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东南大学博士学位论文基于小波分析的液压系统故障研究二o o 三年十月 摘要 本论文研究的对象是完整液压系统中的各种典型故障。液压系统的特点是复杂， 参数非线性和随机性很强。单纯依靠液压系统建模去诊断液压系统的故障是异常困难和 误差很大的。考虑到上述情况，本文尝试提出新的思路去解决液压系统的故障诊断问题。 讨论了利用小波优异的时空变焦能力，进行液压故障分析的方法，重点介绍利用小波的 奇异性分析解决液压系统的泄漏问题。针对缓变型泄漏，尝试用小波网络去解决。 在液压系统中，液压元件的故障大都伴随着能量损失，如堵塞和泄漏伴随着流体介 质压力能的损失，异常磨损伴随着运动部件机械能的损失，而这些损失的能量大都以热 形式释放出来。本文利用红外热像技术的非接触性及对温度分辨率较高的特点，直接获 取液压元件的温度场的热像，通过小波分析技术以不同故障情况下形成的温度场热像图 像边缘的提取、纹理图像的分割及分析提取边缘后的熵，结合不同的图像特征，研究小 波变换的性质。选择适当的小波变换形式，确定适当的小波基函数，最终达到分析液压 系统故障的目的。 第一章简述了本论文研究的立题依据和意义，综述了信号处理、人工智能特别是小 波方法的特点与发展现状。面向液压系统的故障诊断，提出了基于小波分析的液压系统 故障诊断方法。 第二章归纳整理了与本文研究有关的小波分析的基本理论，其重点在于讨论小波变 换的优良时频分析能力以及多分辨率分析的概念，归纳整理了一维小波变换和二维小波 变换的理论。同时阐述了小波框架理论的方法。这一章构成了本文的研究基础。 第三章研究液压系统的泄漏发生机理，以及常规的液压系统泄漏的研究方法，介绍 小波的奇异性分析及小波包理论，利用小波变换的奇异性对振动信号进行去噪处理，运 用小波包理论提取故障振动信号在故障特征频段下的时域信号，计算不同泄漏下故障特 征频段的时域能量值，从而判断系统泄漏的程度。 第四章针对液压系统的堵塞故障，首先从理论上分析小波网络对故障振动信号拟合 后各小波基元的能量谱能够反映故障的特征和程度；其次，分析给定实验条件下对实验 结果会产生影响的各种因素，排除掉影响堵塞故障信号的其他因素；最后，通过实验计 算出各个小波基元上的能量值之和，实验结果表明，在给定拟合误差的条件下，各小波 基元的能量大小直接和系统的堵塞程度相关。 第五章研究液压系统综合故障的热发生机理及其热辐射形式，研究在液压系统中发 生故障部位的热像图形状，重点研究j 下交小波变换与热像图特征之间的关系，创造性将 温度场的热像图分析引入了液压系统的故障诊断分析中，通过泵控马达系统进行了具体 查鱼查兰竖主堂壁堡壅：苎! ：鲨坌堑塑壅垦墨堕垫堕型釜：三! 生兰竺旦一 a b s t r a c t i nt h i st h e s i st h ev a r i o u st y p i c a lf a u l t so f t h eh y d r a u l i cs y s t e ma r ei n v e s t i g a t e d b e c a u s e o f c o m p l e x i t y , n o n l i n e a ra n dr a n d o n f i c i t yo f s u c ht h i ss y s t e m ，i ti sd i f f i c u l tt od ot h ef a u l t d i a g n o s i so n l yd e p e n d i n go ns y s t e mm o d e l i n g ，a n ds o m en e w i d e a sa r ep r e s e n t e di nt h i s t h e s i st os o l v et h eh y d r a u l i cs y s t e m sf a u l tp r o b l e m s i nt h i sp a p e r , t h en e wt e c h n i q u e so f h y d r a u l i cf a u l td i a g n o s i sa r ed i s c u s s e d ：w a v e l e to d d i t ya n a l y s i sa n d w a v e l e t p a c k a g ea n a l y s i s a r ei n t r o d u c e dt os o l v et h eh y d r a u l i cs y s t e m sl e a k a g e ，a n df o rt h eh y d r a u l i cj a r n ，t h ew a v e l e t n e t w o r ki si n t r o d u c e d i nt h eh y d r a u l i cs y s t e m c o m p o n e n t s f a u l t sa r em o s t l yg o i n g 、i t l le n e r g yl o s s e s f o r