基于優(yōu)化故障樹(shù)模型的機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)研究

劉博偉，楊佩璇，何廣川

(1.重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院，重慶 400000；2.中國(guó)汽車工程研究院股份有限公司，重慶 400000；3.安道拓(重慶)汽車部件有限公司，重慶 400000)

0 引言

液壓系統(tǒng)的作用是通過(guò)改變壓強(qiáng)來(lái)增大作用力，因?yàn)樗哂泄ぷ餍矢叩奶攸c(diǎn)，因此液壓系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用于各種工業(yè)領(lǐng)域：隧道施工、鋼鐵、采礦行業(yè)、冶金等大型設(shè)備，都是以液壓系統(tǒng)為主要的動(dòng)力系統(tǒng)，液壓系統(tǒng)產(chǎn)品在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的建設(shè)中有著舉足輕重的作用。當(dāng)前，液壓系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)日趨復(fù)雜，而且使用中對(duì)液壓系統(tǒng)的作業(yè)精度要求逐步提升。由于液壓系統(tǒng)的機(jī)電一體化程度日趨密切，對(duì)液壓系統(tǒng)的性能要求也在不斷提高，此外由于液壓系統(tǒng)是大型設(shè)備的主要零部件，對(duì)其工作強(qiáng)度和可靠性的要求也在不斷增加。盡管機(jī)械液壓系統(tǒng)在現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備，特別是大型、特大型設(shè)備中的應(yīng)用日益廣泛，但是在長(zhǎng)期、高強(qiáng)度的作業(yè)過(guò)程中，由于油液性能的變質(zhì)或不穩(wěn)定，以及使用、維護(hù)上的不當(dāng)，液壓元件的磨損、生銹等因素，導(dǎo)致機(jī)械液壓系統(tǒng)的工作效率下降，穩(wěn)定性變差，進(jìn)而產(chǎn)生故障現(xiàn)象[1]。機(jī)械液壓系統(tǒng)是一個(gè)封閉的管路循環(huán)系統(tǒng)，所以它的故障本身就是一個(gè)隱蔽性、變幻性和多元素性的特點(diǎn)，其故障不直觀，也不容易檢查，這就導(dǎo)致了它出現(xiàn)故障的概率大大提高。

機(jī)械液壓系統(tǒng)檢測(cè)是保證系統(tǒng)運(yùn)行效率與安全性的重要手段，為保證故障檢測(cè)工作不會(huì)對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，同時(shí)保證檢測(cè)精度，提出機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)方法。原位檢測(cè)就是在不破壞或微破壞目標(biāo)的前提下獲取檢測(cè)結(jié)果的過(guò)程，目前發(fā)展較為成熟的機(jī)械液壓系統(tǒng)檢測(cè)方法包括：基于DSP(digital signal processor，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù))的故障檢測(cè)方法[2]、基于大數(shù)據(jù)分析的液壓系統(tǒng)故障檢測(cè)方法[3]，以及基于BP(back propagation，反向傳播)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓系統(tǒng)故障檢測(cè)方法[4]，然而上述檢測(cè)方法需要將相關(guān)的硬件設(shè)備安裝到機(jī)械液壓系統(tǒng)內(nèi)部，因此需要在一定程度上破壞機(jī)械液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，從上述傳統(tǒng)方法工作中的運(yùn)行輸出情況來(lái)看，存在明顯的檢測(cè)誤差問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致了系統(tǒng)故障風(fēng)險(xiǎn)的增加。針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)械液壓系統(tǒng)復(fù)位檢測(cè)算法存在的各種問(wèn)題，引入優(yōu)化故障樹(shù)模型，對(duì)液壓系統(tǒng)的故障特征進(jìn)行系統(tǒng)識(shí)別。優(yōu)化故障樹(shù)模型是用事件符號(hào)、邏輯門符號(hào)、過(guò)渡符號(hào)來(lái)刻畫(huà)不同事件間的因果關(guān)系。利用優(yōu)化故障樹(shù)模型對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)方法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以期能夠在不影響機(jī)械液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的情況下，提升系統(tǒng)的檢測(cè)精度。

