機(jī)載燃油泵故障診斷及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)研究

焦曉璇， 景 博， 羌曉清， 劉曉東， 李 娟，2， 周 偉

(1.空軍工程大學(xué) 航空航天工程學(xué)院，西安 710038； 2.魯東大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)科學(xué)學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264025；3.中航工業(yè)金城南京機(jī)電液壓工程研究中心，南京 210000； 4.航空機(jī)電系統(tǒng)綜合航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210000)

機(jī)載燃油泵故障診斷及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)研究

焦曉璇1， 景 博1， 羌曉清1， 劉曉東3，4， 李 娟1，2， 周 偉1

(1.空軍工程大學(xué) 航空航天工程學(xué)院，西安 710038； 2.魯東大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)科學(xué)學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264025；3.中航工業(yè)金城南京機(jī)電液壓工程研究中心，南京 210000； 4.航空機(jī)電系統(tǒng)綜合航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210000)

以機(jī)載燃油泵實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)為背景，針對(duì)目前燃油泵故障數(shù)據(jù)少、診斷方法效率低、成本高等問(wèn)題，研制了機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，提出基于小波包分析和改進(jìn)粒子群支持向量機(jī)(M-PSO-SVM)的故障診斷方法。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可針對(duì)燃油泵5種典型故障模式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測(cè)取泵故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和出口壓力信號(hào)。利用小波包分解提取振動(dòng)信號(hào)不同頻段的能量值作為特征參數(shù)，并結(jié)合出口壓力均值構(gòu)造故障特征向量。提出混合遺傳變異思想的粒子群算法對(duì)SVM分類模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，用得到的故障特征向量訓(xùn)練并驗(yàn)證該分類模型。實(shí)驗(yàn)分析表明，該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可有效采集泵的故障信號(hào)，并且測(cè)試點(diǎn)可進(jìn)一步優(yōu)化，M-PSO-SVM在診斷速度、診斷精度等方面都優(yōu)于傳統(tǒng)Grid-SVM和GA-SVM，能夠滿足實(shí)際故障診斷的需求。

燃油泵；實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；小波包分析；粒子群算法；支持向量機(jī)

隨著先進(jìn)戰(zhàn)機(jī)的作戰(zhàn)環(huán)境和日常訓(xùn)練任務(wù)日趨嚴(yán)酷，對(duì)飛機(jī)的可靠性、安全性和經(jīng)濟(jì)性提出了更高的要求。機(jī)載燃油泵是關(guān)系到戰(zhàn)機(jī)安全性與可靠性的關(guān)鍵附件，一旦其發(fā)生故障，將會(huì)導(dǎo)致整個(gè)機(jī)載燃油系統(tǒng)的失效，嚴(yán)重影響戰(zhàn)機(jī)任務(wù)完成，甚至危及戰(zhàn)機(jī)的飛行安全。傳統(tǒng)的事后維修和定期維修都已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)機(jī)載燃油泵保障的要求，因此，實(shí)時(shí)有效的監(jiān)測(cè)和評(píng)估燃油泵健康狀態(tài)已經(jīng)成為研究者關(guān)注的焦點(diǎn)[1-2]。

