液压系统故障预测与健康管理技术难点分析

液压系统故障预测与健康管理是一个新兴的研究领域。近年来，系统科学、工程控制、安全科学与工程、维修工程及信号处理、模式识别、人工智能等技术的发展，也促进了故障预测与健康管理技术的发展，但同时也暴露一些尚待解决的问题。

（1）故障诊断准确率不高 在工程应用中，诊断结果是排除故障和维修决策的重要依据，但在液压系统中由于液压泵源本身具有的流量脉动及其与管路的流固耦合振动、故障振动传递效应，均使得多故障发生时诊断准确率较低。因此需要加强故障机理和识别特征的研究，并应用监测预警、容错等技术，减少误诊和漏诊，以提高故障诊断的准确率。

（2）复杂系统建模异常困难 复杂装备的液压系统自身结构复杂、工况复杂、干扰因素多、与系统的相关性强，故对这类复杂系统建立精确地数学模型异常困难。因此，在研究过程中需要深入分析数据链关系，并得到其模型上、下游的因果关系，通过一定的手段，消除干扰和噪声影响，以确保系统数学模型构建尽量准确。

（3）多故障诊断的困难性 单一信号得到的故障诊断结果简单易行，且只需要对监测的信号进行处理和分析，提取特征即可实现故障诊断。但对于多故障发生、故障特征混叠的应用场合仅采用传统的信号处理方法就难以提取故障特征，必须深入研究液压系统各元件故障失效机理、故障传递关系、输入输出关系及液压系统与环境的相互作用，从而提高多故障诊断的定位率。(www.xing528.com)

（4）综合监测诊断的困难性 液压系统的故障机理复杂、故障特征提取困难、故障数据充满噪声、故障诊断模糊性强，使得基于故障机理分析提取故障特征或者建立故障模型进行故障诊断的方法很难适用，因此需要探求多传感器融合的智能综合诊断方法。

（5）故障预测的困难性 尽管高精度故障诊断非常重要，但要提高液压系统的可靠性和寿命，最核心的还是能够实时监测液压系统健康状态，并进行故障和剩余寿命预测。而在实际工作过程中，液压系统各重要元件承受的是交变载荷，材料性能的退化呈严重的非线性规律。如何从失效物理入手，刻画液压元件在载荷作用和外来环境干扰影响下的性能退化关系，并保障在有限历史数据下确保中长期预测精度，是非常困难的。