1 機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

優(yōu)化設(shè)計(jì)的機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)方法的基本原理是根據(jù)機(jī)械液壓系統(tǒng)的工作原理，綜合考慮故障發(fā)生位置、信號(hào)可采集度等多個(gè)因素，設(shè)置原位檢測(cè)的測(cè)點(diǎn)位置，且保證設(shè)置的測(cè)點(diǎn)位置均分布在機(jī)械液壓系統(tǒng)表面。在測(cè)點(diǎn)位置上收集機(jī)械液壓系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用構(gòu)建的優(yōu)化故障樹(shù)模型確定當(dāng)前系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)，并將故障位置、流量、振動(dòng)、泄漏量、溫度等參數(shù)檢測(cè)結(jié)果以可視化的形式輸出，實(shí)現(xiàn)機(jī)械液壓系統(tǒng)的原位檢測(cè)任務(wù)，如果檢測(cè)系統(tǒng)識(shí)別出液壓系統(tǒng)復(fù)位存在問(wèn)題，會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)提醒工作人員及時(shí)檢修系統(tǒng)設(shè)備。

1.1 模擬機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程

從液壓系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)方面來(lái)考慮，一個(gè)常規(guī)的且具有代表性的機(jī)械液壓系統(tǒng)由動(dòng)力元件、執(zhí)行元件、控制元件、輔助元件和液壓油五個(gè)部分組成，具體的系統(tǒng)運(yùn)行原理如圖1所示。

圖1 機(jī)械液壓系統(tǒng)工作原理圖

圖1中過(guò)濾器、油管、油箱以及密封裝置均為液壓輔助元件，變量泵、齒輪泵、葉片泵為液壓動(dòng)力元件，上輥液壓缸和翻倒液壓泵均為液壓執(zhí)行元件，而溢流閥、調(diào)壓閥、分流閥、截止閥、換向閥等均為液壓控制元件。機(jī)械液壓系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，液壓油經(jīng)變速泵輸送，通過(guò)減壓閥及遙控調(diào)壓閥對(duì)上輥的升壓及下壓進(jìn)行分步調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了對(duì)上輥的升壓及上輥的降壓。然后油道分成兩部分，一部分進(jìn)入翻車機(jī)系統(tǒng)，另一股則通過(guò)轉(zhuǎn)向閥流入到提升系統(tǒng)中。兩個(gè)子系統(tǒng)具體包括了控制閥和液壓缸，液壓缸通過(guò)疊加閥組進(jìn)行控制，每組疊加閥包括了電磁換向閥、節(jié)流閥和液控單向閥。升降機(jī)構(gòu)主要實(shí)現(xiàn)上輥的升降，上輥的升降執(zhí)行機(jī)構(gòu)為上輥兩端兩個(gè)并列的液壓缸。上輥下壓為工作過(guò)程，勻速下降過(guò)程要求速度較慢，由于上輥以及活塞桿的質(zhì)量較大，因此要求回油管路有較大背壓。當(dāng)上輥筒與工料接觸時(shí)，由于壓力的突然上升，使油缸內(nèi)的油壓迅速上升到最高值。在加壓完成后，上輥迅速、勻速地上升，液壓缸中的油壓可以克服上輥和活塞桿的重力，使油壓的數(shù)值小于加壓時(shí)的壓力。液壓附件和導(dǎo)管會(huì)發(fā)生一定程度的彈性變形，可以把液壓導(dǎo)管看成一個(gè)承受內(nèi)部壓力的薄殼物體，并在理論上進(jìn)行計(jì)算。在液壓系統(tǒng)的內(nèi)部作用下，液壓系統(tǒng)管道的軸向應(yīng)力與壓力之間的關(guān)系系數(shù)σ表示為：

(1)

