某型發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)多故障診斷研究

王 賽，曹繼平，李 峰，周永濤，張 毅

(火箭軍工程大學 裝備管理工程系，陜西 西安 710025)

發(fā)射車是導彈作戰(zhàn)的核心要素之一，擔負著極其重要的導彈運輸和發(fā)射任務，其狀態(tài)的好壞，直接關(guān)系到整個導彈武器系統(tǒng)戰(zhàn)斗力的形成。據(jù)統(tǒng)計，2013～2014年，某型發(fā)射車發(fā)生故障的75%以上都位于底盤系統(tǒng)。發(fā)射車底盤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜、功能多樣，主要由動力系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、行駛系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)等組成。對2013～2014兩年的底盤系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)進行分析，底盤系統(tǒng)中動力系統(tǒng)故障占比高達47.5%，嚴重影響著發(fā)射車的安全性和可靠性，制約著導彈武器裝備作戰(zhàn)性能的發(fā)揮，是當前發(fā)射車故障診斷迫切需要解決的問題。

當前國內(nèi)外用于多故障診斷的方法主要有：劉芬等對粒子群算法優(yōu)化后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡進行研究并應用于傳動箱的多故障診斷[1]；王向紅等運用小波包分析與獨立分量分析的多源故障信號提取方法對旋轉(zhuǎn)機械設備的裂紋、摩擦等多故障源信號進行檢測和分離[2]；梁威等采用小波包和進化支持向量機融合技術(shù)對機載燃油泵進行多故障診斷[3]；王宏超對稀疏分解和圖像稀疏表征技術(shù)進行了研究并應用于滾動軸承微弱故障診斷[4]；王敏改進了形態(tài)分量分析方法并應用于齒輪箱多故障診斷[5]；王毅等將多小波能量和粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行融合，實現(xiàn)了水電機組的多故障診斷[6]；李輝等綜合利用了雙樹復小波包變換和經(jīng)驗模態(tài)分解技術(shù)對軸承的多故障類型進行了識別診斷[7]。

以上研究中，多故障診斷研究方法多且應用領(lǐng)域廣，但針對發(fā)射車底盤的研究尚不多見。小波分析理論能實現(xiàn)非平穩(wěn)信號的低頻成分和短時高頻成分分析，多小波變換具備正交性、高階消失矩、緊支性和對稱性特點，能夠最大限度減少失真，應用更廣[8-9]。鑒于發(fā)射車底盤燃油濾清器、機油濾清器、空氣濾清器堵塞多故障振動信號的非線性、非平穩(wěn)性，筆者合理設置傳感器進行動力系統(tǒng)振動信號采集，采用多小波分解方法進行信號分析和處理，提取小波包能量譜故障特征信息，最后運用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習、訓練和測試，以實現(xiàn)發(fā)射車底盤多故障診斷。

1 發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)多故障分析

結(jié)合2013～2014年某型發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)，對該型發(fā)射車動力系統(tǒng)故障部位、故障現(xiàn)象和故障原因進行統(tǒng)計，如表1所示。

表1 某型發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)故障分析

由表1可知，在動力系統(tǒng)故障中，柴油濾清器、機油濾清器、空氣濾清器堵塞故障共計44次，占比達71%，迫切需要對發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)“三濾”多故障進行分析，以尋求最佳故障診斷策略。

1.1 “三濾”功能分析

空氣濾清器是發(fā)射車底盤進氣系統(tǒng)的重要組成部分，如圖1所示，其主要功用為濾除空氣中的雜質(zhì)和塵埃，使清潔的空氣進入燃燒室，預防管路堵塞，減小活塞和缸套摩擦，使發(fā)動機保持正常工作效率以延長壽命。燃油濾清器位于發(fā)射車底盤供油系統(tǒng)中，如圖2所示，其主要功能為濾除燃油中的雜質(zhì)。機油濾清器位于發(fā)射車底盤潤滑系統(tǒng)中，如圖3所示，其主要對來自油底殼的機油中有害雜質(zhì)進行濾除，以潔凈的機油供給曲軸、凸輪軸、活塞環(huán)和連桿等零部件，起到潤滑、冷卻及清洗作用。

