（机械工程专业论文）基于信息融合的液压缸故障模式识别方法研究.pdf

中文摘要 液压系统因其结构轻巧、运行平稳、容易实现无极调速、远距离操纵等优 势被广泛应用于各工程领域，在众多设备中起着关键的控制、驱动等作用。及 时准确地对液压系统实施故障诊断，保证其正常运行，对提高生产效率，降低 维护成本以及减少不必要的经济损失有着重要的意义。液压缸作为液压系统的 执行元件，如果出现故障将直接影响液压系统甚至整机的正常运作。 本文以液压缸为对象，在对国内外研究现状进行分析的基础上，将信息融 合技术应用于液压缸的内泄漏故障诊断，充分利用各个传感器之间包含的冗余 和互补信息，提高系统决策的准确性和鲁棒性。本文首先介绍了液压缸内泄漏 的失效机理，结合专门设计的液压缸内泄漏故障模拟实验台，介绍了包括其中 的硬件选择、数据采集程序的编写等在内的故障信息获取的具体实现过程。在 获取所需的故障信息后，提出了基于b p 神经网络的信息融合诊断方法，在液压 缸内泄漏上进行了验证。通过对融合后的结果分析发现，由于不确定因素的影 响，将b p 神经网络信息融合应用于液压缸内泄漏故障诊断时存在一定的不足； 而d s 证据理论在处理不确定知识方面存在的优势恰好能够弥补这一不足，但 还不能实现完全诊断。论文在对以上两种方法有所探索的基础上提出了基于b p 神经网络与d s 证据理论相结合的综合诊断方法，并验证了这种方法的有效性， 为液压缸故障诊断确诊率的提高提供了一条有效途径。 关键字：液压缸；内泄漏；信息融合；b p 神经网络；d s 证据理论 a b s t r a c t h y d r a u l i cs y s t e m sh a v em a n yl e a d i n gf e a t u r e s ，s u c ha sl i g h t - w e i g h ts t r u c t u r e s ， e a s yi m p l e m e n t a t i o no fp o l e l e s ss p e e d - a d j u s t i n ga n dr e m o t ec o n t r o l ，a n dm o r e o v e r ， t h e i r o p e r a t i o n s a l es t a b l e t h e r e f o r et h e ya l ew i d e l ya p p l i e di nn u m e r o u s e n g i n e e r i n gf i e l d sa n dp l a yak e yr o l ei nn u m e r o u se n g i n e e r i n ge q u i p m e n t ，i n c l u d i n g d r i v e r i n ga n dc o n t r 0 1 t h et i m e l ya n da c c u r a t ei m p l e m e n t a t i o no fh y d r a u l i cs y s t e m s f a u l td i a g n o s i sa n di t sn o r m a lo p e r a t i o ni sp l a y i n gas i g n i f i c a n tr o l ei ni m p r o v i n g e f f i c i e n c y ，r e d u c i n gm a i n t e n a n c ec o s t sa n dr e d u c i n gu n n e c e s s a r ye c o n o m i cl o s s e s a s t h ee x e c u t i o ne l e m e n to fh y d r a u l i cs y s t e m ，h y d r a u l i cc y l i n d e r f a i l u r ew i l ld i r e c t l y i n f l u e n tt h eh y d r a u l i cs y s t e mo re v e no v e r a l lu n i t i n f o r m a t i o nf u s i o nt e c h n o l o g yi su s e di nh y d r a u l i cc y l i n d e r f a u l td i a g n o s i s b a s e do nt h e a n a l y s i s o fc u r r e n tr e s e a r c h r e d u n d a n c ya n dc o m p l e m e n t a r y i n f o r m a t i o no fe a c hs e n s o ra r em a d ef i l l l 嘁，t h ed e c i s i o n sa c c u r a c ya n dr o b u s t n e s s o f s y s t e m a lei m p r o v e d