式中，變量F為機(jī)械液壓系統(tǒng)中液壓油的壓力，E、l和rconduit分別為系統(tǒng)導(dǎo)管的彈性模量、壁厚和平均半徑。在系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)下，運(yùn)送液壓油導(dǎo)管的軸向應(yīng)變與承受的內(nèi)壓之間存在正相關(guān)關(guān)系[5]。按照機(jī)械液壓系統(tǒng)的工作原理，各模塊會(huì)根據(jù)機(jī)械元件的驅(qū)動(dòng)需求和工作指令，將相應(yīng)的液壓油輸入到系統(tǒng)中?？紤]各個(gè)液壓控制元件的工作狀態(tài)和最大耐受度，確定最終系統(tǒng)輸出的液壓大小，由此完成對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)工作流程的模擬。

1.2 設(shè)置機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)點(diǎn)

受到機(jī)械液壓系統(tǒng)導(dǎo)管性質(zhì)的影響，當(dāng)導(dǎo)管內(nèi)液壓油壓力過(guò)大并高于導(dǎo)管的彈性極限時(shí)，會(huì)在導(dǎo)管表面產(chǎn)生泄漏點(diǎn)，從而產(chǎn)生系統(tǒng)故障。通常情況下導(dǎo)管彈性會(huì)實(shí)現(xiàn)設(shè)定一個(gè)閾值，但由于液壓系統(tǒng)長(zhǎng)期在高溫高壓環(huán)境下工作，或由于長(zhǎng)時(shí)間未更換油液而導(dǎo)致液壓系統(tǒng)油液變質(zhì)，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)閾值范圍被突破進(jìn)而引發(fā)突變性故障[6]。在已知起始測(cè)點(diǎn)位置的情況下，任意測(cè)點(diǎn)位置的設(shè)置情況可以表示為：

w(i)=w(0)+d×(i-0)

(2)

其中：w(0)和w(i)分別表示的是起始測(cè)點(diǎn)和第i個(gè)測(cè)點(diǎn)的位置設(shè)置情況，d為任意兩個(gè)測(cè)點(diǎn)之間的間距[7]。將兩種類型的測(cè)點(diǎn)設(shè)置結(jié)果進(jìn)行融合，得出機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)測(cè)點(diǎn)的最終設(shè)置結(jié)果。測(cè)試點(diǎn)的位置選擇和測(cè)量點(diǎn)之間的距離都具有一定的隨機(jī)性，選擇任意一個(gè)測(cè)試點(diǎn)都不會(huì)影響最終的測(cè)試結(jié)果。

1.3 機(jī)械液壓系統(tǒng)故障狀態(tài)的確定

以機(jī)械液壓系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用優(yōu)化故障樹(shù)模型，分析運(yùn)行數(shù)據(jù)與故障狀態(tài)之間的邏輯關(guān)系，進(jìn)而判斷出當(dāng)前機(jī)械液壓系統(tǒng)是否處于異常狀態(tài)或故障狀態(tài)[8]。在故障狀態(tài)檢測(cè)的環(huán)節(jié)，如圖2所示當(dāng)液壓系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，液壓油流動(dòng)方向會(huì)發(fā)生偏差，同時(shí)反射角度β也會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致液壓站i點(diǎn)的液壓值與標(biāo)準(zhǔn)值產(chǎn)生較大偏差。首先利用圖2表示原理，在不破壞液壓系統(tǒng)破壞系統(tǒng)的前提下，采集機(jī)械液壓系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的內(nèi)部液壓結(jié)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)和壓力狀態(tài)。

圖2 機(jī)械液壓系統(tǒng)原位數(shù)據(jù)采集原理圖

按照?qǐng)D2表示原理，可以得出機(jī)械液壓系統(tǒng)任意監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置i處的液壓值xHydraulic value，具體的采集結(jié)果如下所示：

xHydraulic value=u×Acosβ

(3)