以美國(guó)為代表的西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)燃油部附件的故障診斷研究起步較早，技術(shù)較為成熟，目前在F-22、A310等飛機(jī)上裝備有燃油計(jì)算機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)在線故障診斷和報(bào)警功能。國(guó)內(nèi)對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)的研究剛剛起步，關(guān)于機(jī)載燃油泵故障模式、失效機(jī)理以及傳播影響的研究較少，主要根據(jù)故障維修手冊(cè)，通過(guò)拆解的方式進(jìn)行故障診斷，造成極大的人力經(jīng)濟(jì)資源浪費(fèi)。燃油泵是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)電系統(tǒng)，其數(shù)學(xué)或物理模型難以準(zhǔn)確建立甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn)，因此基于失效物理模型的方法不能有效對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。當(dāng)燃油泵發(fā)生故障時(shí)，其殼體振動(dòng)信號(hào)和出口壓力信號(hào)均包含了豐富的故障信息，國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛通過(guò)提取振動(dòng)信號(hào)[3-4]或壓力信號(hào)[5-6]故障特征的方式實(shí)現(xiàn)燃油泵的智能故障診斷。燃油泵的振動(dòng)信號(hào)是典型的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，傳統(tǒng)的時(shí)域和頻域分析方法不能有效提取其故障特征，因此本文采用小波包變換的方法提取振動(dòng)信號(hào)特征。在提取完故障特征后，利用分類的方法實(shí)現(xiàn)故障診斷，常要的分類方法包括：決策樹(shù)分類方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法[7]、貝葉斯分類方法、支持向量機(jī)(Support Vector Machine , SVM)[8-9]等分類方法。決策樹(shù)分類方法包括：ID3、C4.5、CART等；貝葉斯分類方法是利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法，需要大量的故障樣本和先驗(yàn)故障概率，而燃油泵歷史故障樣本少，不能有效實(shí)現(xiàn)故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，但是其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始化缺乏理論支撐，而且容易陷入局部最優(yōu)解；SVM利用有限樣本信息，在解決小樣本、非線性及多模式識(shí)別中具有突出的優(yōu)勢(shì)，但是SVM在進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)時(shí)，傳統(tǒng)的網(wǎng)購(gòu)(Grid)搜索策略采取遍歷優(yōu)化法，搜索速度較慢[10]。CHEN[11]用遺傳算法(Genetic Algorithm , GA)對(duì)SVM進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化，但是遺傳算法作為一種隨機(jī)優(yōu)化算法，算法復(fù)雜且容易收斂于局部最優(yōu)[12]。

針對(duì)機(jī)載燃油泵維護(hù)效率低、缺乏故障樣本等問(wèn)題，本文首先搭建了一個(gè)機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬燃油泵在儲(chǔ)油箱中的工作過(guò)程；其次針對(duì)燃油泵典型故障模式，設(shè)計(jì)故障件，進(jìn)行故障實(shí)驗(yàn)，并測(cè)取泵徑向和軸向的振動(dòng)加速度信號(hào)及出口壓力信號(hào)；然后提取壓力均值和振動(dòng)信號(hào)不同頻段的能量值構(gòu)造故障特征向量；最后提出混合遺傳變異思想的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)來(lái)優(yōu)化SVM的懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)。最后用故障特征向量中的訓(xùn)練集訓(xùn)練改進(jìn)的粒子群支持向量機(jī)(Modified PSO-SVM, M-PSO-SVM)分類模型，并用該分類模型對(duì)故障特征向量中的測(cè)試集進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)燃油泵的故障診斷。

1 燃油泵故障診斷實(shí)驗(yàn)方案

1.1 機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)

燃油泵安裝在儲(chǔ)油箱內(nèi)，主要功能是從儲(chǔ)油箱向供油箱或其他油箱輸油。本文研制了一個(gè)機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬燃油泵輸送燃油的任務(wù)，其結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要構(gòu)成包括：軍用某型離心式機(jī)載燃油泵，儲(chǔ)油箱，供油箱，數(shù)據(jù)采集設(shè)備等。實(shí)驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示，利用振動(dòng)加速度傳感器和壓力傳感器分別測(cè)量燃油泵正常狀態(tài)和五種故障狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和出口壓力信號(hào)。。振動(dòng)傳感器安裝在電機(jī)殼上3個(gè)互相垂直的點(diǎn)，如圖3所示，X、Y位于軸承處，Z位于電機(jī)殼頂部。壓力傳感器安裝在泵出口的油管上，如圖4所示。測(cè)試時(shí)，首先打開(kāi)閥門(mén)，將儲(chǔ)油箱注滿燃油，接通泵電源，泵啟動(dòng)后連續(xù)工作，待泵運(yùn)行穩(wěn)定后，采集泵振動(dòng)信號(hào)和出口的壓力信號(hào)，信號(hào)采集結(jié)束后，關(guān)閉電源和閥門(mén)。

