故障树和在线监测在高空作业车液压系统故障诊断应用

基于故障树分析法的某型推土机液压传动系统故障诊断摘要：文章以某型推土机液压传动系统油温过高为研究对象，基于该系统的故障模式，提出用故障树分析方法来诊断液压传动系统油温过高的故障问题。

从系统故障树的建立，到故障树的定性和定量分析，全面分析了该系统的故障原因以及关键危害点, 得出了故障树的结构函数以及各类重要度参数，解决了此类故障诊断难的问题。

关键词：故障树分析液压系统油温故障分析就是对发生或可能发生故障的系统及其组成单元进行分析，鉴别其故障模式、故障原因（即故障机理），估计该故障模式对系统可能产生何种影响，以及分析这种影响是否是致命的（即影响和后果分析），以便采取措施，提高系统的可靠性。

一般常用的故障分析方法有故障模式影响及其危害性分析（FMECA ）、事件树分析（ETA ）、故障树分析（FTA ）等。

故障树分析方法是从逻辑上对零部件与复杂系统或装置的相互关系进行定性分析及定量分析，它具有灵活性大、逻辑性强、直观性好等优点，是目前公认的对复杂系统进行安全性、可靠性分析的一种好方法。

1 故障树的建立1.1 某型推土机液压传动系统结构特点及工作原理推土机的作业过程一般由前进铲料、送料及空回 3个基本工序组成。

整个作业过程均由液压传动系统来实现。

它的液压传动系统包括液力变矩器、变速器油路系统和转向、制动油路系统，由供油泵、回油泵、变矩器、变速器、后桥箱、冷却器等组成。

倘若液压系统油温过高，可造成液压系统的密封件在短期内失效, 也会造成液压油氧化变质, 甚至造成有些部件变形损坏。

液压传动系统的油温过高（正常情况下为 115～120 ℃，瞬时允许达 130 ℃），会使传动油的粘度下降，抗磨、抗氧化和抗腐蚀变质的性能变差，从而导致润滑油性能降低，机件出现非正常磨损，严重时会使金属退火、老化失效、产生传动油的外漏内泄。

本文以油温过高作为故障的顶事件来建立故障树。

1.2 故障树构建以油温过高为第一级故障事件逐级分析引起油温过高的原因有：①变速器故障，因为该型推土机的变矩器、变速器和后桥箱用油是相通的，变速器有故障会引起传动油温升高；主要原因有变速器离合器接合不牢、弹簧无力或摩擦片翘曲，长期处于半打滑状态工作，由于滑动摩擦而产生大量热量；以及变速器强制润滑油路受阻，使润滑油量不足，或者油质过脏，或者回转件的配合间隙过大或过小，都会使有配合关系的机件摩擦生热；②转向离合器有故障，主要原因有弹簧退火、折断失效，或外齿从动摩擦片粉末材料脱落都会摩擦生热；③冷却器故障，冷却水温不正常或水质不好产生大量水垢；④油位不当，若油位过低会造成自然冷却效果降低，而且会使液压泵容易产生吸空现象；若油位过高，高速运转的机件浸在传动油中会使油温升高；⑤回油泵失效；⑥流油器阻塞；⑦油质不合要求；故障树如图 1 所示。

故障树分析法在汽车故障诊断中的应用孙震1.由故障症状、故障原因的层级关系，确定从顶端到中间、再到底端事件的全部事件列表2.在故障树中，首先要分析的系统故障事件称顶端事件，在汽车故障中顶端事件是指最初故障症状。

其次，把不能再分开的基本事件称底端事件，在汽车故障中底端是指最小故障点。

3.最后，把其他事件称中间事件。

故障树是由第一层顶端事件、多层中间事件、最后一层底端事件构成。

注意：故障树中的底端事件不是最终故障原因，而仅仅是最小故障点，如下图所示。

2.由故障症状与故障原因之间的逻辑关系，连接事件与事件之间的逻辑图故障树是根据故障症状与故障原因间的逻辑关系建立起来的，首先将顶端事件用矩形符号表示，底端事件用圆形符号表示绘制成图1的形式。

