分析液壓系統故障診斷技術的研究現狀與發展趨勢

張超超

摘要：現代科學技術的不斷進步，也促進了液壓系統的不斷完善和改進。盡管如此，液壓系統也不可避免的會出現各種各樣的問題。由于液壓系統組成十分復雜，而且故障往往難以判斷，這就需要液壓故障診斷技術對液壓系統進行全面的診斷，進而判斷液壓系統的故障原因。本文就現有液壓系統的診斷技術以及其未來發展做一個簡單的分析。

關鍵詞：液壓系統;故障診斷技術;研究現狀;發展趨勢

引言：

液壓系統在機械設備中應用十分廣泛，對于機械設備有著非常重要的作用。液壓設備的正常與否對于機械設備的正常運行至關重要。因此相關工作人員十分關注現有的液壓系統故障診斷技術，并對這項技術的發展給予了高度重視。人們希望通過對液壓系統故障診斷技術的研究，提升液壓系統故障的診斷效率，進而更快的修復故障。

一、研究現狀

（一）依靠主觀經驗

現階段很多企業依然采用傳統的人工判斷的方式對液壓系統故障進行檢測，這就需要工作人員具備非常豐富的經驗和理論基礎，對工作人員的綜合素質有著較高的要求。工作人員必須長期從事這項工作并且對液壓系統的組成，原理以及各個部分的零件有著十分透徹的認識，只有這樣工作人員才能憑借自己的主觀經驗對液壓系統進行診斷。這種方式過于依靠工作人員的經驗，當工作人員經驗不足時，就會對液壓系統故障的診斷工作帶來十分不利的影響。

（二）運用模型判斷

在現實工作過程中，很多企業也采用通過模型的方式，將液壓系統在運行過程中產生的一些比較有代表性的數據，如相位、幅值、頻率等等，將這些特定數據與故障原因進行關聯，然后對這些數據進行測量，從而判斷故障原因[1]。這種方式由于過于依賴模型，而且模型的建立過于教條化，使得診斷系統缺乏靈活性，一旦模型出現問題或者混亂，就會導致在檢測過程中無法及時，有效的檢測出故障原因。同時由于液壓系統相對比較封閉，工作過程不能進行直觀的了解，并且液壓系統數據的測量十分困難。同時由于模型的建立過程十分復雜，正因為如此很多模型的建立并不是根據實際情況建立，而是根據假設建立的，這樣就導致該種方法在進行故障診斷時受到極大的限制。

（三）智能診斷技術

智能診斷技術是通過利用原有的液壓系統故障診斷技術與現代智能技術相結合建立起來的技術方法。智能診斷技術通過利用計算機對人的思考方式進行模擬，但是計算機的思考速度要遠遠高于人類的大腦思考速度，可以幫助工作人員快速確定故障原因。同時智能診斷技術融入了人類的思考方式，可以進行知識的自主學習，進而能夠更好的提升系統的性能。

二、液壓系統診斷技術的未來發展方向

（一）經驗與原理結合

智能診斷技術是未來技術發展的方向。為了更好的進行智能診斷技術的研發，研發人員就需要深刻了解原有的液壓系統故障診斷技術，同時還要對相關領域的知識進行深刻的研究，同時要了解液壓系統的構造，以及每一個部件的作用。如果研發人員對于液壓系統的構造，原理或者原有的液壓系統故障診斷技術等了解不夠透徹，很可能導致研制出來的智能液壓故障診斷系統的診斷效果被弱化，降低該系統的工作效率，因此系統研發人員必須重視經驗與原理的結合[2]。只有將相關的經驗知識和原理相結合才能保證智能液壓故障診斷系統的性能，才能研發出一款真正意義上的專家級診斷系統。

（二）虛擬現實技術

虛擬現實技術是當今計算機技術領域非常熱門的一項技術，它給人前所未有的感官體驗。虛擬現實技術十分接近于多媒體技術，人們對其接受程度更高，因此也得到了眾多企業的廣泛應用。虛擬現實技術具有極強的交互性和感官體驗。通過虛擬現實技術可以更好的將智能診斷技術優勢發揮出來，讓工作人員更加直觀的了解到液壓系統故障的原因，進而從中找到相應的解決方案。虛擬現實技術可以通過影像的方式將智能診斷系統的結果展示出來，同時可以與工作人員形成良好的互動關系，甚至可以給出相應的解決故障步驟和演示，這樣可以減輕工作人員的工作強度，更好的指導工作人員進行故障修復。虛擬現實技術與智能技術相融合可以更加迅速，便捷的尋找故障原因，從而進一步提升系統效率。

（三）多種方法混合

就目前而言，將現有的多種液壓系統故障診斷技術進行融合，進而創造出一個能夠混合多種診斷技術的混合診斷系統，也成為了液壓系統故障診斷系統的發展方向。在目前的階段要實現診斷系統的高效、快速，就需要將多種診斷技術進行融合，在多種技術進行融合的同時還會加入AI技術，建立一個多元化的診斷系統。這種將多種技術進行融合的智能診斷系統可以更好的幫助工作人員對液壓系統的故障進行診斷。系統會根據現有的知識，對知識進行從新整理和解讀，從而將原來比較規則，教條化的診斷系統，轉變為可以用人類思維進行思考，同時能夠進行自主學習的混合系統。這樣的診斷系統更加接近人類的思維方式，能夠實現對知識的自主學習，從而提升智能診斷系統的能力，進而更好的指導工作人員對液壓系統故障進行合理的處置，提升其工作效率。

（四）AI技術與數據庫技術融合

目前智能技術已經發展的十分迅速，但是依然很難滿足人們的需求。人工智能技術的發展也遠不如數據庫技術成熟可靠。同時人工智能技術也缺乏相應的應用場景。目前人工智能技術在工業領域應用也十分有限。然而數據庫技術則不同，在各行各業都有著十分廣泛的應用。由于人工智能技術的使用場景有限，人工智能技術的數據基礎不夠堅實。沒有足夠的數據支持，人工智能技術就不能更好的發揮其作用。因此需要智能診斷系統中引入數據庫技術，豐富智能系統的數據資源，為智能診斷系統進一步提升效率奠定基礎。

四、結束語

液壓系統在機械領域的地位不言而喻。正是因為如此，其安全穩定的運行就顯得至關重要。為了保證液壓系統的安全穩定的運行，就需要不斷加強、完善液壓系統故障診斷的技術，只有這樣才能在液壓系統出現故障時，進行及時處理，避免故障進一步惡化，進而更好的保證企業生產的順利進行。

參考文獻：

[1]李樹茂.淺析液壓系統故障診斷技術的研究現狀與發展趨勢[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2016（3）：246-246.

[2]劉保杰，楊清文，吳翔.液壓系統故障診斷技術研究現狀和發展趨勢[J].液壓氣動與密封，2016（8）：68-71.