机械设备中液压系统的主动维护技术及应用

摘 要：本文作者介绍了机械设备特别是液压系统的主动维护技术的发展及优势，及进行主动维护的一般步骤，并对液压系统进行主动维护应用及其智能化发展进行了探讨。

关键词：液压系统 主动维护 技术应用

一、主动维护技术

设备的维护修理是机械装置正常工作的前提和保证，它主要是通过大家所熟悉的\"擦拭、清扫、润滑、调整、修理\"等环节来对设备进行护理，以维持设备的性能和技术状况。一般性的维护只能消除设备表面上的异常现象，而对设备内部的隐患性故障及根源就无能为力了。要想达到治标又治本，则需采用主动维护技术，即对引起设备故障的根源性参数进行识别，将其控制在一个合理的范围内，使其不致成为引起设备重大故障的因素，切断设备故障的源头，从而减少或避免设备故障的发生。

1.1 设备维护技术的发展历程

在工业发展的早期阶段，通常采用的是在设备损坏后再进行拆卸或更换零部件的事后维修方式。这种维修实际上是完全无计划的应急措施，带有被迫停机的性质。设备意外事故多，同时需要付出很大的维修费用和遭受生产停顿带来的巨大损失，因而被后来产生的在损坏之前进行的预防维修方式所取代。

预防维修方式本质上是以时间为基础的维修制度，它的特点是以年、季、月、旬(周)为周期，执行大、中、小修和检查的检修制度。由于要避免因维修间隔定的过长，使设备未到预定的维修时间就已损坏，故所规定的时间间隔，一般总比各机器零部件额定寿命短，无疑这将增加例行维修的次数。预防维修方式虽然在一定程度上保证了机器的正常工作。但它不管被维修机器零部件的实际磨损程度如何，只要一到预定的使用期限，都要强制更换或维修，这不仅人为地增加了机器的停机次数和时间，导致产量降低并增加维修费用，而且还因频繁拆卸而降低机器的实际工作年限。

随着科技的发展，开始出现了采用对设备状态进行适时检测的预知性维修方式。它是通过仪器监测机器失效的症兆及其发展趋势，在机器故障发生之前适时进行维护。在以上的几种维修方式中，以时间为基础的预防性检修制度，无疑比事后维修方式有了很大的进步。但它和以状态监测为基础的预知性维护方式比较，有明显的不足，即不能准确确定合理的检修时机。从而不能充分发挥设备的潜力，造成人为的浪费。但是，预知性维护方式在延长设备使用寿命方面也显得无能为力。随后，出现了新的设备维护技术——主动预防性维护。

主动预防性维护是由美国俄克拉荷马洲立大学FitCh博士所创立的，近年发展起来

的一种基于状态检测的机器维护维护技术，这种维护方式是在机器开始发生失效(材料磨损和性能下降)之前采取的维护活动。它通过监测可导致失效的系统根源性参数并及时纠正根源性异常工况，以保持设备健康的工作状态。

预知性维护和主动维护都是以对系统工况监视为依据。但他们所监测的对象不同，预知性维护是监测反映材料磨损和性能下降的早期失效症兆，如介质中的磨损特性和含量、振动和噪音、温度等。根据检测的失效症兆可以判断失效程度和故障部位，虽然预知性维护不能准确预报发生故障的准确时间，但可预先警告维修人员，以便采取维修措施，避免发生严重停机事故。显然，由于失效症兆只有在材料发生磨损和性能下降以后才能检测出来，因而预知性维护不能达到延长元件寿命和降低故障出现频率的目的，而只能减轻故障的严重性。

主动维护着重在监测可能导致材料损坏的系统根源性参数，如介质污染度、物体的理化性能，以及温度等。通过维护措施保证基本参数在容许值范围内，以达到防止失效发生和延长元件寿命的目的。

主动维护可以说是对维修方式的根本变革，它不是针对系统材料和性能一类的失效而采取的维护活动，而是为防止这类失效的发生而采取的预防措施。它的目的是最大限度地延长设备和元件的使用寿命。

1.2 主动维护的作用

主动维护技术不仅具有直接降低设备维修费用，而且还有以下的作用:

1)保证设备的工作性能。使设备生产出高质量的产品，有利于资源的充分利用，提高了企业的综合经济效益;

2)防止了设备的非正常停机。避免非正常停机而带来的种种影响(如正常生产计划的打乱、停机造成的经济损失，维修工作的被动等)，提高了企业的生产效率，确保设备

的可靠性、安全性;

3)延长了现有设备的使用寿命;

4)提高设备的可利用率。减少企业设备因故障报废而更新的资产投入，可减少设备新购置的数量，提高企业现有设备的利用率，增强了其市场竞争力。

二、实施主动维护的步骤

实施主动维护一般有以下步骤：

1)设备按主次分类，明确主动维护的对象。各企业一般机电设备众多，不可能也没必要对全部设备都进行主动维护，应选择对生产和安全有重大影响的设备，进行主动维护。

2)寻找故障源和设备发生故障的根源性参数。对需采用主动维护的设备，应根据设备的结构原理、使用材料、工作条件及工作环境等诸多因素，采用FMECA分析法(failure mode effect and criticality analysis)、故障树分析法(failure tree)等方法，寻找故障源及设备发生故障的根源性参数。大量事实表明，许多设备的大多数故障都是由少数的原因造成的，即所谓的\"80%的故障是由20%的原因造成的\"。

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