e x a m p l e ，j a ma n dl e a k a g ec a n r e s u l ti nl o s so f h y d r o - m e d i u m s p r e s s u r ee n e r g y , a n da b n o r m a l w e a ra m o n gt h em o v i n gp a r t sc a r tr e s u l ti nl o s so fm e c h a n i c a le n e r g y p a r to ft h e s ee n e r g y l o s s e sr e l e a s eo u ti nh e a tf o r m ，w h i c hr a d i a t e si n t oe n v i r o n m e n t t h r o u g hc o m p o n e n t s s h e l l i n t h i s p a p e r ，t h e r m a li m a g e s o f c o m p o n e n t s a r eo b t a i n e d d i r e c t l yu s i n g t h ei n f r a r e d t h e r m o g r a p hd e v i c e ，a n dt h em u l t i s c a l ew a v e l e ta n a l y s i st e c h n i q u ei st a k e nt of i l t e rt h e m ，a n d t h e ne n t r o p i e so ft h e ma r ec a l c u l a t e d b ye x t r a c t i n gc h a r a c t e r i s t i c so ft h e s ei m a g ee n t r o p i e s ， n e wm e t h o d so f d i a g n o s i n g t h eh y d r a u l i cs y s t e ma r ef o u n d e d i nc h a p t e r1 ，t h em e c h a n i s mo ff a u l t si nt h eh y d r a u l i cs y s t e ma n dt h et e c h n i q u eo ft h e f a u l td i a g n o s i sa r er e v i e w e d t h ep r i n c i p l ea n da p p l i c a t i o no fn e u r a ln e t w o r ka r e a l s o i n t r o d u c e d t h em e t h o d sb a s e do nt h ew a yo fw a v e l e t a n a l y s i sa r ep r e s e n t e d i nc h a p t e r2 ，t h ep r i n c i p l eo fw a v e l e ta n a l y s i si nr e l a t i o nt ot h i st h e s i sw e r es u m m e d u p a n di n t r o d u c e d ，a n d t i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i sc a p a b i l i t y a n dm u l t i - r e s o l u t i o n a n a l y s i s o f w a v e l e ta r ed i s c u s s e di nd e t a i l s i m u l t a n e o u s l y , 1 dw a v e l e ta n d2 dw a v e l e tt r a n s f o r ma r e d i s c u s s e d a l lo ft h e s et h e o r i e sa r eu s e dd i r e c t l yo ri n d i r e c t l yi nt h i s p a p e rf o rt h ef a u l t d i a g n o s i s i nc h a p t e r3 ，t h em e c h a n i s ma n dt h en o r m a l d i a g n o s i n gm e t h o d sf o rt h eh y d r a u l i c s y s t e m sl e a k a g e a r e i n v e s t i g a t e d ；a n d t h e nt h ew a v e l e t o d d i t ya n a l y s i s i nt h e s i g n a l d e n o i s i n ga n dt h ew a v e