基于小波包分解與DAG-SVM的柱塞泵故障診斷

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(第二炮兵工程大學 兵器發射理論與技術國家重點學科實驗室， 陜西 西安　710025)

引言

作為液壓系統的主要動力元件，液壓泵的性能直接影響液壓系統的正常工作，其狀態檢測與故障診斷是液壓系統檢測診斷的重要環節。柱塞泵具有額定壓力高、功率大、效率高、體積小等諸多特點，但也存在自吸性差、結構復雜、油液精度要求高、維護成本大等缺點，常見故障有泵發熱、配流盤磨損、滑靴與斜盤磨損、松靴以及輸出流量不足等[1]。

針對柱塞泵故障診斷狀態特征不明顯的問題，實驗模擬了柱塞泵故障,通過采集各狀態下泵端面中央的振動信號， 利用小波包分解提取各頻帶能量以構建特征向量。有向無環圖支持向量機(Directed Acyclic Graph SVM，DAG-SVM)是一種新的多類分類方法，采用最小超球體類包含作為層次分類依據，相比已有的分類方法有更高的分類精度。本研究采用DAG-SVM法[2]構造多分類支持向量機進行故障特征提取與故障預測，在此基礎上完成了一體化診斷裝置的設計驗證。

1　SVM基本原理

支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是基于統計學習理論中結構風險最小化原則的一種有效的、通用的機器學習方法，能有效克服局部最小問題以及工程實際中的小樣本、高維數和非線性等實際難題，它通過建立最優分類超平面作為最終的決策曲面，將不同模式之間的隔離邊緣最大化[3,4]。

C類支持向量機(C-Support Vector Machine，C-SVM)是利用支持向量機求解分類問題的最基本分類器，具有較高的識別率，徑向基核函數(Radial Basis Function，RBF)能夠實現非線性映射，且有兩個參數：懲罰因子c和核參數g，是應用最廣泛的核函數。本文采用C-SVM模型和RBF核函數構造并求解最優化問題：

構造的決策函數f(x)為：

2　柱塞泵故障診斷方法

采用SVM的柱塞泵故障診斷分為模型訓練部分和狀態檢測部分。首先進行模型訓練，利用db5小波包將采集到的柱塞泵正常與故障信號分別進行三層分解，選擇相應的頻帶能量以構造特征向量，并輸入SVM進行訓練，找到正常與故障狀態的最優分類超平面；在狀態檢測中，將待測信號提取特征后輸入到訓練好的SVM，根據訓練后確定的最優分類超平面對測試數據進行分類。其一般步驟如圖1所示。

實際應用中往往需要對多種狀態進行分類，而傳統SVM只能進行二值分類處理，可對多個二分類器進行組合來構造多分類SVM。本研究采用DAG-SVM法構造多分類SVM。DAG-SVM將決策樹與SVM相結合，k個類別只需要構造k-1個SVM，構造樣式靈活，能有效的融入經驗知識，對關聯性故障具有較好的適應能力，通過對分類結構的調整，能體現不同類別重要性與級別的差異。該方法具有特征向量選取工作量小、模型結構調整方便、決策速度快等特點。對于四分類問題，常見的結構形式如圖2所示。

圖1　柱塞泵故障診斷步驟

圖2　四分類問題的常見DAG-SVM結構

2.1　多分類SVM的構造

在試驗中模擬了四大類共九種故障，加上柱塞泵正常，共十種狀態。根據經驗知識和故障之間的關聯性對二叉決策樹的結構進行調整，設計的DAG-SVM結構如圖3所示。

在決策過程中，首先判斷柱塞泵是否正常，若不正常則進行相應的故障識別。設計二叉決策樹時應使各故障被識別后所經過的SVM盡可能少，以提高該故障診斷的可信度。根據相似故障振動信號的相似性，先進行大的分類，然后再通過同類型故障振動信號細微處的差異，進行同一類故障下各狀態的細分。在故障特征不明顯時，該方法能首先確定樣本所屬的類別，對故障進行大致定位，得到模糊診斷結果，然后再根據該類別下各狀態的概率，給出精確診斷結論，因此更符合工程實際應用。

圖3　柱塞泵故障診斷DAG-SVM結構

2.2　SVM多狀態的分層識別

將選擇的特征向量輸入SVM中進行訓練，并對SVM的懲罰因子c和核參數g進行優化，基本思路為：在一定數值范圍內，將c和g按照等步長進行搜索，每次都將樣本集隨機分為訓練集和驗證集，以得到的分類準確率作為該組參數的性能指標。參數粗略選擇結果如圖4所示。

圖4　參數粗略選擇結果3D視圖

從圖4中可以看出，若僅考慮SVM對樣本集的分類準確率，則最佳參數組合(c,g)=(9.1896,0.57435)，對應的準確率Acc=98.62%。但應用實踐中在參數的確定過程時應盡量使懲罰因子c取值小，過高的c會使SVM出現過學習狀態，出現僅在當前的樣本下具有較高的分類準確率，而實際應用中分類準確率很低的現象，致使SVM的泛化能力降低。令已獲取的最佳c為c′，大量試驗表明，在保證分類準確率和提高模型泛化能力的前提下，根據準確率下降不超過5%～10%、c較c′減小超過50%的原則選擇的最佳參數組合集中在直線log=logc-logc′附近[5,6]。最終模型選定(c,g)=(0.0068,0.0118)，該組參數下SVM的分類準確率Acc=94.41%，且模型的泛化能力較高。