t h ef a i l u r em e c h a n i s mo fh y d r a u l i cc y l i n d e r i n t e m a ll e a k a g e w a sf i r s ti n t r o d u c e di nt h i sp a p e r ，t e s tb e n c hw a sb u i l tt os i m u l a t eh y d r a u l i cc y l i n d e r i n t e m a ll e a k a g e t h es u i t a b l eh a r d w a r e sw e r ec h o o s e da n dt h ed a t aa c q u i s i t i o nw e r e p r o g r a m m e d t or e a l i z et h es i g n a la c q u i s i t i o n a f t e rs i g n a lc h a r a c t e r i s t i c sw e r e a c q u i r e d ，i n f o r m a t i o nf u s i o nd i a g n o s i sm e t h o dw a s 西v e nb a s e do nt h eb pn e u r a l n e t w o r ka n dw a st e s t e di nh y d r a u l i cc y l i n d e r i n t e m a ll e a k a g e d u et ot h ei n f l u e n c e o fu n c e r t a i n t yf a c t o r s ，i n f o r m a t i o nf u s i o nd i a g n o s i sm e t h o db a s e do nt h eb pn e u r a l n e t w o r kh a sc e r t a i ns h o r t c o m i n g si nt h ef a u l td i a g n o s i so fh y d r a u l i cc y l i n d e r s i n t e r n a ll e a k a g e d - se v i d e n c et h e o r y a d v a n t a g ei nd e a l i n gw i t l lu n c e r t a i nk n o w l e d g e m a k e su pt h i sd e f i c i e n c y ，b u ts t i l lc a n ta c h i e v ec o m p l e t ed i a g n o s i s a f t e rt h ea b o v e m e t h o d sw e r ee x p l o r e d ，c o m p r e h e n s i v ed i a g n o s i sm e t h o db a s e do nt h eb pn e u r a l n e t w o r ka n dt h ed - se v i d e n c et h e o r yw a sg i v e na n dw a st e s t e de f f e c t i v e t h i ss t u d y p r o v i d ean e ww a yf o ri m p r o v i n gt h ea c c u r a c y r a t ei nh y d r a u l i cc y l i n d e r f a u l t d i a g n o s i s k e yw o r d s ：h y d r a u l i ca c t u a t o r ；i n t e r n a ll e a k a g e ；i n f o r m a t i o nf u s i o n ；b pn e u r a l n e t w o r k ；d se v i d e n c et h e o r y 武汉理_ t 人学硕。i ：学位论文 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景及意义 随着自动化程度的不断提高，现代的液压系统已经发展成为机、电、液控 混合一体化的复杂系统，并且向质量轻、体积小、高压化、功率密度大、响应 快、精度高及抗负载性刚性大等方向发展，广泛应用于工程机械、交通运输机 械、冶金机械、农业机械、轻工机械，以及航空航天、舰船、武器装备等国防 工业领域。液压系统承担着行走、驱动、作业和控制等功能，成为各种机械设 备中的重要组成部分。液压系统早期的故障检测与诊断是整个生产流程中的重 要环节，也是设备维修管理体制中“预知维修 方式中研究的核心问题。 如果液压系统出现严重故障，将会造成巨大的经济损失或者人员伤亡。比 如：1 9 8 4 年1 1 月1 1 日，由于操纵液压系统出现故障，导致s u 2 7 型战斗机 的原型机t 1 0 2 5 不幸失事i l 】。