l e tp a c k a g em e t h o da r ei n t r o d u c e d ，w h i c ha r eu s e dt oe x t r a c tt i m e f i e l dc h a r a c t e r i s t i c a l l yv i b r a t i n gs i g n a l sa n dc a l c u l m i n gt i m e - p o w e r s p e c t r u mi nt h ev a r i o u s l e a k a g e s t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es p e c t r ao ft h ef a u l t - v i b r a t i n gs i g n a la r er e l a t i v e l yw i t h t h ed e g r e eo ft h es y s t e ml e a k a g e i nc h a p t e r4 ，f o ra n a l y z i n gt h eh y d r a u l i c j a mf a u l t ，t h ew a v e l e tn e t w o r ki sp r o p o s e d t h e t h e o r e t i c a lr e s e a r c hs h o w st h a tt h ep o w e rs p e c t r u md e r i v e do nt h ew a v e l e tc e l lr e f l e c t st h e f a u l tc h a r a c t e r i s t i c sa n dd e g r e e ，a n dt h e nb yt h ee x p e r i m e n t s ，t h es l i mo f p o w e ra b o u tt h e w a v e l e tc e l l si sc a l c u l a t e d t h er e s u l ts h o w st h a tt h i sp o w e r r e f l e c t st h ed e g r e eo ft h es y s t e m - i l l 东南大学博十学位论文基于小波分析的液压系统故障研究二0 0 三年十月 j a m f a u l t s - i nc h a p t e r5 ，h e a tm e c h a m s ma n dh e a tr m i a t i n gf o r m s o ft h eh y d r a u l i cs y s t e mf a u l t sa l e s t u d i e d b a s e do nr e l a t i o n s h i pb e t w e e nd e g r e eo ft h eh y d r a u l i cs y s t e mf a u l t sa n dt h e r m a l i m a g es h a p e s ，m u l t i - s c a l ee n t r o p yo ft e m p e r a t u r ef i e l di st a k e nt oe x p r e s st h ef a u l td e g r e e e n t r o p yo fl o wf r e q u e n c ym e a n si t s a b s o l u t et e m p e r a t u r e ，a n de n t r o p yo fh i g h - f r e q u e n c y m e a n sd i s t r i b u t i o no f t e m p e r a t u r ef i e l d i nt h ee x p e r i m e n t s ，h y d r a u l i cj 锄，o u t e rl e a k a g ea n d i n n e rl e a k a g ea l es i m u l a t e d t h er e s u l t ss h o wt h a ts u c hk i n do ft h et h e r m a li m a g ee n t r o p y a n a l y s i si sf e a s i b l ef o rh y d r a u l i cs y s t e m sf a u l td i a g n o s i s i nc h a p t e r6 ，t h et h e r m oi m a g ee n t r o p ya n a l y s i sm e t h o di se x t e n d e dt o b o d y sb l o o d c i r c u l a t i o nf a u l td e t e c t i o n ，b yt h er e s e a r c ho n r e l