然后再确定各层事件的逻辑关系，主要由“与”和“或”两种组成，并将各层事件用逻辑符号连接起来。

逻辑“或”用符号表示。

“或”表示低一层事件发生时，上一层事件就会发生。

事件间的“或”关系是汽车故障中最常见的逻辑关系。

例如：各缸没有点火和各缸没有喷油这两个事件中，只要有一个发生，发动机就不能启动。

其逻辑关系图如下图所示。

“与”表示低一层的所有事件都发生时，上一层的事件才发生。

例如：机油滤清器堵塞和旁通阀堵塞这两个事件中。

必须是同时发生才会导致机油压力完全没有。

其逻辑关系图如下图所示。

1.对故障树进行定性分析对故障树定性分析的主要目的是找出导致事件发生的全部可能，也就是导致故障症状发生的所有原因。

弄清发生某种故障到底有多少种可能性。

按逻辑关系，顶端事件为汽车动力不足的故障树如下图所示。

故障树分析法在汽车故障中上实际运用主要体现在汽车制造厂家提供的维修手册中的故障诊断指导表格和流程图，即故障诊断原因对照表和故障诊断流程图，前者是故障树的直接应用，后者是故障树的延伸应用。

因篇幅有限本文只对前者举例说明。

2.实际运用空调系统故障症状原因对照表表格的形式列出，它将顶端事件和对应的全部底端事件用表格的形式表现出来，表格中的一个故障症状与多种可能的故障原因直接对应。

基于故障树分析法的汽车起重机液压系统故障诊断研究发表时间：2018-03-07T14:11:23.740Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第29期作者：魏坤[导读] 专家系统应用于解决液压系统的故障诊断问题，是液压系统的故障诊断发展的必然趋势。

神华准能维修中心内蒙古鄂尔多斯市 010300摘要：以汽车起重机液压系统故障诊断的特点，建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。

并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型，完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。

解决了传统专家系统知识获取困难的问题；运用模糊神经网络的自学机制，保证知识库的完整性和正确性；实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充，并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中，提高了查找故障的准确率及效率，有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。

关键词：汽车起重机；故障诊断；专家系统；故障树液压系统是汽车起重机的重要组成部分，液压系统故障是汽车起重机发生故障的主要原因。

液压系统的故障主要来源于油污染、泄漏、磨损等，其故障具有多发性、不确定性和隐蔽性的特点，往往多种故障交叉出现给液压系统的故障诊断带来很大难度。

专家系统是一个智能计算机程序，利用从实践和专家得到的故障诊断知识和基于一定规则下的推理过程方便快捷的解决一些需要大量专家才能解决的问题。

专家系统应用于解决液压系统的故障诊断问题，是液压系统的故障诊断发展的必然趋势。

一、汽车起重机液压系统故障分析汽车起重机液压系统是一个非常复杂的系统，在使用过程中容易产生故障的部位是支腿收放回路、液压转向系统、能源回路、起升回路、吊臂伸缩回路和变幅回路。

支腿收放回路是一个非常重要的、关键的回路，该回路经常出现的一种故障是虽然放下前、后支腿，但车体支不起来，另一种故障是车体前后方倾斜，该类故障一旦出现将导致汽车起重机无法工作；能源回路常出现的故障有油泵不转、油箱没油、滤油器堵塞等；液压转向系统常出现的故障是回转时车体倾斜、回转时速度变慢；起升回路易出现的故障是吊钩升不上去，吊不起重物或者吊钩下不来，吊起的重物悬在空中；吊臂伸缩回路易出现的故障是臂梁不能伸出、臂梁不能缩回、臂梁缩回时不平稳；变幅回路易出现的故障有不能增幅、不能减幅和减幅时不平稳等。

故障树分析法在工程机械维修中的应用【摘要】故障树分析法在工程机械维修中是一种重要的分析工具，通过对设备可能出现的故障进行系统性的分析和建模，有助于快速准确地定位问题并提出有效解决方案。

