基于故障機(jī)理的液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評(píng)估方法

劉思遠(yuǎn) 何 躍 李曉明 盧明立 盧正點(diǎn)

1.燕山大學(xué)河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，秦皇島，066004 2. 燕山大學(xué)先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，秦皇島，066004 3. 江蘇天明機(jī)械集團(tuán)有限公司，連云港，222300 4. 河北漢光重工有限責(zé)任公司，邯鄲，056028

0 引言

液壓系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估對(duì)設(shè)備的安全運(yùn)行，延長(zhǎng)元件使用壽命，提高系統(tǒng)的可靠性以及降低維護(hù)成本起到重要作用,如何提高評(píng)估模型精度已成為該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題[1-2]。液壓系統(tǒng)的封閉性和液壓元件的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性導(dǎo)致狀態(tài)評(píng)估模型中特征信息的模糊性和不完備性更加嚴(yán)重，對(duì)基于多信息融合算法的狀態(tài)評(píng)估模型提出了更高的要求。大多數(shù)國(guó)內(nèi)學(xué)者是從增強(qiáng)信號(hào)濾波處理效果和提取更為敏感的特征信息兩個(gè)角度進(jìn)行研究，以此達(dá)到提高評(píng)估模型精度的目的[3-4]。國(guó)外學(xué)者更多的是通過(guò)先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)來(lái)獲得更準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果[5-6]。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在液壓系統(tǒng)研究領(lǐng)域中有關(guān)基于故障機(jī)理分析提高多信息狀態(tài)評(píng)估模型精度的研究鮮有報(bào)道。

本文以液壓泵滑靴磨損故障為例，從故障機(jī)理研究出發(fā)，分析故障程度與故障特征信息間的量化對(duì)應(yīng)關(guān)系，采用對(duì)機(jī)械設(shè)備反應(yīng)敏感的振動(dòng)烈度作為特征因子進(jìn)行液壓泵殼體振動(dòng)、出口流量及壓力三種信號(hào)的烈度特征提取，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(píng)估模型，最后通過(guò)測(cè)試實(shí)驗(yàn)對(duì)提出的模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1 滑靴磨損機(jī)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(shí)滑靴受離心力矩和摩擦力矩作用，相對(duì)斜盤產(chǎn)生一定的傾覆，使滑靴副局部接觸應(yīng)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(dòng)壓支承效應(yīng)，產(chǎn)生抗傾覆力矩，減小了滑靴和斜盤的局部接觸應(yīng)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(yīng)力增大，極易發(fā)生磨損故障。

圖1 滑靴外邊緣圓形磨損結(jié)構(gòu)Fig.1 Circular wear structure of the outer edge of slipper

滑靴對(duì)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(shí)油膜液壓支承力

(2)

取p0=pd，根據(jù)壓緊系數(shù)的定義，結(jié)合式(1)和式(2)可得滑靴磨損過(guò)程中壓緊系數(shù)的表達(dá)式：

(3)

滑靴在磨損過(guò)程中受到的摩擦力

(4)

式中，μ為滑靴和斜盤之間的動(dòng)摩擦因數(shù)。

滑靴產(chǎn)生磨損時(shí)的許用摩擦力

(5)

式中，[q]為滑靴在斜盤表面滑動(dòng)時(shí)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(jìn)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(shè)計(jì)滑靴時(shí)的主要參數(shù)，反映了剩余壓緊力的大小，決定了滑靴對(duì)斜盤的壓緊程度和滑靴的摩擦功率損失，在設(shè)計(jì)滑靴副時(shí)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(guò)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(duì)應(yīng)關(guān)系，見表1。其中，ε0為滑靴副初始?jí)壕o系數(shù)；εL為壓緊力達(dá)到許用比壓時(shí)的壓緊系數(shù)；ε=1.05為滑靴設(shè)計(jì)時(shí)的最大允許壓緊系數(shù)。Ca為ε=1.05時(shí)對(duì)應(yīng)的滑靴磨損量；Cb為ε=εL時(shí)對(duì)應(yīng)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(duì)應(yīng)關(guān)系

2 多信息烈度特征提取

2.1 振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法

振動(dòng)烈度的大小等于機(jī)械振動(dòng)速度的均方根值，它反映了包含各次諧波能量的總振動(dòng)能量的大小，其表達(dá)式為

(6)

式中，N為信號(hào)長(zhǎng)度；v(n)為振動(dòng)速度。

利用離散傅里葉變換理論，可得頻域信號(hào)X(k)的表達(dá)式：

(7)

式中，x(n)為實(shí)測(cè)N點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)。

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

Vims=

(8)

式中，fs為信號(hào)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(hào)烈度特征的物理量轉(zhuǎn)換

液壓泵殼體的振動(dòng)信號(hào)可利用振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法直接提取烈度特征因子。泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)則需通過(guò)物理量轉(zhuǎn)換法，轉(zhuǎn)換成速度和加速度信號(hào)才能提取烈度特征。轉(zhuǎn)換公式如下：

vsh=4qsh/(πD2)

(9)

ash=πd2psh/(4mg)

(10)

式中，vsh為泵出口瞬時(shí)流速；qsh為泵出口瞬時(shí)流量；D為泵出口管徑;ash為柱塞的瞬時(shí)加速度；psh為泵出口的瞬時(shí)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(luò)的基本概率分配