a t i o n s h i pb e t w e e n b r e a s t sv e i na n d h y d r a u l i c s y s t e me n e r g yl o s s e s ，t h em o d e lo f b l o o dv e i ns t r u c t u r ei sb u i l ta n ds i m u l a t i o n ss h o wt h a t d i f f e r e n td i s t r i b u t i o n so fb l o o dv e s s e l sc a l li n d u c ed i f f e r e n tt h e r m a l i m a g em a p s b yt h e e x p e r i m e n t s ，t h er e s u l t ss h o w d i s e a s e so f t h eb r e a s t sa l er e f l e c t e db yt h ev a l u eo f t h e i rt h e r m a l i m a g ee n t r o p y i nc h a p t e r7 ，t h ec o n c l u s i o no ft h ew h o l e p a p e r i sd r a w na n dt h e d e v e l o p m e n to f w a v e l e t a n a l y s i si nt h ea p p l i c a t i o no f t h eh y d r a u l i cs y s t e m si sp r e v i e w e d k e y w o r d s ：t h e h y d r a u l i cs y s t e m ，s t a t em o n i t o r i n g ，f a u l t d i a g n o s e ，w a v e l e to d d i t y a n a l y s i s ，w a v e l e tp a c k a g e ，w a v e l e tn e t w o r k s ，t e m p e r a t u r ef i e l d ，t h e r m a li m a g e ，m u l t i s c a l e a n a l y s i s ，e n t r o p y , b r e a s tv e i n i v 第一章绪论 1 1 液压系统故障诊断研究的重要性 液压系统广泛应用于工业领域和日常生活中，液压系统在工业领域的应用，随着 现代科技的进步和液压系统本身的制造技术的提高丽越来越多。由于液压系统在各类 设备中起核心的控制、伺服或传动作用，而且液压系统使用的场合大多比较重要，一 旦发生故障，造成的经济损失将十分巨大。例如：杭州钢铁厂曾发生软管破裂事故，由 于一时找不到故障位置，共损失1 0 0 多吨液压油；上海宝钢无缝钢管厂热轧机组曾有3 0 分钟漏油2 0 0 0 升的记录。因此，如何保证液压系统的安全运行，已成为一个十分迫切的问 题 液压系统的故障不仅对液压系统自身有影响，而且会产生其他更大的间接影响， 一条轧钢生产线停工一个小时会造成数十万元的损失，飞机的液压控制系统失灵会造 成飞机坠毁，潜艇上的液压系统出现故障将会贻误战机。因此有必要对液压系统进行 状态监视和故障诊断，从而能够及早地发现故障，尽快地消除故障，避免更大的经济 损失。 对工业应用而言，液压系统的故障渗断技术是随着液压系统在国民经济中的广泛应 用而得到迅速发展的一门新技术，它对系统故障的发展作出早期预报，对出现故障的 原因作出准确的判断，提出对策建议，避免或减少事故的发生。故障诊断技术的普遍 运用将能改变设备的维修体制，从现行的“定期维修”向更合理的“视情维修”转 变。因此故障诊断技术的应用会带来巨大的经济效益，日益受到国内外的广泛重视。 人体的血液循环系统就是一个完整的液压系统，右心室和右心房相当于液压系统 的泵，左心室和左心房相当于油箱，血液循环系统将血液( 液压漓) 经动躲( 主油 路) 供给各器官( 液压元件) 工作，同时血液在经组织交换后，经静脉( 回油路) 返 回左心室和左心房( 油箱) ，动脉即主油路为高压，静脉即回油路为低压。人体的疾 病产生很多都是和人体循环系统的故障息息相关，或者说，人体的血液循环系统的分 析和研究可对人体的疾病提供及时而早期的诊断。对临床技术而言，血液循环系统的 故障诊断分析，可早期和及时地对疾病进行预报，避免因疾病发现较晚给病人带来痛 苦和治疗方法的限制及治疗费用的提高。 液压系统的故障渗断技术广泛吸取现代科学技术的最新成就。它不但与诊断对象的 性能和运行规律密切相关，而且广泛采用了现代数学、力学、物理、电子技术、信息 变里奎兰矍圭兰堡篓兰：董三尘垫坌丝竺鎏竺重釜墼璧竺塞：三! ! 三篓主星 技术、计算机技术等多方面的成果，是一门多学科交叉和融合的新型科学，特别是人 工智能的应用，智能化故障诊断技术的发展，更使故障诊断技术面貌一新。