基于故障機理的液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評估方法

劉思遠 何 躍 李曉明 盧明立 盧正點

1.燕山大學河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室，秦皇島，066004 2. 燕山大學先進鍛壓成形技術與科學教育部重點實驗室，秦皇島，066004 3. 江蘇天明機械集團有限公司，連云港，222300 4. 河北漢光重工有限責任公司，邯鄲，056028

0 引言

液壓系統(tǒng)的狀態(tài)評估對設備的安全運行，延長元件使用壽命，提高系統(tǒng)的可靠性以及降低維護成本起到重要作用,如何提高評估模型精度已成為該領域研究的重點和熱點問題[1-2]。液壓系統(tǒng)的封閉性和液壓元件的結構復雜性導致狀態(tài)評估模型中特征信息的模糊性和不完備性更加嚴重，對基于多信息融合算法的狀態(tài)評估模型提出了更高的要求。大多數(shù)國內(nèi)學者是從增強信號濾波處理效果和提取更為敏感的特征信息兩個角度進行研究，以此達到提高評估模型精度的目的[3-4]。國外學者更多的是通過先進的檢測技術來獲得更準確的評估結果[5-6]。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在液壓系統(tǒng)研究領域中有關基于故障機理分析提高多信息狀態(tài)評估模型精度的研究鮮有報道。

本文以液壓泵滑靴磨損故障為例，從故障機理研究出發(fā)，分析故障程度與故障特征信息間的量化對應關系，采用對機械設備反應敏感的振動烈度作為特征因子進行液壓泵殼體振動、出口流量及壓力三種信號的烈度特征提取，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡和D-S證據(jù)理論方法建立了基于多信息決策融合算法的狀態(tài)評估模型，最后通過測試實驗對提出的模型進行了實驗驗證。

1 滑靴磨損機理分析

1.1 滑靴磨損原因

外邊緣偏磨磨損是最為常見的一種滑靴磨損形式。泵工作時滑靴受離心力矩和摩擦力矩作用，相對斜盤產(chǎn)生一定的傾覆，使滑靴副局部接觸應力增大，在滑靴底面和斜盤之間形成微小的楔形間隙，間隙收斂區(qū)形成油膜動壓支承效應，產(chǎn)生抗傾覆力矩，減小了滑靴和斜盤的局部接觸應力。在惡劣工況或油液污染條件下，抗傾覆力矩作用減弱，滑靴外邊緣與斜盤接觸應力增大，極易發(fā)生磨損故障。

圖1 滑靴外邊緣圓形磨損結構Fig.1 Circular wear structure of the outer edge of slipper

滑靴對斜盤的壓緊力

(1)

式中，γ為柱塞泵斜盤傾角。

滑靴發(fā)生磨損時油膜液壓支承力

(2)

取p0=pd，根據(jù)壓緊系數(shù)的定義，結合式(1)和式(2)可得滑靴磨損過程中壓緊系數(shù)的表達式：

(3)

滑靴在磨損過程中受到的摩擦力

(4)

式中，μ為滑靴和斜盤之間的動摩擦因數(shù)。

滑靴產(chǎn)生磨損時的許用摩擦力

(5)

式中，[q]為滑靴在斜盤表面滑動時的許用比壓。

1.2 液壓泵不同工作狀態(tài)的區(qū)域劃分方法

本文將壓緊系數(shù)ε作為滑靴性能退化參數(shù)，將外邊緣徑向磨損量C作為故障參數(shù)，進行液壓泵狀態(tài)區(qū)域劃分。壓緊系數(shù)是剩余壓緊力法設計滑靴時的主要參數(shù)，反映了剩余壓緊力的大小，決定了滑靴對斜盤的壓緊程度和滑靴的摩擦功率損失，在設計滑靴副時一般最大可取ε=1.05。根據(jù)滑靴副壓緊系數(shù)大小可劃分出液壓泵的3種工作狀態(tài)：正常、失穩(wěn)和失效。通過式(3)得到液壓泵壓緊系數(shù)ε隨滑靴外邊緣徑向磨損量C的變化規(guī)律，并建立滑靴磨損程度與液壓泵工作狀態(tài)的對應關系，見表1。其中，ε0為滑靴副初始壓緊系數(shù)；εL為壓緊力達到許用比壓時的壓緊系數(shù)；ε=1.05為滑靴設計時的最大允許壓緊系數(shù)。Ca為ε=1.05時對應的滑靴磨損量；Cb為ε=εL時對應的滑靴磨損量。