1.燃油泵；2.儲(chǔ)油箱；3.供油箱；4.振動(dòng)傳感器；5.壓力傳感器；6.閥門(mén)；7.數(shù)據(jù)采集設(shè)備；8.主機(jī)；9.顯示器圖1 機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure diagram of fuel transfer system experimental platform

圖2 實(shí)驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Structure diagram of the experiment devices

圖3 振動(dòng)傳感器安裝實(shí)物圖Fig.3 Physical map of vibration sensor installation

圖4 壓力傳感器安裝實(shí)物圖Fig.4 Physical map of pressure sensor installation

1.2 故障件設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析

對(duì)燃油泵進(jìn)行故障診斷首先要獲取燃油泵的故障數(shù)據(jù)。該型燃油泵典型故障模式包括葉片損傷、擴(kuò)散管損傷、滲漏、刮蹭、軸承磨損等5種，試驗(yàn)故障件設(shè)計(jì)如圖5所示，其中(a)、(b)均是現(xiàn)有的返廠維修件，(c)是上沿因刮蹭而被磨尖發(fā)光的葉輪，(d)是已經(jīng)無(wú)法滿足系統(tǒng)密封要求密封圈。軸承磨損也是采用返廠維修的磨損件，因?yàn)槟p只有0.02 mm，肉眼無(wú)法分辨，所以這里不展示磨損件圖片。

圖5 故障件實(shí)物圖Fig.5 Physical maps of defective parts

圖6 6種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)及其頻譜Fig.6 Vibration signals and spectrums under six states

該燃油泵的電機(jī)為定頻電機(jī)，轉(zhuǎn)速5 600 r/min，實(shí)驗(yàn)分別測(cè)取了泵在正常狀態(tài)和葉片損傷、擴(kuò)散管損傷、滲漏 、刮蹭、軸承磨損5種故障狀態(tài)下的振動(dòng)和壓力信號(hào)，每種狀態(tài)下分別記錄30組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含4個(gè)通道，即3個(gè)振動(dòng)信號(hào)通道和一個(gè)壓力信號(hào)通道，每個(gè)通道采樣頻率都是6 000 Hz，采樣時(shí)間為5 s。

圖6(a)～6(f)是該燃油泵6種狀態(tài)下3個(gè)方向的振動(dòng)信號(hào)及其頻譜圖。從圖6中可見(jiàn)，6種狀態(tài)下，z方向的振動(dòng)信號(hào)中包含了大量的噪聲，而且頻譜圖中沒(méi)有明顯的頻率特性，相比之下，故障導(dǎo)致泵的徑向振動(dòng)幅值明顯增大，且頻譜圖中具有較明顯的特征頻率。因此對(duì)于故障識(shí)別而言，徑向的振動(dòng)信號(hào)優(yōu)于軸向的振動(dòng)信號(hào)。故障分析信號(hào)重要特征之一就是要能反映系統(tǒng)故障特征，因此，本文以x軸和y軸振動(dòng)信號(hào)作為故障分析信號(hào)。

圖7是6種狀態(tài)下的壓力信號(hào)及其頻譜，從圖中可見(jiàn)，不同狀態(tài)下壓力信號(hào)在頻域的特征并不明顯，壓力信號(hào)的基礎(chǔ)頻率99 Hz及其倍頻199 Hz、597 Hz成分基本沒(méi)有大的變化，但是故障狀態(tài)下壓力信號(hào)幅值明顯改變，實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)泵發(fā)生故障時(shí)，將直接影響出口壓力，當(dāng)壓力達(dá)不到增壓要求時(shí)，泵就無(wú)法正常工作。因此，出口壓力信號(hào)也可作為該燃油泵的重要故障分析信號(hào)。

