持續(xù)可變載荷條件下液壓泵故障信號(hào)的多尺度形態(tài)濾波分析

劉思遠(yuǎn), 王　闖, 姜萬(wàn)錄, 張文文

(1．燕山大學(xué) 河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北　秦皇島　066004；2．燕山大學(xué) 先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北　秦皇島　066004)

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持續(xù)可變載荷條件下液壓泵故障信號(hào)的多尺度形態(tài)濾波分析

劉思遠(yuǎn)1, 2, 王闖1, 2, 姜萬(wàn)錄1, 2, 張文文2

(1．燕山大學(xué) 河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北秦皇島066004；2．燕山大學(xué) 先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北秦皇島066004)

摘要：改變液壓系統(tǒng)載荷的大小會(huì)使液壓泵振動(dòng)信號(hào)的幅值發(fā)生變化，從而引起信號(hào)振動(dòng)特征發(fā)生改變，因此，單一尺度結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)液壓泵變載荷條件下的信號(hào)濾波不一定有效。為此在單尺度形態(tài)分析方法的基礎(chǔ)上，同時(shí)兼顧長(zhǎng)度(時(shí)間)和高度(幅值)兩種尺度對(duì)持續(xù)可變載荷條件下泵的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度形態(tài)濾波。以沖擊特征比值和二階原點(diǎn)矩為特征指標(biāo)構(gòu)建的復(fù)合評(píng)價(jià)體系為依據(jù)，提出結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度和高度尺度的尋優(yōu)方法。對(duì)持續(xù)可變載荷條件下的液壓泵進(jìn)行了故障模擬試驗(yàn)，檢驗(yàn)了多尺度形態(tài)分析方法對(duì)液壓泵正常狀態(tài)、單柱塞滑靴磨損以及中心彈簧失效三種不同狀態(tài)信號(hào)的濾波效果。通過(guò)與單尺度形態(tài)濾波方法相比較，證實(shí)了多尺度形態(tài)濾波方法更適合于處理液壓泵變載荷條件下的振動(dòng)信號(hào)。

關(guān)鍵詞：持續(xù)可變載荷；多尺度；形態(tài)濾波；液壓泵

實(shí)際工程中所用的液壓系統(tǒng)由于受到工作阻力、動(dòng)載荷、劇烈振動(dòng)等偶然性因素的影響，多數(shù)都工作在變載荷工況條件下。近年來(lái)，研究液壓系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的濾波方法有很多，但多以定載荷工況為前提，與實(shí)際的變載荷工況條件有很大差別。并且，載荷的變化會(huì)引起液壓泵振動(dòng)信號(hào)的特征發(fā)生變化，使傳統(tǒng)方法的濾波效果變差，增加了信號(hào)濾波處理的難度。西安交通大學(xué)的林京教授在2014年全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷與維護(hù)學(xué)術(shù)會(huì)議的專(zhuān)題報(bào)告上指出，“機(jī)械信號(hào)的非平穩(wěn)性會(huì)受到運(yùn)行工況的顯著影響，脫離工況談故障診斷是無(wú)稽之談”。因此，研究變載荷工況下液壓系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的濾波方法對(duì)豐富液壓系統(tǒng)故障診斷的理論體系，提高故障診斷方法的實(shí)用價(jià)值具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。

目前，在液壓系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的濾波方法研究方面，很多都以液壓泵為研究對(duì)象。學(xué)者們?cè)跈C(jī)械工程、航空航天等領(lǐng)域開(kāi)展了大量的有關(guān)液壓泵故障信息濾波技術(shù)的研究工作[1]。王少萍等[2]采用小波包分析技術(shù)對(duì)液壓泵出口振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了消噪處理，解決了泵出口故障檢測(cè)信號(hào)信噪比低、難以進(jìn)行故障特征提取的問(wèn)題。姜萬(wàn)錄等[3]利用小波分解重構(gòu)算法對(duì)液壓泵故障的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解、去噪和重構(gòu)，有效增加信噪比的同時(shí)，對(duì)故障特征信號(hào)進(jìn)行了時(shí)域定位。劉玉嬌等[4]利用粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)的有效降噪。李志興等[5]研究了基于小波包的降噪方法，證實(shí)了小波包分析能夠根據(jù)被分析的液壓泵振動(dòng)信號(hào)特征，自適應(yīng)地選擇相關(guān)的頻帶，提高信號(hào)的時(shí)-頻分辨率，突顯故障信息。雖然上述方法在定工況條件下都取得了較好的濾波效果，但是并未開(kāi)展針對(duì)變載荷工況條件下的相關(guān)研究工作。