表1 滑靴磨損程度與液壓泵工作狀態(tài)的對應關系

2 多信息烈度特征提取

2.1 振動烈度的頻域計算方法

振動烈度的大小等于機械振動速度的均方根值，它反映了包含各次諧波能量的總振動能量的大小，其表達式為

(6)

式中，N為信號長度；v(n)為振動速度。

利用離散傅里葉變換理論，可得頻域信號X(k)的表達式：

(7)

式中，x(n)為實測N點振動信號。

根據(jù)信號x(n)的類型，分三種情況來計算頻率范圍為fa～fb的位移、速度和加速度信號的振動烈度[7]：

Vims=

(8)

式中，fs為信號采樣頻率；ka為大于Nfa/fs的最小整數(shù)；kb為小于Nfb/fs的最大整數(shù)。

2.2 信號烈度特征的物理量轉換

液壓泵殼體的振動信號可利用振動烈度的頻域計算方法直接提取烈度特征因子。泵出口流量信號和壓力信號則需通過物理量轉換法，轉換成速度和加速度信號才能提取烈度特征。轉換公式如下：

vsh=4qsh/(πD2)

(9)

ash=πd2psh/(4mg)

(10)

式中，vsh為泵出口瞬時流速；qsh為泵出口瞬時流量；D為泵出口管徑;ash為柱塞的瞬時加速度；psh為泵出口的瞬時壓力；mg為單柱塞質(zhì)量。

3 多信息決策融合算法

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概率分配

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構Fig.2 BP neural network structure

3.2 基于D-S證據(jù)理論的多信息融合

D-S證據(jù)理論通過對同一識別框架上所有證據(jù)體進行融合推理得到?jīng)Q策融合結果[9]，D-S合成法則是決策融合過程中的重要法則。設同一識別框架上有n個信度函數(shù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡分配各信度函數(shù)的基本概率為m1,m2,…,mn，證據(jù)的焦元為A1,A2,…,An，多信息決策融合算法的m(A)計算公式為

(11)

4 液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評估方法

評估方法的詳細流程如圖3所示，具體實現(xiàn)步驟如下：①基于故障機理找出液壓泵性能退化特征參數(shù)與故障參數(shù)間的變化規(guī)律，進行液壓泵工作狀態(tài)的區(qū)域劃分；②每種工作狀態(tài)對應的區(qū)域中確定多個故障參數(shù)值，采用人為破壞的方式制作故障樣件；③通過振動烈度的頻域計算方法提取泵殼體振動、出口流量和壓力信號的烈度特征因子，并通過特征對故障的敏感性進行分析，構建烈度特征因子訓練樣本集；④采用最小二乘法進行數(shù)據(jù)擬合找出烈度特征因子與故障程度的量化對應關系；⑤采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行烈度特征向量的基本概率分配，利用D-S證據(jù)理論合成法則進行決策融合建立狀態(tài)評估模型；⑥利用測試樣本驗證評估模型的有效性和測試出相應的評估精度。

圖3 多信息烈度特征狀態(tài)評估方法流程Fig.3 Multi-information intensity characteristic state assessment method flow

5 實驗分析

選用10MCY14-1B型軸向柱塞泵作為被試泵，在液壓泵故障模擬及信號采集試驗臺(圖4)上設定電機轉速為1 500 r/min，工作壓力調(diào)定為10 MPa。

圖4 液壓泵故障模擬及信號采集試驗臺Fig.4 Hydraulic pump fault simulation and signal acquisition test bench

5.1 被試泵不同工作狀態(tài)的區(qū)域劃分

表2 滑靴副結構參數(shù)

依據(jù)表3，每種磨損程度按不同的磨損量各制作5個故障樣件，共15個，見表4。部分實驗樣件故障形式見圖5。設置采樣頻率為10 kHz，通過故障件替代正常件的方式模擬故障，每個實驗樣件采集10組泵殼體振動信號、泵出口壓力信號以及泵出口流量信號，截取1 s時間段的數(shù)據(jù)進行分析。