2 燃油泵故障特征參數(shù)提取

2.1 振動(dòng)信號(hào)故障特征參數(shù)提取

由圖6可見(jiàn)泵的振動(dòng)信號(hào)信息量大，而且具有非平穩(wěn)、重復(fù)再現(xiàn)性不佳等特點(diǎn)，基于傳統(tǒng)時(shí)域或頻域的分析方法無(wú)法準(zhǔn)確地分析信號(hào)特征。小波包分析具有時(shí)頻域的局部化能力，且其時(shí)間窗和頻率窗可依據(jù)其變換尺度適應(yīng)性改變，在提取信號(hào)頻率特征的同時(shí)保持了信號(hào)的時(shí)域特征，MURALIDHARAN等[8]將小波包分析運(yùn)用于離心泵振動(dòng)信號(hào)特征提取，給出了小波包分解的詳細(xì)步驟，本文不再贅述。

小波庫(kù)中有豐富的小波基，其中db3小波具有二階消失矩，可以探測(cè)出信號(hào)中的高階奇異點(diǎn)，能夠捕捉較大的能量信號(hào)。本文用db3小波對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行三層小波包分解，分解為8個(gè)頻段內(nèi)的信號(hào)。圖8是三層小波包分解示意圖。

S——原始信號(hào)；A——低通濾波；D——高通濾波圖8 三層小波包分解示意圖Fig.8 Three layers wavelet packet decomposition diagram

為確定診斷判據(jù)，需對(duì)信號(hào)進(jìn)行定量化的表述。信號(hào)能量是信號(hào)時(shí)間序列分布特性的統(tǒng)計(jì)量，若離心泵發(fā)生故障，數(shù)據(jù)的分布特性也將發(fā)生變化。Ej是Dj頻段內(nèi)信號(hào)能量：

(1)

式中:xj(k)為節(jié)點(diǎn)(3，j)重構(gòu)信號(hào)的離散點(diǎn)的幅值，n為信號(hào)長(zhǎng)度。

圖9 不同狀態(tài)下前四個(gè)節(jié)點(diǎn)的重構(gòu)信號(hào)Fig.9 Reconstructed signals of the first four nodes under different states

由圖6可見(jiàn)故障狀態(tài)下，x軸和y軸方向振動(dòng)信號(hào)大多分布在0 Hz～1 500 Hz的頻段，其對(duì)應(yīng)三層小波包分解的前4個(gè)頻段D0～D3，由圖9可見(jiàn)，前四個(gè)頻段內(nèi)，不同故障信號(hào)的能量有較大區(qū)別，因此，根據(jù)式(1)提取各自的前4個(gè)頻段的信號(hào)能量Ex0,Ex1,Ex2,Ex3,Ey0,Ey1,Ey2,Ey3作為故障特征參數(shù)。

2.2 壓力信號(hào)故障特征參數(shù)提取

由圖7可見(jiàn)，壓力信號(hào)在頻域的特征并不明顯，因此小波包分解信號(hào)頻段并不能提取有用的故障信息。但是不同狀態(tài)下壓力信號(hào)振幅的平均水平變化較大，因此，壓力均值是反映故障的重要信息，可作為重要的故障特征參數(shù)。

根據(jù)式(2)計(jì)算壓力均值：

(2)

式中:n為信號(hào)長(zhǎng)度，pk為第k個(gè)采樣點(diǎn)壓力值。

2.3 故障特征參數(shù)歸一化

根據(jù)3.1、3.2分析，提取壓力均值Ep和x方向、y方向振動(dòng)信號(hào)小波包分解前4個(gè)頻段信號(hào)能量值Ex0,Ex1,Ex2,Ex3,Ey0,Ey1,Ey2,Ey3作為離心泵故障信號(hào)特征參數(shù)。

由于壓力信號(hào)值較大，振動(dòng)信號(hào)中故障頻率所在的頻段，其信號(hào)能量也較大，為了便于處理，將特征參數(shù)進(jìn)行如下歸一化處理。

壓力信號(hào)故障特征參數(shù)歸一化處理：

ep=ymin+
(ymax-ymin)·(Ep-Epmin)/(Epmax-Epmin)

(3)

振動(dòng)信號(hào)故障特征參數(shù)歸一化處理：

exj=ymin+
(ymax-ymin)·(Exj-Exjmin)/(Exjmax-Exjmin)

(4)

eyj=ymin+
(ymax-ymin)·(Eyj-Eyjmin)/(Eyjmax-Eyjmin)