本文首先介绍了工程机械维修的重要性和故障树分析法的概述，然后详细探讨了故障树分析法在工程机械维修中的原理和步骤，以及建立故障树的方法。

接着分析了故障树分析法在实际应用中的优势和局限性，最后探讨了故障树分析法在工程机械维修中的价值、未来发展方向和总结。

通过本文的阐述，读者可以更深入地了解故障树分析法在工程机械维修中的应用价值，为提高维修效率和降低维修成本提供参考。

【关键词】关键词：工程机械维修、故障树分析法、原理、步骤、建立方法、实际应用、优势、局限性、价值、未来发展、总结。

1. 引言1.1 工程机械维修的重要性工程机械维修是保障机械设备正常运转和延长设备使用寿命的重要环节。

工程机械在施工现场的作用不可替代，因此一旦发生故障，将会造成生产线的停滞和项目延期，进而影响企业的经济效益和声誉。

工程机械设备通常在恶劣环境下工作，如高温、高湿、粉尘等，容易受到外部环境的影响导致故障频发。

对工程机械设备进行定期维护和及时修复故障显得尤为重要。

工程机械维修的重要性体现在以下几个方面：及时维修可以减少故障对生产造成的影响，保障生产进程的顺利进行。

定期维护可以延长机械设备的使用寿命，降低企业的运营成本。

良好的维护工作还可以提高设备的工作效率和安全性，保障操作人员的工作安全。

工程机械维修在现代工程建设中扮演着不可或缺的角色，其重要性不言而喻。

1.2 故障树分析法的概述故障树分析法（FTA）是一种通过逻辑推理来分析系统可能发生故障的方法。

它是一种系统性分析方法，旨在找出系统中可能导致故障的所有可能组合，并通过结构化的分析方法来识别和评估这些组合的重要性。

故障树分析法可帮助工程师确定系统中可能出现的故障模式，从而提前采取预防措施或及时修复问题。

工程机械液压泵故障树分析摘要：我国工业和我国科技水平的快速发展，随着国家基础建设的持续进行和技术的不断进步,工程机械作为现代化施工的重要组成,对工程的建设质量和速度起到了重要的作用。

由于工程机械的工作环境恶劣,工况复杂,设备带病工作等现象时有发生,导致工程机械故障不断,进而影响到工程的质量和进度。

而工程机械的液压系统结构复杂,故障具有隐蔽性、多样性、分散性和随机性,严重影响工程机械的正常使用和工期的进度。

这些现象,引起了工程机械设计者、生产制造企业和使用操作者的重视,也成为制约工程机械快速发展的重要因素。

因此,建立合适的故障诊断方法,可以减少故障诊断时间,快速判断故障原因,提高维修的效率和精准度。

关键词:工程机械;液压泵;故障树分析;故障分析引言在工程机械设备当中应用的液压传动系统是否能够正常运作，一般是工程机械设备在施工期间顺利完成项目和工程投入应用的寿命周期的关键保障条件之一，保证其平稳运转对施工来说十分关键。

液压传动系统在运转的过程当中比较容易受到一些客观因素影响，导致出现故障或者运转不畅（尤其是液压系统当中作为介质的液压油，其温度、清洁度等往往是导致系统故障的主要诱因），轻则影响施工进度，重则导致风险事故。

因此，作为从事工程的工作人员和管理人员，必须深刻认知液压传动系统发生故障可能会造成的严峻后果，定期加强预防和诊断，通过工作人员的主观经验配合客观、智能化的监测设备联合的方式，保证将风险控制在最低；另外，一旦出现故障，要立刻做出反应，予以有效处理，将不良后果控制在最小水平，以期保证施工安全和工程稳定。

1液压机械节能控制技术的重要性在我国总体宏观发展水平和国民经济社会发展水平不断改变的前提条件下，我国各行业均获得了高速度蓬勃发展，当然工程行业发展势头也很快。

尤其是近年来，不同形式的工程项目如雨后春笋般出现。

由于这个趋势，工程机械在工程行业中获得了日益普遍的使用，而液压机械为现代工程机械的重要一部分，在工程建设中得到了广泛的应用。

挖掘机液压系统发热故障诊断中故障树的应用文章通过建立故障树模型，针对W2-100型挖掘机液压系统出现发热现象的相关问题进行了探讨，研究了消除故障的具体措施和处理方法，以确保挖掘机能够依靠液压系统的稳定性实现高效运行。

标签：故障树；挖掘液壓系统；故障诊断；压力阀在土石方工程机械化施工的众多使用机械中，液压挖掘机是其中重要的机械，为工作人员的施工带来便捷，实现了大型工程的推广普及，比较突出表现在建筑工程、水利水电工程等行业的应用中。

由于挖掘机液压系统的构造较为复杂，若系统发生故障很难检修，因此在生产实践中通过对液压系统的运行状况进行分析，找出发生故障的根本原因，制定有针对性的解决方式是保证设备运行平稳高效的关键。

1 W2-100型挖掘机液压系统组成W2-100 型挖掘机液压传动系统构成，见图1：图1 W2-100 挖掘机液压传动系统1、2代表换向阀，这两个换向阀都是二位六通手动式装置，换向阀1的两个位置分别与左行走马达14以及动臂油缸13相关联，当启动换向阀1时即可使动臂油缸13与马达14进行相应地动作；换向阀2的两个位置分别对应的是右行走马达16与斗杆油缸17，当启动换向阀2可使斗杆油缸17与右行走马达16进行相应的动作。

