基于小波包能量和神經網絡的柱塞泵故障診斷★

劉安寧 軒建平 高 明

0 引言

柱塞泵是泵車故障中較常見的故障源,柱塞泵作為整個液壓系統的動力源,相當于液壓系統的“心臟”,在系統中起著舉足輕重的作用。柱塞泵狀態正常與否直接關系到整個系統的運行,此外柱塞泵運行情況對系統其他元件的壽命也有很大的影響。研究柱塞泵的智能診斷方法,可以降低對維修人員經驗的依賴性,并且可以提高診斷效率和準確率,降低故障發生的風險。工程機械用柱塞泵工作環境一般較為惡劣,工作過程中背景噪聲很大,時域、頻譜等傳統信號分析方法很難將故障特征頻率提取出來,軸承、柱塞等微弱故障信號往往被泵中的配流沖擊、流量脈動等引起的振動所淹沒。

本文采用小波包分解方法對柱塞泵振動信號進行多層分解,將不同頻段上的小波包能量作為特征參數,利用Fuzzy ARTMAP神經網絡對柱塞泵的五種常見故障和正常狀態進行分類識別。

1 小波包能量

小波包分解[1]克服了小波分析中高頻部分頻率分辨率差的缺點,可以對信號在全頻帶范圍內進行正交分解,以更高的分辨率展示信號在不同頻段的時域信息。小波包分解后可以把信號無泄漏、不重疊地分解到多個獨立頻段上。

原始信號的能量與小波變換的能量之間存在一定的等價關系,應用小波包能量譜來表述信號內的能量分布關系是可靠的。

在對信號進行分析時為了獲取更低維的特征矢量,常把小波包能量作為特征參數,其表示信號每個頻度的能量[2]。計算公式可表示為:

2 Fuzzy ARTMAP神經網絡模型

Fuzzy ARTMAP(FAM)神經網絡[3]是在模糊邏輯和自適應共振理論上發展出來的一種自組織的有監督的且具有增量學習功能的神經網絡模型。圖 1為網絡結構拓撲圖,它包括兩個神經元節點——輸入節點ARTa和輸出節點ARTb,二者通過匹配判決器Fab產生映射關系。在學習過程中對于給定的二維空間 f(x,y), ARTa對x,y進行計算分析,試驗性地給出其函數值f(x,y)對應所在的類號,ARTb對f(x,y)進行計算分析,確定它應屬于的類號,匹配判決器對ARTa和ARTb給出的類號進行比較判斷,若兩類號相同,則ARTa聚類正確,ARTa自動將試驗性類變為確定類,并生成輸入(x,y)和輸出f(x,y)間的映射關系,否則ARTa自動加大聚類精確度,再次對x,y進行試驗性聚類,直到該試驗類被判決器確認。學習完畢后,二維信息x,y送入ARTa和ARTb指示f(x,y)所在類號。

3 實驗研究

本研究針對的是混凝土泵車用A11VLO 190力士樂斜盤式柱塞泵。

振動加速度傳感器豎直貼放于大軸承位置的泵殼上方,電機轉速為1 600 r/min,油液負載為20MPa,排量為100mL/r,采樣頻率設置為 10 kHz。針對其大軸承內圈缺陷、大軸承滾珠缺陷、柱塞松靴、斜盤磨損、配流盤磨損以及正常 6種狀態進行數據采集。其中大軸承的缺陷是分別在軸承內圈和滾珠上加工一道深0.2mm,寬0.3mm的凹槽,柱塞松靴、斜盤磨損和配流盤磨損選擇的是某混凝土泵車生產廠家提供的自然故障件。

對柱塞泵殼體振動信號進行 4層小波包分解,采用的小波函數為db1,根據采樣頻率10 kHz可以得到最大分辨頻率為5 kHz,小波包分解后各段對應的頻帶為(625n,625(n+1)),n=0,1,2,…, 15。圖2為柱塞泵各種狀態下小波包分解能量分布,由于篇幅有限此處僅附正常狀態、內圈缺陷、滾子缺陷的小波包分布。

從圖 2中可以看到柱塞泵在不同狀態條件下小波包各頻帶的能量分布有明顯差異,在柱塞泵正常狀態時,E14和 E16能量比較集中;在內圈缺陷時,E15的能量明顯升高;在滾子缺陷時,E5和E6占據的能量比重增大;此外配流盤、斜盤磨損和柱塞松靴發生時小波包能量也都在某些頻段上發生了變化。由此可知,柱塞泵在不同狀態下小波包能量的分布可以作為柱塞泵故障識別的依據。

取120組(每種狀態20組)特征參數作為FAM神經網絡的訓練樣本,訓練樣本形式如式(2)所示,神經網絡訓練樣本按照泵狀態正常、滾子缺陷、內圈缺陷、配流盤磨損、柱塞松靴、斜盤磨損依次編號為 1～6,之后再取 480組(每種狀態 80組)作為測試樣本。由于FAM神經網絡的分類精確度受到樣本輸入順序的影響,也為了更全面的體現出診斷精確度,本文利用bootstrap統計理論[4]對 120個訓練樣本隨即抽取 1 000次,這樣就得到 1 000個訓練樣本包,每個包都由 120個樣本組成。之后再把所有 1 000個樣本包依次輸入到FAM神經網絡中進行訓練,訓練后共得到7個權值向量,其中有兩個權值向量與配流盤磨損故障對應。再分別用 480個測試樣本進行分類識別,就會得到 1 000個分類精確度,對所有精確度結果進行分布統計,見圖 3。

4 結語

利用加速度傳感器獲取泵殼振動信號,再根據小波包分解信號后的能量分布可以明顯的看出柱塞泵在不同狀態下的差異,將其作為特征向量輸入到Fuzzy ARTMAP神經網絡后可以得到非常高的診斷準確率。本研究為實現混凝土泵車的遠程智能診斷系統提供了理論依據。

[1] 楊建國.小波分析及其工程應用[M].北京:機械工業出版社,2005.

[2] 劉紅梅,王少萍,歐陽平超.基于小波包和Elman神經網絡的液壓泵故障診斷[J].北京航空航天大學學報,2007,1 (33):67-70.

[3] 秦安文.模糊ARTMAP神經網絡在一維信息聚類分析中的應用[J].山東工業大學學報,1999,5(29):490-496.

[4] Zengbing Xu,Jianping Xuan,Tielin Shi,etal..A novel fau lt diagnosismethod of bearing based on improved fuzzy ARTMAP andmodified distance discrim inant technique[J].Expert Systems with Applications,2009(36):11801-11807.