武钢冷轧厂一液压设备，油箱总容积为4 0 0 0 0 升 的，因泄漏导致每月耗油量高达2 0 0 0 升，占总量的5 1 2 j ，造成了巨大的浪费。 液压系统出现故障，不仅自身不能正常工作，而且会导致更大的其它间接影响， 程度较轻会影响设备质量，非常严重就可能造成设备报废、人员伤亡、环境污 染等。因此对液压系统进行状态监测、故障诊断非常有必要，只有及早地发现 故障，尽快地消除故障，才能避免更大的经济损失。对于设备维护来说，可以 延长使用寿命，降低维修成本，提高设备的可靠性和安全性，对于设备维修体 制与方式的现代化起到推动作用。对于企业来说，可以提高生产效率，节约人 力和物力成本，提高企业在市场中的核心竞争力，给企业创造更大的经济价值。 总之，在保证设备安全可靠运行的同时，液压系统的故障诊断技术又可以 获得良好的社会效益和经济效益。因此在现代工业生产中，通过不断地研究和 探索行之有效的新的液压系统故障诊断方法，提高故障诊断技术的水平，显得 尤为迫切和必要i j j 。 1 2 液压系统故障诊断研究现状与存在问题 近年来，随着信号处理技术、人工智能技术和控制理论等基础学科的迅速 发展，国内外学者非常重视液压系统的故障诊断技术，并取得了重要进展。 武汉理工大学硕上学位论文 液压系统的故障诊断开始于上世纪6 0 年代，最先开始研究液压系统故障诊 断技术的是英国b a t h 大学和英国机器保健和状态监测协会( m h m g & c m a ) ，他 们分别利用压力传感器和加速度传感器测量压力信号和振动信号来实现对液压 泵的故障诊断。这个阶段的测量方法多数是直接测量参数( 振动、压力、流量 等) ，然后进行信号处理。上世纪8 0 年代初期至9 0 年代末，液压系统故障诊断 技术主要应用人工智能方法。加拿大学者t a t g e 和w i n s t o n 研究了用于卫星跟踪 天线驱动的液压系统故障诊断【4 l 。1 9 9 1 年英国w a l e s 大学c a r d i f f 学院研究了将 基于多层感知器( m l p ) 的神经网络故障诊断方法应用在液压系统中【5 】。1 9 9 7 年法 国学者g a d d o u n a 采用未知输入观测器对液压系统进行故障诊断，不久后，基于 未知输入观测器的鲁棒故障诊断方法得到了广泛研列引。2 0 0 3 年，哥伦比亚学 者l i n a r i c 等采用神经网络非线性辨识方法建立了电液伺服系统中的故障模型， 用于实现系统的故障诊断【_ 7 1 。同年，加拿大学者a n 等利用广义卡尔曼滤波方法 对液压系统状态进行估计预测，实现了液压系统电气环节的故障诊断【8 】。 国内对液压系统故障诊断技术的研究起步比较晚，但从近十几年的发展状 况来看，发展迅猛。1 9 8 9 年，上海交通大学熊宇飞等利用a r m a x 时间序列模 型对液压系统进行描述，对位置系统及噪声的阶和参数进行识别【9 】。1 9 9 2 年上 海大学邱泽鳞等和燕山大学赵永凯等利用振动信号实现了对液压系统的故障诊 断l l 。1 9 9 5 年浙江大学路甫祥等研究了液压系统故障机理与诊断技术【l 。2 0 0 0 年燕山大学高英杰将信号处理与人工智能诊断技术相结合的方法应用在a g - c 液 压系统的故障诊断中【1 2 1 。自1 9 9 4 年以来，北京航空航天大学自动化学院机械电 子工程系开始研究此技术，相继利用神经网络、专家系统、小波分析、鲁棒智 能监测与诊断方法实现液压泵、液压舵机系统的故障诊吲1 3 j 。 液压系统故障诊断现有的方法主要有三种：基于人工智能、基于信号处理 和基于解析模型，虽然各种方法分别在故障特征提取、故障模式识别等方面存 在各自的优点，但还存在一定的局限性，比如：基于人工智能的方法诊断推理 过程不清晰、知识难表达等；基于信号处理的方法只适合平稳信号，比如旋转 机械，而对非平稳信号的故障诊断还存在不足。 另外，从故障诊断学的角度来看，对于所有的诊断对象，用单一信息来反 映其状态都是不完整的，因为任何一种诊断信息都可能是模糊的、不精确的。 如果按照某种规则综合利用从多方面获取的同一诊断对象的多维故障冗余信 息，就能对系统进行更精确、更可靠的监测和诊断。 信息融合技术应运而生。根据国内外的研究成果，信息融合比较确切的定 2 武汉理t 火学硕t - 学位论文 义可以概括为：利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定 准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过 程【1 4 】【1 5 】【1 6 】【17 1 。就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器( 眼睛、耳、口、 鼻、四肢等) ，通过对多种观测信息( 如声音、气味、触觉、形状等) 的合理支配 和使用，把互补和冗余的信息在时间和空间上依据某种优化准则结合起来，产 生对观测对象的一致性解释或描述，在产生新的融合结果【l8 】后，做出相应的反 应，最后采取行动进行处理，整个过程类似于故障诊断。