式中，u表示測(cè)量傳感器輸出信號(hào)的傳輸路徑長(zhǎng)度矢量，β表示測(cè)量信號(hào)在機(jī)械液壓系統(tǒng)中的反射角度，A為液壓系統(tǒng)有效截面積，該變量的計(jì)算公式為：

(4)

式中，變量r為液壓系統(tǒng)有效導(dǎo)管半徑，將公式(4)的計(jì)算結(jié)果代入到公式(3)中，即可得出普通監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置上液壓值數(shù)據(jù)的采集結(jié)果，并根據(jù)測(cè)量的結(jié)果判斷液壓系統(tǒng)的液位是否已經(jīng)出現(xiàn)了異常。若測(cè)點(diǎn)位置處于液壓控制元件位置上，則變量r的取值為液壓控制元件的有效活塞半徑[9]。按照上述計(jì)算方法，可以得出機(jī)械液壓系統(tǒng)中其他運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集結(jié)果，將其標(biāo)記為X，并以此作為優(yōu)化故障樹(shù)模型的輸入項(xiàng)。在機(jī)械液壓系統(tǒng)故障狀態(tài)檢測(cè)過(guò)程中，首先根據(jù)機(jī)械液壓系統(tǒng)可能存在的故障類型構(gòu)建相應(yīng)的優(yōu)化故障樹(shù)模型，構(gòu)建結(jié)果如圖3所示。

圖3 機(jī)械液壓系統(tǒng)的優(yōu)化故障樹(shù)模型示意圖

將圖3中表示的機(jī)械液壓系統(tǒng)優(yōu)化故障樹(shù)模型的結(jié)構(gòu)函數(shù)表示為：

T(X)=T(x1，x2…xn)

(5)

式中，x1，x2…xn為機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集結(jié)果，在此基礎(chǔ)上對(duì)公式(5)進(jìn)行分解、數(shù)學(xué)期望等操作，得出機(jī)械液壓系統(tǒng)的分布函數(shù)為：

ffault(i)=E(T(xi))

(6)

式中，變量E()為數(shù)學(xué)期望函數(shù)，將公式(5)的計(jì)算結(jié)果代入到公式(6)中，即可得出機(jī)械液壓系統(tǒng)分布函數(shù)求解結(jié)果[10]。機(jī)械液壓系統(tǒng)優(yōu)化故障樹(shù)模型的分析可以分為定性分析和定量分析兩個(gè)部分，定性分析就是求出故障樹(shù)的全部最小割集和最小徑集。割集是一組發(fā)生在錯(cuò)誤樹(shù)中的基本事件。當(dāng)一個(gè)事件集中的多個(gè)事件在同一時(shí)間內(nèi)同時(shí)出現(xiàn)，且其頂點(diǎn)一定會(huì)出現(xiàn)，這個(gè)事件集中稱為割集；如果在一個(gè)割集中去除了任何底部的一個(gè)，頂部的一個(gè)沒(méi)有出現(xiàn)，這個(gè)切割集叫做最小切割集。即割集中含有一個(gè)最小割集中，而這個(gè)最小割集中的任何一個(gè)底層事件都不能再得到它。如果出現(xiàn)了最小割集，那么就一定會(huì)出現(xiàn)頂事件[11]。定量分析的重點(diǎn)在于從底部事件的出現(xiàn)概率出發(fā)，進(jìn)而推演頂部事件的出現(xiàn)概率，并對(duì)底部事件的故障概率進(jìn)行計(jì)算。在此基礎(chǔ)上，對(duì)頂事件進(jìn)行安全性的量化評(píng)估。從圖3中可以看出，機(jī)械液壓系統(tǒng)狀態(tài)為頂事件，節(jié)流閥失效、溢流閥失效、過(guò)濾器失效等事件為底事件，在機(jī)械液壓系統(tǒng)故障狀態(tài)檢測(cè)過(guò)程中，本事件的發(fā)生概率取決于優(yōu)化故障樹(shù)模型的結(jié)構(gòu)和各類事件的發(fā)生概率[12]。底事件的發(fā)生概率可以表示為：

