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摘要：液压系统的作用为通过改变压强增大作用力，在机械系统中被广泛应用。液压泵作为整个液压系统中的核心动力系统，整个机械系统对液压泵故障排除能力也有迅速、精准、不解体的硬性指标要求，这关系到整个机械系统的稳定性。探究液压泵故障诊断技术的发展历史，可以发现液压泵的智能诊断和综合诊断技术的应用是单当今液压系统故障诊断技术的发展方向。
关键词：机械设计液压泵 故障诊断
一、绪论
由于液压系统的体积越来越小，功率密度更高，系统压力越来越大以及变压技术的发展，液压系统在我国机械制造领域的应用越来越多，提高液压系统的安全性及可靠性一直是主要的研究方向。动力元件液压泵是机械液压系统的核心部件，其工作状态直接影响整个系统运行的稳定性。
液化泵作为整个液压系统中最为核心的部件，不仅运行负载是最大的，而且运行时长最长。据统计，液压泵出现故障在所有的机械工程故障中，占有接近三分之一的比例，所以在液压系统故障的设计中，故障诊断方式是不可或缺的部分。无法控制的液压泵故障会导致整个设备的正常运行，造成使用方的损失。比较常见的汽车液压系统负责着汽车的转向等重要工作，如果汽車中的液压系统出现故障，油压不足，行驶中的汽车可能会失去控制。
实际上液压泵处于完全密闭的油路环境中，由于液压油的压缩性特性和伺服系统的流固耦和特性，诊断故障的难度很高。这导致大多数情况下故障的信息不是很明显，难以有效的提取信息。所以液压泵的故障诊断，在液化系统的研究和设计中是一个不断被研究攻克的难题。
二、当前液压泵故障诊断技术概述
（一）主要的故障技术
液压泵的作用是将其它设备的机械能转化成压力动力。液压泵是液压系统的动力部件，可以为机械系统提供受控制的液压油。按照不同的应用方向，液压泵分为叶片泵、柱塞泵和齿轮泵。
首先是叶片泵的诊断。如果定子表面出现了磨损、表面拉毛、泵和电机的异轴或者进入了空气，则会产生压力变动、噪声和振动问题。甚至定子内部磨损比较厉害、系统密封不严或者液压油的粘度不合适，导致液压泵的压能传导效率降低。同时空气的进入也会导致同样的问题。泵内的油温度较低，内部摩擦较高、轴承和电机异位也会导致液压泵高油温和异常加热等问题。在液压泵中存在异物，装配不良或破损和运动部件磨损都会导致液压泵的疲劳和严重磨损。
同样的齿轮泵中有空气进入、出现困油、流动脉动或加工有精度误差，都会使泵在运行中出现压力变动、噪音增大和振动偏高等问题。而使用较低粘度的液压油时，系统的间隙会导致油的渗漏。由于齿轮泵的特性，其液压油散热不好、配件精度低、不匹配粘度油液的使用都会导致泵体发热。如果由于外接材料所造成的轴承磨损和传动扭矩过大，会导致泵轴磨损。
在柱塞泵中，球头的松动、配合不好、进入系统的空气、变量机构的失效会导致柱塞泵承受较大的压力波动、振动和噪声。如果柱塞泵内部泄漏增加，则油箱内的热耗散和变量机构的失效。两者都将导致液压泵的油温升高和泵体发热。在使用含有杂质的油时，构件变形、油的滞留、构件精读低，都会导致阀板和气缸的磨损，甚至烧毁。活塞泵的油含有杂质、零件加工误差和小孔堵塞，可导致鞋和斜板接触面温度急剧升高而损坏。
（二）常用诊断方法
现在主流的检测和诊断方法有三种：基于维护人员技术的故障诊断、基于传感器和信息处理技术的诊断和基于人工智能技术的诊断方式。第一种需要大量维护人员的培养，基于来源于系统的简单参数，使用人的操作和判断来进行故障诊断。常用的方法有方框图法、鱼刺图法和参数测量。
