针对混凝土泵车泵送液压系统所发生的故障进行分析，混凝土泵车厂家提出了适用于本地和远程后台的泵车液压系统故障诊断的三种方法。
1、基于参数的故障诊断方法
液压系统在正常工作时，系统参数都处在设计和设定值附近，如果这些参数偏离了预定值，系统就会出现故障或可能出现故障。在此基础上结合逻辑分析法即可快速、准确地找出故障所在。这种方法所测取的信号主要有压力、温度和加速度。
以主溢流阀故障为例，当主溢流阀中的插装阀卡死在下位时，系统压力接近于零，其他故障无法使系统压力降为零。
2、基于信号分析的故障诊断方法
液压系统中的很多故障是很难基于简单的参数通过简单的逻辑判断进行诊断的。所以，需要对采集的信号进行分析和处理，提取出对故障敏感的特征。
以摆缸内泄为例，直观上看，摆缸系统压力下降，但导致摆缸系统压力下降有很多原因，如齿轮泵内泄、换右摆缸的相关系数，则可得到摆缸内泄与相关系数变化之间的一一映射关系。当相关系数小于1时，则表示摆缸发生了内泄。
3、智能诊断方法
对液压系统一些复杂的故障进行诊断分析时，运用上述方法可能比较困难，为此提出智能诊断方法。传统的神经网络方法进行分析时，常需要有足够的样本进行训练，当未训练的故障出现时，则需重新训练网络模型，这样既浪费时间，又没有保存以前学习的知识。对此，提出采用基于FAM(Fuzzy ARTMAP)的神经网络模型进行故障诊断。
该模型的网路结构由两个Fuzzy ART子模块（ART1和ART2）及连接这两个模块的映射场(Map Field)组成，其中模块ART1实现输人样本的模式聚类，ART2模块实现输出的模式聚类，且每一个模块均由正则化层、输入层和分类层组成，而映射场实现输入聚类与输出聚类间的映射关系。
以上就是混凝土泵车厂家为您整理的诊断混凝土泵车液压故障常用的三种方法，希望能为您今后的工作带去帮助。