1.2 “三濾”故障對發(fā)動機氣缸振動的影響分析

針對發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)故障中最具代表性的發(fā)動機動力不足現(xiàn)象，利用專家經(jīng)驗可以判斷為空氣濾清器堵塞、柴油濾清器堵塞、機油濾清器堵塞多故障，實際維修過程中需要確定診斷順序，逐個進行排查和驗證，在一定程度上造成了維修時間和資源的浪費，不利于戰(zhàn)時迅速恢復裝備戰(zhàn)斗力。根據(jù)發(fā)射車動力系統(tǒng)工作原理，柴油和新鮮空氣燃燒發(fā)生爆炸對發(fā)動機缸體產(chǎn)生振動，通過燃燒膨脹的動力推動活塞運動，對缸體產(chǎn)生沖擊。當空氣濾清器堵塞時，發(fā)動機氣缸進氣量不足，導致燃燒不充分，排氣不暢且伴有黑煙，發(fā)動機氣缸和排氣管振動異常；當燃油濾清器堵塞時，氣缸內(nèi)供油量不足，導致燃燒功率下降，對缸體的沖擊減弱，振動幅度下降；當機油濾清器堵塞時，發(fā)動機潤滑系統(tǒng)供油不足，零部件磨損加劇，機械元件磨損產(chǎn)生的振動與缸內(nèi)能量沖擊混合，發(fā)動機氣缸振動信號呈顯著異常。因此，發(fā)動機氣缸振動信號能很好反映出“三濾”的工作情況，通過發(fā)動機的缸蓋振動信號的分析可以診斷出“三濾”是否正常。文獻[10-13]通過設置柴油機故障工況，采集振動信號并進行分析處理，有效實現(xiàn)了柴油機多故障診斷，為發(fā)射車“三濾”故障診斷提供了思路。

2 實驗設計

2.1 故障工況設置

根據(jù)發(fā)射車底盤故障數(shù)據(jù)，結(jié)合動力系統(tǒng)多故障診斷試驗需要，實驗模擬底盤動力系統(tǒng)常見的4種工況：正常工況、空氣濾清器堵塞工況、燃油濾清器堵塞故障工況和機油濾清器堵塞故障工況，3種故障均為人為設定故障，如表2所示。

表2 發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)實驗工況

2.2 振動傳感器布置

以某型發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)為診斷對象，試驗平臺如圖4所示。

實驗中通過安裝振動傳感器，采集發(fā)動機總成振動信號。由于該型發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)發(fā)動機缸蓋不能拆卸，因此將振動傳感器安裝在發(fā)動機側(cè)面機體上，布置方式如圖5所示，信號采集時發(fā)動機運行轉(zhuǎn)速為1 500 r/min。

3 振動信號采集與故障特征提取

3.1 振動信號采集

實驗采集了正常工況、空氣濾清器堵塞故障、燃油濾清器堵塞故障和機油濾清器堵塞故障4種狀態(tài)下的振動信號，每種狀態(tài)各提取60組信號，共240個。為方便表述，將4種實驗數(shù)據(jù)記錄為Ai、Bi、Ci和Di，i=1,…,60，發(fā)動機不同狀態(tài)下的實測振動波形如圖6～9所示。

3.2 故障特征提取

根據(jù)小波分析理論，小波包分解可以將采集的振動信號進行多尺度、低高頻信號同步的正交分解，使分解系數(shù)呈現(xiàn)不相關(guān)性且有白化趨勢，能有效區(qū)分振動信號中的突變部分和噪聲，使分離出來的信號的頻帶能量互相獨立且無冗余。小波包能量譜可以有效表征信號的能量分布情況，不同狀態(tài)下小波包能量譜具有不同的能量分布，可以作為故障診斷的依據(jù)，因此筆者對振動信號的小波包能量譜進行分析，作為故障特征信息提取的來源。

