关键词：翻车机；液压系统；故障诊断；机器学习；性能优化

翻车机液压系统长时间承受高负荷冲击载荷且工作环境恶劣，其驱动系统频繁出现故障成为制约港口作业连续性的突出问题。现有维护体系主要是定期保养和故障后维修，缺乏对设备健康状态实时监测与预判能力，致使突发停机事件频繁发生。传感器技术、数据分析方法与人工智能算法的发展为设备状态监测提供了新手段。液压系统性能优化涵盖压力匹配、热管理、润滑维护等多个环节，系统性优化方案能从根本上提升设备可靠性，对保障港口高效运转具有重要现实意义。

1   翻车机液压系统智能化故障诊断技术

1.1   液压系统结构与典型故障模式

翻车机液压系统主要是由动力单元、执行机构、控制阀组以及辅助装置来构成，其中动力单元采用的是双联叶片泵配置，通过电机驱动的方式来实现压力油的供给；执行机构包含翻转油缸、压车油缸以及推车油缸等关键部件。系统在长期高负荷运行的过程中容易出现泵体磨损、阀芯卡滞、油缸泄漏等典型故障，这些故障通常表现为压力异常波动、温度急剧升高或者振动信号突变。驱动系统中的减速机轴承损坏、联轴器失效以及液压油污染等问题同样制约设备正常运转。故障模式的复杂性要求建立系统化诊断体系以实现精准定位[1]。

1.2   多源传感器监测网络构建

多源传感器监测网络在液压系统关键部位部署温度与振动传感器，以此实现状态信息全方位采集。传感器布置覆盖电机自由端、负荷端以及减速机各轴等位置（如图1所示）。振动信号有效值计算采用均方根方法来进行量化表征，公式如式（1）所示：

式中：RMS为振动加速度有效值，单位为m/s² ; N为采样点总数；ai为第个采样点的瞬时振动加速度值，单位为m/s²。该公式通过对离散振动信号进行统计处理， 从而获得表征设备运行状态的特征量。数据采集系统设定500Hz至8000Hz的可调采样频率， 所获数据经传输至边缘网关后上传至服务器平台完成集中存储。

图1 多源传感器监测网络布置示意图

1.3   基于机器学习的故障诊断模型

故障诊断模型依靠支持向量机算法构建分类器来实现故障类型的智能识别， 此方法通过在高维特征空间里寻找最优分类超平面把正常状态和各类故障状态有效区分开来[2]。支持向量机的决策函数表达式如式（2）所示：

式中：f(x)为决策函数输出值；x为待分类样本的特征向量；ai为拉格朗日乘子； yi为训练样本的类别标签；K(xi , x)为核函数；l为支持向量个数；b为分类阈值。模型训练过程采集设备正常运行与典型故障状态下的多维特征数据构成样本集， 通过网格搜索法优化核函数参数。训练完成后的模型能够依据实时监测数据判断设备当前状态并输出故障类型识别结果。

1.4   故障预测与预警策略

故障预测与预警策略是建立在历史数据挖掘和趋势分析基础上，它通过对设备运行参数时序变化规律进行建模来提前预判故障发生时刻（如图2所示）。系统会设定多级预警阈值，当监测参数接近异常区间的时候触发一级预警，若参数进入故障临界区域就启动二级预警且自动生成维护工单。预测模型采用滑动时间窗口方法捕捉参数演化趋势，结合设备退化模型来计算剩余使用寿命，预警信息会通过人机交互界面进行实时推送。该策略把传统被动式故障响应转变成主动式健康管理，能够有效避免突发停机事件的发生[3]。

图2 故障预测与预警策略流程图

2   翻车机液压系统性能优化策略

2.1   压力控制系统优化

压力控制系统优化是通过调整主溢流阀和先导压力阀设定参数来实现系统工作压力精确匹配的，其针对翻车机不同作业阶段设置了松压、靠车、压车这三级压力控制模式。系统最大工作压力被设定为10MPa作为安全保护阈值，靠车阶段压力会调整到4MPa，压车作业时压力提升至5MPa以确保翻转过程的动力输出[4]。电磁换向阀配合先导压力阀实现压力等级的快速切换，响应时间控制在0.3秒以内，压力波动幅度限制在±0.2MPa范围。优化后的压力控制策略让液压系统在保证作业性能的前提下降低了能量消耗。

2.2   能效提升与温控优化

能效提升措施从液压泵排量匹配、管路布局优化还有能量回收利用等多个方面着手，通过合理选配泵的排量参数让其输出特性与执行机构负载特性达成匹配。温度控制优化借助智能冷却系统来实现油液温度的动态调节，系统把45℃设定为正常工作温度上限，当油温超过55℃就自动启动风冷却器进行强制降温。循环冷却泵驱动油液经过滤器和冷却器形成独立冷却回路，将过滤精度设定为10微米以控制油液污染度，并定期监测油液粘度、酸值等理化指标确保其性能符合系统要求[5]。

