基于多特征阈值判据的航空液压柱塞泵故障诊断方法研究.pdf
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1、 设备设计/诊断维修/再制造现代制造工程()年第 期基于多特征阈值判据的航空液压柱塞泵故障诊断方法研究胡晨李志敏(南京航空航天大学南京)摘要:液压柱塞泵是航空装备液压系统的关键部件对其进行准确的故障诊断是保障航空装备正常运行的重大前提针对力、热耦合作用条件下某型机高压柱塞泵开展故障检测和诊断研究提出了一种基于多特征阈值判据融合的故障诊断方法首先构建了基于信息统计的阈值判据计算模型在此基础上设计了多特征故障判定策略最后构建了液压柱塞泵测试系统并开展了实验验证 实验结果表明所提出的方法能够有效判别液压柱塞泵故障为航空柱塞泵故障检测与诊断提供依据关键词:液压柱塞泵故障诊断阈值模型数据处理中图分类号:
2、文献标志码:文章编号:():./.():.:引言轴向柱塞泵是液压系统的核心部件其负载重、效率高、转速高且结构紧凑、控制方式多样被广泛应用于各种汽车、飞机及船舶等大型装备液压系统中轴向柱塞泵性能的好坏直接影响液压系统的稳定性与可靠性 由于轴向柱塞泵的结构复杂、工作环境恶劣在运行过程中不可避免地会产生磨损、偏心及泄漏等故障对正常的生产活动带来重大影响 据统计表明在各种工程机械的故障中液压泵的故障比重约占 如 飞机因液压泵内部结构故障而造成飞行事故国内多地矿山也曾因柱塞泵泄漏导致工程机械液压系统迟滞甚至造成爆炸 航空柱塞泵通常工作在高压()、宽温域()、高转速(/以上)及高振动(以上)的环境中相较于
3、传统机械设备对其可靠性提出了更高的要求针对液压柱塞泵的故障诊断研究最早产生于 世纪 年代目前主要包含三大类方法:基于解析模型的诊断方法、基于信号处理的故障诊断方法及基于人工智能的故障诊断方法基于解析模型的诊断方法又被称为基于数学模国家自然科学基金项目()年第 期现代制造工程()型的诊断方法需要对被诊断对象建立精确的数学模型该方法提出较早在传统液压系统的典型故障预测中应用较为成熟其核心是基于液压柱塞泵系统特征建立数学模型进行运行预测并实时采集实际工况的数据将系统预测值和泵工作的实际值之间的残差作为依据对柱塞泵系统故障进行判别然而该方法对高度精确的系统数学模型具有高度依赖性模型误差会直接影响故障诊
4、断的正确性基于信号处理的故障诊断方法是故障诊断领域最常用的一种途径通过各种传感器测量技术将设备的运行状况转换为随时间变化的波形曲线经过一系列信号预处理提取信号的统计特征根据峰值、脉冲、裕度及峭度等指标来判断设备的故障状态文献采集柱塞泵的轴向振动信号然后将振动信号划分成若干相等的分段信号再计算分段信号的均方根值最后基于均方根值趋势线的梯度检测滑靴松动故障文献利用小波变换、奇异值分解()和最小二乘()相结合的方法提取柱塞泵数据集的特征从而对一种柱塞泵的故障进行了有效诊断 该类方法通过时频分析可实现典型故障的精准判别但是对于非平稳信号处理及多种失效模式耦合的液压柱塞泵故障分析效果并不显著随着机器学习
5、与人工智能的发展与技术革新越来越多的人工智能方法被用于故障诊断 人工智能方法普适性更强且具有较强的自学习能力其不依赖于某一确定的数学模型仅需要以被诊断对象的故障特征向量作为输入就可以建立故障诊断模型并加以判别在非线性系统领域具有较为广泛的应用其中比较典型的有支持向量机、神经网络等文献针对柱塞泵轴承故障样本较为单一的问题对信号进行变分模态分解获得不同模态函数的频带能量并将其作为支持向量机的判决来诊断轴承故障模式文献在电潜柱塞泵的故障诊断中采用改进的隐层神经元数变动的神经网络系统根据不同情况选择不同节点数使其达到提高诊断精度及缩短诊断周期的双重要求 对电潜柱塞泵正常运行以及动子不平衡、动子机械磨损
6、运行时的振动信号进行分析研究结果表明该诊断方法能够对电潜柱塞泵进行有效、准确的故障诊断综上所述本文提出了一种基于多特征阈值判据融合的故障诊断方法基于柱塞液压泵典型故障特征综合考虑振动、压力、流量及温度等信息建立了阈值估计诊断模型提出了多特征故障决策策略并进行阈值估计模型验证实现了复杂工况下轴向液压柱塞泵故障的有效诊断 故障分析模型建立目前在轴向柱塞泵实时故障检测方面信号处理方法仍然是主流 在实际工程当中通常针对信号统计特征设置某一特定阈值以此作为报警方法然而这一方法难以避免虚警和漏警的发生 为了进一步提升轴向柱塞泵实时故障检测的可靠性针对固定阈值红线报警方法的不足本文根据选取的柱塞泵振动加速信
