在工程机械领域，液压系统作为核心动力与传动环节，其可靠性直接关系到设备的工作效率与使用寿命。随着智能化技术的深入发展，液压元件正逐步从传统的机械式、液控式向电液一体化、智能化方向演进。本期N90专题，我们特邀技术专家许仰曾先生，就液压智能元件的故障诊断技术进行深入探讨。
液压智能元件，通常指集成传感器、微处理器和通信接口的液压阀、泵、马达或缸等，能够实时监测自身状态（如压力、流量、温度、位移）并执行复杂控制逻辑。这类元件的引入，显著提升了系统的响应速度、控制精度与能效，但同时也带来了故障诊断的新挑战。传统基于经验与简单仪表的诊断方法，难以应对其内部软件逻辑、传感器漂移、通信中断等新型故障模式。
许仰曾先生指出，智能元件的故障诊断需构建多层次、多信息融合的体系。是元件级的自诊断功能。现代智能液压阀或变量泵通常内置诊断程序，能够通过状态指示灯或数字通信（如CAN总线、工业以太网）上报故障代码，指示如线圈开路、传感器超限、内部通信错误等常见问题。维护人员需熟练掌握设备厂家提供的故障代码手册与诊断软件。
是系统级的综合诊断。单个元件的报警可能源于系统其他部分的异常。例如，比例阀反馈异常可能因油液污染导致传感器卡滞，也可能因主控制器输出信号异常。因此，需要结合整个液压系统的压力、流量、温度等多参数趋势分析，并关联电控系统的状态数据进行综合判断。许仰曾强调，建立系统的正常工作参数基准（“健康模型”）至关重要，通过实时数据与基准模型的比对，可以更早地发现性能劣化趋势，实现预测性维护。
关键技术层面，许仰曾重点探讨了以下方向：
- 基于数据驱动的诊断方法：利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）对历史运行数据与故障数据进行训练，构建智能分类模型，实现对复杂、非线性故障模式的识别。这尤其适用于那些难以用精确物理模型描述的故障。
- 基于模型的诊断方法：针对智能元件建立精确的数学模型（如状态空间方程），通过观测器实时估计系统内部状态，将估计值与实际传感器测量值进行比较产生残差，通过对残差序列的分析来定位故障源。这对传感器故障和执行器故障的隔离具有优势。
- 信息物理融合诊断：智能液压系统是典型的信息物理系统（CPS）。故障诊断不应局限于液压回路本身，还需与机械结构、负载情况、作业环境等信息融合。例如，通过关联挖掘机的动臂角度、铲斗阻力与主泵压力、多路阀阀芯位移的关系，可以更准确地判断是元件故障还是外部负载突变导致的系统波动。
在工程实践方面，许仰曾建议企业：
- 加强技术培训：维护人员需同时掌握液压原理、电子电路与基础编程知识，能够理解智能元件的工作逻辑与通信协议。
- 完善工具配备：投资于便携式智能诊断仪、油液颗粒度分析仪、热成像仪以及专用的厂家诊断软件，形成从参数读取、数据分析到故障验证的完整工具链。
- 建立知识库：积累本单位设备的典型故障案例、解决方案与数据特征，形成可共享、可迭代的故障诊断知识库，为未来的智能化诊断系统提供数据支撑。
随着物联网、边缘计算与人工智能技术的进一步成熟，液压智能元件的故障诊断将向着更自动化、远程化与精准化的方向发展。许仰曾认为，未来可能实现“云-边-端”协同的诊断架构：智能元件（端）执行基础自检与数据采集；车载控制器或网关（边）进行实时数据分析与初步诊断；云平台则负责大数据深度挖掘、模型优化与专家资源调度，最终为现场维护提供精准的决策支持。
液压系统的智能化是不可逆转的趋势，其故障诊断技术也必须与时俱进。通过深入理解智能元件的工作原理，结合先进的数据分析与模型方法，并辅以系统的工程实践，我们能够有效提升工程机械液压系统的可靠性与可用性，为设备的高效、安全运行保驾护航。
