基于振動烈度的液壓泵故障多信息特征提取方法研究

劉思遠， 李曉明， 劉建勛， 張建姣， 趙靜一

(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，河北 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，河北 秦皇島 066004)

由于液壓泵的元件封閉性和結構復雜性，在工作過程中常伴有大幅度的固有機械振動和強噪聲背景干擾，使得液壓泵的故障機理變得復雜，故障特征提取十分困難。僅利用單一振動信號的故障特征信息來進行故障分析，往往得不到準確的診斷結果。信息的不完備性和模糊性給液壓泵的狀態評估與故障診斷帶來了極大的困難[1-3]。液壓泵的泵端蓋振動信號、泵出口流量信號和壓力信號均是判別和評估液壓泵工作狀態的重要參數，對其進行多傳感器信息的綜合分析，可以增加特征信息的完備性，并提高液壓泵狀態監測和故障診斷的準確率。目前，振動信號的特征提取方法較多，較易提取出對故障反映敏感的特征因子，但如何從流量信號和壓力信號中進行有效的特征提取是目前需要迫切解決的問題，也是多傳感器信息特征提取方法應用于液壓泵狀態評估研究的關鍵[4]。

在國內，液壓泵振動信號的特征提取方法研究取得了豐碩的研究成果，主要是以小波包分析理論、數學形態學理論和信息熵理論等為理論基礎。唐曦凌等[5]提出了一種結合小波變換和多約束非負矩陣分解振動信號特征提取方法，有效提取信噪比較高的故障特征；舒思材等[6]提出了基于多尺度最優模糊熵的特征提取方法，有效地提取液壓泵振動信號的特征；李鋒等[7]提出了一種基于 CEEMDAN 與信息熵相結合的故障特征提取方法，計算出重構信號的多域熵來構造特征向量。也有學者對泵出口壓力信號進行特征提取。王少萍等[8]對振動信號和壓力信號進行小波消噪處理，并從振動信號和壓力信號中提取球頭松動故障特征；高英杰等[9]提出一種利用液壓泵出口壓力進行液壓泵故障診斷的方法，對壓力信號進行頻譜分解，提取液壓泵出口處壓力信號的故障特征。在國外，Wang等[10]提出了基于數控組合消噪法和Hilbert-Huang變換的故障特征提取方法，提取了泵振動信號的故障特征；Liu等[11]將統計特性用于描述動態的壓力信號，分析了泵出口壓力信號的動態特性。目前，從對國內外文獻調研的結果來看，對泵出口流量信號進行特征提取的研究成果鮮有文獻報道，而利用振動烈度理論，通過提取液壓泵振動信號、流量信號和壓力信號烈度特征因子的方法來分析液壓泵故障程度的研究更是少之又少。

振動烈度是能夠反映機器振動狀態簡明綜合、實用有效的特征量，目前在大型機械裝備的振動監測和狀態評估研究中已取得成功應用[12-13]，其基礎理論比較成熟，利用該理論開展液壓泵狀態評估研究工作是完全可行的。本文在這些研究成果基礎上，提出一種基于振動烈度的多傳感器信息特征提取方法。通過實驗采集液壓泵滑靴不同程度磨損故障狀態的泵殼振動信號、泵出口流量信號和壓力信號進行濾波降噪；利用振動烈度理論的頻域計算方法對降噪后的信號進行烈度特征提取，并對三種信號的烈度特征進行故障敏感性分析，為液壓泵的狀態評估提供更多且有效的特征信息，進一步加強故障特征信息的完備性，為液壓泵健康狀態評估方法的研究奠定理論基礎。

1 振動烈度的基本理論

1.1 振動烈度的頻域計算方法[14]

振動烈度是指機械振動速度的均方根值，即振動速度的有效值，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：

(1)

式中:T為所測信號的長度；v(t)為物體的振動速度。

若試驗中所測得的信號為離散信號，則式(1)可以寫為：

(2)

式中：N為離散信號總數；v(n)為第n個離散速度信號。

利用離散傅里葉變換(DFT)理論，可得頻域上信號X(k)的表達式：

(3)

式中：x(n)為實測N點振動信號。

進而求得信號的單邊幅值譜Ak和諧波頻率fk為

(4)

(5)

根據信號x(n)的類型，分以下3種情況來計算頻率在fa～fb范圍上的位移、速度和加速度信號振動烈度。

若x(n)為振動位移信號，單位為mm，則在頻率范圍fa～fb上的振動烈度為：

(6)

若x(n)為振動速度信號，單位為mm/s,則在頻率范圍fa～fb上的振動烈度為：

(7)

若x(n)為振動加速度信號,單位為mm/s2,則在頻率范圍fa～fb上的振動烈度為：

(8)

