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    故障樹診斷法在工程機械故障排查中的應(yīng)用探析

    2021-01-21 08:44:01張巍
    家園·電力與科技 2021年14期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用

    張巍

    摘要:近年來,我國的工程建設(shè)越來越多,對機械設(shè)備的應(yīng)用也越來越廣泛。工程機械的使用,大大提升了作業(yè)效率。在使用期間,需定期檢查,以避免由于機械自身故障延誤工期。而在故障排除方面,采取故障樹診斷法較為流行。為此,文章針對故障樹診斷法在工程機械故障排查中的應(yīng)用的相關(guān)問題進行了探究,發(fā)現(xiàn)故障樹診斷法雖為一種嶄新的方法,但是其在診斷和排除工程機械故障中的成效較為突出,可以明顯縮短故障排查時間,節(jié)省了工程機械故障排查的成本,是以往故障排查方法所不能企及的。文章首先對故障樹進行概述,其次探討了故障樹診斷法的優(yōu)勢,最后就故障樹診斷法在工程機械故障排查中的應(yīng)用進行論述,以供參考。

    關(guān)鍵詞:故障樹診斷法;工程機械故障;應(yīng)用

    引言

    叉車作為現(xiàn)代物流企業(yè)、制造生產(chǎn)企業(yè)等必備的轉(zhuǎn)運工具,發(fā)揮著不可替代的作用,具有適應(yīng)能力強、機動靈活、操作簡單、運行平穩(wěn)等諸多特點。一條生產(chǎn)線往往會配備幾十臺叉車作為轉(zhuǎn)運工具,其工作性能的好壞往往關(guān)系到整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率,因此,必須保持叉車處于良好的工作狀態(tài)。想要最大程度地展現(xiàn)機械系統(tǒng)的特點,就要展開綜合分析,詳細了解其工作原理,在操作和維修過程中運用正確的使用方法和技術(shù)手段,為機械設(shè)計制造工作的高效運行創(chuàng)造良好的基礎(chǔ)。

    1故障樹

    故障樹分析方法(faulttreeanalysis,F(xiàn)TA)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法(Bayesiannetwork,BN)是大家用的比較多的可靠性分析方法。FTA是一種圖形推理法,主要是通過分析系統(tǒng),將其中最不希望發(fā)生的事作為一個頂上事件,然后開始逐級分析尋找最不希望發(fā)生事件的原因,直至找到最根本原因,作為底事件,用樹形倒置圖描述其邏輯關(guān)系。故障樹定性分析的目的是指找出故障樹中頂事件發(fā)生的所有故障形式,采用較多的是下行法和上行法求最小割集,定量分析是在定性分析的基礎(chǔ)上求失效概率、重要度等結(jié)果。BN一般用來處理復(fù)雜問題的不確定性比較好,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱信度網(wǎng),最開始是用于人工智能的不確定性問題的研究,是概率性和圖示不確定性的一種表達和推理的模型。通過對系統(tǒng)進行快速故障分析,建立故障樹模型,并將建立的故障樹模型轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。通過構(gòu)建故障樹然后直接轉(zhuǎn)換貝葉斯網(wǎng)絡(luò),可以在早期消除貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模的復(fù)雜過程。此外,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)雙向推理功能可以彌補復(fù)雜系統(tǒng)中故障樹應(yīng)用程序的缺點。

    2故障樹診斷法的優(yōu)勢

    (1)通過使用故障樹診斷法對工程機械進行故障排查,可以更加全面、清晰地對導致事故的原因以及它們之間的邏輯關(guān)系進行梳理和描述,這對于技術(shù)人員盡快了解和發(fā)現(xiàn)故障的所在以及原因?qū)鸬椒浅4蟮闹ψ饔?,從而使得維修技術(shù)人員更快更有針對性地做出解決方案。(2)根據(jù)故障樹診斷法分析出來的各個事件發(fā)生故障的頻率數(shù)據(jù),可以更準確地確定各個基本事件對于導致事故發(fā)生的影響程度,進而找到故障的輕重緩急,使得技術(shù)人員在進行維修維護時,可以分清主次,可以知道先從哪一步進行處理會更好更快更有效果。(3)應(yīng)用故障樹診斷法對工程機械故障進行排查,既可以對其進行定性分析,也可囊括定量分析、系統(tǒng)分析,分析愈加全面化。其中,定性分析可以清晰認知故障的程度與大小,可為維修工人提供維修思路,解決實際故障將更為順利、更為得心應(yīng)手。定量分析可以評估故障事件發(fā)生概率,可為今后的維護、檢修工作提供一個明確概念,對有效解決工程機械故障問題起到積極作用和影響。不管是定性分析還是定量分析、系統(tǒng)分析,都有利于工程機械故障的有效、全面解決,可放心地將工程機械投入工程施工中進行使用,為工程順利、高效完工奠定堅實基礎(chǔ),也大大地提高了工程機械的使用壽命。

