炼焦机械液压系统故障诊断与智能维护策略

张 平

doi:https://doi.org/10.37155/2717-557X-0710-27

Home > Current

炼焦机械液压系统故障诊断与智能维护策略

张平（山西焦化股份有限公司）

https://doi.org/10.37155/2717-557X-0710-27

Abstract

炼焦机械在焦化生产中长期处于高温、高粉尘、高负荷的恶劣工况环境，其液压系统故障频发，严重影响设备作业率和安全生产。本文针对炼焦机械液压系统典型故障模式进行分析，系统阐述了基于状态监测的故障诊断方法，包括油液分析、振动检测、温度监控及压力波动分析等技术手段。在此基础上，提出了融合物联网感知、大数据分析与人工智能算法的智能维护策略，构建了从数据采集、特征提取、故障识别到维护决策的完整技术框架。研究表明，采用智能维护策略可显著提升炼焦机械液压系统的可靠性，降低非计划停机损失，为焦化企业设备管理转型升级提供理论依据。

Keywords

炼焦机械；液压系统；故障诊断；智能维护；状态监测

Full Text

PDF

References

[1]王建平,李国栋,张明辉.基于油液分析的液压系统故障预测技术研究进展[J].液压与气动,2022,46(5):112-119.
[2]刘振宇,陈晓峰,吴志强.炼焦机械液压系统污染控制与状态监测技术[J].煤炭技术,2023,42(3):201-205.
[3]孙丽华,郑文彬.多源信息融合在液压泵故障诊断中的应用[J].机械设计与制造,2024(2):78-83.
[4]杨建国,刘晓婷,王海波.基于数字孪生的液压系统预测性维护方法研究[J].计算机集成制造系统,2023,29(8):2596-2608.

Publishing time:2026-05-31
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License