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

相對于振動烈度的時域計算方法，頻域計算方法對信號類型的適用性強，能提取出位移、速度和加速度信號的烈度特征，避免了利用微積分進行信號類型轉換等處理過程，且頻率范圍可根據實際需要來自行劃分。

1.2 信號烈度特征提取的物理量轉換

液壓泵端蓋的振動信號可以直接用振動烈度的頻域計算方法提取烈度特征因子，而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信號和加速度信號才能提取出與其相對應的烈度特征因子。

1.2.1 泵出口流量信號的物理量轉換

已知液壓泵輸出端的瞬時流量為qsh，輸出端液壓管路內徑為D，根據流體連續性方程，可得液壓泵出口油液瞬時流速vsh為：

(9)

通過物理量轉換法將流量信號轉換成流速信號，就可以用振動烈度的頻域計算方法提取泵出口流量信號的烈度特征因子。

1.2.2 泵出口壓力信號的物理量轉換

壓油過程中作用在柱塞底部的瞬時軸向液壓力Fb可通過下式計算：

(10)

式中：Pb為泵出口的瞬時壓力；d為液壓泵的柱塞直徑。

該瞬時軸向液壓力Fb能表征柱塞泵故障時帶有壓力脈動液體對柱塞的作用力波動情況。

設柱塞的質量m，根據牛頓定律可得，該瞬時軸向液壓力Fb對柱塞產生的瞬時加速度a為：

(11)

振動烈度的頻域計算法可以處理液壓泵輸出端壓力信號轉換后的瞬時加速度信號，相當于間接分析了柱塞泵輸出端的壓力信號，從而能用該方法提取壓力信號的烈度特征值。

2 多傳感器信息烈度特征提取方法

用單一故障信號來評估液壓泵的工作狀態，其評估結果存在較大的模糊性，采用多傳感器信息進行綜合分析能提高故障評估的準確性。為此，本文將對采集的液壓泵端蓋振動信號、泵出口流量信號和壓力信號三路傳感器信息進行烈度特征因子的提取，以增加液壓泵故障烈度特征信息的完備性。

多傳感器信息烈度特征提取方法的實現如圖1所示。

圖1 多傳感器信息烈度特征提取流程圖Fig.1 Multi-sensor information intensity feature extraction flow chart

多傳感器信息烈度特征提取方法具體步驟如下：

(1)對采集的三種信號分別進行小波包消噪，去除強噪聲背景的干擾，得到消噪后的振動信號、流量信號和壓力信號。

(2)利用物理量轉換的方法將消噪后的流量信號和壓力信號分別轉換成速度信號和加速度信號，以滿足振動烈度的頻域計算方法的條件。

(3)利用DFT方法計算三路信號的單邊幅值譜Ak和諧波頻率fk，并給出位移、速度和加速度三類信號的烈度計算公式。

(4)判定給定信號類別，選擇相對應的振動烈度計算公式，分別提取出振動、流量和壓力烈度特征。

3 液壓泵故障多傳感器信息特征提取及烈度特征因子的敏感性分析

本實驗是在變工況液壓泵故障模擬及狀態檢測綜合試驗臺上完成的，試驗臺實物如圖2所示，試驗臺原理，如圖3所示。

圖2 液壓泵故障模擬及狀態檢測綜合試驗臺Fig.2 Hydraulic pump fault simulation and state detection comprehensive test bench

圖3 試驗臺原理圖Fig.3 Schematic diagram of test bench

以10MCY14-1B型號軸向柱塞泵為研究對象,電機額定轉速設為1 500 r/min，調定工作壓力為10 MPa。該實驗臺在液壓泵端蓋上安裝了加速度傳感器，在泵出口安裝了流量傳感器和壓力傳感器。

人為設計軸向柱塞泵單柱塞滑靴磨損故障3種樣本，共設置了四種工作狀態：正常狀態、磨損1(滑靴外邊緣磨損量為1.5 mm)、磨損2(滑靴外邊緣磨損量為2 mm)和磨損3(滑靴外邊緣磨損量為2.5 mm)，滑靴磨損情況如圖4所示。設置采樣頻率為10 kHz，進行信號采集。

圖4 單柱塞滑靴外邊緣磨損情況Fig.4 Wear condition of outer edge of single plunger slipper

3.1 多傳感器信息振動烈度的特征提取

3.1.1 振動信號的烈度特征提取

液壓泵滑靴在正常狀態、磨損1、磨損2和磨損3四種工作狀態下的原始振動信號時域波形，如圖5所示。從圖中可以看出，隨著滑靴工作過程中磨損量的增大，泵的振動加速度幅值變大，造成液壓泵振動激烈程度的增加。但是從時域圖中無法得到滑靴磨損故障的明顯特征。

