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为使设备以优良的性能投人生产，以最低成本赢得最佳经济效益，加强施工机械的 故障诊断与维修势在必行。本文将就此问题进行探讨。
施工机械 效率 故障诊断 维修
8 0年代以前，我国与国际检测诊断技术水平的差距是 1 0 ～1 5 年，到 9 0 年代中期，我国已经与国际水平接近，差距是检测仪器的完善程度和可靠性不够。推广和应用检测技术可以为企业的设备管理和维修带来巨大的经济效益。下列主要介绍几种常见的故障诊断技术。
1、状态监测系统
对美国、日本、德国和法国工程机械的发展趋势研究表明，除对工程机械各功能部件进一步完善外，广泛采用了实时故障诊断系统和电子控制。最为典型的是虚拟现实技术（VR）在装载机上的应用，即在各功能部件实现自动控制的前提下，采用微电脑对装载机进行集中控制和监测，人机结合形成一种全新的控制模式。应用虚拟现实技术对装载机可实现位置识别、位置诱导、安全管理；利用专家系统建立的推理和学习机能，可实时判断处理装载机的运转状况，保证其高效、快速、准确和安全地进行作业。
2、自诊断系统
为使工程机械安全运行，用传感器检测机械各部位的状态，通过微机判断，当面临危及人身和设备安全的重大事故时，可立即声、光报警并自动熄火停机。例如，为了防止起重机倾翻，通过微机对传感器输入的信息进行运算处理，一旦有危险立即发出警报，显示其状态并使安全装置起作用；在坡地作业的机械上装设带倾斜仪的防倾翻装置；在柴油机上广泛采用电子控制喷射系统，该系统由传感器、电子控制（ECU）和执行器三部分组成。电子控制单元ECU具有故障自诊断功能，用以监测控制系统各部分的工作状态，当ECU检测到来自传感器和执行器的故障信号时，立即将警示灯点亮，同时将故障信息以故障码的形式存人存储器中；检查车辆时，可将存储器中的故障信息（故障码）调出，以灯光闪烁的方式或直接通过检测 仪器显示出来，帮助修理人员判断故障的类别和范围；在车辆说明书中给出了每个故障代码的内容及测试、诊断、维修步骤；故障排除后应清除存储器中的故障码，以免与 新的故障码混杂，给检修带来困难。目前，广泛采用电子控制防抱死制动系统（简称 ABS）。这种系统配置有自诊断系统，在制动过程中，电子控制装置（ABS—ECU）根据来自车轮轮速传感器的输信号对各车轮的运动状态进行分析和判断，形成相应的防 抱死控制指令，并调节制动压力，同时实时监测系统状态，一旦发现系统中存在影响其正常工作的故障时，根据相应情况编制出故障码并送人存储器中，同时ABS—ECU将自动切断整个ABS系统，恢复常规制动。维修人员根据ABS自诊断系统的使用指南进行操作，即可将故障代码读出并作出进一步检查。
3、故障诊断技术
（1）虚拟仪器技术 仅就振动分析这一应用较广、发展较快的诊断手段而言，即已从幅值谱、功率谱、倒频谱、细化谱、包络谱、时序分析、相关分析、多变量分析和全息谱技术等发展到与非线性原理、多传感点信息及现代智能方法的集成与融合，而且在分析精度和速度上不断提高。尤其是近几年发展起来的虚拟仪器技术最为突出。虚拟仪器是由计算机、接口电路与数据分析、过程通讯及图形用户界面软件有机结合的一种仪器。基本硬件确定后，通过调用不同的软件，即可构成不同功能的仪器，因而用户可以自行定义和组建所需测试仪器和系统。
由于虚拟仪器在组建上的高效性和灵活性，能够适应测试功能的多样化，以及可用表格、图形快速准确显示结果，达到一机多用，从而具备了传统仪器难以相比的优 势。随着对测试技术越来越高的要求，今后虚拟仪器必将承担重任。
过程通讯及图形用户界面软件有机结合的一种仪器。基本硬件确定后，通过调用不同的软件，即可构成不同功能的仪器，因而用户可以自行定义和组建所需测试仪器和系统。 由于虚拟仪器在组建上的高效性和灵活性，能够适应测试功能的多样化，以及可用表格、图形快速准确显示结果，达到一机多用，从而具备了传统仪器难以相比的优 势。随着对测试技术越来越高的要求，今后虚拟仪器必将承担重任。
（2）模拟技术 车辆电控系疑难故障诊断中的模拟技术，就是让待修车辆以相同或相似运行条件和环境再现其故障，然后经过验证和分析判断，确 定故障部位并加以排除。具体模拟方法可分成4类。 ①环境模拟法即再现与故障发生有关的环境，包括 振动法、加热法和加湿法。 ②增减模拟法针对油路、电路故障增减载荷，即变 换油门踏板位置，或变换电路负荷大小（如启闭加热器、 空调和前照灯等）。 ③输入模拟法对电路中所怀疑的故障元件，将电路 参数（电阻、电压、电流）输入到相关的元器件，进行模拟 后诊断故障。 ④状态模拟法将电路中被怀疑有故障元件的某电 路状态改变，即将局部电路或某一元器件断电，或在通电 状态下进行检测，从而诊断故障。采用此法可以不必将元 件从电路板上脱焊下来。