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(guò)對(duì)同一識(shí)別框架上所有證據(jù)體進(jìn)行融合推理得到?jīng)Q策融合結(jié)果[9]，D-S合成法則是決策融合過(guò)程中的重要法則。設(shè)同一識(shí)別框架上有n個(gè)信度函數(shù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jì)算公式為

(11)

4 液壓泵多信息烈度特征狀態(tài)評(píng)估方法

評(píng)估方法的詳細(xì)流程如圖3所示，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：①基于故障機(jī)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(jìn)行液壓泵工作狀態(tài)的區(qū)域劃分；②每種工作狀態(tài)對(duì)應(yīng)的區(qū)域中確定多個(gè)故障參數(shù)值，采用人為破壞的方式制作故障樣件；③通過(guò)振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法提取泵殼體振動(dòng)、出口流量和壓力信號(hào)的烈度特征因子，并通過(guò)特征對(duì)故障的敏感性進(jìn)行分析，構(gòu)建烈度特征因子訓(xùn)練樣本集；④采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合找出烈度特征因子與故障程度的量化對(duì)應(yīng)關(guān)系；⑤采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(jìn)行決策融合建立狀態(tài)評(píng)估模型；⑥利用測(cè)試樣本驗(yàn)證評(píng)估模型的有效性和測(cè)試出相應(yīng)的評(píng)估精度。

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

5 實(shí)驗(yàn)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(hào)采集試驗(yàn)臺(tái)(圖4)上設(shè)定電機(jī)轉(zhuǎn)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(hào)采集試驗(yàn)臺(tái)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(jié)構(gòu)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(gè)故障樣件，共15個(gè)，見表4。部分實(shí)驗(yàn)樣件故障形式見圖5。設(shè)置采樣頻率為10 kHz，通過(guò)故障件替代正常件的方式模擬故障，每個(gè)實(shí)驗(yàn)樣件采集10組泵殼體振動(dòng)信號(hào)、泵出口壓力信號(hào)以及泵出口流量信號(hào)，截取1 s時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

表3 被試泵的工作狀態(tài)區(qū)域劃分

表4 實(shí)驗(yàn)試樣磨損量

圖5 部分實(shí)驗(yàn)樣件Fig.5 Partial experimental samples

5.2 多源信號(hào)烈度特征因子的提取及敏感性分析

首先采用物理量轉(zhuǎn)換法將流量和壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換成速度和加速度信號(hào)，再利用振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法同時(shí)提取3種信號(hào)的烈度特征因子，通過(guò)磨損滑靴與未磨損滑靴烈度特征因子變化趨勢(shì)的對(duì)比，分析各信號(hào)對(duì)磨損故障的敏感性，如圖6～8所示。可知，振動(dòng)、流量和壓力烈度特征因子對(duì)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(dòng)烈度特征因子和壓力烈度特征因子有明顯的增大趨勢(shì)，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(shì)。由此可見，壓力烈度特征因子敏感性最強(qiáng)，其次是振動(dòng)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(píng)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(píng)估

5.3.1融合故障機(jī)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(duì)應(yīng)關(guān)系，其擬合曲線方程為

R(C)=a+bC+cC2

(14)

式中，a、b、c為通過(guò)“最小二乘法”獲得的二階多項(xiàng)式系數(shù)。

計(jì)算出不同磨損程度下3種信號(hào)的烈度特征平均值進(jìn)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(duì)應(yīng)關(guān)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(luò)的基本概率分配識(shí)別框架預(yù)設(shè)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(dòng)、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(gòu)造出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。采集4種模式的信號(hào)，每種模式50組，共200組數(shù)據(jù)制作測(cè)試樣本，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行振動(dòng)、流量和壓力烈度特征向量的基本概率分配，結(jié)果見表6～表8。

表5 烈度特征因子與磨損程度的對(duì)應(yīng)關(guān)系

表6 振動(dòng)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(píng)估結(jié)果

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

表9 多信息決策融合評(píng)估結(jié)果

可以看出，中度磨損(液壓泵失穩(wěn))狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確率最高，為95.72%；重度磨損(液壓泵失效)狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確率也高達(dá)92.45%；未磨損和輕度磨損同屬于液壓泵正常狀態(tài)，其評(píng)估的準(zhǔn)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(píng)估模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓泵工作狀態(tài)的有效評(píng)估，且平均準(zhǔn)確率能夠達(dá)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(jī)理的支撐，建立的多信息決策融合模型故障診斷的平均準(zhǔn)確率僅為80%左右。由此說(shuō)明，融合故障機(jī)理的特征信息可以大幅提高多信息融合評(píng)估模型的精度和評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確率[11]。

6 結(jié)論

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

(2)基于故障機(jī)理利用最小二乘法對(duì)取出的振動(dòng)、流量和壓力烈度特征因子進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到特征信息與故障程度的量化對(duì)應(yīng)關(guān)系，解決了特征信息缺乏故障機(jī)理的問(wèn)題。

(3)通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證了基于該方法的評(píng)估模型能對(duì)液壓泵滑靴磨損程度進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)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(píng)估方法研究提供了理論參考。