基于虛擬儀器和BP神經網絡液壓系統故障診斷

龔水清，王 崴

(空軍工程大學導彈學院，陜西三原 713800)

液壓系統在工程機械中占有重要的地位，其性能的好壞直接影響和決定整機的性能和品質。液壓傳動具有重量輕、體積小、可實現無級變速、易于實現載荷控制和動力傳輸等優點，因而在工程中得到了廣泛應用。因此保證液壓系統正常穩定的工作是保證工程機械正常工作狀態的必備條件。但液壓系統的工作介質是流體，它本身存在連續性和靜壓傳遞的均布性，且工作在各元件和封閉管路內，故很難判斷液壓系統故障的因果關系。一旦出現故障，單憑感官、經驗和傳統的檢測方法來判斷，相當困難并且準確率不高，故障的分析和排除比較困難[1]。文中提出了一種基于虛擬儀器和BP神經網絡技術的液壓系統遠程故障診斷方法。虛擬儀器和BP神經網絡技術的引入，能實時遠程監測液壓系統的工作狀態，收集當前液壓系統各參數數據，通過數據融合分析判斷系統工況，并預測將來的工況走向，發現潛在故障，真正達到預防為主的目的，保證液壓系統處于正常穩定工作狀態。

1 虛擬儀器和BP神經網絡技術

1.1 虛擬儀器技術

虛擬儀器(Virtual Instrument，VI)是現代測控技術和計算機技術相結合的產物。它本質上是一個開放型的結構，由通用計算機、數字信號處理器或其它CPU來提供信號處理、存儲和顯示功能，由數據采集板卡、GPIB或VXI總線接口板進行信號的獲取與控制，實現儀器的功能。虛擬儀器是軟件和硬件相結合的產物，其基本思想和核心內容是借助儀器設備完成數據采集和預處理以及儀器控制功能。圖1為虛擬儀器的基本構成圖。

圖1 虛擬儀器基本構成

與傳統儀器相比，虛擬儀器具有如下特點[2]:

(1)測量精度高、可重復性好。由于虛擬儀器減少了硬件的使用，因此減少了測試誤差，同時測試可重復性進一步提高。

(2)測量速度快。由于測量輸入信號只需一個量化的數據模塊，就可通過數據處理器將信號特性計算出來，因此可縮短測量時間，提高測量速度。

(3)縮短了系統組建的時間，降低儀器硬件開銷，同時也降低了系統故障率。

(4)實現了用戶自定義測量功能，可測量傳統物理儀器不能測量的對象。

(5)易于擴展。為提高系統性能，可方便地加入或更換儀器模塊，有利于測試系統擴展。

隨著計算機及網絡技術的發展，利用網絡技術，進行網絡化測控將成為虛擬儀器技術發展的重點[3]。將虛擬儀器和網絡技術結合起來，使虛擬儀器拓展到網絡測控應用環境中去，對于豐富測控手段、提高測控效率、充分合理地利用有效資源都有著很好的作用。

1.2 BP神經網絡技術

BP神經網絡[4]是采用BP算法進行訓練的網絡，BP算法是應用廣泛的神經網絡算法，具有較強的非線性擬合能力，可以用來預測非線性時間序列數據的發展趨勢。該網絡具有1個輸入層、1個輸出層和至少1個隱藏層。增加隱藏層的層數不一定能提高網絡的精度和表達能力，一般情況下，選用1個隱藏層即可。BP算法是非循環多級網絡的訓練算法，其學習過程由正向傳播和反向傳播組成。輸入值經過非線性變換從輸入層經隱藏單元逐層處理，并傳向輸出層，每一層神經元的狀態將影響到下一層神經元狀態。如果在輸出層不能得到期望的輸出值，則轉入反向傳播，通過修改各神經元權值以及閥值，使誤差信號最小。

圖2 BP神經網絡模型

通過壓力、流量和溫度傳感器等測得的相關數據，經數據融合，進行濾波，剔除噪聲，得到訓練集和測試集。以訓練集為學習樣本，采用BP算法修正神經網絡的權值和閥值，直到滿足精度要求為止。若訓練后的神經網絡仍不能使用，必須使用附加樣本進行性能驗證。若不能滿足要求，則需要重新訓練網絡，所以神經網絡的訓練是一個反復的過程。經訓練和測試后的BP神經網絡就可以用來對液壓系統將來的工作狀況進行預測，發現潛在故障，做好預防，減少損失。

2 液壓系統故障診斷原理

液壓元件和液壓系統性能監測中，常見的監測指標有壓力、溫度、流量、轉速及其他響應類型的參數。工作中若這些參數偏離了預定值，則系統有可能出現故障。所以液壓系統產生故障的實質就是這些檢測參數的異常變化。當液壓系統發生故障時，必然是系統中某一回路的某些元件有故障，進一步可斷定液壓回路的檢測參數已經偏離了預定值[5]。因此，對系統參數進行在線檢測十分必要。在液壓系統中需要檢測的主要參數有壓力和流量，同時還有油溫和液位等。對于壓力、流量和溫度等，可采用動態的在線檢測，能及時反映出系統的運行狀態和故障情況。典型的液壓系統故障檢測與診斷原理如圖3所示[6]。