目前，基于信号处理技术的人工智能诊断和基于信号处理和模型的诊断方式的快速发展已经成为当前的发展方向。在这种故障诊断中通过布设传感器收取特征信号，再进行信号处理和故障诊断。液压泵的故障信号具有易变性、非线性以及微弱性等特点，容易被噪声信号所掩盖。
三、发展趋势
目前人工智能、智能计算、信息处理、计算机等相关技术领域的发展，各种传感器技术和信息处理技术的智能化，让高精度化、网络化、复合化还有不解体化等各项技术高度融合。
（一）高精度的诊断
如上文所述，故障信号容易被背景噪声所掩盖，在设计中必须考虑到有效的降噪措施。
基于数据建模和微电子技术的发展，声音传感器等部件收集的信息可以通过微型处理器进行一定的降噪处理，有效去除背景噪声，提高诊断信息的精确度。而且基于数据库对比自动给出相应的诊断报告。
（二）网络化实时故障诊断
网络故障诊断技术是将液压系统诊断传感器收集的信息通过企业的内部网络或物联网将采集的故障信息发送到维护监控数据库，利用监控中心强大的运算设备实现数据库信息处理、数据分析、远程监控、故障诊断和技术支持服务。但是由于物联网网络尚待完善，一般的企业也没有专门的设备维护内部网络，目前这种网络化的故障诊断方式还难以普及。然而互联网云技术与网络的高速化，必然推动诊断技术的网络化，实现实时在线的准确的故障定位和状态检测。
（三）多样化诊断技术的融合
目前实行发的故障诊断方法都有其优点和局限性，通过整合不同的故障诊断技术，进一步提高诊断系统的性能，是液压诊断技术发展的发展方向。诊断技术的组合方法可以是两种智能故障诊断方法的结合，如神经网络与专家系统的结合，神经网络与模糊方法的结合，专家系统与模糊方法的结合。当然，也可以是复数诊断技术的融合，而最好的组合方法可以通过中间权重选择来进行故障诊断。不能局限于上述组合，也可以是灰色理论、混沌理论、模拟进化、人工免疫、集群智能等方法引入故障诊断。这也是未来研究的热点之一。
（四）不解体化的诊断
诊断技术的发展的另外一个方面为降低成本，提高效率，即降低维护损耗、减少液压设备的维修时间。不解体化诊断具有快速诊断、无需拆卸设备等优点。当前主流的不解体诊断方式有预埋式和非介入式。非介入式的诊断的意思是通过在外部的传感器收集设备检测液压泵的运行状态参数，避免拆卸设备收集信息。而预埋式检测是通过设备制造中预先将传感器置入液压系统内部，从而在运行中实时收集系统运行状态信息。这样的故障数据收集方式可以提高工作效率，并且能够实现实时的信息采集，提高诊断维护效率。
四、结语
随着液压技术在机械设计中广泛应用，液压泵故障诊断技术已朝着简洁和自动化方向发展。虽然液压系统集成度和系统复杂度的都在不断的提高，但是对于液压系统诊断技术的研究也在同步进行。随着诊断系统的网络化、高精度化及智能化故障检测技术的发展，将会使液压技术在机械设计中得到越来越广泛的应用。。
参考文献：
[1]左子璋.机械主液压泵故障分析与诊断[J].液压气动与密封，2017，37（12）：72-73.
[2]王少萍，苑中魁，杨光琴.液压泵信息融合故障诊断[M].北京.中国机械工程，2005.
[3]王鹏飞，王新晴等人.液压泵故障诊断稀疏编码方法研究[J].北京理工大学学报，2017， 37（5）：451-454.
[4]张珂宁，苏欣平，王荔军.基于小波分析的野战叉车液压泵泄漏故障诊断[J].军事交通学院学报，2017，19（6）：31-35.
[5]张启辉.影响液压泵使用寿命的外在原因分析及预防措施[J].中国石油石化，2017（10）：13-17.