但同时， 智能化故障诊断技术的深入研究，也反过来向人工智能学科提出了许多复杂、困难的 理论问题，需要科技人员广泛深入地研究并加以发展。 液压系统的故障诊断技术已广泛用于汽车发动机、机床、机器人、核反应堆、造纸 机、导航系统、水轮机、感应电动机、工程液压机械、飞机制造、疾病诊断等各个领 域，并取得了大量的应用成就。在液压系统中，随着液压工业的发展，液压系统和设 备的功能越来越多，其自身结构、组成变得日益复杂，因而故障率也随之增多。为了 防止意外事故的发生和减少液压设备维修保养总费用，管理好这些高精度、复杂化的 液压设备，应该采用液压设备检测及故障诊断技术。 1 2 液压系统故障诊断技术的发展现状 1 2 1 液压系统故障的特点及传统的诊断方法 液压设备是由机械、液压、电气及仪表等装置有机组合成的一个整体，液压系统 的故障分析也是由各个方面因素综合影响的一个复杂问题。液压系统的工作是由压 力、流量与液流方向来实现的，液压系统在工作时又总是伴随着温度及振动的变化， 根据这一特征，就可以找出故障的原因并能及时给予排除。 1 2 1 1 液压系统故障形式和故障机理分析 液压系统非常复杂，在液压系统工作不同阶段、不同状态，故障特征有很大不 同。在使用过程中，由于设计参数、制造工艺、工作环境的影响，往往会引起磨损、 疲劳、气蚀、老化等多种形式的失效，使液压设备不能连续正常工作。液压设备基本 上是属于机械产品，机械产品中的故障在液压设备中都可能发生，其中最基本的故障 形式有：形变或应力断裂、腐蚀、磨损、冲击断裂、疲劳、热应力与热变形：液压系 统特殊的故障形式有：污染( 引起堵塞、磨损等) 、泄漏、气蚀及液压卡死等。对液 压系统来说，由污染引起的故障占首位，其次是磨损、密封装置老化、破坏、内外泄 漏等，当然这些故障间都有着内在联系。下面根据液压设备的特点简述一些较为典型 的易发生的故障机理。 污染：液压元件是一种以油液为工作介质、单位体积输出能量很高的精密器 械。在现场油液污染往往是造成液压元件严重磨损、堵塞、卡死以至失效的重 要原因。据统计，液压系统中7 0 以上的故障是由于油液污染造成的，2 0 的 飞机事故是由于飞机上的液压系统的油液污染造成的。液压油中的污染物，导 致液压元件的颗粒磨损、运动副的卡紧和阻尼孔阻塞，其中以污染磨损故障最 为常见。同时油液污染还会腐蚀和磨损控制阀的阀1 ：3 ，从而引起液压元件的内 部泄漏。 磨损：磨损是机械产品中常见的失效形式，是导致机械故障的普遍和主要的失 效形式，在液压系统中因磨损引起的故障大约占2 0 。液压元件，特别是作为 动力元件和执行元件的液压泵和液压马达，由于存在着许多重载、交变而又高 速滑动的摩擦副，易产生摩擦副表面金属的疲劳剥落。诈常情况下，在一定的 使用期限内，磨损量逐渐积累，并不影响液压元件的正常功能。但当磨损量积 累到一定程度时，对泵来说，零件磨损使问隙加大，引起液压泵的输出流量或 压力不足或波动，下降到一定程度时就认为该泵失效了：在液压阀中，阀芯与 阀座间由于频繁开关的交变负荷的冲击引起表面疲劳剥落，也是疲劳磨损的典 型例子。对阀类元件及液压缸来说，磨损使零件配合阳j 隙过大，导致高、低压 腔互通，引起系统供压不足，致使系统低速运动时产生爬行现象。同时还引发 震动、噪声，且使系统非线性度增加，并使磨损速度大大加快。 疲劳、老化与断裂：长时间工作使液压元件产生疲劳或老化而引起损坏。在液 压元件的压力腔内，某些受拉、受压、受弯矩作用的杠杆( 如伺服阀的弹簧 管、电磁阀中的复位弹簧) 或板件，由于受到反复交变力的作用，使材料疲劳 而导致强度下降，便首先在应力高出疲劳强度的部位产生裂纹，裂纹的进一步 扩展，将引起断裂。 气蚀： 油液在液压系统流动过程中，流速高的局部地区压力很低，当油液中 某一点的压力低于工作温度下空气分离压时，溶解于液体中的空气将大量分离 出来，形成气泡。此外，当油液中某一点的压力低于工作温度下饱和蒸汽压 时，油液将沸腾，也形成气泡。当气泡随着液体流动到高压区时，气泡在周围 压力的作用下，迅速消失。这时在高压作用下，气泡周围的液体高速流向气泡 中心，形成一个作用面积小但量值很高的压力冲击波，冲击气泡附近的元件表 面，从而引起元件表面塑性变形，导致局部脱落，并产生强烈振动和噪声。 腐蚀：腐蚀失效是由环境介质与液压元件表面产生的化学反应所引起的，并在 其表面形成氧化膜或其它化学反应产物，导致液压元件失效( 包括前述的气蚀 失效) 。液压元件表面上的氧化膜、硫化膜等化学反应，在高压、交变载荷作 用下剥落( 如电解质腐蚀、有机酸腐蚀) ，使液压元件表面变得粗糙。同时， 剥落物混入油液中，起磨粒作用。 东南大学博士学位论文基于小波分析的液压系统故障研究二o o 三年十月 泄漏：在高压工作环境下各种密封件老化而产生泄漏。液压设备运行到其寿命 的中后期，由于各液压元件的磨损，造成系统内、外泄漏，导致系统工作压力 不稳定。泄漏还会污染环境，引起能量损失，使系统效率下降。 液压冲击：在液压系统中，液体流动方向的迅速改变或停止运动，如换向阀迅 速换向，液压缸或液压马达迅速停止运动或改变运动方向，使液流速度迅速改 变。由于流动液体的惯性引起系统内压力在某一瞬间突然急剧上升，形成一个 油压峰值，这种现象称为液压冲击。液压冲击不仅会影响液压系统的性能稳定 性和工作可靠性，还会引起振动和噪声，使联接件松动，甚至使管道破裂、液 压元件和测量仪表损坏。