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【摘要】在现场施工过程中工程机械出现故障的情况是多种多样的，其中有单个因素引起的故障情形，但更多的情况是由多种因素共同作用引起的。在故障的表现形式上往往也是多种特征共存。因此在故障排除过程中融合故障所表现的各种特征信息对可能引起故障的因素进行有主次顺序的逐一分析，才可能快速准确的排除故障。
【关键词】故障排除；特征信息；信息融合
【 abstract 】 in the construction process engineering machinery failure situation is varied, including a single cause of failure situation, but more is common function caused by many factors. In fault performance is often form of coexistence characteristics. So in the troubleshooting process performance of the fusion fault characteristic information may cause the failure of the order of the primary and secondary factors have each analysis, is it possible to quickly and accurately remove the faults.
【 key words 】 troubleshooting; The characteristic information; Information fusion
中图分类号：S477+.5文献标识码：A 文章编号：
故障诊断中我们将症状本身的不同表现形式和不同原因所附带的特有信息叫做特征信息。尽管不同的原因可能产生相同的特征信息，但依然可以采取多种特征信息融合的方法进行分析并有效的排除故障。例如，液壓系统出现爬行，其可能原因有油内混入空气，液压泵磨损，溢流阀调不起压力及负载导轨阻力不均等。这一故障的不同原因所带来的异常现象及判断如下：①有爬行现象，且油箱内油面气泡增多，可以为故障原因是油内混入空气；②有爬行现象，且溢流阀溢流量增大，压力又调不高，可认为是溢流阀故障引起爬行；③有爬行现象，且有液压缸导轨上可观察到异常摩擦痕迹，可认为是导轨阻力不均引起爬行。此例中若单从系统爬行这一单一的特征信息出发很难准确判断故障发生的真正原因，但如果结合油液性质、溢流阀流量和系统压力等特征信息便可准确判断系统故障的真正原因，进而快速排除故障。
工程机械故障排除中的多种特征信息主要包括系统压力、流量、振动、噪声、元部件运动参数和油液性质等信息。在全面收集故障特征信息的前提下，为了有效节约时间及成本并提高生产效率，必须按照一定的主次顺序分析各种故障特征信息。例如，从目前统计的工程机械液压系统及其主要元件的故障现象中可看出，液压系统主要故障是机器零部件由于磨损引起泄漏，进而失效。其中磨损的主要原因是液压系统当中杂质所致，即污染磨损。由此可见，针对工程机械液压系统故障应先从油液性质所包含的特征信息着手再结合其他信息进行故障排除。下面浅谈几种工程机械故障排除过程中较为重要的特征信息及相关故障诊断方法。
一、整机的主要运行参数
工程机械整机的主要运行参数包括发动机转速，液压系统压力、流量，主要元件的运动速度、振动和噪声等。利用多传感器信息融合技术对各种参数信号进行在线实时检测（包含滤波、放大等信号调理及A／D转换等过程），包括对单一元件（通常是系统中的重要元件）参数和整个系统特征参数的检测[1]。它是整个故障检诊断和排除中的重要环节，要求实时、准确地获得各参数的真实信号，因此在传感器设计、选择、安装上要做大量的工作。传感器的技术水平很大程度地决定了故障诊断系统的准确性和真实性。
二、主要元件的工作状态
工程机械主要由发动机、底盘、工作装置、液压系统及电子控制系统组成。因此发动机等主要工作元件的工作状态参数可以直接反映整机的运行状态及部分故障特征。将发动机功率、扭矩与发动机曲轴转速之间的函数关系以曲线表示即为发动机特性曲线。在实际工况下，可以通过对发动机的实时转速、有效功率、扭矩等特征信息进行检测并与发动机厂家所提供的外特性曲线和部分负荷特性曲线进行比较，从而判断是否存在故障的可能性或故障发生的原因。同样对于液压系统中液压阀的流量—压力特性曲线等特性曲线也包含了液压系统的多种特征信息，通过与实时压力、流量进行对比亦可得出信息故障的某些信息。
三、油液的理化性质与污染度