圖5 原始振動信號時域波形圖Fig.5 Time domain waveform of original vibration signal

利用小波包分析方法對原始振動信號進行消噪處理，得到有用信號，再對有用信號進行功率譜分析，消噪后的振動信號功率譜如圖6所示。

從圖6中可以看出，隨著滑靴磨損量的增大，振動能量值在175 Hz及其2、3、4倍頻處會有不同程度的增大。但同樣無法找出明確的特征規律。

用振動烈度特征提取方法對液壓泵四種工作狀態分別提取5組消噪后振動信號的烈度特征值，如表1所示。由表1可得，隨著滑靴工作時磨損量的增大，泵振動信號的烈度特征值也在持續增加。因此，可以將振動信號的烈度特征作為滑靴磨損故障的一個敏感性因子來表征液壓泵的滑靴工作狀態。

圖6 消噪后的振動信號功率譜圖Fig.6 Power spectrum of vibration signal after denoising

工作狀態正常磨損1磨損2磨損3振動烈度特征值/(mm·s-1)0.235 71.063 11.731 42.624 20.241 21.059 41.746 52.624 80.229 71.067 81.734 92.630 20.236 61.071 21.729 82.621 50.240 61.062 41.731 52.623 5

3.1.2 流量信號的烈度特征提取

液壓泵在這四種工作狀態下的原始流量信號時域波形，如圖7所示。從圖中可以看出，泵在正常工作狀態時輸出端流量集中在15 L/min左右，在磨損1時輸出端流量集中在13.8 L/min左右，在磨損2時輸出端流量集中在12.8 L/min左右，在磨損3時輸出端流量集中在12 L/min左右。由此可知，隨著滑靴工作時磨損程度的加劇，液壓泵輸出端流量在不斷減少，泵的泄漏量在持續增大，泵的容積效率越來越小。

圖7 原始流量信號時域波形圖Fig.7 Time domain waveform of original flow signal

對原始流量信號進行消噪處理，得到消噪后的流量信號，再對消噪后的流量信號進行功率譜分析，消噪后的流量信號功率譜，如圖8所示。

圖8 消噪后的流量信號功率譜圖Fig.8 Power spectrum of flow signal after denoising

從圖8可以看出，隨著滑靴工作時磨損程度的加劇，流量信號能量值在50 Hz及其倍頻會有不同程度的降低。這說明，隨著滑靴磨損程度的加劇，泵的流量損失越來越大，泵出口流量信號的能量值不斷降低，幅值持續減小。

求取5組泵出口流量信號的烈度特征值，如表2所示。由表2可知，隨著滑靴磨損程度的加劇，流量信號的烈度特征值在緩慢減小。這說明，流量信號的烈度也可作為滑靴磨損故障的一個敏感特征因子。

表2 流量信號的烈度特征值

3.1.3 壓力信號的烈度特征提取

液壓泵在這四種工作狀態下的原始壓力信號時域波形如圖9所示。從圖中可以看出，泵出口壓力信號在10 MPa壓力上下波動，且隨著液壓泵滑靴磨損情況的惡化，泵出口壓力幅值逐漸變大。

圖9 原始壓力信號時域波形圖Fig.9 Time domain waveform of original pressure signal

利用小波包消噪方法對原始壓力信號進行消噪處理，得到有用信號，再對有用信號進行功率譜分析，消噪后的壓力信號功率譜，如圖10所示。

圖10 消噪后的壓力信號功率譜圖Fig.10 Power spectrum of pressure signal after denoising

從圖10中可以看出，隨著液壓泵滑靴工作時磨損情況的惡化，壓力能量值在50 Hz及其倍頻處會有不同程度的增大。這表明，隨著液壓泵滑靴工作時磨損程度的增加，柱塞底部的軸向沖擊程度逐漸加劇。

根據不同工作狀態分別求取5組壓力信號烈度特征值，如表3所示。由表3可知，隨著液壓泵滑靴磨損情況的惡化，壓力信號的烈度特征值大幅度地增加，表明用壓力信號的烈度特征值也能反映液壓泵的運行情況。可以用壓力信號的烈度特征作為滑靴磨損故障的一個敏感性因子來評估液壓泵的工作狀態。

表3 壓力信號的烈度特征值

3.2 烈度特征因子的敏感性分析

由表1、表2和表3的分析結果可知，這三種信號烈度特征因子對不同程度滑靴磨損狀態都有一定的敏感性。為了進一步研究這三種信號烈度特征因子的敏感程度，人為磨損7個不同外邊緣磨損量的滑靴磨損樣本，每種樣件分別采集5組泵端蓋振動信號、泵出口流量信號和壓力信號，并提取其信號烈度特征值，再分別對這三種信號的烈度特征因子求取平均值，其結果如附表1所示，并用折線描繪磨損量與三種信號烈度特征因子的對應變化規律，如圖11所示。