(5)

其中：[ymin，ymax]是進(jìn)行歸一化的區(qū)間，本文選擇[-1,1];Epmin、Epmax分別是壓力均值Ep中的最小值和最大值；Exjmin、Exjmax分別是x方向振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)Exj的最小值和最大值；Eyjmin、Eyjmax分別是y方向振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)Eyj的最小值和最大值；

根據(jù)式(1)～(5)，從燃油泵振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)中提取不同狀態(tài)的故障特征參數(shù)。在每種故障狀態(tài)下構(gòu)造60組故障特征向量，共360個(gè)故障樣本，其中，隨機(jī)分配180個(gè)作為訓(xùn)練集，另外180個(gè)作為測(cè)試集。由于篇幅所限，表1只列出了每種故障狀態(tài)下的三組故障特征參數(shù)。

3 基于M-PSO-SVM的燃油泵故障診斷方法

3.1 M-PSO-SVM故障分類方法

SVM分類模型不僅考慮了對(duì)漸近性能的要求，而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果，因此它特別適用于小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，而且泛化能力明顯高于基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，計(jì)算復(fù)雜性與輸入模式的維數(shù)沒(méi)有直接關(guān)系，避免了維數(shù)災(zāi)難，在故障診斷中具有較好的應(yīng)用發(fā)展前景。本文上述的燃油泵故障分類問(wèn)題就是典型的小樣本、非線性、高維模式識(shí)別問(wèn)題，因此選擇SVM作為該問(wèn)題的分類決策模型。

由VAPNIK的核空間理論可知，對(duì)于線性不可分問(wèn)題，SVM就是通過(guò)內(nèi)積核函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間映射到一個(gè)高維空間，再在這個(gè)空間中求最優(yōu)分類面。對(duì)于非線性分類問(wèn)題，徑向基函數(shù)(RBF)所得到的分類超平面可最大程度逼近樣本空間[13]。因此本文采用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)：

K(x,xi)=exp(-γ‖x-xi‖＾2)

(6)

式中:‖x-xi‖為兩個(gè)向量間的距離，γ為不等于0的常數(shù)。

綜上所述，本文采用SVM分類模型，采用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，對(duì)燃油泵進(jìn)行故障分類。該模型的分類精度主要取決于徑向基函數(shù)中的γ和SVM中懲罰因子C，γ決定樣本特征向量在高維空間中的分布，C是對(duì)錯(cuò)誤分類的懲罰系數(shù)，因此，需要對(duì)SVM參數(shù)(c，γ)進(jìn)行優(yōu)化。

表1 故障特征參數(shù)提取結(jié)果

粒子群算法是一種用于連續(xù)非線性函數(shù)優(yōu)化的人工智能優(yōu)化算法，王維剛等[14-15]將粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)運(yùn)用于SVM參數(shù)尋優(yōu)中，但是粒子位置的更新模式單一，使得其收斂速度在計(jì)算的后期效率不高，易陷入局部極值。因此本文將遺傳變異思想運(yùn)用到粒子群算法中，在新的算法的每次迭代中，每個(gè)粒子有一定的概率被移動(dòng)到比當(dāng)前位置具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的位置上，也就是說(shuō)，每個(gè)粒子有一定的概率跳出局部最優(yōu)，而找到全局最優(yōu)解，該方法可以改善粒子群優(yōu)化算法的搜索機(jī)制。本文用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)SVM參數(shù)(C，γ)進(jìn)行尋優(yōu)，優(yōu)化SVM的分類性能。

圖10是混合遺傳變異思想的M-PSO-SVM故障診斷流程圖:

