關鍵詞：翻車機；液壓系統；故障診斷；機器學習；性能優化

翻車機液壓系統長時間承受高負荷沖擊載荷且工作環境惡劣，其驅動系統頻繁出現故障成為制約港口作業連續性的突出問題。現有維護體系主要是定期保養和故障后維修，缺乏對設備健康狀態實時監測與預判能力，致使突發停機事件頻繁發生。傳感器技術、數據分析方法與人工智能算法的發展為設備狀態監測提供了新手段。液壓系統性能優化涵蓋壓力匹配、熱管理、潤滑維護等多個環節，系統性優化方案能從根本上提升設備可靠性，對保障港口高效運轉具有重要現實意義。

1   翻車機液壓系統智能化故障診斷技術

1.1   液壓系統結構與典型故障模式

翻車機液壓系統主要是由動力單元、執行機構、控制閥組以及輔助裝置來構成，其中動力單元采用的是雙聯葉片泵配置，通過電機驅動的方式來實現壓力油的供給；執行機構包含翻轉油缸、壓車油缸以及推車油缸等關鍵部件。系統在長期高負荷運行的過程中容易出現泵體磨損、閥芯卡滯、油缸泄漏等典型故障，這些故障通常表現為壓力異常波動、溫度急劇升高或者振動信號突變。驅動系統中的減速機軸承損壞、聯軸器失效以及液壓油污染等問題同樣制約設備正常運轉。故障模式的復雜性要求建立系統化診斷體系以實現精準定位[1]。

1.2   多源傳感器監測網絡構建

多源傳感器監測網絡在液壓系統關鍵部位部署溫度與振動傳感器，以此實現狀態信息全方位采集。傳感器布置覆蓋電機自由端、負荷端以及減速機各軸等位置（如圖1所示）。振動信號有效值計算采用均方根方法來進行量化表征，公式如式（1）所示：

式中：RMS為振動加速度有效值，單位為m/s2 ; N為采樣點總數；ai為第個采樣點的瞬時振動加速度值，單位為m/s2。該公式通過對離散振動信號進行統計處理， 從而獲得表征設備運行狀態的特征量。數據采集系統設定500Hz至8000Hz的可調采樣頻率， 所獲數據經傳輸至邊緣網關后上傳至服務器平臺完成集中存儲。

圖1 多源傳感器監測網絡布置示意圖

1.3   基于機器學習的故障診斷模型

故障診斷模型依靠支持向量機算法構建分類器來實現故障類型的智能識別， 此方法通過在高維特征空間里尋找最優分類超平面把正常狀態和各類故障狀態有效區分開來[2]。支持向量機的決策函數表達式如式（2）所示：

式中：f(x)為決策函數輸出值；x為待分類樣本的特征向量；ai為拉格朗日乘子； yi為訓練樣本的類別標簽；K(xi , x)為核函數；l為支持向量個數；b為分類閾值。模型訓練過程采集設備正常運行與典型故障狀態下的多維特征數據構成樣本集， 通過網格搜索法優化核函數參數。訓練完成后的模型能夠依據實時監測數據判斷設備當前狀態并輸出故障類型識別結果。

1.4   故障預測與預警策略

故障預測與預警策略是建立在歷史數據挖掘和趨勢分析基礎上，它通過對設備運行參數時序變化規律進行建模來提前預判故障發生時刻（如圖2所示）。系統會設定多級預警閾值，當監測參數接近異常區間的時候觸發一級預警，若參數進入故障臨界區域就啟動二級預警且自動生成維護工單。預測模型采用滑動時間窗口方法捕捉參數演化趨勢，結合設備退化模型來計算剩余使用壽命，預警信息會通過人機交互界面進行實時推送。該策略把傳統被動式故障響應轉變成主動式健康管理，能夠有效避免突發停機事件的發生[3]。

圖2 故障預測與預警策略流程圖

2   翻車機液壓系統性能優化策略

2.1   壓力控制系統優化

壓力控制系統優化是通過調整主溢流閥和先導壓力閥設定參數來實現系統工作壓力精確匹配的，其針對翻車機不同作業階段設置了松壓、靠車、壓車這三級壓力控制模式。系統最大工作壓力被設定為10MPa作為安全保護閾值，靠車階段壓力會調整到4MPa，壓車作業時壓力提升至5MPa以確保翻轉過程的動力輸出[4]。電磁換向閥配合先導壓力閥實現壓力等級的快速切換，響應時間控制在0.3秒以內，壓力波動幅度限制在±0.2MPa范圍。優化后的壓力控制策略讓液壓系統在保證作業性能的前提下降低了能量消耗。

2.2   能效提升與溫控優化

能效提升措施從液壓泵排量匹配、管路布局優化還有能量回收利用等多個方面著手，通過合理選配泵的排量參數讓其輸出特性與執行機構負載特性達成匹配。溫度控制優化借助智能冷卻系統來實現油液溫度的動態調節，系統把45℃設定為正常工作溫度上限，當油溫超過55℃就自動啟動風冷卻器進行強制降溫。循環冷卻泵驅動油液經過濾器和冷卻器形成獨立冷卻回路，將過濾精度設定為10微米以控制油液污染度，并定期監測油液粘度、酸值等理化指標確保其性能符合系統要求[5]。