（3）小波技术、神经网络和灰色系统理论应用 小波分析技术解决了大型机械设备变工况非平稳在线和离线动态分析与监测诊断的关键问题；对信号时域一频域分析与处理的小波分析，提出了机械系统状态特征提取的新途径，并应用于多种机械系统状态监测中，实现了系统状态特征的定量刻划。针对车辆传动系主要零部件的特点，北京理工大学结合实例提取了幅域、频域的23种数字特征，并进行了小波析。结果表明，这些特征参数及分析方法对不同故障的敏感性不同。在依据单一传感器信号进行诊断决策中，采用了神经网络和灰色系统理论。实验表明，这两种方法对机械设备的故障诊断都是有效的，然而它们的原理却不同。神经网络通过自身的学习机能可以建立故障征兆和故障模式之间的复杂映射关系，而灰色关联分析中则可根据特征曲线间的相似程度来判断故障模式。将数据融合思想引入机械故障诊断领域，采用特征融合将神经网络和灰色关联分析的单一传感器诊断结果化为证据推理模型，用Dempster—Shafer证据推理方法具体运算，提高了诊断精度。
（4）人工智能技术 人工智能（AI）的故障诊断方法，如基于专家系统（Es）的方法和基于人工神经网络（ANN）的方法等。由于工程机械故障的多样性、突发性、成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖，智能化的故障诊断系统对工程机械尤为重要。智能诊断系统，是由人（尤其是领域专家）、现代模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、各种传感器以及支持这些硬件的软件所组成的系统。用于故障诊断的人工神经网络能够在出现新故障时，通过自学习不断调整权值、阈值，以提高故障的正确检测率，降低漏报率和误报率。利用ANN对各种液压阀、泵、缸等液压执行器、液压能源系统、液压增速回路的故障诊断已有介绍。为提高智能诊断系统解决复杂问题的能力，基于分布式智能思想、面向对象的方法和信息融合技术，构成齿轮箱监测和诊断的原型系统。该系统是一个定性知识和定量知识相结合的多属性、多任务、多目标的不确定性信息处理系统。状态监测任务由多网络协同推理的方法完成，采用特征融合和时空判决融合技术提高推理效率。
施工机械 效率 故障诊断 维修
8 0年代以前，我国与国际检测诊断技术水平的差距是 1 0 ～1 5 年，到 9 0 年代中期，我国已经与国际水平接近，差距是检测仪器的完善程度和可靠性不够。推广和应用检测技术可以为企业的设备管理和维修带来巨大的经济效益。下列主要介绍几种常见的故障诊断技术。
1、状态监测系统
对美国、日本、德国和法国工程机械的发展趋势研究表明，除对工程机械各功能部件进一步完善外，广泛采用了实时故障诊断系统和电子控制。最为典型的是虚拟现实技术（VR）在装载机上的应用，即在各功能部件实现自动控制的前提下，采用微电脑对装载机进行集中控制和监测，人机结合形成一种全新的控制模式。应用虚拟现实技术对装载机可实现位置识别、位置诱导、安全管理；利用专家系统建立的推理和学习机能，可实时判断处理装载机的运转状况，保证其高效、快速、准确和安全地进行作业。
2、自诊断系统
为使工程机械安全运行，用传感器检测机械各部位的状态，通过微机判断，当面临危及人身和设备安全的重大事故时，可立即声、光报警并自动熄火停机。例如，为了防止起重机倾翻，通过微机对传感器输入的信息进行运算处理，一旦有危险立即发出警报，显示其状态并使安全装置起作用；在坡地作业的机械上装设带倾斜仪的防倾翻装置；在柴油机上广泛采用电子控制喷射系统，该系统由传感器、电子控制（ECU）和执行器三部分组成。电子控制单元ECU具有故障自诊断功能，用以监测控制系统各部分的工作状态，当ECU检测到来自传感器和执行器的故障信号时，立即将警示灯点亮，同时将故障信息以故障码的形式存人存储器中；检查车辆时，可将存储器中的故障信息（故障码）调出，以灯光闪烁的方式或直接通过检测 仪器显示出来，帮助修理人员判断故障的类别和范围；在车辆说明书中给出了每个故障代码的内容及测试、诊断、维修步骤；故障排除后应清除存储器中的故障码，以免与 新的故障码混杂，给检修带来困难。目前，广泛采用电子控制防抱死制动系统（简称 ABS）。这种系统配置有自诊断系统，在制动过程中，电子控制装置（ABS—ECU）根据来自车轮轮速传感器的输信号对各车轮的运动状态进行分析和判断，形成相应的防 抱死控制指令，并调节制动压力，同时实时监测系统状态，一旦发现系统中存在影响其正常工作的故障时，根据相应情况编制出故障码并送人存储器中，同时ABS—ECU将自动切断整个ABS系统，恢复常规制动。维修人员根据ABS自诊断系统的使用指南进行操作，即可将故障代码读出并作出进一步检查。