在压力高、流量大的系统中，后果更为严重。 液压卡死：由于径向力不平衡、油液中极性分子的吸附作用、污染物侵入滑阀 缝隙、滑阀附加阻尼等，阀芯从静止到运动过程中，启动力往往是很大的。如 在高压系统中，当阀芯停止一段时间以后，有时可能有几百牛顿的阻力，使阀 芯移动十分困难。 各种人为因素：未遵守制造、修理和使用的技术要求，造成零件制造质量低 劣，材料不合格，元件装配精度不高，以及使用维护不当等，在很大程度上决 定着设备的故障率。 1 2 1 2 传统的液压系统故障诊断方法 在传统的液压系统故障诊断过程中，有许多故障诊断专家积累了比较丰富的经 验。通常液压系统故障诊断的步骤：熟悉性能和资料。在查找故障原因之前要了解 设备的性能，熟悉液压系统的工作原理和运行要求以及一些主要的技术参数；调查 情况。到现场向操作者询问设备出现故障前后的工作状况及异常情况，产生故障的部 位和故障现象，同时要了解过去对这类故障排除的经过；现场观察。到现场了解情 况时，如果液压设备还能启动运行，就应试运行下，操纵有关控制部分，观察故障 现象，查找故障部位，并观察系统压力变化和工作状态，听一下噪声，查看漏油等现 象；查阅技术档案。对照本次故障现象，看是否有类似的历史记载；归纳分析。 对现场观察到的情况，操作者提供的情况及历史记载进行综合分析，找出故障产生的 可能原因。归纳分析是找出故障原因的基础：组织实施。在摸清情况的基础上，制 订出切实可行的排除措施，并组织实施：总结经验。对故障经过分析予以排除，并 取得了成功，这些经验都应该很好地总结积累维修工作中的实际经验是开展故障诊断 技术的一个重要依据；纳入设备档案。将本次产生故障的现象、部位及排除方法作 为历史资料纳入设备技术档案，以便今后查阅。 4 因此，分析液压系统故障之前必须清楚整个液压系统的传动原理、结构特点，有 时还需要其他领域的科学知识和丰富的实际工作经验，然后根据故障现象进行判断， 逐步深入采取跟踪追击的分析方法，有目的、有方向地缩小可疑范围，确定区域、部 位，以致于某个液压元件。在对故障原因的分析中，比较可行的方法有应用方框图 法、鱼刺图法和系统图分析法等。这些传统的故障诊断方法与经验对于建立故障诊断 专家系统是非常重要的，在未来人工智能故障诊断中可以采用这些方法和经验。 s 1 2 2 故障信号的分析方法 在精密故障诊断的基础上，随着信号处理技术的发展，故障诊断技术有了新的内 容。故障诊断技术可以分为两大类：一类是以被诊断系统的数学模型为基础的技术， 称为前向故障诊断技术：另一类是以观测数据为基础，被称为后向故障诊断技术。前 向故障诊断技术的基本思想是，建立有关诊断对象的包含故障特征的系统模型，采用 参数或状态估计的方法对系统进行预测和判断，从而达到故障诊断的目的。这一方法 由于受到精确建模及模式匹配方面的限制，难度比较大。基于观测数据的故障诊断技 术的基本思想是：在掌握被诊断系统信息传递特性的基础上，认为测量数据包含了故 障源信息，采用信号处理技术分析测量数据，提取与故障相关的特征物理量，来判断 故障的性质和程度。因此，信号处理理论和技术是后向故障诊断技术的核心。 前向故障诊断方法的优点在于可以通过系统建模取得故障信息特征，无须实际故 障的经验积累。后向故障诊断方法的优点是方法简单，特定条件下故障特征明显，因 此它的发展比较成熟。 1 2 2 1 信号的时域处理方法 信号的时域处理方法是一种统计的处理方法，它对信号的特征值，如：最大值、 最小值、平均值、有效值、峰一峰值等进行计算，得到故障的特征。这些方法比较简单 和直观，如果运用得当的话也会取得一定的效果。通过平均值的计算可以知道一些简 单的液压元件故障。如：平均压力变低，可能是溢流阀先导级弹簧变软，压力调不 高，也可能出现泄漏故障【1 0 】。 事实上，平时用压力表、温度表进行液压系统故障诊断就是采用简单的时域处理 方法。 1 2 2 2 平稳信号的频域处理方法 如果信号是平稳的，那么就可以利用以付里叶变换为基础的信号处理方法 9 0 】对数 据进行分析。f o u r i e r 变换本身具有非常明确的物理含义，即将时域表示的信号转化为 东南大学博上学位论文基于小波分析的液压系统故障研艽二0 0 三年十爿 频域表示的信号。特别是f f t 方法在1 9 6 5 年被提出来以后，基于f o u r i e r 变换的方法应用 更加广泛。出现一些基于f o u r i e r 变换的分析方法，如功率谱、倒频谱，相关谱等，以 及多通道故障分析方法，如：互相关、互谱、相干分析、传递函数分析等。信号的频 域分析刻划了信号在不同频率带上的能量分布情况，针对某些有特点的故障信号，它 的能量可能包含在某个频率带，甚至在某个频率点上。通过故障分析信号频谱的变化 即可发现此类故障。 在液压系统中，许多设备是以周期方式运行的，如：液压泵和液压马达。在工作 时，它们会有一些固定频率的振动或脉动的压力，通过对这些信号进行频谱分析，就 可以发现其中的故障【14 1 ，如：泵的滑靴松动等故障。显然，只要故障信号是平稳的， 那么就可以用f o u r i e r 变换进行处理，并且得到较好的结果。 1 2 2 3 非平稳信号处理方法 对于完整液压系统来讲系统中大多数的元件、液压回路以非周期、非平稳的方 式运行，因此平稳信号的处理方法在液压系统中的适用面是有局限性的。