2.3   維護保養策略優化

維護保養策略優化依靠設備狀態監測數據來制定有差異化的維護計劃，把傳統定期保養模式轉變為狀態驅動的預測性維護模式。系統依據故障預測結果動態調整維護周期，對運行狀態良好的部件適當延長保養的間隔，對存在退化趨勢的部件提前介入開展維護工作。建立標準化的維護作業流程，明確日常檢查、定期維護以及專項檢修的具體內容：日常檢查包含油位、油溫、壓力等參數的監測記錄；三個月維護涵蓋緊固連接件、檢查電氣接線等相關工作；半年維護增加油液取樣化驗、軟管磨損檢查等具體項目。

2.4   系統可靠性提升方法

系統可靠性提升方法從冗余設計、故障隔離和應急響應等維度來構建多層次保障體系，關鍵液壓元件采用備用配置方案確保單點故障不影響整體功能。安全保護裝置合理配置能在異常工況下及時切斷動力源或進行泄壓，防止事故進一步擴大化。壓力繼電器和溫度開關等保護元件設定值經過精確計算與試驗驗證。建立完善的備品備件管理制度，依據元件失效率統計數據確定合理庫存水平，以縮短故障修復時間。應急預案需包含常見故障的快速處置流程。系統可靠性提升還需從設計源頭對液壓系統架構進行優化。

3   典型案例應用與效果評估

3.1   診斷與優化技術集成應用

天津港翻車機智能化改造項目把多源傳感器監測網絡、機器學習診斷模型和性能優化策略進行系統集成，形成了包含數據采集、狀態評估、故障診斷的閉環管理體系。改造方案在CD1與CD2這兩臺翻車機的液壓系統關鍵部位總共部署51個溫振傳感器用于懸臂伸縮驅動系統監測，部署24個傳感器用于懸臂俯仰驅動系統監測，部署29個傳感器用于懸臂皮帶驅動系統監測。診斷系統基于歷史故障數據庫訓練的機器學習模型對采集信號進行特征提取與模式識別，并將識別結果與專家知識庫比對后生成診斷報告。

3.2   運行效果對比分析

智能化改造實施以后翻車機液壓系統運行狀態有了顯著改善，設備故障率大幅下降并且作業效率明顯提升（具體如表1所示）。改造之前懸臂伸縮驅動系統月均故障次數達到7次之多，單次故障造成的裝船中斷時間大約3個小時， 改造之后故障次數降低到3次以內且中斷時間縮短至1.5小時以內。懸臂俯仰驅動系統和皮帶驅動系統同樣呈現出類似的改善趨勢。整體裝船效率從改造之前的900噸每小時提升到1200噸每小時，效率提升幅度超過30%，顯著提高了設備綜合利用率。

表1 智能化改造前后運行效果對比

3.3   綜合效益評估

綜合效益評估會從經濟效益、社會效益還有技術推廣價值等多個層面來展開分析（具體內容如表2所示）。在經濟效益方面，設備故障率下降直接減少了維修費用支出以及停機損失，作業效率提升帶來的吞吐量增加產生了可觀的經濟收益。社會效益體現在港口整體服務水平得到了明顯提升，設備可靠性增強降低了安全事故發生的風險，智能化管理減輕了操作人員的勞動強度。技術推廣價值在于該智能化改造方案具備良好的可復制性，相關技術成果能夠應用于裝船機、堆取料機等其他港口機械設備，以此推動了港口朝著自動化、智能化的方向不斷發展。

4   結語

智能化故障診斷技術和性能優化策略融合應用給翻車機液壓系統管理開創了新途徑。多源傳感器網絡達成了設備運行狀態的全方位監測， 機器學習模型構建了故障特征與設備狀態的映射關系， 預測預警機制把被動維修轉變成了主動干預。壓力控制優化、能效提升和溫度管理等措施從技術層面改善了系統工作性能。工程應用驗證了技術方案具備有效性，如設備故障率實現大幅下降、作業效率得到顯著提高、維護成本出現明顯降低，其在港口機械設備領域有著廣闊的推廣前景。

作者簡介：

武   桐 （1977-），男，河南南樂人，工程師，學士，現就職于國能（天津）港務有限責任公司，研究方向為機械工程監測應用及液壓故障診斷。

參考文獻：

[1] 劉波, 宋春華. 基于多粒度自注意力機制網絡的數控銑床液壓系統故障診斷[J]. 機床與液壓, 2025, 53 (19) : 42 - 47.

[2] 程二九, 王建軍, 郝素蘭. 液壓系統故障智能診斷技術研究[J]. 中國設備工程, 2025, (10) : 191 - 193.

[3] 馮蘊雯, 潘維煌, 路成, 等. 基于故障邏輯的民機液壓狀態監控與故障診斷[J]. 系統工程與電子技術, 2025, 47 (03) : 842 - 854.

[4] 盧志琦. 煤礦液壓支架搬運車液壓系統故障診斷方法[J]. 煤礦機械, 2024, 45 (03) : 156 - 158.

[5] 朱明君, 張鵬飛, 黃德民, 等. 液壓系統的故障診斷與健康管理研究綜述[J]. 潤滑油, 2023, 38 (03) : 7 - 12.

摘自：《自動化博覽》2026年3月刊