圖10 M-PSO-SVM算法流程圖Fig.10 Flow chart of M-PSO-SVM

下面對(duì)M-PSO-SVM算法進(jìn)行具體說(shuō)明：

(1)參數(shù)初始化

①初始化種群規(guī)模n、最大迭代次數(shù)M、pso參數(shù)局部搜索能力c1、pso參數(shù)全局搜索能力c2、變異概率p；

②初始化粒子位置和速度：

初始c值：xc(i)=(cmax-cmin)·rand+cmin；

初始g(即γ)值：xg(i)=(gmax-gmin)·rand+gmin；

c的初始速度：vc(i)=vcmax·rands(1,1)；

g的初始速度：vg(i)=vgmax·rands(1,1)；

其中，[xc(i)，xg(i)]為第i個(gè)粒子的位置向量；[vc(i),vg(i)]為第i個(gè)粒子的速度向量；cmin，cmax，gmin，gmax代表粒子位置極值，一般取默認(rèn)值：cmin=gmin=0.1，cmax=gmax=100。

vcmin,vcmax,vgmin,vgmax代表粒子的速度極值，一般取默認(rèn)值vcmin=vgmin=-60，vcmax=vgmax=60；rand為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；rands(1,1)為[-1，1]之間的隨機(jī)數(shù)。

(2)適應(yīng)度函數(shù)

適應(yīng)度函數(shù)是PSO算法尋優(yōu)的依據(jù)，本文選用SVM的交叉檢驗(yàn)(cv-cross validation)方法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)。K-fold cross validation 是用來(lái)驗(yàn)證分類模型性能的一種統(tǒng)計(jì)方法，其基本思想是將原始數(shù)據(jù)均分為k組，一般取k=3,即將原始數(shù)據(jù)分為3組，將每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別做一次驗(yàn)證集，其余2組子集數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，這樣會(huì)得到3個(gè)模型，用這3個(gè)模型的分類準(zhǔn)確率的平均值作為分類模型的適應(yīng)度函數(shù)，來(lái)評(píng)判分類模型優(yōu)劣。將K-CV的平均分類準(zhǔn)確率作為適應(yīng)度值，不但樣本利用率高，能較大程度提高小樣本分類精度，而且排除了隨機(jī)因素對(duì)分類模型的影響，能最大限度地提高SVM分類模型的分類準(zhǔn)確率；

(3)迭代尋優(yōu)

對(duì)每個(gè)粒子逐個(gè)更新速度和位置:

①速度更新：

vc更新公式：

vc(i)=

vg更新公式：

vg(i)=

式中:local_xc(i)、local_xg(i)分別代表第i個(gè)粒子迭代過(guò)程中c,g的最優(yōu)解，global_xc、global_xg分別代表所有粒子在迭代過(guò)程c,g的最優(yōu)解；c1，c2為正常數(shù)，代表學(xué)習(xí)因子，c1代表粒子向自身學(xué)習(xí)的成分，c2代表粒子向群體學(xué)習(xí)的成分。

②位置更新：

c值更新：

g值更新：

③變異操作

更新完第i個(gè)粒子的位置信息和速度信息之后，隨機(jī)生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)，若rand

若k=1，令xc(i)=(cmax-cmin)·rand+cmin；

若k=2，令xg(i)=(gmax-gmin)·rand+gmin；

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

用M-PSO-SVM算法對(duì)3.3節(jié)得到的機(jī)載燃油泵故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷，先對(duì)參數(shù)初始化：c1=1.5，c2=1.7，M=50，n=10，p=0.05。

表2 不同故障特征向量下，M-PSO-SVM的診斷結(jié)果

由表2分析可得如下結(jié)論：

(1)改變故障特征向量的維數(shù)，對(duì)M-PSO-SVM的復(fù)雜度影響較小，算法的診斷時(shí)間并沒(méi)有明顯的變化。

(2)由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]的診斷結(jié)果可知，故障特征向量維數(shù)過(guò)大或過(guò)小，都會(huì)影響M-PSO-SVM的分類準(zhǔn)確率，維數(shù)過(guò)大，存在信息冗余，干擾SVM的分類；維數(shù)過(guò)小，信息太少，無(wú)法區(qū)分眾多故障。

