郭 璞，韦朝强，魏太春，杜真一，陈 波，史海博

（西部超导材料科技股份有限公司，陕西西安 710018）

0 引言

液压缸作为液压系统的重要组成元件之一，其使用性能将直接影响设备的运行状态和使用寿命。泄漏是液压缸最常见故障，通常分为内泄漏和外泄漏两种。王占辉对常用的液压缸内泄漏检测方法——压降法、容积法和活塞沉降法进行分析比较，提出了检测精度和自动化程度更高的压差法[1]。钱老红对液压缸内泄漏保压法检测进行分析后提出改进，压降和内泄漏量进行转换计算，得出被试液压缸的内泄漏量[2]。郭媛等人提出了内泄漏在线测量的工作原理，建立了在线测量系统、应变片的固定方式和流量—应变信号转换的数学模型，搭建试验系统采集内泄漏和应变数据并进行数据处理[3]。分别应用BP 神经网络和卷积神经网络对液压缸内泄漏进行预测，并对预测结果进行了对比，验证了卷积神经网络具有准确度和效率高等特点，可以应用于其他液压元件微小流量的在线测量过程中。李现友等人设计并制造了一种最大承载力达8000 t，测控系统全面的重型液压缸测试试验台，介绍了试验台原理、主要测试功能、安装过程及测控系统设计[4]。目前，快速锻造液压机组多采用V 组导向密封，长期使用过后，各密封件磨损严重，造成液压缸泄漏。尤其是在其他导向机构失效的情况下更为频繁，密封件更换时经常受制于空间位置限制，无法在线及时更换。……