軸向柱塞泵故障振動(dòng)信號(hào)十分復(fù)雜，常常表現(xiàn)出非線(xiàn)性、非高斯和非平穩(wěn)性特征，給信號(hào)濾波和特征提取帶來(lái)了很大困難。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是近年來(lái)發(fā)現(xiàn)的處理該類(lèi)信號(hào)較為行之有效的方法。姜萬(wàn)錄等[6]提出了一種確定最優(yōu)扁平型結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的形態(tài)濾波方法，并在液壓泵故障振動(dòng)信號(hào)的濾波過(guò)程中得到了較好的應(yīng)用效果；李揚(yáng)[7]針對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)提出了基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的形態(tài)濾波方法，并在此基礎(chǔ)上又研究了基于限定閾值的自適應(yīng)多尺度形態(tài)濾波方法，濾波效果同樣得到了較好的印證。因此本文將在以上研究成果基礎(chǔ)上，確定以沖擊特征比值和信號(hào)故障特征頻率到零頻段頻率幅值的二階原點(diǎn)矩為特征指標(biāo)來(lái)構(gòu)建復(fù)合評(píng)價(jià)體系，提出對(duì)長(zhǎng)度和高度尺度進(jìn)行尋優(yōu)的形態(tài)濾波方法；通過(guò)仿真分析給出該方法具體實(shí)現(xiàn)步驟；通過(guò)持續(xù)可變載荷條件下液壓泵故障模擬試驗(yàn)，驗(yàn)證該方法對(duì)持續(xù)可變載荷液壓泵振動(dòng)信號(hào)濾波的有效性。

1多尺度形態(tài)學(xué)分析方法基本原理[8]

1.1多尺度形態(tài)運(yùn)算[9]

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是20世紀(jì)60年代由法國(guó)Matheron和Serra 提出用來(lái)處理圖像的理論，之后Maragos和Shafer將其擴(kuò)展到對(duì)一維信號(hào)的濾波處理中[10-12]。在用于一維信號(hào)處理時(shí)，結(jié)構(gòu)元素的尺度信息包括長(zhǎng)度和高度兩個(gè)因素，所采用的結(jié)構(gòu)元素由長(zhǎng)度尺度λl和高度尺度λh共同確定。多尺度形態(tài)學(xué)分析中的結(jié)構(gòu)元素尺度信息為λ=(λl,λh)。

Tλ(X)=λT(X/λ)

(1)

同理，多尺度腐蝕和膨脹運(yùn)算表示為：

(XΘB)λ=λ[(X/λ)ΘB]=XΘλB

(2)

(X⊕B)λ=λ[(X/λ)⊕B]=X⊕λB

(3)

式中：λB=B⊕B⊕…⊕B(λ-1次膨脹運(yùn)算)。

由此，通過(guò)腐蝕和膨脹運(yùn)算可以構(gòu)成四種基本運(yùn)算算子T，即腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算。多尺度運(yùn)算就是將T中所有腐蝕、膨脹變換所使用的B進(jìn)行λ-1次膨脹運(yùn)算。

1.2差值濾波器[6]

以四種基本形態(tài)算子T為基礎(chǔ)，根據(jù)液壓泵故障呈現(xiàn)的沖擊特征，構(gòu)建差值濾波器模型。差值濾波器模型結(jié)構(gòu)為

f?g-f ○g=(f?g-f)+(f-f ○g)

(4)

式中：f?g-f被稱(chēng)為形態(tài)學(xué)的黑Top-Hat變換，用于提取信號(hào)中的負(fù)沖擊；f-f○g被稱(chēng)為形態(tài)學(xué)的白Top-Hat變換，用于提取信號(hào)中的正沖擊。

1.3沖擊特征比值[7]

形態(tài)濾波器的參數(shù)設(shè)置會(huì)嚴(yán)重影響信號(hào)濾波的效果。為此定義沖擊特征比值來(lái)定量分析形態(tài)濾波頻域特征的提取效果：

(5)

