大型工程机械液压系统的故障诊断与智能运维技术

引言

挖掘机、起重机、推土机等大型工程机械是基建与矿山作业的核心装备，其运行状态直接影响工程进度与经济性[1]。液压系统凭借高功率密度、传动平稳性及快速响应能力，成为该类设备实现精准控制的核心。然而，其常处于高压力、强振动、多粉尘的恶劣工况，故障风险较高，可能引发设备停机或安全事故，造成重大损失。

传统依赖人工经验的故障诊断存在效率低、误判率高等局限。随着物联网、人工智能及大数据技术的发展，智能运维为液压系统管理提供了新路径，通过实时状态监测、智能分析及精准维护决策，实现故障早期预警与高效处置。深化相关技术研究对保障设备安全、提升工程效率具有迫切意义。

一、大型工程机械液压系统常见故障类型及成因

（-） 液压油相关故障

液压油是系统的关键“血液”，其状态直接影响运行。主要故障包括污染、老化、液量不足。

污染：主要源于外界杂质侵入（粉尘、水分通过呼吸孔、磨损密封进入）和内部生成（泵、马达磨损产生的碎屑）。污染的油液导致零件磨损加剧、滤芯/孔堵塞、压力异常、动作迟缓[2]。

老化：主要由高温和氧化引发。长期高压运行产生的摩擦热促使油液氧化变质，形成沉淀物（油泥、胶质），降低粘度、润滑性，影响传动效率。

液量不足：主要由泄漏（密封损坏、接头松动）或补油不及时造成。油位过低导致泵吸空、产生气穴现象，引发系统振动、噪声增大。

（二） 液压元件故障

液压泵故障：作为动力源，泵故障直接影响动力输出。常见问题包括磨损（齿轮/柱塞长期高负荷磨损致间隙增大、容积效率下降）、轴承损坏（引发振动、噪声，严重时轴断裂）和密封不良[3]。

液压阀故障：负责油液压力、流量、方向控制。常见问题有：卡滞（杂质导致阀芯阻滞）、泄漏（阀芯/密封磨损造成压力/流量失控）、动作失灵。

执行元件（缸/马达）故障：主要体现为泄漏（缸活塞密封坏导致内泄，影响动作速度和保位）、动作缓慢或无力（马达零件磨损致输出扭矩下降）。

（Ξ） 管路与密封故障

管路故障：破裂：主要由压力冲击、材料老化、安装不当导致。弯曲/折叠：弯曲半径过小致流动阻力增大甚至管堵塞。接头松动：引发泄漏，系统压力下降。

密封故障：主因包括密封件老化、物理损伤、安装不良。长期高温高压环境影响弹性与密封性；安装划伤或错位也导致泄漏，影响系统功能。

二、大型工程机械液压系统故障诊断方法

（一）传统诊断手段

1.感官检查法：依赖操作或维护人员借助视觉（观察油液色泽、液面高度及渗漏）、听觉（辨识设备声响是否正常）、触觉（感知机件外部温变）等直接感知手段进行排查。该方法实施简便，适用于明显问题（如油液泄漏、管路断裂）的初步识别，但对于隐藏故障的判别准确度不足。

2.参数测定法：通过检测系统运行参数（压力、流量、温度等），与标准值范围比对以确定故障存在性。例如，泵出口压力测定可评估泵状态，液压缸无杆腔压力测定可用于分析内泄漏状况。此法需依赖压力表、流量计等仪表，操作相对繁杂，但诊断可靠性较高。

3.解体核查法：将疑似故障部件拆离系统，进行分解以观察内部零部件（如密封件、阀芯、缸体等）的磨耗或损毁情形。此手段对故障位置与原因定位明确，但拆装作业耗时费力，可能中断设备运行，且操作不慎易引发附加损伤。

（二）智能诊断技术

1.传感器辅助状态监测：在系统关键位置部署压力、温度、振动等传感器，连续采集运行参数。监测数据经传输至处理终端分析，可及时探知异常状态。例如，振动传感器采集的泵运行信号经频谱处理可判明磨损程度；油温实时监控可防范老化与过热。

2.人工智能驱动诊断：运用机器学习、神经网络等算法，利用海量历史故障样本训练诊断模型。该模型能依据设备实时运行参数，自动识别故障类型及位点。例如，神经网络处理液压阀压力波动信号，可快速诊断卡滞故障。此方法诊断效率和精度突出，尤适于复杂故障。