表3 被試泵的工作狀態(tài)區(qū)域劃分

表4 實驗試樣磨損量

圖5 部分實驗樣件Fig.5 Partial experimental samples

5.2 多源信號烈度特征因子的提取及敏感性分析

首先采用物理量轉換法將流量和壓力信號轉換成速度和加速度信號，再利用振動烈度的頻域計算方法同時提取3種信號的烈度特征因子，通過磨損滑靴與未磨損滑靴烈度特征因子變化趨勢的對比，分析各信號對磨損故障的敏感性，如圖6～8所示?？芍?，振動、流量和壓力烈度特征因子對滑靴磨損故障都有一定的敏感性。隨著滑靴磨損程度的加劇，振動烈度特征因子和壓力烈度特征因子有明顯的增大趨勢，而壓力烈度特征因子增大的幅度尤為顯著。流量烈度特征因子呈現(xiàn)緩慢減小的趨勢。由此可見，壓力烈度特征因子敏感性最強，其次是振動烈度特征因子，而流量烈度特征因子敏感性一般。由此可知，3種特征因子均可作為狀態(tài)評估模型建立的烈度特征向量。

5.3 液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評估

5.3.1融合故障機理的烈度特征向量

采用數(shù)據(jù)擬合方法得到烈度特征因子與滑靴磨損程度的一一對應關系，其擬合曲線方程為

R(C)=a+bC+cC2

(14)

式中，a、b、c為通過“最小二乘法”獲得的二階多項式系數(shù)。

計算出不同磨損程度下3種信號的烈度特征平均值進行數(shù)據(jù)擬合，得到各烈度特征因子與滑靴磨損程度的擬合曲線，如圖9所示。

由圖9可得到烈度特征因子與滑靴磨損程度的量化對應關系，見表5。

5.3.2烈度特征向量的基本概率分配

將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概率分配識別框架預設為以下4種模式：未磨損(A1)、輕度磨損(A2)、中度磨損(A3)、重度磨損(A4)。振動、流量和壓力烈度特征因子集中含有4種特征向量，故隱層單元數(shù)目h可取13，從而構造出BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構。采集4種模式的信號，每種模式50組，共200組數(shù)據(jù)制作測試樣本，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構中進行振動、流量和壓力烈度特征向量的基本概率分配，結果見表6～表8。

表5 烈度特征因子與磨損程度的對應關系

表6 振動烈度特征向量的基本概率分配

表7 流量烈度特征向量的基本概率分配

表8 壓力烈度特征向量的基本概率分配

5.3.3多信息烈度特征融合評估結果

用D-S證據(jù)理論多信息決策融合算法融合振動、流量和壓力烈度特征向量的基本概率，輸出最終的融合評估結果，見表9。

表9 多信息決策融合評估結果

可以看出，中度磨損(液壓泵失穩(wěn))狀態(tài)評估的準確率最高，為95.72%；重度磨損(液壓泵失效)狀態(tài)評估的準確率也高達92.45%；未磨損和輕度磨損同屬于液壓泵正常狀態(tài)，其評估的準確率最低，分別為91.45%和90.75%。由此證明，本文提出的液壓泵多信息烈度特征融合狀態(tài)評估模型可以實現(xiàn)對液壓泵工作狀態(tài)的有效評估，且平均準確率能夠達到92%以上。本課題組提出的基于證據(jù)理論的多源多特征融合的故障診斷方法[10]，所用特征信息由于缺少故障機理的支撐，建立的多信息決策融合模型故障診斷的平均準確率僅為80%左右。由此說明，融合故障機理的特征信息可以大幅提高多信息融合評估模型的精度和評估結果的準確率[11]。

6 結論

(1)利用壓緊系數(shù)作為閾值參數(shù)對滑靴外邊緣磨損程度進行了區(qū)域劃分，為評估模型提供了可靠的評估依據(jù)。

(2)基于故障機理利用最小二乘法對取出的振動、流量和壓力烈度特征因子進行數(shù)據(jù)擬合，得到特征信息與故障程度的量化對應關系，解決了特征信息缺乏故障機理的問題。

(3)通過實驗分析，驗證了基于該方法的評估模型能對液壓泵滑靴磨損程度進行準確的評估，從而為液壓泵其他摩擦副故障以及其他液壓元件的狀態(tài)評估方法研究提供了理論參考。