(3)由T=[ex0,ex1,ex2,ex3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]/ [ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結(jié)果可知，文獻(xiàn)[3-5]提出的只采用振動(dòng)信號(hào)或者壓力信號(hào)中的一種作為故障信號(hào)的方法，并不能滿足多故障模式下故障診斷精度要求，分類準(zhǔn)確率明顯降低，可見(jiàn)出口壓力作為燃油泵的重要性能參數(shù)，將其與振動(dòng)信號(hào)一起作為故障分析信號(hào)，能大大提高燃油泵的故障診斷率。

(4)由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3]/[ex0,ex1,ex2,ex3]和T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結(jié)果比較可知，y方向的振動(dòng)信號(hào)優(yōu)于x方向的振動(dòng)信號(hào)，更能反映燃油泵的故障狀態(tài)，因此，取壓力信號(hào)和y方向的振動(dòng)信號(hào)，即取T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]時(shí)，用M-PSO-SVM即可實(shí)現(xiàn)對(duì)燃油泵100%的故障診斷率，該結(jié)論對(duì)于優(yōu)化傳感器布局，簡(jiǎn)化實(shí)驗(yàn)裝置有重要指導(dǎo)作用。

根據(jù)結(jié)論(4)，取T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]時(shí)，將M-PSO-SVM算法的適應(yīng)度變化曲線與Grid-SVM、GA-SVM[11]進(jìn)行比較如圖11～圖13所示，分類結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表3。

表3 T′=[ep,e0,e1,e2,e3]時(shí)，Grid-SVM、GA-SVM、M-PSO-SVM的診斷結(jié)果

圖11 Grid-SVM適應(yīng)度變化等高線Fig.11FitnesscontoursofGrid-SVM圖12 GA-SVM適應(yīng)度變化曲線Fig.12FitnesscurvesofGA-SVM圖13 M-PSO-SVM適應(yīng)度變化曲線Fig.13FitnesscurvesofM-PSO-SVM

通過(guò)對(duì)比分析圖11～13和表3可得到以下結(jié)論：

(1)由圖11可見(jiàn)，用傳統(tǒng)的Grid搜索策略進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的SVM需要遍歷整個(gè)搜索空間，運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，分類模型泛化能力較差，對(duì)于測(cè)試集的分類準(zhǔn)確率只有83.33%，不能滿足故障診斷的實(shí)時(shí)性和精度要求。

(2)從圖12可以看出，雖然GA-SVM簡(jiǎn)化了最優(yōu)參數(shù)的搜索過(guò)程，縮短了診斷時(shí)間，但是第19步到32步的尋優(yōu)過(guò)程非常緩慢，因?yàn)槟硞€(gè)個(gè)體因競(jìng)爭(zhēng)力太突出而控制了選擇運(yùn)算過(guò)程，難以收斂。表3顯示GA-SVM對(duì)于測(cè)試集的分類準(zhǔn)確度只有93.7%，說(shuō)明所得到的分類模型并不是全局最優(yōu)，樣本的隨機(jī)性和個(gè)體差異影響到GA-SVM模型的分類精度。

(3)由圖13可見(jiàn)，M-PSO-SVM迭代到15次以后，適應(yīng)度值穩(wěn)定在100%，可見(jiàn)PSO尋優(yōu)算法簡(jiǎn)單，沒(méi)有遺傳算法所用的選擇和交叉操作，運(yùn)行時(shí)間大大縮短。同時(shí)，遺傳算法的變異思想可以幫助粒子以一定的概率跳出局部最優(yōu)，選擇全局最優(yōu)解，其訓(xùn)練集和測(cè)試集的故障分類準(zhǔn)確率均達(dá)到100%。因此M-PSO-SVM相對(duì)于傳統(tǒng)Grid-SVM和GA-SVM的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單、快速、全局最優(yōu)，能夠滿足燃油泵實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的要求。

4 結(jié) 論

本文以機(jī)載燃油泵實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)為背景，研制了機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，針對(duì)燃油泵典型故障模式，設(shè)計(jì)故障件，進(jìn)行故障實(shí)驗(yàn)，并提出了一種基于小波包分析和改進(jìn)粒子群支持向量機(jī)的燃油泵故障診斷方法，填補(bǔ)了南京機(jī)電液壓工程研究中心對(duì)其產(chǎn)品機(jī)載燃油泵故障診斷方法研究的空白。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證，得到以下結(jié)論：