λbottom(i，t)=1-e-μt

(7)

其中：t為機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)間，μ為系統(tǒng)底事件i引起的失效率[13]。按照上述方式可以得出圖3表示優(yōu)化故障樹(shù)模型中所有底事件發(fā)生概率的求解結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，得出頂事件發(fā)生故障的概率求解結(jié)果為：

(8)

式中，nevent表示優(yōu)化故障樹(shù)模型中的底事件數(shù)量，通過(guò)公式(7)和公式(8)的聯(lián)立，即可得出機(jī)械液壓系統(tǒng)故障概率的求解結(jié)果，若計(jì)算得出λtop(t)的值高于0.9，則說(shuō)明t時(shí)刻機(jī)械液壓系統(tǒng)處于故障狀態(tài)，否則認(rèn)為當(dāng)前機(jī)械液壓系統(tǒng)處于正常運(yùn)行狀態(tài)，重復(fù)上述操作完成對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)故障狀態(tài)的檢測(cè)任務(wù)。優(yōu)化故障樹(shù)模型的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在，一方面，通過(guò)運(yùn)行時(shí)間、系統(tǒng)失效率和事件觸發(fā)概率的計(jì)算，相對(duì)準(zhǔn)確地評(píng)估出系統(tǒng)出現(xiàn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。故障樹(shù)的復(fù)雜程度和在運(yùn)算中的迭代次數(shù)都會(huì)影響到故障樹(shù)功能和參數(shù)優(yōu)化效果；另一方面優(yōu)化故障樹(shù)模型在不同故障類型的分類識(shí)別方面，相對(duì)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有一定優(yōu)勢(shì)，因?yàn)楣收蠑?shù)據(jù)模型可以在無(wú)監(jiān)督環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓故障狀態(tài)和故障類型的推理。

1.4 計(jì)算機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)參數(shù)

機(jī)械液壓系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程較為復(fù)雜，會(huì)受到各種參數(shù)和系統(tǒng)狀態(tài)的影響，其中機(jī)械液壓的核心參數(shù)包括：系統(tǒng)流量、液壓泄漏量、液壓值、振動(dòng)烈度等，作為機(jī)械液壓系統(tǒng)的原位檢測(cè)參數(shù)，其中系統(tǒng)流量參數(shù)的原位檢測(cè)結(jié)果為：

(9)

式中，κflow和Arestrictor分別為流量系數(shù)和節(jié)流器孔的過(guò)流面積，ρ為機(jī)械液壓系統(tǒng)中的油液密度，ΔP對(duì)應(yīng)的是系統(tǒng)中節(jié)流器的前后壓差[14]。另外，機(jī)械液壓系統(tǒng)液壓泄漏量和振動(dòng)烈度參數(shù)的檢測(cè)結(jié)果為：

(10)

其中：hgap為系統(tǒng)泄露點(diǎn)位置上的間隙高度，υ和dplunger分別為柱塞運(yùn)動(dòng)速度和直徑，Nvibrate為機(jī)械液壓系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)樣本數(shù)量，vvibrate(i)表示第i個(gè)振動(dòng)速度信號(hào)的離散值。按照上述計(jì)算方式，可以得出機(jī)械液壓系統(tǒng)中所有測(cè)點(diǎn)位置上相關(guān)參數(shù)的原位檢測(cè)結(jié)果，將各種參數(shù)：系統(tǒng)流量、液壓泄漏量、液壓值、振動(dòng)烈度的實(shí)時(shí)測(cè)量值都作為輸入項(xiàng)，輸入優(yōu)化故障樹(shù)模型，通過(guò)模型的分類判斷和綜合分析，評(píng)估機(jī)械液壓系統(tǒng)產(chǎn)生故障的風(fēng)險(xiǎn)。

1.5 實(shí)現(xiàn)機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)