3、4代表三位八通阀，阀3主要对左行走马达14或者对动臂油缸13进行有效控制，使其处于恰当的位置；而阀3则控制右行走马达16以及斗杆油缸17的运动方向。

5、6代表三位七通阀，属于手动控制。

阀5主要是对回转马达20的旋转方向进行有效控制；而阀6则是对转斗油缸19的运动方向进行控制。

控制阀7、导阀8一方面可看控制分支系统的合流，另一方面还能对各个分支系统中的部件进行控制，促使各部件行使不同的功能，进行相关作业操作。

一般而言，背压阀9的压力改变为1MPa，以此实现防止空气由回油路再次流入系统，避免了其给系统原油带来一定的污染影响，与此同时，还可以促进回油路维持有效的压力。

根据分析，过载阀10作为了溢流阀，本研究中的各换向阀的线路中都配置了过载阀，通过并联形式使其达到了与工作油路的良好连接。

人工智能在液压系统故障诊断中的应用研究随着科技的迅猛发展，人工智能技术在诸多领域取得了重大突破，其中包括液压系统故障诊断。

液压系统广泛应用于工业自动化领域，是现代工程中不可或缺的一部分。

然而，液压系统在运行过程中会出现各种故障，这些故障对系统的正常运行产生了严重影响。

因此，开展人工智能在液压系统故障诊断中的应用研究，具有重要意义。

一、人工智能在液压系统故障诊断中的作用人工智能技术在液压系统故障诊断中发挥了重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和分析：液压系统故障通常与传感器所采集到的数据有关，这些数据包括压力、温度、流量等信息。

人工智能技术可以对这些数据进行处理和分析，提取出有用的特征信息，并与故障模式关联起来，从而帮助工程师找出故障的根源。

2. 故障预测和预警：人工智能技术可以通过对历史数据的学习和分析，建立液压系统的健康预测模型。

当系统运行异常时，这些模型可以及时发出警报，提醒工程师注意可能的故障。

通过故障预测和预警，可以在故障发生前采取相应的维修和保养措施，提高系统的可靠性和可用性。

3. 专家系统辅助诊断：基于规则的专家系统是一种常用的液压系统故障诊断方法。

该系统通过事先定义的规则来识别故障，并给出相应的处理建议。

人工智能技术可以对这些规则进行优化和改进，提高系统的智能性和准确性。

此外，人工智能技术还可以结合机器学习算法，通过对大量故障样本的学习，建立更加精准和可靠的诊断模型。

二、人工智能在液压系统故障诊断中的应用案例1. 基于神经网络的故障诊断方法：神经网络是一种常用的人工智能算法，可以通过对大量数据的训练，建立复杂的非线性映射关系。

在液压系统故障诊断中，可以使用神经网络来建立故障诊断模型。

通过将系统传感器数据作为输入，将故障类型作为输出，通过对神经网络进行训练，可以实现对不同故障模式的准确识别和分类。

2. 基于遗传算法的优化方法：液压系统故障通常与参数调整有关，例如阀门的开度和油液流量。

基于Petri网的故障诊断技术研究及其在液压系统中的应用共3篇基于Petri网的故障诊断技术研究及其在液压系统中的应用1一、Petri网基础Petri网是由德国数学家Carl Adam Petri在20世纪60年代所发明的一种表达、分析并解决并发系统最常用的方法，被广泛应用于软件工程、计算机科学、电气工程、化学工程、机械工程等领域的建模和分析中。

Petri网由四个元素组成：位置、变迁、弧和标记。

位置表示系统中的状态；变迁表示改变系统状态的动作；弧表示状态或动作之间的关系；标记表示系统的特征属性。

Petri网的一个最基本的特征是它是离散的、并发的和分布式的。

二、基于Petri网的故障诊断技术基于Petri网的故障诊断技术是一种基于Petri网模型的故障诊断方法，其基本思想是利用Petri网模型来表示和描述系统行为，让系统在运行时自行产生故障，然后通过分析系统运行轨迹来诊断故障原因。

基于Petri网的故障诊断技术主要包括以下步骤：1. 利用Petri网模型对系统进行建模和描述。

2. 基于建模结果生成可能出现的故障模式。

3. 在系统运行时通过不断地观察系统运行的轨迹，不断地更新故障模式。

4. 当发生故障时，通过分析系统运行轨迹和故障模式，确定故障原因。

三、基于Petri网的故障诊断技术在液压系统中的应用目前，由于液压系统的机械性能和控制性能都非常强，因此在液压系统中广泛应用了基于Petri网的故障诊断技术。

液压系统常常由于机械零件损坏、液压元件磨损、液压油污染等问题而引发故障。

基于Petri网的故障诊断技术可以通过识别元件的状态来判断系统是否正常运行，从而实现故障诊断和排查。

例如，在一台液压系统中，油泵的工作状态对整个液压系统的工作环境起着至关重要的作用。

如果油泵出现了故障，可能会引起整个液压系统的异常运行。

因此，可以利用基于Petri网的故障诊断技术来识别油泵工作状态，从而准确判断油泵是否正常工作。