7、号的均方根、裕度因子及峭度指标的统计特征进行分析研究建立阈值模型提出多特征红线报警算法设 为轴向柱塞泵振动信号的某一统计特征由于其具有随机性在正常情况下其数学期望()为:()()式中:为均值方差()为:()()式中:为标准方差根据切比雪夫不等式对于任意实数 则有概率:()()设带宽系数 且令 则有:()()对于给定的误检率:()则 的阈值区 可表示为:()对任意具有有限数学期望和方差的随机变量 变换后的切比雪夫不等式均满足式()式()关系因此对于某一误检率 式()中 即为 的正常阈值区间最大值 据此对于统计特征 来说由误检率 确定的阈值带宽系数 通常大于等于实际值在实际工程应用当中式()中均值
8、 和标准方差 一般用样本均值估计与标准方差估计 进行替代 故而特征值 的阈值区间 可进一步表示为:胡晨等:基于多特征阈值判据的航空液压柱塞泵故障诊断方法研究 年第 期()()式中:为第 个采样点的特征值 为采样时刻即采样点的个数对于任一服从正态分布的随机变量 其落在区间内的概率为.有很大概率可以在该区间内取值因而对于任意服从正态分布的随机变量 可以将阈值带宽系数 设置为 其阈值区间估计为:()虽然柱塞泵正常振动信号服从正态分布但是其统计特征均方根、裕度因子和峭度指标是否也具有相同的分布特性需要进一步检验 为了提高模型阈值区间的准确性必须对阈值带宽系数进行调整 为了进一步提升 的训练效率本模型采
9、用梯度下降法对 进行优化估计则有阈值带宽系数 调节的基本关系式为:()()式中:和 分别为统计特征 的 和 时刻的阈值带宽系数 为加权系数()为 时刻 阈值的修正量并且有:()()式中:为 时刻统计特征值()为 时刻统计特征 阈值的修正量和 分别为 时刻 阈值的上限和下限并且:()式中:和 分别为 时刻 的均值估计与标准方差估计 多特征故障决策策略.振动信号判据根据对现有信号研究发现当传感器松动或失灵一般单路振动信号会发生变化 例如传感器松动会导致柱塞泵振动幅值发生较大的连续突变进而导致其统计特征幅值随之发生变化 根据传统的单路振动信号判断方法特征值连续多次超过阈值就会认为柱塞泵异常即产生误判
10、 此外当故障发生时柱塞泵的、和基座 个方向的振动信号的波形均会产生差异因此可以根据多路振动信号进行确定柱塞泵状态的综合判定根据上述分析将柱塞泵根据振动信号的故障决策分为 种方法)单路振动信号的故障决策:若某振动信号的 个统计特征中有 个特征超过了各自的阈值则该路振动信号发出警告如果该路振动信号连续(如)次发出警告则判定该路振动信号异常)多路振动信号的故障决策:如果存在(如)个振动信号同时发出警告则判定柱塞泵故障.温度判据当柱塞泵存在故障时高速运转的柱塞泵的壳体温度将快速升高利用温度传感器对正常柱塞泵在不同工况下的温度进行检测根据监测数据得出正常柱塞泵运转的正常温度区间当温度超出正常柱塞泵工作的
11、温度区间则判定柱塞泵存在故障.流量信号判据流量传感器可向数据采集系统发送回油流量与出口流量的电压信号数据采集系统由此得到柱塞泵的回油流量与出口流量 通过对不同工况下正常柱塞泵的回油流量与出口流量进行监测得出不同正常柱塞泵运转时回油流量与出口流量区间 当回油流量超出正常回油流量区间或出口流量超出正常出口流量区间则判定柱塞泵存在故障.压力信号判据压力传感器可向数据采集系统发送出口压力、回油压力及进口压力的电压信号数据采集系统由此得到柱塞泵的出口压力、回油压力及进口压力 当柱塞泵发生故障时柱塞泵的出口压力、回油压力及进口压力将会有较大波动无法稳定在一个较小的、稳定的区间内因此可以通过实验得出正常柱塞
12、泵的出口压力区间与回油压力区间当柱塞泵压力波动大超出了正常压力区间则该柱塞泵必然存在故障综上所述数据采集系统采集到的各类信号皆可反映柱塞泵的状态因此在试验台阶段对柱塞泵进行有无故障诊断需全面整合相关传感器资源因此提出以下有无故障判断策略:在柱塞泵运行过程中监测柱 年第 期现代制造工程()塞泵的壳体温度、回油流量、出口流量、出口压力、回油压力、进口压力及振动信号 当壳体温度超过正常柱塞泵温度区间、回油流量超出正常回油流量区间、出口流量超出正常出口流量区间、出口压力超出正常出口压力区间、回油压力超过正常回油压力区间及进口压力超过正常进口压力区间中任一情况出现则可判定柱塞泵异常此外根据振动信号 种故
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