将信息融合应用于故 障诊断的领域有以下几大优势【1 9 】【2 0 】： ( 1 ) 诊断系统的生存能力增加。由于多个或多类传感器的测量信息之间存 在一定的冗余度，当有个别传感器不能利用或受到干扰，其它部分传感器还可 以提供相应信息，借助这些信息还可以连续进行正常的诊断工作，不至于系统 搁浅。 ( 2 ) 时空覆盖范围增大。单个传感器的信息毕竟是有限的，当有多个传感 器工作时，可以相互弥补在时间( 比如某个时间段某个传感器不工作) 和空间 ( 比如作用区域受限制) 上进行故障诊断的不足，提高整个系统的监测与诊断 能力。 ( 3 ) 诊断的可信度提高。通过多传感器的联合信息同时对目标或事件加以 确认，可以降低目标或事件的不确定性，提高诊断系统的可信度。 ( 4 ) 系统成本降低。信息融合提高了诊断信息的利用效率，比如：可用多 个较廉价的传感器获得与性能更好的单一传感器同样甚至更优的效果，因此可 大大降低系统的成本。 因此，研究信息融合技术非常必要，智能化的合成来自液压系统某一状态 的多传感器信息，产生比单一传感器信息更精确、更完全的估计和判决。 1 3 信息融合及其在液压系统故障诊断中的应用现状 1 3 1 信息融合技术概述 按照数据抽象的层次，数据融合可划分为三个级别：数据级融合、特征级 融合和决策级融合【2 1 1 。 ( 1 ) 数据级融合 数据级融合层次最低，此级直接处理传感器的观测信息，然后对融合后的 3 武汉理t 大学硕一l ：学位论文 结果进行特征提取和诊断决策。但它要求传感器必须是同质的，也就是对同一 观测对象必须提供同类观测数据。 l 数 特故 i 关 据 征障决 级 j 一 联提识策 融 厶 取别 口 卜 图l - 1 数据级融合 ( 2 ) 特征级融合 特征级融合属于中间层次的融合，首先由各类传感器提取出各自的特征向 量( 可以是识别目标的边缘、方向和速度等信息，也可以是经过无量纲化或者 归一化处理之后的信息) ，然后由融合中心完成对特征向量的融合处理。总的来 说，提取的特征应该是所采集信息的充分表示量或充分统计量。特征级融合的 优点是可以将各个不同质的传感器传递的信息放在同一层面进行分析。既保留 了足够的信息，又实现了信息的压缩，去除了冗余信息，兼容了数据级和决策 级的优点，因此应用范围较大。针对上述多个不同传感器信息融合的情况，在 故障诊断领域中的学者对信号在特征级的融合进行了大量研究。其主要思想就 是对照已有的故障模式，对信号的特征向量进行提取，来确定哪一个故障模式 与假设相匹配。此级的融合方法主要有：神经网络、d s 证据理论、b a y e s 推断 等。由于各种方法的局限性，基于两种方法结合的信息融合方法也已经出现， 比如模糊集理论与神经网络的结合。 4 武汉理t 人学硕f j 学位论文 卜 特 特 故 i 征关 征 障决 一 提联 层 识 策 融 取 别 合 l 图1 - 2 特征级融合 ( 3 ) 决策级融合 决策级融合是最高层次的融合，先由每类传感器基于各自的信息提取特征 后做出决策，然后在融合中心进行局部决策的融合处理，得出最终决策。决策 级融合是三级信息融合的最终结果，针对具体的决策目标，融合结果会直接影 响决策水平。这种处理方法对传感器依赖小，即当某个或几个传感器失效时， 适当的融合仍能给出最后的决策。本级的常用融合方法有：专家系统、b a y e s 推 断、d s 证据理论等。 叫故障识别卜 i r 特 决 征 | 故障识别卜 关 策 决 l - 啼 提 联 级 策 融 取 厶 口 l _ 叫故障识别卜 信息融合方法主要有： ( 1 ) 加权平均法 图1 3 决策级融合 武汉理t 大学硕十学位论文 这是最简单、直接对多传感器低层数据融合的方法。其基本思想是将一组 同质传感器提供的信息进行加权平均，并将结果作为信息融合值【2 2 】。这种方法 主要应用于同类传感器信息之间的融合，也就是数据级的融合。 ( 2 ) 神经网络 在状态识别方面，神经网络是一个强有力的工具，为信息融合提供了一个 很好的方法。利用神经网络进行信息融合的基本思想是：根据当前系统所接收 到的样本的相似性，来确定分类的标准。确定的方法主要表现在网络权值的分 布上，也可以采用神经网络的学习功能来获取知识，得到不确定性推理机制1 2 ”。 目前神经网络的模型主要有：多层感知器网络( b p 网络) 、径向基神经网络 ( r b f ) 、h o p f i e l d 网络、c o u n t e r p r o p a g a t i o n 网络( c p n ) 等。其中，多层感知器 神经网络是目前得到应用最广泛的神经网络。 ( 3 ) d s 证据理论 该理论中最基本的是识别框架，每一个信息源( 即每类传感器) 相当于一 个证据体。信息融合实际上就是在统一的识别框架下，通过d s 合并规则将不 同的证据体合并为一个新的证据体的过程。该方法允许直接将可信度赋予证据 的取舍，避免了对未知概率的简化假设，保留了所需信息；另外，证据区间既 表示了信息的已知性、确定性，还表示了信息的未知性与不确定性，因此也应 用广泛【2 4 1 。 1 3 2 信息融合在液压系统故障诊断中的应用现状 工程机械液压系统的工作环境非常恶劣，反映故障的信息容易被噪声等其 它因素淹没，凭借单一或单类传感器信息往往难以准确诊断系统故障。