例如：液压 系统中的油缸活塞杆的伸缩运动、换向阀的阀芯换向运动、溢流阀的开启运动均是非 平稳的、有一定随机性的运动。同样液压回路中压力、流量的变化也是非平稳的。而 且液压系统中存在大量的随机性因素，如：动摩擦，元件特性变化，磨损、负载力 等，由于这些因素的变化和影响，所以液压系统的运动状态有一定的非平稳性。 1 2 2 ，4 基于人工智能的故障分析方法 以信号处理为基础的故障诊断方法可以发现故障的特征，但是它本身并未发现故 障，它只能将故障的特征进行强化，最后再由人工判断有无出现故障，并且推理故障 的类型、故障出现的位置。而对于某些故障，由于特征不是非常明显，所以基于信号 处理的方法只能根据经验进行定性的判断，甚至于无法判断。面对机械故障的多样 性、成因的复杂性，进行液压系统故障诊断所需要的知识越来越依赖故障专家的经 验，这就使人工智能在液压系统故障诊断领域中的应用受到重视。随着人工智能技术 的发展，专家系统、神经网络及模糊技术等也加入到故障诊断这一工程技术领域，它 们带来了新的活力。这进步主要体现在人工智能的逻辑推理能力、自学习能力、自适 应能力、容错能力等方面。 专家系统是在某些特定领域内能够象专家一样具有解决问题能力的计算机程序系 统。它从2 0 世纪6 0 年代开始产生，7 0 年代逐渐成熟。7 0 年代中期以前的专家系统多属 于信号解释型，7 0 年代后期出现了其他类型的专家系统。同时也出现了各种辅助的专 家系统开发工具。到7 8 0 年代，出现了商品化的专家系统。在产生式专家系统中，知 - 6 第一覃。绪论。 识是显示表示的，非常易于理解，而且结果是由系统的逻辑推理得到的，可靠性比较 好。 专家系统在液压系统故障诊断方面也开始了一定研究与应用。浙江大学的陈章位 对电液伺服系统的故障诊断专家系统进行了研究 5 】，李力等人研制了面向工程机械的液 压系统故障诊断智能化系统”】。这些研究虽然只是初步的，但是它显示了人工智能在 这一领域运用的良好前景。 专家系统的性能对其知识库的要求非常强，缺少泛化能力，而且要求知识必须具 有正确性。但专家系统容错能力差，对知识的学习能力也非常有限。因此专家系统的 两个重要分支：神经网络专家系统和模糊专家系统正在不断发展，它们可以在某种程 度上解决这一问题口6 】【2 7 】【2 8 】。 1 3 小波变换技术的起源和发展现状 函数能在由三角函数簇构成的正交基底上展开的事实，直接导致了信号f o u r i e r 分析技术的产生。信号的f o u r i e r 变换结果刻划了信号的一个重要的特征一信号的频 率特性，也称频谱。建立在f o u r i e r 变换基础上的频域分析就是通过信号频谱的分析、 处理、设计，以达到把握事物特征、去除噪声、设计满足要求的系统等目标。目前， 人们对f o u r i e r 变换的本质、特性已经有了深入的认识，并建立了套成熟的分析方 法。这些方法在理论研究和实际应用中都发挥了积极的作用，对技术进步和经济发展 做出了重大贡献。 f o u r i e r 变换的结果反映的是信号的总体频率特征。f o u r i e r 变换是完全离散的， 因此在时域上却没有任何分辨可言，反映不出频谱随时问变化的信息，可以说： f o u r i e r 变换割断了时域和频域之间的联系。在现实中，我们有时更关心信号在某一时 刻，或某一特定时间范围的频谱信息，如语音分析、图像边缘检测、图像纹理分析 等。在这种场合，传统的f o u r i e r 变换技术显然难以满足要求 2 9 1 。 为了克服f o u r i e r 变换的不足，建立时间与频谱的关系，1 9 4 6 年，g a b o r 使用 g a u s i o n 函数作为窗口f o 嘶e r 变换的窗口函数【2 9 】【3 0 】，以刻划信号的时频局部特性，这种 方法被称为短时f o u r i e r 变换。由于窗函数是固定的，根据测不准原理 9 2 1 ，因此短时 f o u r i e r 变换的时间分辨率与频率分辨率都是固定的。虽然也可以用其他不同的窗函数 进行处理，( 旦是g a u s i o n 窗函数的时间- 频率分辨效果最好5 f 3 引。而且，g a b o r 变换通过 移动窗口的位置可以获得不同时刻的局部信号的频谱。g a b o r 变换这一开创性的时频 局部化的本领，逐渐获得人们的重视 6 0 】 6 1 1 6 2 1 。 信号的周期和频率成反比。为了准确地描述局部范围的信号的频率特征，高频 _ ， 奎查盔兰矍圭兰堡篁塞：兰主! ：鍪坌堑塑鎏星量丝鏊堕丝垄：三! ! 三量望。一信号要求较窄的时间取样窗口和较宽的频域窗口，低频信号则要求较宽的时间取样窗 口和较窄的频域窗口，窗口大小和形状都固定的g a b o r 变换显然不能满足这样的要求： 此外，g a b o r 变换的窗口函数伸缩、平移不能形成可测函数空间的正交基。这些缺陷制 约了g a b o r 变换的应用和发展。 小波变换是f o u r i e r 变换和g a b o r 变换的继承和发展。