機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)的最終目的，是判斷當(dāng)前機(jī)械液壓系統(tǒng)是否存在故障現(xiàn)象，并確定故障類型與故障位置，為機(jī)械液壓系統(tǒng)的維修提供有效參考。通過(guò)優(yōu)化故障樹(shù)模型的運(yùn)行，可以直接得出機(jī)械液壓系統(tǒng)故障狀態(tài)的檢測(cè)結(jié)果，而故障類型的檢測(cè)需要利用系統(tǒng)故障參數(shù)的檢測(cè)結(jié)果，比對(duì)當(dāng)前參數(shù)與不同類型故障下參數(shù)范圍的重合度[15]。機(jī)械液壓系統(tǒng)的故障類型包括：液壓泵故障、液壓系統(tǒng)泄漏故障、液壓閥故障、液壓缸故障等，根據(jù)不同故障類型的作用機(jī)理，確定故障參數(shù)的運(yùn)行范圍，并利用公式(11)計(jì)算當(dāng)前參數(shù)與任意故障類型j之間的匹配度。

(11)

其中：φ和φstandard(j)為機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)參數(shù)的綜合計(jì)算結(jié)果和故障類型j的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)運(yùn)行范圍，變量φ的求解公式為：

φ=W?Wleakage?ψ

(12)

若公式(11)得出的計(jì)算結(jié)果s(j)高于閾值s0，則說(shuō)明當(dāng)前機(jī)械液壓系統(tǒng)的故障類型為j，否則需要更換故障匹配類型對(duì)象，直至滿足閾值條件為止。機(jī)械液壓系統(tǒng)泄漏量最大值對(duì)應(yīng)的檢測(cè)點(diǎn)即為故障位置的檢測(cè)結(jié)果，最終將故障狀態(tài)、參數(shù)、類型、位置等檢測(cè)結(jié)果以可視化的形式輸出，完成機(jī)械液壓系統(tǒng)的原位檢測(cè)工作。優(yōu)化故障樹(shù)模型還能夠根據(jù)對(duì)故障數(shù)據(jù)的分析和參數(shù)閾值區(qū)間的判斷，識(shí)別出機(jī)械液壓系統(tǒng)所產(chǎn)生的故障類型，以便于更準(zhǔn)確地對(duì)故障點(diǎn)位置和故障的嚴(yán)重程度進(jìn)行判斷。

2 原位檢測(cè)性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

本次實(shí)驗(yàn)選擇塔式起重機(jī)中的機(jī)械液壓系統(tǒng)作為檢測(cè)對(duì)象，該系統(tǒng)中的液壓油由液壓泵輸送至裝置內(nèi)的制動(dòng)器，而液壓泵則是通過(guò)引擎或電動(dòng)機(jī)來(lái)驅(qū)動(dòng)的。通過(guò)操作不同的液壓控制閥來(lái)獲得所需的壓力或流量。每個(gè)液壓元件通過(guò)液壓管路連接起來(lái)。此次實(shí)驗(yàn)中選擇的機(jī)械液壓系統(tǒng)由動(dòng)力元件、控制元件和執(zhí)行元件三個(gè)部分組成，其中動(dòng)力元件為柱塞油泵，控制元件包括溢流閥、單向閥、節(jié)流閥等元件，執(zhí)行元件為液壓馬達(dá)。機(jī)械液壓系統(tǒng)在起動(dòng)、加速、快近階段的機(jī)械負(fù)載分別為6 200 N、4 700 N和3 000 N，系統(tǒng)內(nèi)部各元件之間的摩擦系數(shù)均為0.15。通過(guò)對(duì)多個(gè)指令動(dòng)作的評(píng)估，能夠更全面地模擬機(jī)械液壓系統(tǒng)的真實(shí)工作狀態(tài)，并從融合視角綜合判斷機(jī)械液壓系統(tǒng)的工作穩(wěn)定性和可靠性。在選擇的機(jī)械液壓系統(tǒng)表面安裝檢測(cè)裝置，檢測(cè)裝置主要是將實(shí)際的液壓信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，受檢測(cè)裝置自身結(jié)構(gòu)的制約，其輸出的電信號(hào)往往比較弱，且含有很多噪聲，這就要求信號(hào)調(diào)整器對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)理[16]。而檢測(cè)裝置則是將經(jīng)調(diào)理后的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，方便計(jì)算機(jī)讀取與分析，但當(dāng)信噪比值持續(xù)降低時(shí)并突破閾值后，只能夠通過(guò)適當(dāng)調(diào)整傳感器之間的距離，并通過(guò)判決再生的方法，生成一組干擾性較小的模擬信號(hào)。圖4表示的是機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)設(shè)備的安裝實(shí)景。