在这个 背景下，基于多源信息综合处理的信息融合技术逐渐成为故障诊断领域研究的 亮点，智能地合成来自液压系统某一状态的多源信息，产生比单一信息源更精 确、更全面的估计和判决结果，与经典信号处理方法相比，信息融合所处理的 多传感器信息具有更复杂的形式，故障信号可以在进行不同级别或多个级别的 融合。采用多传感器信息融合方法，可有效提高诊断决策的鲁棒性1 2 引。 近年来，信息融合技术已经越来越多的应用到液压系统的故障诊断。2 0 0 4 年河南理工大学邓乐提出了基于多传感器信息融合技术的液压系统状态监测与 故障诊断，并介绍了诊断系统的组成、工作原理及主要特点1 2 6 j 。西安二炮工程 学院潘伟等将神经网络与专家系统相结合，应用于工程机械液压系统的状态报 6 武汉理t 大学硕f ：学位论文 警和故障诊断口6 。2 0 0 5 年装甲兵工程学院韩寿松等将基于知识推理的多传感器 数据融合故障诊断用于某型机械化桥液压系统供油回路【2 7 1 。2 0 0 6 年电子科技大 学潘兵等琪将模糊神经网络融合诊断应用于采矿工程机械液压系统【2 引。2 0 0 8 年 镇江舰艇学院赵军强、戴威、郭宝圣和西安建筑科技大学李敏哲分别提出将基 于b a y e s 网络和模糊c p n 神经网络的信息融合故障诊断应用于液压系统【2 9 1 。太 原理工大学陈法法等提出充分利用液压设备上能够携带故障特征的多类信息， 并对这些信息在不同的层次上通过神经网络、贝叶斯理论、d s 证据进行有效的 融合和计算的模型【3 0 】。2 0 0 9 年南昌大学饶泓将人工神经网络、d s 证据理论、 粒子群优化算法、粗糙集理论等智能信息处理方法引入到液压机的故障诊断中， 分别对液压机的液压泵和液压控制系统进行故障诊断1 3 。2 0 1 0 年燕山大学刘思 远研究了多传感器信息融合与贝叶斯网络集成的故障诊断方法，并通过实验实 现了液压泵多模式故障诊断1 3 2 。 从以上文献可以看出，基于信息融合的故障诊断方法开始从液压具体元件 ( 比如：液压泵) 的故障诊断向整个液压系统的故障诊断发展，探索采用不同 的融合方法。 液压缸作为工程机械液压系统的主要执行元件，如果出现故障将直接影响 液压系统甚至整机的正常运作。而液压缸内泄漏容易导致爬行或推力不足、速 度下降、工作不稳等故障，但是，由于泄漏故障具有隐蔽性，内泄漏量不容易 获得，因而影响了维修策略的判断，造成不必要的经济损失。本文将信息融合 技术应用到液压缸内泄漏的故障诊断中，具有重要的理论意义和应用价值。 1 4 本文研究内容及结构安排 本论文的工作得到广东省教育部产学研引导项目“工程机械用液压缸产品 质量追溯、远程维护及故障诊断预防系统的开发与应用( 项目编号 2 0 1 0 8 0 9 0 4 0 0 5 4 8 ) 的资助。 本文研究内容涉及液压技术、计算机技术、信息融合技术。论文将b p 神经 网络、d s 证据理论引入到基于信息融合的液压缸故障诊断中，分别对应用各种 方法进行信息融合进行了说明，并通过实例论证了算法的有效性。论文的整体 架构按照数据采集、信号处理与特征提取、信息融合三个方面进行，其中信息 融合部分为本文的核心，首先在特征级进行融合探索，最后是特征级后再进行 决策级融合。主要研究内容如下： 7 武汉理t 大学硕 ：学位论文 ( 1 ) 通过b p 神经网络对多类典型故障样本( 包括不同类型传感器采集到 信号的特征) 的学习，可实现对液压缸内泄漏故障的诊断。主要包括b p 神经网 络的输入与输出的确定，神经网络的设计、样本的训练以及测试。 ( 2 ) 在液压缸的故障诊断中，由于实验台噪声、油温和传感器的测量误差 等的影响，使得传感器提供的信息存在一定程度的不完整、不精确和模糊性， 进而导致故障诊断结论的不确定性。针对这一问题，本文运用d s 证据理论分 别对液压缸两组不同的位移和压力特征样本进行融合。 ( 3 ) 讨论了基于b p 神经网络和d s 证据理论相结合的综合诊断方法，主 要有两种模式，第一，对压力和位移信号的特征分别用神经网络对故障进行诊 断，然后用d s 证据理论对其诊断结果决策融合；第二，选取两组特征样本， 用神经网络进行诊断，运用d s 证据理论对其结果进行融合。 论文共分为6 章，每章的题目及主要内容如下： 第l 章绪论，首先介绍了课题研究的背景、目的及意义。其次分析了液压 系统故障诊断技术的研究现状，和存在的问题。简单介绍了信息融合技术，确 定将信息融合应用于液压系统故障诊断的必要性。最后阐述了论文的主要研究 内容与章节安排。 第2 章液压缸故障诊断实验，详细阐述了液压缸内泄漏的失效机理，设计 了模拟液压缸内泄漏的试验台，以及对数据的采集与特征提取等。 第3 章基于b p 神经网络的信息融合，简要介绍了b p 神经网络的基本原理， 结合液压缸故障诊断实例阐述了利用b p 神经网络进行信息融合的过程。 第4 章基于d s 证据理论的信息融合，着重介绍了d s 证据理论的基本概 念、组合规则、判别规则，以及利用d s 证据进行信息融合的步骤，结合实例 说明了如何利用d s 证据理论进行液压缸内泄漏的故障模式识别。 