f o u r i e r 变换的本质是其变换 核函数的平移和伸缩构成空间的正交基，小波变换继承了f o u r i e r 变换的这一核心思 想，其变换的基函数簇也是有一个母小波通过平移和伸缩而生成的；但是，小波变换 的基函数具有窗口函数的性质，同g a b o r 变换一样，小波变换的结果也反映了局部范 围内信号的频率特性。 与g a b o r 变换相比，小波变换的时频双分辨的特性更为优越，g a b o r 变换的窗口 大小和形状是固定不变的，而小波变换所提供的时频窗口的面积虽然固定，但其形状 会随着窗口中心频率的变化而自动调整：频率高时，频率窗拉宽，时间窗变窄，时间 分辨率提高；频率低时，频率窗缩短，时间窗自动拉宽，时间分辨率降低。这就是小 波变换的“变焦”特性，也是小波变换优于其他时频分析方法的原因。我们可利用小 波变换在不同尺度下观察信号：大尺度下可观察信号的平稳性，小尺度下可观察信号 的奇异性，这样“既看到森林，也看到树木”，因而小波变换被人们形象地称为“数 学显微镜”。 小波的原始概念最早是由2 0 世纪8 0 年代的法国的地质学家m o r l e t 弓l 进的，当时， 他用f o u r i e r 变换分析地震波的局部性的特征，发现传统的f o u r i e r 变换难以达到要求， 因此引入小波的概念用于信号的分解。随后，理论物理学家g r o s s m a r m 对m o r l e t 的这种 信号按一个确定的函数的伸缩、平移展开的可行性进行了研究，为小波分析的形成开 了先河，1 9 8 5 年，d j m a y e r 、g r o s s m a n n * l d a u b e c h i e s 共同研究，通过构造r 佃1 上的一 个标准正交完备集的方法选取框架，并证明了一维小波函数的存在性【6 3 j 。1 9 8 6 年，法 国数学家m a y e r 仓l j 造性地构造了一个具有一定衰减性质的光滑函数，其二进制的伸缩和 平移构成了空间r ( 矗) 的标准正交基【6 4 1 ，打消了人们对这类良好性质的小波是否存在的 怀疑，从而掀起了小波研究的热潮。 继m a y o r 提出的小波变换之后，l e m a r i e 和b a t t l e 又分别独立地给出了具有指数衰 减的小波函数1 6 “。1 9 8 7 年，m a l l a t 巧妙地将计算机视觉领域的多尺度分析思想引入小波 分析中，研究小波函数的构造、信号的小波分解及信号重构，统一了在此之前的 s t r o m b e r g 、m e y e r 、l e m a r i e 和b a t t l e 等人提出的各种具体的小波构造方法；同时， m m i m 还研究了小波变换的离散化形式，提出了快速离散小波变换算法( 即：m a l l a t 算 法) ，并将该算法成功地用于图像的分解和重构f 7 1 。也是在1 9 8 7 年，d a u b e c h i e s 构造了 有限支集的正交小波基。至此小波变换的系统理论得到初步建立，并在以后得到快速 8 第一辛绪论 发展。 小波变换被公认为是传统的f o u r i e r 变换技术的重大突破，它的出现在科学技术 界引起了轩然大波，被认为是近十年来工具和数学方法上的重大突破。近年来，有关 小波变换的研究已成为国际上极为活跃的领域：美国己将它列为2 0 世纪9 0 年代应用数 学的8 个前沿课题之一，美国国防部的关键技术计划认为小波变换将对未来的国防关键 技术中信号处理的研究产生重大的影响：英国皇家数学会将小波分析列入2 0 世纪9 0 年 代重点发展方向之一；法国、德国等国家也都纷纷投入大量的人力和物力，对这一具 有广泛应用价值的重要领域进行研究；我国的自然科学基金及高技术研究计划也都把 有关小波变换的研究作为重大科研课题予以支持。 小波的发展与应用密不可分。小波的概念来自于实践，并在实际应用中得到发 展。小波在信号处理、图象分析、机械状态监测和故障诊断、语音处理等领域取得了 重大进展。在故障诊断领域，华中科技大学流体传动及控制国家重点实验室的屈梁生 一8 】将小波分析的方法引入到汽轮机故障故障诊断之中，并取得了较好的效果。华中科 技大学的吴雅【49 j 将小波分析用于机械加工过程中的车刀颤振研究。显然在未来一段时 间内，非平稳信号分析的主要方法将是小波分析方法。但是，由于小波变换技术出现 的时间不长，人们对其性质还认识不足，对其变换结果的物理意义还没有明确的认 识，更没有像f o u r i e r 变换一样的成熟理论和方法指导，这使得小波变换的应用非常困 难。 1 4 红外成像原理及其在故障诊断技术中的应用 1 8 0 0 年，英国天文学家w i l l a mh i r s c h e l 认为热发生时会放射出红外线【5 0 】。1 8 4 0 年小w i l l a mh i r s c h e l 根据他父亲的思路，把酒精浸湿在黑纸上观察酒精的蒸发情况， 首次揭开了热图试验之谜。1 9 2 9 年c z e r n y 在此基础上继续进行大量的试验工作并形成 了蒸发热图概念。第二次世界大战以后红外线技术在军事科学的价值倍受人关注，并很 快扩展到医学领域用于肿瘤诊断的研究。 基于红外辐射原理发展起来的红外热像技术主要通过光学系统将红外辐射能量 聚集在红外探测器上，并转换为电子视频信号，经过电