3、故障诊断技术
（1）虚拟仪器技术 仅就振动分析这一应用较广、发展较快的诊断手段而言，即已从幅值谱、功率谱、倒频谱、细化谱、包络谱、时序分析、相关分析、多变量分析和全息谱技术等发展到与非线性原理、多传感点信息及现代智能方法的集成与融合，而且在分析精度和速度上不断提高。尤其是近几年发展起来的虚拟仪器技术最为突出。虚拟仪器是由计算机、接口电路与数据分析、过程通讯及图形用户界面软件有机结合的一种仪器。基本硬件确定后，通过调用不同的软件，即可构成不同功能的仪器，因而用户可以自行定义和组建所需测试仪器和系统。
由于虚拟仪器在组建上的高效性和灵活性，能够适应测试功能的多样化，以及可用表格、图形快速准确显示结果，达到一机多用，从而具备了传统仪器难以相比的优 势。随着对测试技术越来越高的要求，今后虚拟仪器必将承担重任。
过程通讯及图形用户界面软件有机结合的一种仪器。基本硬件确定后，通过调用不同的软件，即可构成不同功能的仪器，因而用户可以自行定义和组建所需测试仪器和系统。 由于虚拟仪器在组建上的高效性和灵活性，能够适应测试功能的多样化，以及可用表格、图形快速准确显示结果，达到一机多用，从而具备了传统仪器难以相比的优 势。随着对测试技术越来越高的要求，今后虚拟仪器必将承担重任。
（2）模拟技术 车辆电控系疑难故障诊断中的模拟技术，就是让待修车辆以相同或相似运行条件和环境再现其故障，然后经过验证和分析判断，确 定故障部位并加以排除。具体模拟方法可分成4类。 ①环境模拟法即再现与故障发生有关的环境，包括 振动法、加热法和加湿法。 ②增减模拟法针对油路、电路故障增减载荷，即变 换油门踏板位置，或变换电路负荷大小（如启闭加热器、 空调和前照灯等）。 ③输入模拟法对电路中所怀疑的故障元件，将电路 参数（电阻、电压、电流）输入到相关的元器件，进行模拟 后诊断故障。 ④状态模拟法将电路中被怀疑有故障元件的某电 路状态改变，即将局部电路或某一元器件断电，或在通电 状态下进行检测，从而诊断故障。采用此法可以不必将元 件从电路板上脱焊下来。
（3）小波技术、神经网络和灰色系统理论应用 小波分析技术解决了大型机械设备变工况非平稳在线和离线动态分析与监测诊断的关键问题；对信号时域一频域分析与处理的小波分析，提出了机械系统状态特征提取的新途径，并应用于多种机械系统状态监测中，实现了系统状态特征的定量刻划。针对车辆传动系主要零部件的特点，北京理工大学结合实例提取了幅域、频域的23种数字特征，并进行了小波析。结果表明，这些特征参数及分析方法对不同故障的敏感性不同。在依据单一传感器信号进行诊断决策中，采用了神经网络和灰色系统理论。实验表明，这两种方法对机械设备的故障诊断都是有效的，然而它们的原理却不同。神经网络通过自身的学习机能可以建立故障征兆和故障模式之间的复杂映射关系，而灰色关联分析中则可根据特征曲线间的相似程度来判断故障模式。将数据融合思想引入机械故障诊断领域，采用特征融合将神经网络和灰色关联分析的单一传感器诊断结果化为证据推理模型，用Dempster—Shafer证据推理方法具体运算，提高了诊断精度。
（4）人工智能技术 人工智能（AI）的故障诊断方法，如基于专家系统（Es）的方法和基于人工神经网络（ANN）的方法等。由于工程机械故障的多样性、突发性、成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对领域专家实践经验和诊断策略的依赖，智能化的故障诊断系统对工程机械尤为重要。智能诊断系统，是由人（尤其是领域专家）、现代模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、各种传感器以及支持这些硬件的软件所组成的系统。用于故障诊断的人工神经网络能够在出现新故障时，通过自学习不断调整权值、阈值，以提高故障的正确检测率，降低漏报率和误报率。利用ANN对各种液压阀、泵、缸等液压执行器、液压能源系统、液压增速回路的故障诊断已有介绍。为提高智能诊断系统解决复杂问题的能力，基于分布式智能思想、面向对象的方法和信息融合技术，构成齿轮箱监测和诊断的原型系统。该系统是一个定性知识和定量知识相结合的多属性、多任务、多目标的不确定性信息处理系统。状态监测任务由多网络协同推理的方法完成，采用特征融合和时空判决融合技术提高推理效率。