式中:fi是特征頻率的i倍頻對(duì)應(yīng)的功率譜密度峰值，M是最高倍頻數(shù)，取M=3；N是總譜線(xiàn)數(shù)。K為頻域中信號(hào)特征頻率與其余頻率的比值，K值的大小反映了信號(hào)特征頻率在頻譜圖中的突出程度。K值越大，則特征頻率越突出，特征提取的效果越好；K值越小，特征頻率越不明顯。

2多尺度形態(tài)學(xué)濾波效果的仿真分析

設(shè)定如式(6)所示的含噪仿真信號(hào)，用于模擬幅值突然發(fā)生改變時(shí)液壓泵的故障信號(hào)[11]。

x(t)=x1(t)+x3(t)?x2(t)+x4(t)

(6)

式中:x1(t)是頻率為16 Hz的周期性指數(shù)衰減信號(hào)，每周期內(nèi)沖擊函數(shù)為8e-500tsin(512πt)，用于模擬故障信號(hào)，如圖1(a)所示；x2(t)為頻率為20 Hz低頻諧波信號(hào)，其表達(dá)式為x2(t)=cos(40πt)；x3(t)是某一矩形波函數(shù)信號(hào)，表達(dá)式為x3(t)=1(t-0.5)-1(t-0.625)+1，用于模擬在0.5～0.625 s時(shí)間段信號(hào)幅值突然增加到原來(lái)的2倍，如圖1(b)所示；x4(t)是標(biāo)準(zhǔn)差為1的高斯白噪聲，用于模擬強(qiáng)背景噪聲。

設(shè)定采樣頻率為2 048 Hz，截取采樣時(shí)長(zhǎng)為1 s。圖1(c)是混合信號(hào)的時(shí)域波形，從圖中很難分辨脈沖成分。從圖1(d)中可以看出，沖擊信號(hào)被諧波信號(hào)和高斯白噪聲信號(hào)完全淹沒(méi)，無(wú)法通過(guò)原始信號(hào)功率譜圖發(fā)現(xiàn)沖擊信號(hào)的特征頻率成分。

圖1　故障仿真信號(hào)Fig.1 Fault simulation signals

2.1結(jié)構(gòu)元素對(duì)形態(tài)濾波效果的影響分析

(1) 結(jié)構(gòu)元素形狀對(duì)形態(tài)濾波效果的影響

從圖2可以看出隨著λh的增大，三角形結(jié)構(gòu)元素對(duì)應(yīng)的沖擊特征比值有明顯的提高，而半圓形和扁平形沒(méi)有任何變化。由此說(shuō)明，選擇三角形結(jié)構(gòu)元素通過(guò)增加λh可以更有效地提高形態(tài)濾波的效果。

圖2　不同結(jié)構(gòu)元素形狀對(duì)應(yīng)的沖擊特征比值Fig.2 The impact characteristic ratio of different structural element shapes

(2) 長(zhǎng)度尺度對(duì)形態(tài)濾波效果的影響

設(shè)計(jì)差值濾波器，基本元素形狀選取為三角型，只考慮結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度尺度變化時(shí)分析仿真信號(hào)x(t)的形態(tài)濾波效果(λh設(shè)為1)。濾波后的功率譜如圖3所示。

從圖3中可以看出，增加長(zhǎng)度尺度可以有效抑制噪聲信號(hào)，且尺度越大噪聲抑制的效果越好。但是，16 Hz倍頻處的特征頻率峰值隨λl的增加越來(lái)越不明顯。當(dāng)尺度增加到39時(shí)，在0～16 Hz頻率間意外出現(xiàn)較多的干擾頻率，而且更多的倍頻信息丟失。由此看出，盲目增大長(zhǎng)度尺度顯然無(wú)法獲得好的濾波效果。

圖3　長(zhǎng)度尺度不同時(shí)形態(tài)濾波信號(hào)的功率譜Fig.3 Power spectrum of morphological filtering signal with different length scales

(3) 高度尺度對(duì)形態(tài)濾波效果的影響

設(shè)計(jì)差值濾波器，基本元素形狀選取為三角型，只考慮結(jié)構(gòu)元素高度尺度變化時(shí)分析仿真信號(hào)x(t)的形態(tài)濾波效果(λl設(shè)為15)。濾波后的功率譜如圖4所示。

從圖4中可以看出，隨著高度尺度的增加，16 Hz及其倍頻處的特征頻率對(duì)應(yīng)峰值有明顯的增長(zhǎng)。這說(shuō)明，高度尺度在一定范圍內(nèi)的增加可以有效提高該類(lèi)仿真信號(hào)的形態(tài)濾波效果，且不會(huì)出現(xiàn)干擾頻率和倍頻減少的現(xiàn)象。