圖4 機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)設(shè)備安裝實(shí)景

機(jī)械液壓系統(tǒng)中裝設(shè)的檢測(cè)裝置主要包括壓力傳感器[17]、流量傳感器[18]等，其中壓力傳感器型號(hào)為PH102，該傳感器具有很好的防水功能，它有良好的抗震功能，測(cè)量精度為0.5%FS，輸出信號(hào)強(qiáng)度為16 dMb。流量傳感器的傳感器選擇了渦輪流量傳感器，該傳感器使用了無(wú)接觸探測(cè)器，能夠?qū)簯B(tài)和脈動(dòng)兩種流量進(jìn)行探測(cè)。其測(cè)量準(zhǔn)確度為0.25%，該傳感器是一種用來(lái)對(duì)液壓系統(tǒng)中的油口進(jìn)行流量測(cè)量的傳感器。傳感器的安裝必須與機(jī)械液壓系統(tǒng)的構(gòu)造方式相匹配。從管道連接的角度出發(fā)，將傳感器置于系統(tǒng)表面，分別采用并聯(lián)與串聯(lián)兩種形式[19-20]，在安裝上可采用增加轉(zhuǎn)接點(diǎn)或閥塊的方法。檢測(cè)設(shè)備安裝完成后，將其與供電電源相連，判斷檢測(cè)設(shè)備是否能夠成功輸出系統(tǒng)運(yùn)行信號(hào)，從而完成對(duì)檢測(cè)設(shè)備的調(diào)試工作。采用人為控制的方式設(shè)定機(jī)械液壓系統(tǒng)的運(yùn)行工況，為保證實(shí)驗(yàn)的可操作性，將機(jī)械液壓系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)始終設(shè)定為故障狀態(tài)，但故障類型、故障位置存在差別。為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可信度，此次實(shí)驗(yàn)共設(shè)置50組工況，其中部分工況的設(shè)定情況如表1所示。

表1 機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)行工況設(shè)定數(shù)據(jù)表

按照上述方式可以得出實(shí)驗(yàn)中所有工況的設(shè)定結(jié)果，表1中液壓值、液壓油流量和泄漏量為不同工況下機(jī)械液壓系統(tǒng)的真實(shí)值，以此作為判斷機(jī)械液壓系統(tǒng)檢測(cè)精度的比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)械液壓系統(tǒng)產(chǎn)生的故障點(diǎn)不限于同一位置，例如，柱塞泵、齒輪泵、溢流閥、換向閥和液壓缸都可能出現(xiàn)故障，或幾種零部件混合故障，檢測(cè)難度極大，這與機(jī)械液壓泵的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜程度相關(guān)?；趦?yōu)化故障樹(shù)模型判斷故障，就是要通過(guò)多個(gè)樹(shù)狀結(jié)果和節(jié)點(diǎn)分裂模式，辨別多故障的形態(tài)，進(jìn)行提升對(duì)不同的復(fù)雜故障類型判定準(zhǔn)確率。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選擇SNIP工具作為機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)方法中的優(yōu)化故障樹(shù)模型的生成工具，該工具采用了Linux環(huán)境下的QT技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，并通過(guò)Graphviz技術(shù)對(duì)系統(tǒng)特性進(jìn)行了建模，并對(duì)故障樹(shù)進(jìn)行了可視化展示。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置的對(duì)比檢測(cè)方法為：基于DSP的故障檢測(cè)方法和基于大數(shù)據(jù)分析的液壓系統(tǒng)故障檢測(cè)方法，在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下完成對(duì)比檢測(cè)方法的開(kāi)發(fā)與運(yùn)行，并得出相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果。根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?，分別從檢測(cè)精度性能和檢測(cè)破壞程度兩個(gè)方面設(shè)置量化測(cè)試指標(biāo)，其中檢測(cè)精度性能的測(cè)試指標(biāo)為液壓值、液壓油流量和泄漏量參數(shù)檢測(cè)誤差，上述指標(biāo)的數(shù)值結(jié)果為：

