成数据系统程序下达的信号指令,保证了数控设备按照原先设计好的指令完成加工处理。对液压传动系统故障科学诊断可维持设备正常的运行,鉴于此,本文主要分析了液压传动系统的原理构成及故障诊断方法。     

行星轮断齿故障传递特性分析

目的针对多级齿轮传动系统中行星轮故障信号微弱、难以识别的问题,利用传递特性分析挖掘故障信号的传递关系,提出行星轮故障信号的识别方法。方法以多级齿轮传动系统故障仿真试验台为研究对象,建立其三维刚柔耦合模型并进行ADAMS动态仿真,得到正常及行星轮断齿状态下各级齿轮副的接触力信号,利用试验台测试正常及故障状态下箱体的加速度信号。以接触力信号为输入,试验测试信号为输出,利用系统辨识方法计算得到系统正常及故障状态下的传递函数幅频响应曲线。结果与结论分析各传递路径的成分、幅值及贡献量发现,信号的耦合特性使得定轴齿轮箱中高速级啮合频率周围出现行星轮故障频率,提出利用故障的连带关系识别行星轮故障信号的方法。     

小波包变换和隐马尔科夫模型(HMM)在液压系统故障预测中的应用

针对液压系统性能参数的退化特点,提出了一种小波包变换和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的液压系统故障预测方法.该方法对采集的振动信号进行小波包变换,提取能量特征,分别使用正常状态,经过轻度退化状态、中度退化态和高度退化态,最终达到故障状态的全过程数据训练HMM,建立性能评估模型,然后进行模式识别,实现液压系统的故障预测.最后,通过试验研究,验证了所提出的方法的可行性和有效性.