论文摘要：液压系统在工业的自动化生产中起着极为重要的作用。为保证工业设备的正常工作，降低维护的费用，提高生产率，必须对液压系统进行实施的动态观察。本文主要利用分形理论知识对液压系统故障的快速诊断与排除技术进行探讨。

关键词：液压系统故障；快速诊断；排除技术
　　中图分类号：TP206+.3文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）16-0038-02

0引言
　　近年来，液压技术得到了迅速的发展，在电力技术和机械技术之中，液压技术都有其独特的优势，随着社会的发展，液压技术已经广泛的用在冶金机械、工程机械、轻工机械、交通运输机械、农业机械、武器设备、航空航天等工业的设备中，也成为工业设备中的主要部分之一。液压系统在工业的自动化生产中起着极为重要的作用，但是液压系统的复杂化、高速化、集成化以及自动化的程度越高、功率越大，其发生故障的可能性也会更大。在发生故障后，如果没有及时的进行处理，就会对工业产生带来较大的负面影响。因此，如何在第一时间发现液压系统工作过程中存在的故障，并及时的诊断进行维修对于工业生产具有十分重要的意义。因此，为了保证工业设备的正常工作，降低维护的费用，提高生产率，必须对液压系统进行实施的动态观察。对于液压系统的故障诊断，其故障信息的描述和分析是一个关键性问题，由于现场信号具有复杂性的特征，使用常规的分析手段往往难以对故障信心进行提取和分析。分形理论是近年来机械故障诊断领域中常用的诊断方式，将分形理论应用在液压系统的诊断中也成为未来阶段下的发展趋势，本文主要分析液压系统的故障诊断。

1液压系统故障的诊断简介
　　据有关数据表明，在工业生产中，液压设备故障总共占到工业设备故障的30%左右，液压设备故障的诊断就是对整个液压系统运行的状态进行检查和判断的方式，在液压系统发生故障后，可以及时的确定出故障发生的部位以及故障出现的原因。一般情况下，为了缩短诊断的时间，可以根据液压系统的类型，分析出去故障发生的机理和失效形式，建立起故障诊断档案，将相应的故障检测信号进行分类和识别，以便更好的对液压系统的故障进行诊断、分析和处理。

2液压系统故障诊断方式
　　2.1传统液压系统故障诊断方式对于机械系统故障诊断的本质就是使用逆问题进行求解，即对系统输入以及整个系统详情了解情况较少时，根据系统输出诊断系统的变化以及异常输入将与故障有关的信息进行提取。这种故障的提取方式很多，就现阶段而言，FFT频谱分析是最为常用的数据参数提取方式，通过分析故障状态的FFT频谱，将频谱特征提取出来，再与原有的故障图进行对比，就可以快速的判断出故障的发生类型。
　　这种分析方式是一种线性分析方式，在线性系统的运行中十分广泛，但是，机械系统在运行的过程中容易出现非线性的因素，信号频谱也会发生较大的变化，尤其是系统输出信号为混沌信号时，频谱为宽带连续谱，这就难以根据信号来判断故障的发生情况。因此，这种传统的故障诊断方式在遇到复杂的非线性系统时并不能产生应有的作用。实际上，液压系统不同故障的发生都有不同的因素，故障信号也是有特定动力系统所引发，为了更好的对整个系统进行诊断和识别，需要从信号中提出出与动力系统相关的信息，直接来分析频谱很难得出相关信息，因此，必须使用新的方式进行分析。分形理论的发展就为液压系统故障诊断提供了新的研究方式，与其他的诊断方式相比而言，分形理论对于信号特征参数的提取更加的简单实用，一些国内外的相关研究也表明，分形维度可以反映出机械零部件、机械设备的实际运行状态及其信号的不平稳性和规则性，使用分形维数非常利于对液压系统的故障进行识别和分类，值得进行推广使用。
　　2.2分形维数的提取方式使用分形理论来分析液压系统的故障时，着眼点的不同不会出现不同的计算方式和不同分形维数的定义，对于不同的信号，需要使用不同的分形维度计算方式进行表达，以便寻求出最佳的分形维数表达方式。在对液压系统的故障进行诊断时，一般是使用单一时间序列，对于这种单一的时间序列而言，可以使用关联维数的计算方式来对液压系统的特征参数进行描述。
　　在进行计算时，需要对相空间进行重建，对于相空间的计算，本文使用P.Grassberger以及I.Procaccia在1983年提出的GP计算方式，具体的计算方式为：
　　2.3观测尺度ε的选择从理论上来说，如果曲线是一种完全分形曲线，那么观测尺度ε可以为所有尺度范围，但是在实际情况下，大多数曲线都是统计分形的形式，会存在最大值和最小值，因此在观测尺度最大值和最小值的取值范围内，才会有无标度区的存在。此外，还要注意到，在实际的测量过程中，定会存在一些其他信号的干扰，观测的信号是一种复合信号的表现模式，在其中也会有很多的无用信息，为了筛选出有效的信息，就需要使用相关的方式来对所收集的原始信号进行分析和处理，对于原始信号的处理，可以采取小波分析的理论进行，小波分析理论是一种新型理论，具有很好的时域局部化特征，可以为机械故障诊断过程中的弱信号处理、非平稳信号处理、信号过滤等提供一条科学的途径。

3结语
　　对于所采集到的时间序列而言，不同零件在不同工作状态下，会受到间隙、载荷、刚度、摩擦力等因素的影响，使用分形方式可以提供准确的系统特征参数，从而科学的判断出故障的模式，诊断出故障发生的故障和实际情况，因此，这种方式值得进行推广和应用。

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