(1)本文研制的機(jī)載燃油轉(zhuǎn)輸系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能夠模擬燃油泵由儲(chǔ)油箱向供油箱轉(zhuǎn)輸燃油的任務(wù)，并有效地采集泵的故障信號(hào)。該平臺(tái)為獲取燃油泵故障數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行PHM研究提供了一種新的研究思路和手段。

(2)本文提取y方向的振動(dòng)信號(hào)和出口壓力信號(hào)的特征參數(shù)進(jìn)行故障診斷，實(shí)現(xiàn)了100%故障診斷率，該結(jié)果的重要結(jié)論：該實(shí)驗(yàn)的傳感器布局可以進(jìn)一步優(yōu)化，只需一個(gè)振動(dòng)傳感器和一個(gè)壓力傳感器就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)泵的故障診斷，這對(duì)之后將傳感器集成到燃油泵內(nèi)具有重要指導(dǎo)意義。

(3)燃油泵的振動(dòng)信號(hào)在時(shí)、頻域上包含豐富的故障信息，而壓力作為燃油泵重要性能參數(shù)也是重要故障信號(hào)，將兩者結(jié)合起來(lái)，可以在多故障模式條件下，提高燃油泵的故障診斷準(zhǔn)確率。

(4)將遺傳變異思想融入到粒子群算法中，可以發(fā)揮兩種算法各自的優(yōu)勢(shì)，讓粒子以一定的概率跳出局部最優(yōu)，找到全局最優(yōu)解，該方法對(duì)SVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，得到的分類模型在分類時(shí)間和分類準(zhǔn)確率方面都優(yōu)于GA-SVM和Grid-SVM。

本文下一步工作可以從理論上證明y方向振動(dòng)信號(hào)為三個(gè)方向振動(dòng)信號(hào)最優(yōu)，并進(jìn)一步對(duì)燃油泵故障預(yù)測(cè)與健康管理關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究。

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Fault diagnosis and test platform for airborne fuel pumps

JIAO Xiaoxuan1, JING Bo1, QIANG Xiaoqing1, LIU Xiaodong3,4, LI Juan1,2, ZHOU Wei1

(1. College of Aeronautic and Astronautic Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China;2. Mathematics and Statistics, Ludong University, Yantai 264025, China;3. China Aviation Industry Jincheng Nanjing Electrical and Hydraulic Engineering Research Center, Nanjing 210000, China;4. Aviation Science and Technology Key Laboratory of Aviation Mechanical and Electrical System，Nanjing 210000, China)

Under the background of real-time status monitoring for airborne fuel pumps, aiming at lack of fault data and efficiency, and high-cost of now available fault diagnosis methods, a test platform of a fuel transfer system was developed and a fault diagnosis method based on wavelet packet analysis, modified particle swarm optimization and support vector machine (M-PSO-SVM) was proposed. The test platform could run tests for five typical fault modes of fuel pumps to acquire vibration signals and outlet pressure signals under malfunction conditions. The energy of different frequency bands of vibration signals extracted with the wavelet packet decomposition was regarded as characteristic parameters to construct fault feature vectors combined with the mean outlet pressures. The particle swarm optimization algorithm with the thought of genetic variation was presented to optimize the parameters of a SVM classification model. Meanwhile, the fault feature vectors were used to train and validate this classification model. The examples demonstrated that the test platform is quite effective to get fault signals of fuel pumps and the measurement points can be further optimized; the M- PSO-SVM has higher performances than Grid-SVM and GA-SVM do and it can meet the requirements of practical fault diagnosis.

fuel pump; test platform; wavelet package analysis; particle swarm optimization (PSO); support vector machine (SVM)

航空科學(xué)基金(20142896022)

2015-08-17 修改稿收到日期：2016-01-22

焦曉璇 男，博士生，1990年5月生

景博 女，博士，教授，博士生導(dǎo)師，1965年3月生 E-mail：jingbo_sensor@163.com

TP277

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.01.018