3.大数据支撑分析预警：汇集设备历史运行数据与故障案例进行多维度分析，深入挖掘故障规律及潜在风险。其核心价值在于实现预测性维护，例如分析油液污染度变化趋势可预测滤芯堵塞周期，

提前提示更换，避免系统意外停运。

三、大型工程机械液压系统智能运维体系

（一）状态监控与远程管理

感知网络构建：依托液压系统核心元件（泵、阀、缸）布设的多种传感器（测压力、流量、温度、振动、污染度等），形成无线传输的智能监测网络。此架构适应工程机械复杂环境，提供设备状态全景视图。

远程云控平台：传感器数据通过无线通信上传至云端服务器，支持设备远程实时监控。平台具备数据存储、可视化及智能报警功能，相关人员通过终端可随时随地获取设备状态。参数越限将触发预警，加速响应。

（二）寿命评估与健康治理

数据驱动寿命预判：融合设备实时运行参数与历史维护记录，应用机器学习算法构建关键元件（如泵、阀）剩余寿命预测模型。通过分析工作时间、压力波动、振动烈度等特征值，可准确预判寿命终点，防止突发失效导致的非计划停机。

个性化健康管理（PHM）：基于设备状态持续评估结果，制定动态维护策略。系统依据元件健康等级、使用强度与关键性，个性化调整维保周期及内容：关键元件侧重预防性维保（预防失效）；非关键元件可延用事后维修（节省成本），推动维保模式由定期向预测性转型，提升设备可利用性。

四、大型工程机械液压系统故障诊断与智能运维技术的现状与未来

（-） 存在的主要难题

当前，大型工程机械液压系统故障诊断与智能运维技术在实际部署中仍面临诸多制约。核心难题体现在几个方面：

传感器性能瓶颈：在工程机械严苛的作业环境下（如强振动、粉尘大、温湿度剧变），现有传感器的可靠性及环境适应性亟待提升。恶劣条件极易引发测量数据失真或传感器功能失效。

数据传输瓶颈：依托无线网络传输海量监测数据时，如何保障数据的保密性、完整性与实时传输成为关键挑战，潜在风险包括信息泄露、传输迟滞等，削弱远程监控与诊断的有效性。

诊断模型泛化能力限制：不同机型、不同工作状态的工程机械液压系统存在显著差异，现有诊断模型普遍欠缺跨平台适应性，难以有效应对多样化的复杂工况。

实施成本门槛较高：智能运维技术的前期硬件投入（如安装传感网络、构建远程监控平台）及后续维护成本相对可观，这对成本敏感性高的中小企业推广构成较大阻力。

（二） 未来发展方向

展望未来，大型工程机械液压系统的智能故障诊断与运维技术将在多个技术领域持续创新的驱动下迎来关键发展：新型传感器（如光纤、MEMS）将提升极端环境下的稳定感知能力；5G 与边缘计算结合将实现监测数据的高速安全传输与实时处理；优化的人工智能算法（如迁移学习、联邦学习）将增强诊断模型的自适应性与普适性；运维向高度集成化、智能化发展，实现状态感知、故障识别、寿命评估与维护决策的一体化管理；而融合数字孪生技术构建高保真虚拟模型，则可实现全生命周期精准运维，提升维护的预见性和效率。

五、总结

高效的故障诊断与智能运维对保障大型工程机械液压系统安全高效运行至关重要。尽管传统方法仍有其应用空间，但现代智能诊断技术凭借其卓越效能与精度正成为发展主流。通过状态实时监测、寿命精准预测、维护智能决策等核心功能，智能运维实现了对液压系统的精细化管控，显著降低系统故障概率和整体运维成本。

尽管当前在传感性能、数据传输、模型泛化等方面面临现实瓶颈，但随着支撑技术的持续迭代，其应用前景十分广阔。未来应着力深化技术研发，加速智能运维技术在大型工程机械领域的规模化落地，驱动行业的智能化升级进程。

参考文献

[1]季永义，刘涛，胡小亮.新型轮胎拉出环装置在巨型全钢工程机械子午线轮胎成型机上的应用[J].橡胶科技，2025，23（07）：401-404.

[2]王挺.大型斜式轴流泵叶角调节失控检修与分析[J].工程建设与设计，2025，（10）：70-72.

[3]高露，于泽.工程机械液压传动系统故障原因探讨——以《液压与气压传动》课程为例[J].内燃机与配件，2025，（15）：146-148.