    3故障樹診斷法在工程機械故障排查中的應(yīng)用分析

    3.1離合器故障樹

    離合器故障可劃分為異響、打滑和分離不徹底,而離合器異響主要由分離軸承與杠桿間歇小、摩擦片花鍵槽松曠以及分離軸承損壞3種因素引起,離合器打滑主要由分離杠桿過高、摩擦片磨損、壓盤彈簧失效以及自由行程小4種原因造成,離合器分離不徹底則可能是由自由行程過大、摩擦片磨損、分離杠桿低、壓盤彈簧彈力不均4種原因造成。根據(jù)上述分析,建立起叉車離合器故障樹。

    3.2全方位提取化工機械設(shè)備信息

    當化工機械發(fā)生故障的時候,維修人員首先要了解清楚該機械設(shè)備的信息,檢測機械的當前狀態(tài),并按照相關(guān)規(guī)定和要求,對比分析故障設(shè)備的運行信息和正常設(shè)備的運行信息。然后根據(jù)二者數(shù)據(jù)中的差異信息進行詳細分析和評估,從中找到故障的具體原因,制定出維修方案進行維修處理。最后要整理此次問題設(shè)備的各項信息數(shù)據(jù),并詳細記錄作為案例,以方便日后查看參考,這樣可以提高機械故障診斷維修的效率。

    3.3更換問題部件排查法

    這種方法適用于已經(jīng)大體知曉故障部位的情況,若不知具體是哪個元件損壞,可以通過更換故障位置附近的多個元件來進行分析和檢查,如果更換元件后問題還存在,則證明故障位置不在此處;相反,若更換后故障解決,機械液壓系統(tǒng)能夠正常工作,則說明故障位置就在此處。這種方法雖比較耗時,但故障解決率高。

    3.4多層次的診斷方法集成

    我們不能否認故障樹診斷法在工程機械故障排查中所發(fā)揮的作用和優(yōu)勢,但由于現(xiàn)代工程機械的構(gòu)造越來越復(fù)雜,所以在故障排查中,故障樹診斷法和其他的診斷方法的相互配合也將會變得越來越普遍。也就是多層次的診斷方法集成,它可以把知識庫中的各種診斷知識、診斷技術(shù)進行集成,并結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的各種故障數(shù)據(jù),根據(jù)工程機械不同的故障情況做出綜合的分析、判斷,從而更精準快速地定位故障點和故障原因,并給出最為合適的解決方法。它的工作過程:把對工程機械的工作狀態(tài)監(jiān)測所得到的各種信息進行融合,然后結(jié)合層次診斷集成方法,按照從淺入深的步驟一步一步地進行層次推理進而做出診斷。以故障樹診斷法為基礎(chǔ)的多層次的診斷方法的集成進一步把工程機械的工作狀態(tài)監(jiān)測中的信號監(jiān)測處理集成到更加系統(tǒng)的診斷系統(tǒng)中,可以進行在線數(shù)據(jù)處理和在線診斷推理,實現(xiàn)非實時診斷到實時診斷的轉(zhuǎn)變,這也是信息診斷和智能診斷的統(tǒng)一。

    3.5變更參數(shù)排查法

    這種方法基于機械液壓傳動系統(tǒng)的自動化高,根據(jù)變量控制應(yīng)用原則,保持系統(tǒng)的幾項參數(shù)數(shù)值不變,在一定區(qū)間內(nèi)逐個調(diào)節(jié)所需排查元件的運行參數(shù),檢查傳動系統(tǒng)有無異?,F(xiàn)象出現(xiàn),如果更改運行參數(shù)沒有導致機械液壓傳動系統(tǒng)出現(xiàn)異常,則說明該元件不是系統(tǒng)故障的根本原因;相反,若有一個或多個元件的運行參數(shù)改變導致了液壓系統(tǒng)出現(xiàn)異常警報或停機,則說明該元件就是系統(tǒng)故障所在,有利于維修人員集中精力更換或維修該故障元件。

    結(jié)語

    綜上所述,故障樹診斷法在工程機械的排查中發(fā)揮著非常重要的作用,它可以對工程機械的故障進行從上到下,進行較為徹底的排查,可以更加清楚故障所在的部位,以便幫助技術(shù)人員更加快速地確定故障點,從而制定出更加科學有效的解決方法。故障樹診斷法在工程機械排查中的應(yīng)用大幅度解決了企業(yè)的人力和物力的成本問題,從而給企業(yè)帶來了較大的經(jīng)濟效益和社會效益,也為我國工程機械故障排查技術(shù)的提高奠定了非常堅實的基礎(chǔ)。

    參考文獻

    [1]陳寶強,蔣旭東,侯敬波.AGV叉車在倉儲行業(yè)的應(yīng)用[J].中國儲運,2018(8):118-124.

    [2]史曉勇,高永強.CPCD60型叉車制動系統(tǒng)工作原理及故障排查實例[J].工程機械與維修,2017(6):76-77.

    [3]史曉勇.CPCD45型叉車掛擋后不能行駛故障排查兩例[J].工程機械與維修,2019(1):114-116.

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