圖11 三種烈度特征因子的比較Fig.11 Comparison of three intensity characteristic factors

從圖11中可知，隨著柱塞泵滑靴磨損程度的加劇，振動信號、流量信號和壓力信號的烈度特征因子都有不同程度的變化，壓力信號和振動信號的烈度特征因子隨柱塞泵滑靴磨損程度的增大均呈現上升趨勢，而流量信號的烈度特征因子卻呈現下降趨勢。

為了比較這三種信號烈度特征因子對滑靴磨損故障的敏感程度，引入了敏感度系數的概念[15]，將某信號烈度特征因子隨滑靴磨損量變化曲線斜率的絕對值定義為烈度特征敏感度系數S，其計算公式為：

(12)

式中:ΔC為磨損量的變化量；ΔVms為對應ΔC的信號烈度特征變化量。

根據附表1的實驗數據，通過相鄰磨損量對應的烈度因子坐標值，分段計算出對應磨損量區間變化的烈度因子敏感度系數，如表4所示。用階梯折線描繪敏感度系數的變化規律，如圖12所示。由圖可知，壓力烈度特征因子的敏感度系數明顯高于振動烈度特征因子和流量烈度特征因子，而振動烈度特征因子的敏感度系數又略高于流量烈度特征因子。因此，壓力烈度特征因子對滑靴磨損故障的敏感性最佳，其次是振動烈度特征因子，而流量烈度特征因子的敏感性較弱。

表4 不同磨損量的烈度因子敏感度系數

圖12 烈度特征因子的敏感度系數Fig.12 Sensitivity coefficient of intensity characterization factor

在液壓泵的故障特征提取研究中，從幅值域的角度我課題組曾進行過5種無量綱指標的特征提取研究，分析了單一指標對液壓泵不同故障的敏感性[16]。從時頻域的角度又針對滑靴磨損不同程度故障研究了頻帶能量特征信息的變化規律，發現隨著故障程度的增加頻帶能量特征的幅值變化并不十分顯著[17]。而本文從頻域角度研究了振動烈度特征的提取方法和敏感性，通過烈度特征的分析發現烈度特征指標對滑靴磨損故障反映較為敏感，通過三種烈度特征的綜合分析不僅可以找到某一故障的烈度特征發展規律，而且還能用烈度特征指標反映出液壓泵的運行狀態，為液壓泵的故障診斷和狀態評估方法的研究均能提供可靠的知識信息。從圖11可以發現烈度特征值和磨損量有直接關系，能夠通過烈度特征因子的變化判斷出液壓泵的滑靴磨損程度，進而能夠判斷液壓泵所處的工作狀態。

4 總 結

(1)提出了多傳感器信息的振動烈度特征提取方法，首次利用振動烈度理論提取出流量信號和壓力信號的烈度特征。

(2)提取出了反映液壓泵滑靴不同磨損程度的泵端蓋振動信號、泵出口流量信號和壓力信號的烈度特征因子，增加了液壓泵滑靴磨損故障特征信息的完備性。

(3)對多傳感器信號烈度特征進行了敏感性分析，結果表明：壓力信號的烈度特征因子敏感性最好，其次是振動信號，而流量信號的敏感性較差。

附錄

表1多信號烈度特征值

Tab.1Multisignalintensityeigenvalue

磨損量/mm00.511.522.533.5振動烈度0.236 50.642 11.064 81.436 01.734 82.246 02.624 83.281 9特征值/0.231 60.647 81.052 41.467 91.742 32.264 82.645 63.269 4(mm·s-1)0.240 50.642 91.069 61.401 61.752 42.225 62.607 83.316 50.229 80.639 61.048 61.459 61.724 52.179 82.634 53.279 60.234 50.637 81.076 41.423 61.727 82.456 42.617 53.201 5平均值0.234 60.642 01.062 41.437 71.736 42.274 52.626 03.269 8流量烈度1.019 70.845 60.797 60.721 60.640 60.548 70.427 20.392 7特征值/1.148 50.867 50.768 40.720 40.624 80.541 60.431 60.387 5(mm·s-1)1.085 40.839 60.796 00.724 50.657 80.534 80.418 50.408 51.007 50.857 60.784 80.723 60.647 50.561 40.423 60.389 41.048 90.853 60.801 60.721 00.634 50.546 50.428 50.391 6平均值1.062 00.852 80.789 70.722 20.641 00.546 60.425 90.393 9壓力烈度0.550 53.065 24.011 06.321 09.416 511.245 412.944 614.213 1特征值/0.652 43.485 64.656 26.482 59.248 511.058 612.845 314.486 5(mm·s-1)0.547 63.048 54.256 46.513 69.368 511.425 312.768 314.136 50.585 42.948 24.028 66.279 89.848 611.248 013.012 514.234 60.524 83.204 54.148 66.378 69.678 411.416 512.865 814.156 3平均值0.572 13.150 44.220 26.395 19.512 111.278 812.887 314.245 4