圖4　高度尺度不同時(shí)形態(tài)濾波信號(hào)的功率譜Fig.4 Power spectrum of morphological filtering signal with different height scales

(4) 多尺度尋優(yōu)

利用故障特征頻率到零頻率幅值的二階原點(diǎn)矩作為特征指標(biāo)，適當(dāng)控制其數(shù)值大小可以避免由于盲目增加λl帶來(lái)的干擾頻率和倍頻減少現(xiàn)象的發(fā)生。因此，可將該指標(biāo)與沖擊特征比值一同納入形態(tài)濾波效果的評(píng)價(jià)體系中聯(lián)合評(píng)價(jià)形態(tài)濾波效果的好壞[7]。

圖5是λh=1時(shí)，沖擊特征比值和二階原點(diǎn)矩隨λl變化的特征曲線(xiàn)。從曲線(xiàn)中可以看出，隨著λl的增加，沖擊特征比值在λl(0,16)區(qū)間內(nèi)有較大的波動(dòng)；在λl(16,22)區(qū)間內(nèi)較為穩(wěn)定；而在λl大于22區(qū)間有明顯的下降趨勢(shì)。雖然在λl=4和λl=18時(shí)都能獲得較大的沖擊特征比值，同時(shí)也能得到較小的二階原點(diǎn)矩，但是λl=18處對(duì)應(yīng)的沖擊特征比值變化更穩(wěn)定。因此可取λl=18為尋優(yōu)后的長(zhǎng)度尺度。

圖5　結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度尺度尋優(yōu)曲線(xiàn)Fig.5 Optimization curves of the structural elements length scale

對(duì)λl=18時(shí)的形態(tài)濾波信號(hào)進(jìn)行分析，圖6是沖擊特征比值和二階原點(diǎn)矩隨λh變化的特征曲線(xiàn)。由圖可知λh=69時(shí)沖擊特征比值達(dá)到最大值，因此可取λh=69為尋優(yōu)后高度尺度。

圖6　結(jié)構(gòu)元素高度尺度尋優(yōu)曲線(xiàn)Fig.6 Optimization curves of the structural elements height scale

2.2多尺度形態(tài)濾波效果分析

同時(shí)考慮長(zhǎng)度和高度尺度變化對(duì)形態(tài)濾波效果的影響，確定最優(yōu)長(zhǎng)度和高度尺度參數(shù)組合λ=(18,69)，得到多尺度形態(tài)濾波后的功率譜圖，如圖7(a)所示。引用文獻(xiàn)[7]提出的基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的單尺度形態(tài)濾波方法得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)長(zhǎng)度為λl=5,由此得到濾波信號(hào)功率譜如圖7(b)所示。

圖7　兩種方法濾波的信號(hào)功率譜分析Fig.7 Signal power spectrum analysis of the two methods filtering

對(duì)比兩個(gè)譜圖可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)度和高度結(jié)構(gòu)元素多尺度尋優(yōu)后的仿真信號(hào)功率譜在16 Hz及其倍頻位置特征頻率對(duì)應(yīng)峰值很明顯，而利用文獻(xiàn)[7]的方法僅對(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行尋優(yōu)后的功率譜在16 Hz特征頻率5倍頻和6倍頻位置處的峰值很不突出。

通過(guò)信噪比的計(jì)算得出多尺度形態(tài)濾波信號(hào)的信噪比為16.4高于單尺度形態(tài)濾波信號(hào)的信噪比9.3。

由此證明，文中提出的多尺度形態(tài)濾波方法相比文獻(xiàn)[7]中的濾波方法更適用于對(duì)變幅信號(hào)進(jìn)行特征提取，具有較高的信噪比和較好的濾波效果。

3多尺度形態(tài)學(xué)濾波方法

本文在文獻(xiàn)[7]方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，同時(shí)兼顧長(zhǎng)度和高度兩種尺度對(duì)持續(xù)可變載荷作用下泵的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度形態(tài)濾波。具體方法實(shí)現(xiàn)的步驟如下：