2.3   维护保养策略优化

维护保养策略优化依靠设备状态监测数据来制定有差异化的维护计划，把传统定期保养模式转变为状态驱动的预测性维护模式。系统依据故障预测结果动态调整维护周期，对运行状态良好的部件适当延长保养的间隔，对存在退化趋势的部件提前介入开展维护工作。建立标准化的维护作业流程，明确日常检查、定期维护以及专项检修的具体内容：日常检查包含油位、油温、压力等参数的监测记录；三个月维护涵盖紧固连接件、检查电气接线等相关工作；半年维护增加油液取样化验、软管磨损检查等具体项目。

2.4   系统可靠性提升方法

系统可靠性提升方法从冗余设计、故障隔离和应急响应等维度来构建多层次保障体系，关键液压元件采用备用配置方案确保单点故障不影响整体功能。安全保护装置合理配置能在异常工况下及时切断动力源或进行泄压，防止事故进一步扩大化。压力继电器和温度开关等保护元件设定值经过精确计算与试验验证。建立完善的备品备件管理制度，依据元件失效率统计数据确定合理库存水平，以缩短故障修复时间。应急预案需包含常见故障的快速处置流程。系统可靠性提升还需从设计源头对液压系统架构进行优化。

3   典型案例应用与效果评估

3.1   诊断与优化技术集成应用

天津港翻车机智能化改造项目把多源传感器监测网络、机器学习诊断模型和性能优化策略进行系统集成，形成了包含数据采集、状态评估、故障诊断的闭环管理体系。改造方案在CD1与CD2这两台翻车机的液压系统关键部位总共部署51个温振传感器用于悬臂伸缩驱动系统监测，部署24个传感器用于悬臂俯仰驱动系统监测，部署29个传感器用于悬臂皮带驱动系统监测。诊断系统基于历史故障数据库训练的机器学习模型对采集信号进行特征提取与模式识别，并将识别结果与专家知识库比对后生成诊断报告。

3.2   运行效果对比分析

智能化改造实施以后翻车机液压系统运行状态有了显著改善，设备故障率大幅下降并且作业效率明显提升（具体如表1所示）。改造之前悬臂伸缩驱动系统月均故障次数达到7次之多，单次故障造成的装船中断时间大约3个小时， 改造之后故障次数降低到3次以内且中断时间缩短至1.5小时以内。悬臂俯仰驱动系统和皮带驱动系统同样呈现出类似的改善趋势。整体装船效率从改造之前的900吨每小时提升到1200吨每小时，效率提升幅度超过30%，显著提高了设备综合利用率。

表1 智能化改造前后运行效果对比

3.3   综合效益评估

综合效益评估会从经济效益、社会效益还有技术推广价值等多个层面来展开分析（具体内容如表2所示）。在经济效益方面，设备故障率下降直接减少了维修费用支出以及停机损失，作业效率提升带来的吞吐量增加产生了可观的经济收益。社会效益体现在港口整体服务水平得到了明显提升，设备可靠性增强降低了安全事故发生的风险，智能化管理减轻了操作人员的劳动强度。技术推广价值在于该智能化改造方案具备良好的可复制性，相关技术成果能够应用于装船机、堆取料机等其他港口机械设备，以此推动了港口朝着自动化、智能化的方向不断发展。

4   结语

智能化故障诊断技术和性能优化策略融合应用给翻车机液压系统管理开创了新途径。多源传感器网络达成了设备运行状态的全方位监测， 机器学习模型构建了故障特征与设备状态的映射关系， 预测预警机制把被动维修转变成了主动干预。压力控制优化、能效提升和温度管理等措施从技术层面改善了系统工作性能。工程应用验证了技术方案具备有效性，如设备故障率实现大幅下降、作业效率得到显著提高、维护成本出现明显降低，其在港口机械设备领域有着广阔的推广前景。

作者简介：

武   桐 （1977-），男，河南南乐人，工程师，学士，现就职于国能（天津）港务有限责任公司，研究方向为机械工程监测应用及液压故障诊断。

参考文献：

[1] 刘波, 宋春华. 基于多粒度自注意力机制网络的数控铣床液压系统故障诊断[J]. 机床与液压, 2025, 53 (19) : 42 - 47.

[2] 程二九, 王建军, 郝素兰. 液压系统故障智能诊断技术研究[J]. 中国设备工程, 2025, (10) : 191 - 193.

[3] 冯蕴雯, 潘维煌, 路成, 等. 基于故障逻辑的民机液压状态监控与故障诊断[J]. 系统工程与电子技术, 2025, 47 (03) : 842 - 854.

[4] 卢志琦. 煤矿液压支架搬运车液压系统故障诊断方法[J]. 煤矿机械, 2024, 45 (03) : 156 - 158.

[5] 朱明君, 张鹏飞, 黄德民, 等. 液压系统的故障诊断与健康管理研究综述[J]. 润滑油, 2023, 38 (03) : 7 - 12.

摘自：《自动化博览》2026年3月刊