旋挖钻机液压系统故障诊断及维修方法分析

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1、旋挖钻机液压系统故障诊断及维修方法分析辽宁省治金地质勘查局四O三队114018摘要：近几年来，随着我国改革开放及基木建设的向前发展，对公路、铁路、高层建筑、港U码头的基础桩施工，提出了优质、高效、快速的要求。原有的冲击钻、正、反循环回旋钻机不能满足工程的施工要求，已被旋挖钻机的投入使用所代替。但旋挖钻机在使用过程中其液压系统经常出现各种设备故障，因此，研究、探讨和总结旋挖钻机在施工过程中的液压系统故障及诊断维护方法具有十分重要的现实意义。关键词：旋挖钻机；故障分析；原因；维护处理一、旋挖钻机在国内的应用情况旋挖钻机是

2、在第二次世界大战后发展起来的新型钻孔设备。我国从上世纪80年代开始引进吸收，但一直没有取得太大的进展。直到2001年国家重点工程青藏铁路大规模施工启动后，由于青藏铁路施工地层很多是永冻的土层、砂砾、不规则泥页岩、还有软硬互层灰岩，有的冻土层厚度达百米以上，适宜用旋挖钻成孔工艺进行施工，中铁集团开始在青藏铁路上大面积推广应用旋挖钻进行桩基成孔。至此，旋挖钻成孔施工工艺在国内较大范围内迅速推广，但由于旋挖钻成孔施工工艺尚属新推广应用的工艺，至今尚无统一的施工技术规范。二、旋挖钻机性能结构简介目前，国内常见的旋挖钻机基木都

3、是由国外引进的基木组成及工作原理:各型旋挖钻机均为全液压履带自行式，结构大同小异，都是由主机、履带式底盘、钻架、动力头、加压油缸、主副卷扬等部分组成，并全部安装组合在履带式底盘上。其工作原理也完全相同，都是由全液压动力头产生扭矩，由安装在钻架上的油缸提供钻压力，并通过伸缩式钻杆传递至钻头，钻下的钻濟充入钻头，由主卷扬提拔山孔外。三、旋挖钻机液压系统的故障原因分析旋挖钻机液压系统产生故障的原因可分为内因和外因两个方面。3.1内在原因：①设计时确定的技术参数不合适；②系统结构设计不合理；③所选用的元件不符合要求；④系统安

4、装未能达到技术规范要求；⑤零部件的加工制造质量不合格；⑥某些零件经长期使用后出现的正常磨损。3.2外在原因：①设备运输或安装中引起的损坏；②使用环境恶劣；③调试、操作与维护不当；④电网电压异常。在旋挖钻机液压系统故障诊断的工作过程中，需要判定故障的性质与严重程度，查找失效元件及失效位置，并及吋分析引起故障的初始原因，结合故障机理分析来预测故障发展趋向。四、旋挖钻机故障诊断方法4.1主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。要求诊断人员具冇液压系统基础知识和较强的分析能力，方可

5、保证诊断的效率和准确性。主观诊断法具有方便、快捷、实用的特点，在现阶段仍有一些液压设备用户在延用。但是它也存在着局限性，由于人们的感觉不同，判断能力和实践经验冇差异，因而对所掌握的客观情况的分析结果也就不同。4.2基于模型诊断法基于模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。4.3智能诊断技术液压

6、系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信总，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。0前的智能诊断研究主要从两个方面开展：基于专家系统的故障智能诊断技术和基于神经网络的液压系统故障智能诊断技术。五、旋挖钻机液压系统故障维修技术对于旋挖钻机液压系统的故障检测和维修要通过对不同元件进行分析之后

7、，找出发生故障的部位，然后再采用具体的措施进行维修。在进行检修时，不能盲0的进行系统的拆解，一定要在仔细的进行完系统分析后才下定论。5.1液压泵的维修旋挖钻机液压泵属于液压系统中的重要部件，液压泵主要的故障就是液体汕泄漏，由于液体汕的泄漏会使设备不能达到预定的压力或者流量，从而出现机械故障。而引起泄漏的主要的原因是因为一些部件的老化，例如轴承、齿轮的磨损和损坏等等。对于一些齿轮泵，其齿顶会因为长吋间的摩檫产生毛刺，这都会影响汕泵的使用吋间。5.2旋挖钻机液压马达的维修相比较其他的部位，液压马达发生故障的概率最低。对于

8、液压马达只要做好日常的维护工作，防止其被汕垢污染就可以大大降低其故障发生率。因此，对液压汕的质量要严格把控，减少其杂志的含量，防止对设备进行磨损。另外。还用注意油管的使用情况和维护，防止空气进入油管，因为一旦冇空气进入就会造成设备振动。对于液压泵的维修主要是设备维护方面，及吋清理汕污和设备内的空气。5.3旋挖钻机液压油缸的维修液压缸是液压系统重