(1) 采集振動(dòng)信號(hào)，構(gòu)建一維離散時(shí)間向量；

(2) 確定最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素形狀，建立差值濾波器模型；

(3) 利用沖擊特征比值和二階原點(diǎn)矩兩個(gè)特征指標(biāo)構(gòu)建形態(tài)濾波的復(fù)合評(píng)價(jià)體系；

(4) 依據(jù)復(fù)合評(píng)價(jià)體系尺度尋優(yōu)原則，選擇長(zhǎng)度和高度尺度組合λ=(λl,λh)；

尺度尋優(yōu)原則為：①λh=1的條件下，在沖擊特征比值K隨λl的變化曲線(xiàn)中確定K值最大且數(shù)值變化相對(duì)穩(wěn)定的區(qū)域，并在該區(qū)域內(nèi)確定二階原點(diǎn)矩?cái)?shù)值最小的λl；② 按確定的λl，在沖擊特征比值K隨λh的變化曲線(xiàn)中確定K值對(duì)應(yīng)最大的λh。

(5) 利用確定好的λ=(λl,λh)對(duì)步驟(1)構(gòu)建的一維離散時(shí)間向量進(jìn)行多尺度形態(tài)濾波處理。

4液壓泵故障模擬試驗(yàn)研究

本試驗(yàn)是在材料試驗(yàn)機(jī)液壓伺服系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)上完成的，試驗(yàn)臺(tái)如圖8所示。以MCY14-1B型號(hào)軸向柱塞泵為研究對(duì)象，電機(jī)額定轉(zhuǎn)速設(shè)為1 500 r/min。設(shè)置采樣頻率為50 kHz，并對(duì)泵殼的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。人為設(shè)計(jì)軸向柱塞泵分別在正常狀態(tài)、單柱塞滑靴磨損和中心彈簧失效三種工作狀態(tài)下進(jìn)行試驗(yàn)研究。試驗(yàn)初始?jí)毫φ{(diào)定為5 MPa，截取1 s時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在0.4 s時(shí)刻設(shè)置壓力突然上升2倍至10 MPa，并保持0.4 s后迅速下降到5 MPa(模擬持續(xù)可變載荷)。

圖8　液壓泵故障模擬試驗(yàn)臺(tái)Fig.8 Hydraulic fault simulation test-bed

液壓泵各類(lèi)工作狀態(tài)的原始信號(hào)時(shí)域波形如圖9所示。從圖9可以看出，在0.4～0.8 s時(shí)間段隨著載荷的突然增大，液壓泵振動(dòng)信號(hào)的幅值有明顯的提高。但是從時(shí)域波形中無(wú)法發(fā)現(xiàn)表征液壓泵各工作狀態(tài)的顯著特征信息。對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行功率譜分析，如圖10所示。從功率譜圖中發(fā)現(xiàn)特征頻率完全被噪聲信號(hào)所淹沒(méi)，無(wú)法找到反映液壓泵各種工作狀態(tài)的特征頻率。

圖9　原始信號(hào)時(shí)域波形Fig.9 Time-domain waveform of original signals

圖10　原始信號(hào)功率譜Fig.10 Power spectrum of original signals

依據(jù)多尺度形態(tài)分析方法中復(fù)合評(píng)價(jià)體系的尺度尋優(yōu)原則和單尺度形態(tài)分析方法中最優(yōu)結(jié)構(gòu)元素長(zhǎng)度的選擇原則，計(jì)算得到正常狀態(tài)、單柱塞滑靴磨損和中心彈簧失效三種工作狀態(tài)的尺度，如表1所示。

表1　最優(yōu)尺度選擇

利用形態(tài)學(xué)分析方法進(jìn)行濾波得到濾波信號(hào)。對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行功率譜分析(如圖11和圖12所示)，可以得出以下結(jié)論：

(1) 比較圖11(a)和圖12(a)可以看出，兩種濾波方法得到的泵正常狀態(tài)下的功率譜差異不大，只是單尺度濾波方法在特征頻率175 Hz和350 Hz的能量幅值更大?？梢悦鞔_地找出軸向柱塞泵滑靴撞擊斜盤(pán)的沖擊振動(dòng)基頻175 Hz和泵的流量脈動(dòng)頻率345 Hz。