第5 章基于b p 神经网络和d s 证据理论的综合诊断，针对研究内容( 3 ) 中提到的两种模式，分别进行实例研究。证明通过b p 神经网络和d s 证据理论 相结合的方法可以提高液压缸故障诊断的精度。 第6 章总结与展望，总结本文的研究工作和取得的研究成果，分析了论文 的不足和仍需进一步研究的问题等。 8 武汉理工人学硕：上学位论文 第2 章液压缸故障诊断信息获取 本文主要研究液压缸内泄漏，包括内泄漏故障的模拟、实验台的搭建、信 息采集、故障特征提取等。 2 1 液压缸内泄漏机理及实验台设计 2 1 1 液压缸内泄漏机理 液压系统内各零件之间存在相对运动，为了减少零件的磨损，形成运动副 的两零件表面之间必须要有间隙，间隙过小，会使零件卡死，间隙过大，就会 造成泄漏。如图2 1 所示，液压缸的泄漏是由压差和间隙造成的。分为内泄漏和 外泄漏，外泄漏主要是指液压油从液压缸泄漏到外界环境中，内泄漏是指由于 高低压的压力差以及密封件失效等原因，使液压油在液压缸内部由高压腔经缝 隙流向低压腔。 关于液压缸的外泄漏，现有的诊断方法【3 3 】已经可以进行有效的判断。但是， 对于内泄漏往往很难确诊，所以本文主要讨论液压缸的内泄漏问题。内泄漏具 有隐蔽性，泄漏量的大小不易观测，必须通过监测其它信号的变化来反映。在 本研究中，根据液压缸的内泄漏机理设计了专门的实验台，进行了液压缸泄漏 原理实验。 ji 图2 1 液压缸泄漏原理图 液压缸内泄漏容易导致液压缸爬行或液压缸推力不足，速度下降、工作不 9 武汉理t 大学硕十学位论文 稳等液压故障。此外，由于内泄漏具有隐蔽性，泄漏量的大小不易观测，必须 通过监测其它信号的变化来反映。在本研究中，根据液压缸的内泄漏机理设计 了专门的实验台，并进行了液压缸泄漏原理实验。 2 1 2 实验目的及要求 实验目的在于模拟工程机械液压缸泄漏。在活塞杆伸出和缩回过程中，通过 压力传感器记录无泄漏量时和不同泄漏量时工作压力随时间的变化，通过位移 传感器记录活塞位移随时间的变化。 2 1 3 实验方案 根据实验的目标，制定了具体的实验方案： ( 1 ) 相对于双出杆双作用液压缸，单出杆双作用液压缸在工程机械中应用 更为广泛，所以选用单出杆双作用液压缸为执行元件； ( 2 ) 工程机械液压缸的实际工作行程一般较长，而本实验的目的在于模拟 液压缸泄漏，因而可适当减小液压缸的行程，不影响液压缸故障特征的提取： ( 3 ) 其它参数的选取要求满足能反映工程机械液压缸实际工作条件。 拟定的技术指标为：系统工作压力7 m p a ，液压缸有效行程3 0 0 i m ，活塞杆 径4 5 m m ，缸筒内径l o o m m ，活塞运行速度l o o m m s ，负载水平放置。 2 1 4 实验原理图 实验装置可采用加载液压缸水平加载装置，如图2 2 所示。 加载缸核泌实验缸 图2 2 加载缸水平加载实验装置 l o 武汉理t 人学倾l - q z 位论文 1 油箱；2 ，2 8 过滤器：3 ，2 7 液压泵：4 ，1 8 ，1 9 压力表；5 调速阀：6 , 2 1 ，2 5 ，2 6 一溢流阀：7 - 手动 换向阀：8 ，1 1 节流孔；9 ，1 2 截j 卜阀；1 0 ，1 3 压力传感器；1 4 实验液压缸：1 5 位移传感器： 1 6 接头：1 7 力口载液压缸；2 0 ，2 2 ，2 3 ，2 4 单向阀： 图2 3 液压系统原理图 根据试验台的技术指标要求，进行的液压系统原理实验设计，如图2 3 所示。 按照上述原理制作的实际实验台如图2 4 所示。 加筏缸 光栅尺 图2 4 实际实验台 工作原理说明： ( 1 ) 加载油缸水平放置，通过调定溢流阀2 1 和2 5 的开启压力大小，可调 武汉理工大学硕士学位论文 整加载力的大小。溢流阀2 6 的开启压力很低，仅用于补油。溢流阀6 的开启压 力要大于溢流阀2 1 和2 5 的开启压力。 ( 2 ) 调速阀5 的出口流量保持不变，用来保证在模拟不同内外泄漏量时液 压缸工作条件的一致性。 ( 3 ) 通过在液压缸两腔之间旁接节流孔1 l 可模拟液压缸内泄漏，通过在液 压缸有杆腔与油箱之间接节流孔8 可模拟液压缸外泄漏。在已知节流孔的长度， 和直径d 时，根据节流孔两端的压差p ，即可求出泄漏量的大小口： g = 兰卸，其中为液体绝x , i 粘度。实验时，可准备一系列长度相同而直径 l 么6 不通的节流孔，模拟大泄漏量时就采用直径大的节流孔，反之亦然。这样，便 可实现泄漏量可计算。 工作过程如下： ( 1 ) 模拟内泄漏时，将截止阀1 2 打开，将截止阀9 关闭；模拟外泄漏时， 将截止阀9 打开，将截止阀1 2 关闭；正常工作时，将截止阀9 和1 2 都关闭。 ( 2 ) 启动泵3 和2 7 ，此时泵3 的流量经调速阀5 和换向阀7 回油箱，泵2 7 的流量经溢流阀2 6 回油箱。 ( 3 ) 启动压力传感器和位移传感器开始采集数据，然后将换向阀7 搬到左 位，此时实验油缸伸出，加载油缸缩回。加载油缸无杆腔的油液经单向阀2 4 和 溢流阀2 5 回油箱，则无杆腔的压力等于溢流阀2 5 的开启压力。有杆腔所需的 油液来自补油泵2 7 ，则有杆腔的压力等于溢流阀2 6 的开启压力。从而，加载系 统提供的有效载荷为两腔作用力的合力。 ( 4 ) 实验油缸完全伸出时，将换向阀7 搬到中位，压力传感器和位移传感 器停止采集数据。 ( 5 ) 启动压力传感器和位移传感器开始采集数据，然后将换向阀7 搬到右 位，此时实验油缸缩回，加载油缸伸出。加载油缸有杆腔的油液经单向阀2 0 和 溢流阀2 1 回油箱，则有杆腔的压力等于溢流阀2 1 的开启压力。无杆腔所需的 油液来自补油泵2 7 ，则有杆腔的压力等于溢流阀2 6 的开启压力。从而，加载系 统提供的有效载荷为两腔作用力的合力。 ( 6 ) 实验油缸完全缩回时，将换向阀7 搬到中位，压力传感器和位移传感 器停止采集数据，停止泵3 和2 7 ，完成一个工作过程。 1 2 武汉理t 人学坝i j 学位论文 2 1 5 实验内容 在液压缸内泄漏实验中，节流孔8 和1 1 的结构尺寸如表2 1 所示，表中的泄 漏量是节流孔两端压差为7 m p a 时的泄漏量。 表2 11 ，流孔尺寸 编号 l23 456 7 8 直径d ( m m ) 0 2 50 30 3 5 0 40 4 5o 511 5 长度l ( m m ) 333 3341 01 0 实物 曦焉参 争辔静? 选用其中某一尺寸的节流孔安装到系统中，然后按上述工作过程进行反复实 验，保存实验数据。 2 2 实验的数据采集与远程传输 2 2 1 数据采集方案 数据采集的基本任务是完成对物理信号的测量。其框图如2 5 所示： 住 1 日 数 液 一压力传感器 _ 毒王 据 调计算机 - - 采 压 理 集 l a b v i e w 平台 缸 叫位移传感器| - 电 b 路 卜 2 2 2 数据采集硬件选择 图2 5 数据采集方案 在本实验系统中，主要用到了以下硬件： ( 1 ) 位移传感器 武汉理工大学硕士学位论文 根据实验要求，位移传感器须满足位移变化范围0 - 3 0 m m ，精度等级1 级的 要求，选用s g c 一5 型、o h - - 4 0 0 型光栅尺( 如图2 6 a ) ，测量范围为1 0 0 1 5 0 0 m m ， 输出信号为h t l 方波，分辨率为0 0 1 m m ，响应速度为6 0 m m i n ，工作温度0 - - - 5 0 ( ) 。实验开始时，实验油缸处于伸出状态，为了保证实验油缸位移信号的准 确性，光栅尺安装在加载油缸上面，如图2 3 。 ( 2 ) 压力传感器 压力传感器必须满足压力变化范围0 - 7 m p a ，精度i f s 的要求，因此选用 a k - 4 a 型压力变送器( 如图2 6 b ) ，量程0 1 5 m p a ，输出信号为电压，工作温度 1 0 - - 一+ 6 0 ( ) ，准确度等级0 2 级。两个压力传感器分别安装在液压缸的两腔 入口处。 雹瞄墨翟 l 屯，嶙戮溯谶绷 图2 6 as g c - 5 型、o h - - 4 0 0 型光栅尺 氛 赡 图2 6 ba k - 4 a 型 压力变送器 ( 3 ) 数据采集模块 u s b 4 7 11 a 系列包括即插即用的数据采集模块，有这种设计便可直接采集 数据；应用足够可靠和稳定，无需连接外部的电源等优点。支持u s b2 0 ；1 6 路模拟输入通道；1 2 位分辨率：采样速率高达1 5 0 k s s 。用来采集两个压力信 口 丐o ( 4 ) i o 卡 由于光栅尺的输出信号为h t l 方波，选择p c l l 7 8 4i ，o 卡来采集位移信号， 安装有4 轴正交编码器及计数器卡、采样速率可选的4 级数字滤波器，每个编 码器循环x 1 ，x 2 ，x 4 计数，脉冲方向和a n 减计数器，4 个3 2 位加减计数器 等，满足对光栅尺的采集要求。 ( 5 ) p c 机 选用研华工控机，p e n t i u m 4 处理器，主频为3 o o h z ，内存2 g 。 2 2 3 数据采集软件编程 数据采集的硬件配置好之后，需要将采集到的信号直观的显示出来，以便 1 4 蕊 武汉理t 人学矾l j 学位论义 于后续的分析处理，这就需要软件编程来实现。在本论文的研究中采用l a b v i e w 实现位移和压力信号的采集任务。 l a b v i e w 一种基于“图形”方式的集成化程序开发环境，是目前在数据采 集方面应用非常广泛的图形化软件集成开发环境。 l a b v i e w 软件( 如图2 7 所示) 包括两部分：前面板和程序框图。前面板 是虚拟仪器( v i r t u a li n s t r u m e n t ，简称v i ) 的图形用户接口，可以模拟传统仪器 的前面板，用于设置输入和观察输出，l a b v i e w 提供了本实验所需的波形图等 显示模块。每一个前面板都有一个与之对应的程序框图，它定义了v i 功能的图 形化源代码。程序框图由节点、端口、连线组成。在程序框图中对v i 编程就是 对输入信息进行处理，将结果在前面板反馈给用户。另外，l a b v i e w 图形化的 操作模版、模块化的设计方法、基于数据流的编程方法、灵活的接口技术、强 大的调试工具、完备的函数库和专用工具等特点更有利于用户进行编程。 控件选板 函数选板+ _ 工具选板 图2 7l a b v i e w 开发平台 本文应用l a b v i e w 进行数据采集模块、数据存储模块与远程通信模块的程 序设计： 1 5 武汉理工大学硕士学位论文 ( 1 ) 数据采集模块：主要负责液压缸工作循环中数据的采集。