[6]马明东.用油压表检测液压泵和液压马达故障[J].工程机械与维修，2016（12）：62-62
[7]李振水，李昆.液压系统污染分析与故障预防[M].北京.航空工业出版社，2016.
关键词：机械设计液压泵 故障诊断
一、绪论
由于液压系统的体积越来越小，功率密度更高，系统压力越来越大以及变压技术的发展，液压系统在我国机械制造领域的应用越来越多，提高液压系统的安全性及可靠性一直是主要的研究方向。动力元件液压泵是机械液压系统的核心部件，其工作状态直接影响整个系统运行的稳定性。
液化泵作为整个液压系统中最为核心的部件，不仅运行负载是最大的，而且运行时长最长。据统计，液压泵出现故障在所有的机械工程故障中，占有接近三分之一的比例，所以在液压系统故障的设计中，故障诊断方式是不可或缺的部分。无法控制的液压泵故障会导致整个设备的正常运行，造成使用方的损失。比较常见的汽车液压系统负责着汽车的转向等重要工作，如果汽車中的液压系统出现故障，油压不足，行驶中的汽车可能会失去控制。
实际上液压泵处于完全密闭的油路环境中，由于液压油的压缩性特性和伺服系统的流固耦和特性，诊断故障的难度很高。这导致大多数情况下故障的信息不是很明显，难以有效的提取信息。所以液压泵的故障诊断，在液化系统的研究和设计中是一个不断被研究攻克的难题。
二、当前液压泵故障诊断技术概述
（一）主要的故障技术
液压泵的作用是将其它设备的机械能转化成压力动力。液压泵是液压系统的动力部件，可以为机械系统提供受控制的液压油。按照不同的应用方向，液压泵分为叶片泵、柱塞泵和齿轮泵。
首先是叶片泵的诊断。如果定子表面出现了磨损、表面拉毛、泵和电机的异轴或者进入了空气，则会产生压力变动、噪声和振动问题。甚至定子内部磨损比较厉害、系统密封不严或者液压油的粘度不合适，导致液压泵的压能传导效率降低。同时空气的进入也会导致同样的问题。泵内的油温度较低，内部摩擦较高、轴承和电机异位也会导致液压泵高油温和异常加热等问题。在液压泵中存在异物，装配不良或破损和运动部件磨损都会导致液压泵的疲劳和严重磨损。
同样的齿轮泵中有空气进入、出现困油、流动脉动或加工有精度误差，都会使泵在运行中出现压力变动、噪音增大和振动偏高等问题。而使用较低粘度的液压油时，系统的间隙会导致油的渗漏。由于齿轮泵的特性，其液压油散热不好、配件精度低、不匹配粘度油液的使用都会导致泵体发热。如果由于外接材料所造成的轴承磨损和传动扭矩过大，会导致泵轴磨损。
在柱塞泵中，球头的松动、配合不好、进入系统的空气、变量机构的失效会导致柱塞泵承受较大的压力波动、振动和噪声。如果柱塞泵内部泄漏增加，则油箱内的热耗散和变量机构的失效。两者都将导致液压泵的油温升高和泵体发热。在使用含有杂质的油时，构件变形、油的滞留、构件精读低，都会导致阀板和气缸的磨损，甚至烧毁。活塞泵的油含有杂质、零件加工误差和小孔堵塞，可导致鞋和斜板接触面温度急剧升高而损坏。
（二）常用诊断方法
现在主流的检测和诊断方法有三种：基于维护人员技术的故障诊断、基于传感器和信息处理技术的诊断和基于人工智能技术的诊断方式。第一种需要大量维护人员的培养，基于来源于系统的简单参数，使用人的操作和判断来进行故障诊断。常用的方法有方框图法、鱼刺图法和参数测量。
目前，基于信号处理技术的人工智能诊断和基于信号处理和模型的诊断方式的快速发展已经成为当前的发展方向。在这种故障诊断中通过布设传感器收取特征信号，再进行信号处理和故障诊断。液压泵的故障信号具有易变性、非线性以及微弱性等特点，容易被噪声信号所掩盖。