圖11　多尺度濾波信號(hào)功率譜Fig.11 Power spectrum of multiscale filtered signals

(2) 比較圖11(b)和圖12(b)可以看出，當(dāng)單柱塞滑靴磨損故障發(fā)生時(shí)，單尺度濾波方法得到的功率譜特征頻率除175 Hz和350 Hz的能量幅值有所增加外，沒(méi)有其他特征頻率發(fā)生變化；而多尺度濾波方法得到的功率譜不僅在175 Hz和350 Hz的能量幅值有明顯的增加，而且在25 Hz基頻、150 Hz(6倍頻)以及325 Hz(13倍頻)處出現(xiàn)了明顯的能量峰值。根據(jù)單柱塞滑靴磨損的故障機(jī)理可知，25 Hz基頻恰恰是該故障的特征頻率，與此同時(shí)，通過(guò)該濾波方法還找到了反映該故障的另外兩個(gè)特征頻率——150 Hz和325 Hz。

(3) 從對(duì)圖11(c)和圖12(c)的比較來(lái)看，當(dāng)發(fā)生中心彈簧故障時(shí)，單尺度濾波方法在特征頻率上仍然沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的故障特征；而多尺度濾波方法得到的功率譜除175 Hz和350 Hz有明顯的能量幅值增加外，在25 Hz基頻以及50 Hz(2倍頻)位置出現(xiàn)了明顯的能量峰值。依據(jù)中心彈簧失效故障機(jī)理可知，25 Hz基頻及其2倍頻均是該故障的特征頻率。

圖12　單尺度濾波信號(hào)功率譜Fig.12 Power spectrum of single-scale filtered signals

綜上所述，單尺度形態(tài)濾波方法對(duì)持續(xù)可變載荷條件下泵不同狀態(tài)時(shí)振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出的頻率特征反映并不明顯。而多尺度形態(tài)濾波方法則能明顯的反映出泵各種狀態(tài)下的頻率特征。由此證明，該條件下多尺度形態(tài)濾波方法相比單尺度方法具有更好的濾波效果。

5結(jié)論

(1) 多尺度形態(tài)濾波方法能根據(jù)不同狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行多尺度尋優(yōu)，并能解決載荷變化引起泵振動(dòng)信號(hào)幅值變化的問(wèn)題；

(2) 通過(guò)對(duì)液壓泵多種工作狀態(tài)的試驗(yàn)研究，利用多尺度形態(tài)濾波方法找到了液壓泵單柱塞滑靴磨損故障和中心彈簧失效故障對(duì)應(yīng)的特征頻率；

(3) 通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了多尺度形態(tài)濾波方法能夠?qū)σ簤罕迷诔掷m(xù)可變載荷條件下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效濾波，與單尺度形態(tài)濾波方法相比，具有更好的濾波效果。

參 考 文 獻(xiàn)

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基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2014CB046405)；國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505411)；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2013203114)

收稿日期：2015-03-16修改稿收到日期：2015-07-03

通信作者王闖 男，碩士生，1991年10月生

中圖分類(lèi)號(hào):TP277

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.14.028

Multiscale morphological filtering analysis on fault signals of hydraulic pump under continuous variable loads

LIU Si-yuan1,2, WANG Chuang1,2, JIANG Wan-lu1,2, ZHANG Wen-wen2

(1. Hebei Provincial Key Laboratory of Heavy Machinery Fluid Power Transmission and Control, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China;2.MOE Key Laboratory of Advanced Forging & Stamping Technology and Science, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

Abstract:The method of mathematical morphology for single-scale structural elements may not be effective in the filtering analysis on signals of hydraulic pump under variable loads, because the amplitude of vibration signal of hydraulic pump will change with the loads of the hydraulic system, which affect the vibration characteristics of the signal. Based on the method of single-scale morphological analysis, taking into consideration both the length scale(time) and height scale(amplitude), the vibration signals of the pump were analyzed by using a multiscale morphological filter. Taking the impact feature ratio and second geometric moment as characteristic indeces, a composite evaluation system was constructed. And based on that, an optimization method for the length scale and height scale of structural elements was proposed. The fault simulation tests of the hydraulic pump under variable loads were carried out, and the filtering effects of the multiscale morphological analysis algorithm on three different signals, namely, the signals of the hydraulic pump in normal state, single-piston slipper wear and center spring failure, were checked. By comparison with the single-scale morphological filtering method, it indicates that the multiscale morphological filtering method is more suitable to handle the vibration signal under variable loads conditions.

Key words:continuous variable load; multiscale; morphological filtering; hydraulic pump

第一作者 劉思遠(yuǎn) 男，博士，副教授，1981年6月生