采集到的数 据可以通过数据存储模块存储在服务器，也可通过数据传输模块将数据传输到 远端电脑显示。 稍u s e rl i b r a r ie = 圉圉墨 犀霉 由a 如a n t t c hd j 雠 鲤鲤 e a s y1 0 d 时_ n c e 图2 8 研华函数选板 由于本论文应用的是研华的采集卡，所以需要安装相应的驱动，安装成功 后函数选板如图2 8 所示。 图2 9 程序框图 程序设计主要包括两个部分，一个是基于p c i l 7 8 4 的计数器输入( 采集位 移信号) ，一个是基于u s b 4 7 11 a 的模拟量输入( 采集两个压力信号) 。设计程 序框图如图2 9 所示。 运行时系统会提示选择相应的采集卡( 如图2 1 0 ) 以及采集卡对应的通道。 采样率通过采样时钟来进行设置，拟定的采样率为1 0 0 0 h z ，所以采样时钟的输 1 6 武汉理t 人学_ i i j r i t ：学位论文 入为l m s 。为了使三个通道的信号在一个记事本文件中显示，所以将三路信号进 行了合并。 s e l e e td e v i c e p c i 17 8 4 u8 0 a i d i d - oi 0 = d 0 0 0 h 图2 1 0 设备选择界面 系统运行时前面板显示如图2 1 1 所示：第一个是位移曲线，第二个是有杆 腔压力曲线。 01 0 0 02 0 0 0 姗4 0 0 0 5 0 0 06 0 0 d7 0 0 08 0 0 09 1 0 01 0 0 0 0l1 0 0 01 2 0 0 01 3 0 0 0 时阍 口1 0 0 02 0 0 e 】3 0 0 04 0 0 05 0 0 0 b u i j ifl i u u引jj u￥e i u i j1 u u u u1l u u u】：2 u u ulj u i j u 时间 图2 1 l 位移和压力曲线 ( 2 ) 数据存储模块 此模块负责将合并后的信号以一定的格式( 比如t x t 、e x c e l 等) 存储在服务 器上，本模块通常每采集一次即将当时采集的数据进行存储。主要是通过写入 测量文件v i 实现，测量文件v i 的设置界面如图2 1 2 所示。 1 7 _ 一 一 - _ 一 一 - | i | 湖 拗 蛳 姗 啪 o 留孽 武汉理工大学硕士学位论文 文件名 文件鲁互 l ! 。：嚣嚣5 “”馕虱固善銎：， o 带i 札5 啪= 进例曙蹦) 叠羞t 、鼍鲢段一个段t 仅个爱曹 j 无酡t i 囊 、鼍匿道一列 j 仅一列 ) 空时阔列 分着 j 矗日晡 ，逗号 2 2 4 数据的远程传输 图2 1 2 测量文件设置界面 上述数据采集程序适用在实验台上，采集到数据可以直接在现场进行分析， 如果应用到实际工作中的液压缸( 比如：泵车等) ，由于分散性大、流动性强等 特点，需要将采集到的数据传递到监视系统工作的控制室，实现数据共享。而 与传统仪器相比，l a b v l e w 设计的虚拟仪器的一个优势就是具有强大的网络通 信功能，可以方便地进行网络通信来实现远程虚拟仪器的设计。 通过l a b v i e w 实现网络通信有4 大类方法： ( 1 ) 使用网络通信协议编程实现网络通信，可使用的通信协议类型主要包 括t c p i p 协议中的t c p 协议、u d p 协议、s m t p 邮件通信协议、无线通信协议 中的i r d a 技术和b l u e t o o t h 技术等，这些通信协议都被封装在相应的函数节点 和v i 中，方便编程实现通信。 ( 2 ) 使用d a t a s o c k e t 技术实现网路通信，d a t a s o c k e t 技术由d a t a s o c k e t 服 务管理器、d a t a s o c k e t 服务器和d a t a s o c k e ta p i 三大结构组成，对各部分进行相 应的配置以后可以使用d a t a s o c k e t 技术实现通信。 ( 3 ) 远程访问包含远程面板控制和客户端浏览器访问两种具体方式，在选 择具体方式进行网络通信之前也需要对服务器进行设置，包括服务器目录、客 户端可见v i 和客户端访问协议等。 1 8 武汉理t 大学硕一l - 学位论文 ( 4 ) 共享变量，将需要传输的控件设置为共享变量，并进行绑定，在客户 端设置相应的控件进行显示并绑定，服务器端进行网络发布后，客户端就可以 实时地监测到现场的信号。 2 3 故障信息的选取 液压系统由于其工况和负载复杂，激振源类型多，使得动态信号成分复杂， 为典型的非平稳信号，这给液压缸的故障诊断工作，尤其是对故障特征参数的 有效提取带来了很大不便。这些特殊性要求检测过程中传感信息表现出来的特 征应能：( 1 ) 能迅速反映系统状态的变化；( 2 ) 相对于系统运行参数的幅值和频 率变化不敏感( 即和机器的工作条件关系不大，但对故障足够敏感) 。为此，特 征参数的分析与计算要考虑无量纲化问题【2 3 1 。为此，本文决定对采集到的位移 和压力信号分别在时域和频域上提取无量纲