现代工程机械大多是由液压系统驱动的，而工程机械的作业环境一般会存在高污染、理化性质不稳定及强酸强碱环境等情况，因此必然导致液压系统的故障高发性。而作为液压系统的工作介质，液压油的特征信息显得格外重要。以下即为目前比较关注的油液的两种特征信息。
1、油液的理化性质
整机的运行状态改变及系统振动情况变化将直接导致系统发热量的改变，而系统液压油的温度变化将直接反应状态改变的剧烈程度；液压元件各相对运动部分的材料不同，液压油中金属、非金属元素的含量及其变化反映了液压系统中磨损及密封状态；液压油的粘度、酸碱值等理化指标的改变也是系统状态发生变化的征兆之一[2]。因此可根据经验或专家知识，建立基于液压油温度变化及其理化性质变化与液压系统及其元件状态参数间的关系库，运用专家推理机制，预测和判定系统的故障。这里的关键特征信息是是油液的理化性质，通过对油液的化学成分及性能的准确测定，并对油液中化学成分进行分析，来确定故障发生的主要可能原因。目前多采用光谱分析法进行油液的性质分析，如原子发射光谱法、原子入射光谱法。这种分析方法，需要对油液的有关参数及金属含量进行细致的分析，监测周期长，不适合液压系统故障的在线检测，但在重要液压系统的准确可靠故障诊断方面有较大的发展前景。
2、油液污染度
根据国内外统计资料，液压系统的故障大约有70%是由于油液污染引起的[3]，且固体颗粒物是液压和润滑系统中最普遍、危害作用最大的污染物。通过检测油液中的油液颗粒含量，不仅可以提高系统的可靠性和延长系统的寿命，而且还可以降低事故发生率，提高生产效率。油液污染度是指单位体积的油液内含有的某一尺寸及以上的固体颗粒污染物的数量等级。目前基于油液分析故障诊断技术方面的一个主要方法是：根据经验或专家知识，建立基于油液颗粒污染度与液压系统及其元件状态参数间的关系库，运用专家推理机制，预测和判定系统的故障，此项技术的关键在于油液颗粒污染度的准确检测。另外，针对油液污染度，国际上制定了专门的油液颗粒污染度标准。油液颗粒污染度检测方法的发展经历了实验室取样分析检测——便携式检测仪检测——在线检测仪检测的过程。
综上所述，目前工程机械的故障发生时所表现的特征信息丰富多样，但如何快速准确的找到故障的真正原因并排除故障，除了掌握扎实的理论基础外还需建立一定的特征信息库，在工作经验的基础上不断完善各种特征信息，并结合先进的数学方法与测试工具，从典型特征信息出发融合故障发生时的多种特征信息，找出故障的真正原因并予以排除。
参考文献 :
[1] 胡方伟.工程机械液压系统故障诊断技术的发展. 科学咨询(科技管理)，2010(7):73
[2] 刘广平.工程机械油液污染度的检测方法分析.科技信息，2010（7）：93
[3] 肖艳.工程机械车辆设备液压系统故障诊断探密.工程机械文摘，2010（6）:37
【关键词】故障排除；特征信息；信息融合
【 abstract 】 in the construction process engineering machinery failure situation is varied, including a single cause of failure situation, but more is common function caused by many factors. In fault performance is often form of coexistence characteristics. So in the troubleshooting process performance of the fusion fault characteristic information may cause the failure of the order of the primary and secondary factors have each analysis, is it possible to quickly and accurately remove the faults.
【 key words 】 troubleshooting; The characteristic information; Information fusion
中图分类号：S477+.5文献标识码：A 文章编号：
故障诊断中我们将症状本身的不同表现形式和不同原因所附带的特有信息叫做特征信息。尽管不同的原因可能产生相同的特征信息，但依然可以采取多种特征信息融合的方法进行分析并有效的排除故障。例如，液壓系统出现爬行，其可能原因有油内混入空气，液压泵磨损，溢流阀调不起压力及负载导轨阻力不均等。这一故障的不同原因所带来的异常现象及判断如下：①有爬行现象，且油箱内油面气泡增多，可以为故障原因是油内混入空气；②有爬行现象，且溢流阀溢流量增大，压力又调不高，可认为是溢流阀故障引起爬行；③有爬行现象，且有液压缸导轨上可观察到异常摩擦痕迹，可认为是导轨阻力不均引起爬行。此例中若单从系统爬行这一单一的特征信息出发很难准确判断故障发生的真正原因，但如果结合油液性质、溢流阀流量和系统压力等特征信息便可准确判断系统故障的真正原因，进而快速排除故障。
