軋鋼設備液壓傳動系統故障診斷方法分析

蔡宏宇

山東萊鋼永鋒鋼鐵有限公司 山東 德州 251100

在軋鋼設備運行的過程中，其液壓傳動系統出現的故障類型較多，且引發的因素也千差萬別，這為故障診斷工作帶來了巨大的困難，因此對軋鋼設備液壓傳動系統的故障診斷方法進行研究具有重要意義。本文首先介紹了軋鋼設備液壓傳動系統的結構及工作原理，之后對系統故障的診斷流程進行了闡述，最后對幾種故障診斷方法進行了探討，希望可以相關工作實踐提供一定的參考借鑒。

一、軋鋼設備液壓傳動系統

(一)液壓傳動系統的結構介紹。軋鋼設備的液壓傳動系統主要包括控制元件結構、動力元件結構、執行元件結構、輔助裝置、液壓油等五部分，在其運行的過程中，主要是將液體作為能量傳遞的中間介質[1]。液壓傳動系統結構中的動力元件為液壓泵，其主要作用是將馬達運轉產生的機械轉化為液體的液壓，進而為系統整體運行提供動力。執行元件結構包括液壓缸和液壓馬達兩個部分，主要功能是將液體的液壓能重新轉化為機械能，促進系統構件的運動。控制元件結構主要是各類參數的控制閥，涉及到流量、壓力、方向等諸多方面。通過控制的調整可以改變以上各類參數，進而使系統中相關設備的作用力、運動方向等發生變化。此外，液壓傳動系統中所包含的輔助裝置種類較多，如冷卻器、管道、蓄能器、加熱器、壓力表、流量計、油箱等。液壓油是用于能量轉換傳遞的重要介質，軋鋼設備液壓傳動系統常用的液壓油種類主要有礦物油以及合成油。

(二)軋鋼設備液壓傳動系統的工作原理分析。軋鋼設備液壓傳動系統啟動之后，其液壓泵會將馬達運轉產生的機械能轉化為液壓油的壓力能，通過這種壓力改變傳遞系統能量，最后通過控制閥的適當調整，借由液壓缸和馬達將壓力能重新轉化為機械能，為系統機構工作提供動力[2]。

二、軋鋼設備液壓傳動系統故障診斷的一般流程

軋鋼設備液壓傳動系統故障會對設備正常工作產生極大的影響，因此在故障出現后，應及時采用合理方法對故障進行診斷，掌握故障位置及發生原因，進而有針對的采取解決措施使系統恢復正常運行。結合工作實踐來看，很多情況下液壓傳動系統的故障都不是突然發生的，通常會出現一定的先兆。據統計，液壓傳動系統的大部分故障都是因設備保養不到位或是工人操作不規范引起的。以下為液壓傳動系統故障診斷的一般流程。

(一)對系統運行環境進行檢查。對于軋鋼設備液壓傳動系統而言，一個良好的工作環境是其正常運行的必要條件。如果其工作環境和工作條件無法滿足系統正常工作的標準，有很大的可能會導致系統出現故障。因此在進行液壓傳統系統故障診斷的過程中，第一步要做的就是檢查系統所處的工作環境和條件十分符合標準要求，若是，應及時根據標準進行調整。

(二)對故障發生區域進行精確判斷。軋鋼設備液壓傳動系統故障診斷的重要一環就是對故障發生的部位進行確定，這是開展后續原因分析以及實施故障排除的基礎。對此，檢修人員應結合故障的外在表征與該故障相關的區域進行判斷，不斷縮小故障范圍，最終確定故障發生的位置[3]。

(三)故障原因分析。在確定故障所處的位置之后，下一步要做的就是對故障發生的原因進行分析，在這一環節，檢修人員應根據液壓傳統系統的原理，對可能存在的直接或是間接原因全部列舉出來，之后進行針對性分析判斷。

(四)對運行記錄進行存檔保管。針對軋鋼設備液壓傳動系統的故障診斷需要大量的運行記錄和系統參數作為依據，因此在每次檢修工作完成后，都應該建立完善的運行記錄，逐步形成數據庫，這樣可以為今后的檢修維護以及故障處理工作奠定堅實的基礎。運行記錄的內容應該包括包括故障特征、原因、故障排除措施等。

三、軋鋼設備液壓傳動系統故障診斷方法分析

(一)傳統診斷方法。過去在對軋鋼設備液壓傳動系統故障進行診斷時比較常用的方法主要有兩種，分別是儀表診斷法以及邏輯分析逐步逼近法。儀表診斷主要是采用PFM型萬能液壓檢測儀，對液壓傳動系統的流量、溫度以及轉速等重要參數進行監測，這樣可以為故障部位的判斷提供依據。該型號儀表基本上可以安裝在液壓傳動系統的所有部位，實用性較強。

邏輯分析逐步逼近法主要是通過一定視、聽、觸摸等方式對液壓傳動系統進行測試，繼而通過一定的綜合分析和條件判斷確定系統存在的故障。在實際工作中，考慮到故障原因的多樣性，通常會引入邏輯代數方法，對故障可能原因進行列舉，逐一進行驗證排除，最終鎖定故障。這種方法對檢修人員的專業水平以及實踐經驗有著較高的要求，否則很容易出現判斷失誤的情況。而且采用這種方法需要對軋鋼設備進行頻繁的拆裝，容易對正常構件造成損壞。

(二)新型故障診斷方法。其一，基于參數測量的故障診斷方法。目前，軋鋼設備所采用的液壓傳動系統逐漸呈現出大型化和自動化的發展趨勢，受此影響，許多全新的故障診斷方法逐漸涌現出來。如基于人工智能的專家診斷系統、鐵譜診斷法等。但是由于這類方法需要使用到復雜的檢測設備或是處理系統，因此在實際應用中存在一定的不便。基于液壓傳統系統故障必然會導致參數異常這一點，可以采用參數測量診斷法，通過對系統運行參數的監測判斷是否存在故障，且不會對設備正常運行產生影響，檢測精度也可以得到保障。

其二，基于機器學習的方法。利用系統正常工況和故障工程下的歷史數據訓練機器學習算法，實現對系統運行狀態的監測以及故障診斷。現如今，比較常見的機器學習故障診斷方法有神經元網絡和支持向量機兩種，前者能夠對故障特征進行分類，比較適用于一些非線性故障的診斷。相較而言，后者雖然同樣適用于非線性故障，但有效解決了神經元網絡存在的大樣本和局部最小等問題。

結束語

本文結合軋鋼設備液壓傳動系統的結構和原理對其傳統故障診斷方法和幾種新型故障診斷方法進行了介紹分析，以期促進軋鋼設備運行水平的提升，為鋼鐵企業發展提供幫助。