(13)

式中，Wdetection、Wleakage-detection和ψdetection分別為液壓值、液壓油流量和泄漏量參數(shù)的檢測(cè)結(jié)果，Wsetting、Wleakage-setting和ψsetting為液壓值、液壓油流量和泄漏量參數(shù)的設(shè)定值。最終計(jì)算得出參數(shù)檢測(cè)誤差越小，證明對(duì)應(yīng)方法的檢測(cè)精度越高。另外，檢測(cè)破壞程度性能的測(cè)試指標(biāo)的測(cè)試結(jié)果為：

ζ=ξInternal deviation+ξwear and tear

(14)

式中，ξInternal deviation和ξwear and tear分別為內(nèi)部結(jié)構(gòu)偏差量與內(nèi)部磨損量。公式(14)的計(jì)算結(jié)果ζ取值越小，說(shuō)明檢測(cè)方法對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)的破壞程度越小。通過(guò)機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)輸出結(jié)果數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，得出反映系統(tǒng)檢測(cè)精度性能的測(cè)試結(jié)果，如表2所示。

表2 機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)精度性能測(cè)試數(shù)據(jù)表

將表1和表2中的數(shù)據(jù)代入到公式(13)中，計(jì)算得出基于DSP的故障檢測(cè)方法對(duì)液壓值、液壓油流量和泄漏量參數(shù)的平均檢測(cè)誤差分別為5.6 N/m、0.76 L/min和0.56 mL，基于大數(shù)據(jù)分析的液壓系統(tǒng)故障檢測(cè)方法得出的參數(shù)檢測(cè)誤差的平均值為4.6 N/m、0.42 L/min和0.48 mL，而優(yōu)化設(shè)計(jì)方法輸出的平均參數(shù)檢測(cè)誤差分別為0.8 N/m、0.18 L/min和0.16 mL。另外，通過(guò)公式(14)的計(jì)算得出三種檢測(cè)方法對(duì)系統(tǒng)破壞程度性能的測(cè)試結(jié)果，如圖5所示。

圖5 原位檢測(cè)對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)破壞程度的測(cè)試結(jié)果

從圖5中可以直觀地看出，與兩種傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，優(yōu)化設(shè)計(jì)檢測(cè)方法對(duì)機(jī)械液壓系統(tǒng)的破壞程度更小，且低于10 mm，因此滿足系統(tǒng)原位檢測(cè)的要求。

3 結(jié)束語(yǔ)

優(yōu)化故障樹(shù)模型在安全工程和可靠性工程的領(lǐng)域中有較為廣泛的應(yīng)用，它可以用來(lái)分析系統(tǒng)產(chǎn)生失效的各種原因，并找出最好的方法來(lái)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在此次研究中，將優(yōu)化故障樹(shù)模型應(yīng)用到機(jī)械液壓系統(tǒng)原位檢測(cè)工作中，能夠在不破壞機(jī)械液壓系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的情況下，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的精準(zhǔn)檢測(cè)，為系統(tǒng)的維修工作提供有效參考，間接地提高機(jī)械液壓系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。