三、发展趋势
目前人工智能、智能计算、信息处理、计算机等相关技术领域的发展，各种传感器技术和信息处理技术的智能化，让高精度化、网络化、复合化还有不解体化等各项技术高度融合。
（一）高精度的诊断
如上文所述，故障信号容易被背景噪声所掩盖，在设计中必须考虑到有效的降噪措施。
基于数据建模和微电子技术的发展，声音传感器等部件收集的信息可以通过微型处理器进行一定的降噪处理，有效去除背景噪声，提高诊断信息的精确度。而且基于数据库对比自动给出相应的诊断报告。
（二）网络化实时故障诊断
网络故障诊断技术是将液压系统诊断传感器收集的信息通过企业的内部网络或物联网将采集的故障信息发送到维护监控数据库，利用监控中心强大的运算设备实现数据库信息处理、数据分析、远程监控、故障诊断和技术支持服务。但是由于物联网网络尚待完善，一般的企业也没有专门的设备维护内部网络，目前这种网络化的故障诊断方式还难以普及。然而互联网云技术与网络的高速化，必然推动诊断技术的网络化，实现实时在线的准确的故障定位和状态检测。
（三）多样化诊断技术的融合
目前实行发的故障诊断方法都有其优点和局限性，通过整合不同的故障诊断技术，进一步提高诊断系统的性能，是液压诊断技术发展的发展方向。诊断技术的组合方法可以是两种智能故障诊断方法的结合，如神经网络与专家系统的结合，神经网络与模糊方法的结合，专家系统与模糊方法的结合。当然，也可以是复数诊断技术的融合，而最好的组合方法可以通过中间权重选择来进行故障诊断。不能局限于上述组合，也可以是灰色理论、混沌理论、模拟进化、人工免疫、集群智能等方法引入故障诊断。这也是未来研究的热点之一。
（四）不解体化的诊断
诊断技术的发展的另外一个方面为降低成本，提高效率，即降低维护损耗、减少液压设备的维修时间。不解体化诊断具有快速诊断、无需拆卸设备等优点。当前主流的不解体诊断方式有预埋式和非介入式。非介入式的诊断的意思是通过在外部的传感器收集设备检测液压泵的运行状态参数，避免拆卸设备收集信息。而预埋式检测是通过设备制造中预先将传感器置入液压系统内部，从而在运行中实时收集系统运行状态信息。这样的故障数据收集方式可以提高工作效率，并且能够实现实时的信息采集，提高诊断维护效率。
四、结语
随着液压技术在机械设计中广泛应用，液压泵故障诊断技术已朝着简洁和自动化方向发展。虽然液压系统集成度和系统复杂度的都在不断的提高，但是对于液压系统诊断技术的研究也在同步进行。随着诊断系统的网络化、高精度化及智能化故障检测技术的发展，将会使液压技术在机械设计中得到越来越广泛的应用。。
参考文献：
[1]左子璋.机械主液压泵故障分析与诊断[J].液压气动与密封，2017，37（12）：72-73.
[2]王少萍，苑中魁，杨光琴.液压泵信息融合故障诊断[M].北京.中国机械工程，2005.
[3]王鹏飞，王新晴等人.液压泵故障诊断稀疏编码方法研究[J].北京理工大学学报，2017， 37（5）：451-454.
[4]张珂宁，苏欣平，王荔军.基于小波分析的野战叉车液压泵泄漏故障诊断[J].军事交通学院学报，2017，19（6）：31-35.
[5]张启辉.影响液压泵使用寿命的外在原因分析及预防措施[J].中国石油石化，2017（10）：13-17.
[6]马明东.用油压表检测液压泵和液压马达故障[J].工程机械与维修，2016（12）：62-62
[7]李振水，李昆.液压系统污染分析与故障预防[M].北京.航空工业出版社，2016.