結(jié)合發(fā)射車動力系統(tǒng)振動信號的頻域特性，通過多次取值實驗分析及對比，筆者對每組振動信號均采用德比契斯(db10)小波基函數(shù)，分解層數(shù)為4層，由此得X1,X2,…,X16共16個頻帶，信號分析頻率為10 kHz，動力系統(tǒng)各狀態(tài)下振動信號小波包能量譜分布如圖10所示。由圖10可知，動力系統(tǒng)不同狀態(tài)下振動信號小波包能量譜分布各不相同：在正常狀下，X9和X10頻帶所占能量比例最大，分別占總能量的24.6%和28.07%；空氣濾清器堵塞故障下，X16所占能量比例最大，為25.99%；燃油濾清器堵塞故障下，X10所占的能量比例仍較大且相對增加為32.47%，但X9處能量比例相對下降，為15.5%，同時X15頻帶能量比例大幅增加，為12.94%；機油濾清器堵塞故障下能量分布較為分散，X9和X10頻帶所含能量比例較大，分別為16.65%和17.15%。可見空氣濾清器堵塞和機油濾清器堵塞故障下，信號能量分布比較分散，正常狀態(tài)和燃油濾清器堵塞

故障下，振動信號能量分布較為集中，某一頻段內(nèi)能量占比很大。

將各頻段內(nèi)信號所占能量百分比作為該狀態(tài)下故障特征信息，以空氣濾清器堵塞故障為例，其小波包能量譜特征值如表3所示。

表3 空氣濾清器堵塞工況小波包能量譜值

4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷

徑向基函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)網(wǎng)絡[14]具有任意精度的泛函逼近能力和最佳逼近特性，且不受BP(Back Propagation)網(wǎng)絡及其改進算法存在的收斂速度慢、局部極小值和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)難以確定等缺點制約。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖11所示，包括輸入層、輸出層和隱含層，隱含層神經(jīng)單元的作用函數(shù)為具有局部響應特性的非單調(diào)的高斯基函數(shù)(Gaussian basis function)，不同于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的全局響應函數(shù)。在功能實現(xiàn)上，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)元個數(shù)設定需比BP網(wǎng)絡多，但訓練時間會有效減少。

4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)選取

表4 各樣本應得到的神經(jīng)網(wǎng)絡理想輸出

4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與測試

在獲取的240組振動信號中，選取160組作為訓練樣本，對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習和訓練。經(jīng)樣本學習后，網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)確定為17×11×4，網(wǎng)絡的部分訓練結(jié)果如表5所示。

表5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練結(jié)果

將4種工況下剩余的各20組數(shù)據(jù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的測試樣本，共80組。神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完畢后，從80組測試樣本中任取一個樣本，如燃油濾清器堵塞故障C48，該樣本輸入為X=(1.127 7，1.320 5,1.627 1，1.878 6，1.468 3，0.897 3，2.470 9，1.731 6，15.533 6，32.455 7，11.377 9，10.142 2，2.284 5，1.196 2，12.917 8，1.650 1，26.418 3)。將C48樣本特征值輸入到訓練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，得到診斷結(jié)果與理想輸出如表6所示。

表6 測試樣本的診斷結(jié)果

將剩余79組測試樣本輸入到訓練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷驗證，其結(jié)果如表7所示。

表7 RBF網(wǎng)絡故障診斷性能測試 %

注：診斷精度=識別率/(1-拒絕率)

從表7可以看出，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)多故障診斷具有良好的診斷性能。

5 結(jié)束語

根據(jù)發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)多故障機理及振動信號產(chǎn)生機制進行了實驗設計，采集了發(fā)射車在正常狀態(tài)、空氣濾清器堵塞、燃油濾清器堵塞和機油濾清器堵塞4種狀態(tài)下的振動信號，對振動信號進行小波包能量譜分析并提取出故障特征信息，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對特征信息進行學習和訓練，并對訓練好的診斷網(wǎng)絡進行了驗證。結(jié)果表明，訓練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡具有較高的診斷精度，筆者所提方法可以有效應用于發(fā)射車底盤動力系統(tǒng)的多故障診斷。