基于T-S门故障树的液压系统故障诊断研究

资 源 简 介

基于T-S门故障树的液压系统故障诊断研究

详 情 说 明

液压系统作为工业设备中的核心动力传输部件，其可靠性直接影响生产安全。本文将探讨如何运用T-S门故障树这一创新方法来实现液压系统的智能故障诊断。

T-S门故障树是传统故障树分析的升级版，通过引入模糊逻辑中的Takagi-Sugeno模型，能够有效处理液压系统中常见的模糊性故障特征。该方法首先需要构建液压系统的故障树模型，将顶层故障事件分解为各层级的基本事件组合。

在传统故障树分析基础上，T-S门模型的创新点在于采用模糊规则替代布尔逻辑。对于液压系统中难以精确测量的参数（如油液污染度、压力脉动等），T-S门能够通过隶属度函数量化其故障贡献度，实现从定性分析到定量计算的跨越。

具体实现时，需要完成三个关键步骤：首先建立液压系统的故障知识库，确定各类故障模式及其相关性；其次设计T-S模糊规则，将专家经验转化为可计算的模糊推理系统；最后通过实时监测数据动态评估系统健康状态，实现早期故障预警。

相比传统方法，这种融合T-S模糊逻辑的故障树技术具有两大优势：一是能够处理液压系统中的不确定信息，二是可以通过自适应学习不断优化诊断规则。实际应用表明，该方法对液压系统常见的阀芯卡死、密封失效等典型故障具有较高的诊断准确率。