圖3 液壓系統故障檢測與診斷原理圖

3 液壓設備遠程故障診斷系統

3.1 硬件結構

如圖4所示，硬件結構的設計包括傳感器的選型、信號調理接口電路的設計制造、A/D和D/A卡的選型和連接等[7]。首先，傳感器將液壓系統物理量轉變成電信號，然后通過信號調理接口電路進行濾波、放大等處理，產生的模擬量，經A/D卡轉換成數字量，通過PC機I/O接口進入底層設備驅動模塊。客戶端計算機軟件系統對采集的數據進行分析處理，遠程計算機通過網絡接口對系統進行實時監測。

圖4 虛擬儀器系統硬件結構圖

3.2 軟件結構

軟件是虛擬儀器的核心部分，本系統使用LabVIEW構建測試系統的軟件平臺。

LabVIEW是一種圖形化編程語言，通過對用戶圖形界面的操作即可實現對所需儀器的編程，并有直觀的圖形顯示，界面友好、操作簡單。利用LabVIEW提供的開發環境生成逼真的虛擬儀器面板，實現各功能模塊的功能。軟件的設計主要由以下幾個功能模塊來實現[8]。

(1)數據采集模塊。數據采集主要由數據采集子VI來完成，這個子VI主要由AI Config，AI Start，AI Read等3個VI組成，可以方便地進行采集頻率、采集點數、采集通道、采集電壓上下限及緩存大小等參數設置。

(2)數據存儲模塊。數據存儲是液壓設備遠程故障診斷系統的關鍵環節。數據存儲可以作為后續數據分析的數據來源和歷史數據以備查詢。

(3)故障診斷模塊。故障診斷是指對采集到的液壓系統各參數數據進行信號分析、統計分析、模態分析等處理，通過人工智能專家診斷系統對液壓系統進行故障診斷。同時對BP神經網絡進行訓練，以得到滿足精度要求的權值和閥值，根據以往監測到的歷史數據對系統將來工作狀態進行預測，及時發現潛在故障。

(4)遠程控制模塊。Web Server技術將VI的前面板窗口以網頁的形式發布到互聯網上，將這樣的VI前面板窗口嵌入到一個網頁當中，可以實現在網頁中的遠程虛擬儀器。用戶可以用極為簡單的方式直接在本地的客戶端計算機上打開并操作位于遠程服務器端計算機上的VI面板，在網頁中直接進行操作。

(5)幫助模塊。主要提供實時幫助，如對數據進行編輯打印等，并提供軟件的使用幫助說明。系統軟件構成如圖5所示。

圖5 虛擬儀器軟件構成圖

3.3 誤差處理

液壓系統在工作過程中，液壓油的溫度不斷升高，會使得傳感器內部元件的溫度隨之升高而產生失真，從而影響到數據的真實性[9]。因此必須在液壓設備故障監測系統設計時考慮誤差帶來的影響，盡量減小誤差這一不利因素。依據液壓系統的特性，總結為兩種數據的誤差，即傳感器誤差和粗大誤差。對于傳感器誤差，可根據各傳感器內部特點采用微控制器配合溫度傳感器的智能化手段對其因溫度產生誤差做出補償和校正。高效率的對粗大誤差數據的剔除處理可以采用國際電工會議推薦的格拉布斯準則[10]。在計算機內存中以10個單位作為一個堆棧，用于存儲10個測量值。當一個新數據被送入到緩沖區之后，計算根據格拉布斯準則允許的最大偏離值的量表判斷。當N=10時，有0.95置信概率的 T的最大允許值為2.29。

4 結束語

系統以LabVIEW為開發環境，提出了一種綜合神經網絡和虛擬儀器技術的液壓設備遠程故障診斷方法，根據失效分析知識及推理規則建立了故障診斷模型，提高了故障診斷的可靠性和精確度。

[1]張春紅，陸紅陽.基于虛擬儀器的液壓系統故障檢測[J].電子測試，2004，5(3):83-85.

[2]劉君華.虛擬儀器編程語言 L abWindow/CVI[M].北京:電子工業出版社，2000.

[3]秦雙迎，黃宜堅.基于虛擬儀器的液壓元件遠程故障診斷[J].機床與液壓，2008，36(6):161-166.

[4]譚倫慧，孔禮達.基于BP模糊神經網絡的水輪發電機組故障診斷方法[J].水力發電，2009，35(8):56-58.

[5]孟令琴，陳玉軍，楊曉峰，等.基于虛擬儀器技術的液壓裝置參數檢測系統[J].中國制造業信息化，2006，35(5):63-66.

[6]張春紅，陸綺榮.LabVIEW在液壓系統故障檢測中的應用[J].大眾科技，2008(2):26-27.

[7]崔玉理，徐世軍.虛擬儀器在機械液壓系統故障診斷的應用研究[J].機械制造與自動化，2008，37(3):134-135.

[8]王洋.基于虛擬儀器技術的輸油泵遠程狀態監測系統[J].淮海工學院學報:自然科學版，2008，17(3):18-21.

[9]唐鳴，鄒華東，田玲.節流調速控制臺的虛擬儀器軟件設計[J].液壓與氣動，2009(8):32-35.

[10]唐鳴，田玲.液壓虛擬儀器系統數據誤差的處理[J].機械設計與制造，2007(12):182-183.