工程机械故障排除中的多种特征信息主要包括系统压力、流量、振动、噪声、元部件运动参数和油液性质等信息。在全面收集故障特征信息的前提下，为了有效节约时间及成本并提高生产效率，必须按照一定的主次顺序分析各种故障特征信息。例如，从目前统计的工程机械液压系统及其主要元件的故障现象中可看出，液压系统主要故障是机器零部件由于磨损引起泄漏，进而失效。其中磨损的主要原因是液压系统当中杂质所致，即污染磨损。由此可见，针对工程机械液压系统故障应先从油液性质所包含的特征信息着手再结合其他信息进行故障排除。下面浅谈几种工程机械故障排除过程中较为重要的特征信息及相关故障诊断方法。
一、整机的主要运行参数
工程机械整机的主要运行参数包括发动机转速，液压系统压力、流量，主要元件的运动速度、振动和噪声等。利用多传感器信息融合技术对各种参数信号进行在线实时检测（包含滤波、放大等信号调理及A／D转换等过程），包括对单一元件（通常是系统中的重要元件）参数和整个系统特征参数的检测[1]。它是整个故障检诊断和排除中的重要环节，要求实时、准确地获得各参数的真实信号，因此在传感器设计、选择、安装上要做大量的工作。传感器的技术水平很大程度地决定了故障诊断系统的准确性和真实性。
二、主要元件的工作状态
工程机械主要由发动机、底盘、工作装置、液压系统及电子控制系统组成。因此发动机等主要工作元件的工作状态参数可以直接反映整机的运行状态及部分故障特征。将发动机功率、扭矩与发动机曲轴转速之间的函数关系以曲线表示即为发动机特性曲线。在实际工况下，可以通过对发动机的实时转速、有效功率、扭矩等特征信息进行检测并与发动机厂家所提供的外特性曲线和部分负荷特性曲线进行比较，从而判断是否存在故障的可能性或故障发生的原因。同样对于液压系统中液压阀的流量—压力特性曲线等特性曲线也包含了液压系统的多种特征信息，通过与实时压力、流量进行对比亦可得出信息故障的某些信息。
三、油液的理化性质与污染度
现代工程机械大多是由液压系统驱动的，而工程机械的作业环境一般会存在高污染、理化性质不稳定及强酸强碱环境等情况，因此必然导致液压系统的故障高发性。而作为液压系统的工作介质，液压油的特征信息显得格外重要。以下即为目前比较关注的油液的两种特征信息。
1、油液的理化性质
整机的运行状态改变及系统振动情况变化将直接导致系统发热量的改变，而系统液压油的温度变化将直接反应状态改变的剧烈程度；液压元件各相对运动部分的材料不同，液压油中金属、非金属元素的含量及其变化反映了液压系统中磨损及密封状态；液压油的粘度、酸碱值等理化指标的改变也是系统状态发生变化的征兆之一[2]。因此可根据经验或专家知识，建立基于液压油温度变化及其理化性质变化与液压系统及其元件状态参数间的关系库，运用专家推理机制，预测和判定系统的故障。这里的关键特征信息是是油液的理化性质，通过对油液的化学成分及性能的准确测定，并对油液中化学成分进行分析，来确定故障发生的主要可能原因。目前多采用光谱分析法进行油液的性质分析，如原子发射光谱法、原子入射光谱法。这种分析方法，需要对油液的有关参数及金属含量进行细致的分析，监测周期长，不适合液压系统故障的在线检测，但在重要液压系统的准确可靠故障诊断方面有较大的发展前景。
2、油液污染度
根据国内外统计资料，液压系统的故障大约有70%是由于油液污染引起的[3]，且固体颗粒物是液压和润滑系统中最普遍、危害作用最大的污染物。通过检测油液中的油液颗粒含量，不仅可以提高系统的可靠性和延长系统的寿命，而且还可以降低事故发生率，提高生产效率。油液污染度是指单位体积的油液内含有的某一尺寸及以上的固体颗粒污染物的数量等级。目前基于油液分析故障诊断技术方面的一个主要方法是：根据经验或专家知识，建立基于油液颗粒污染度与液压系统及其元件状态参数间的关系库，运用专家推理机制，预测和判定系统的故障，此项技术的关键在于油液颗粒污染度的准确检测。另外，针对油液污染度，国际上制定了专门的油液颗粒污染度标准。油液颗粒污染度检测方法的发展经历了实验室取样分析检测——便携式检测仪检测——在线检测仪检测的过程。
综上所述，目前工程机械的故障发生时所表现的特征信息丰富多样，但如何快速准确的找到故障的真正原因并排除故障，除了掌握扎实的理论基础外还需建立一定的特征信息库，在工作经验的基础上不断完善各种特征信息，并结合先进的数学方法与测试工具，从典型特征信息出发融合故障发生时的多种特征信息，找出故障的真正原因并予以排除。
参考文献 :
[1] 胡方伟.工程机械液压系统故障诊断技术的发展. 科学咨询(科技管理)，2010(7):73
[2] 刘广平.工程机械油液污染度的检测方法分析.科技信息，2010（7）：93
[3] 肖艳.工程机械车辆设备液压系统故障诊断探密.工程机械文摘，2010（6）:37