在模型診斷的過程中，根據二叉決策樹進行分類故障診斷，采用模糊診斷和精確診斷相結合的診斷方式，使診斷模型進一步貼近工程實際，對于出現的復合故障也具有一定的診斷能力。柱塞泵檢測診斷系統顯示面板如圖5所示。

圖5　柱塞泵檢測診斷系統顯示面板

3　一體化診斷裝置設計

3.1　總體結構

一體化診斷裝置的原理框圖如圖6所示。

圖6　一體化診斷裝置原理框圖

該裝置主要包括傳感器單元、主控單元以及通信單元三大部分，傳感器單元負責敏感泵體三軸的振動信號，主控單元的CPU通過A/D模塊對振動信號進行采樣，通過通信單元的RF通信模塊進行無線傳輸，或者采用串口總線有線傳輸至上位主機，由計算機完成對振動信號的分析與處理，并將最終的診斷結果進行顯示。此外，由于壓力和油溫也會改變泵體的振動特性，從而影響模型參數，因此主機也能夠接收油溫與壓力測試裝置的測試數據，并依此對模型進行調整以提高診斷精度，這部分研究內容將另行發文探討。

圖7　采集轉發電路

3.2　主要器件選型

(1) 傳感器單元。采用ADIS16228加速度傳感器作為振動信號的敏感器件，該型傳感器平坦頻段的頻率響應可達5 kHz，其加速度動態響應范圍為±18 g，具有0 g至1 g/5 g/10 g/20 g四檔可供選擇，滿足液壓泵振動信號的檢測要求。ADIS16228外形尺寸較小，僅為15 mm×24 mm×15 mm，在狹小空間上方便安裝，其溫度適用范圍為-40 ℃至+125 ℃，滿足實際應用要求；

(2) 主控單元。CPU采用MSP430F1611型單片機，該系列單片機具有功耗低、處理能力強、片內外設多等特點，特別適用于裝備的現場、在線檢測診斷，有利于在操作空間受限的場合使用，提高了診斷裝置的待機時間。

3.3　電路設計

采集轉發板由CPU模塊、JTAG模塊、傳感器模塊、通信模塊和電源模塊等部分組成。采集轉發電路如圖7所示。

3.4　測試流程

利用一體化診斷裝置對液壓泵振動信號進行采集、預處理和傳輸，工作流程如圖8所示。首先完成對裝置的初始化、自檢等步驟，然后測量泵體三軸的振動信號，以采樣頻率2000 Hz、時長1 s的三軸振動信號為一組，對數據進行組幀，共采樣5組振動信號。通過通信單元將振動數據傳輸至上位主機，由主機實現對數據的分析和液壓泵故障的診斷。

圖8　一體化診斷裝置工作流程圖

ADIS16228加速度傳感器開始工作前，需要對其內部的各類寄存器進行配置，而后才能進行數據的采集與輸出。根據試驗要求選擇實時模式SR0，根據液壓泵振動信號的特點，選擇傳感器的動態范圍為±1 g。配置流程如圖9所示。

圖9　傳感器配置流程

4　柱塞泵故障診斷試驗驗證

試驗選用10MCY14-1B型定量柱塞泵，主要由泵體、配流盤、缸體、滑靴及斜盤等部分組成。試驗平臺所用電動機為Y132M-4型三相異步電動機，其實際工作轉速約為1480 r/min，則泵轉軸頻率約為24.67 Hz，因此柱塞泵的振動基頻約為24.67×7≈173 Hz。

4.1　柱塞泵故障模擬

通過查閱相關資料同時結合實際，試驗中主要對滑靴、斜盤、缸體端面以及配流盤的磨損進行了模擬。

(1) 滑靴磨損。試驗中模擬了單滑靴磨損和雙滑靴鄰位、間位及對位的磨損。故障模擬實物如圖10所示；

圖10　滑靴磨損

(2) 斜盤磨損。試驗中在斜盤使柱塞縮回的一側設置了磨損故障，如圖11所示。

圖11　斜盤磨損

(3) 缸體端面磨損。試驗中對端面一處磨損，兩處對位磨損以及三處磨損進行了模擬，故障模擬實物如圖12所示。

圖12　缸體端面磨損

(4) 配流盤磨損，配流盤模擬故障如圖13所示。

圖13　配流盤磨損

4.2　提取故障特征模型

試驗過程中，首先進行故障模型訓練：分別利用一體化裝置多次采集上述三類模擬故障以及正常狀態共10種泵體振動信號，利用多次采集的不同振動信號作為模型的訓練樣本。以滑靴磨損為例，表1為利用db5小波包對采集的部分滑靴磨損振動信號樣本進行三層分解得到的8個頻帶能量百分比，重構特征向量后輸入至SVM進行訓練，按此步驟分別提取上文模擬的各類故障的特征向量，完成SVM模型訓練過程。

表1　部分滑靴磨損故障樣本

4.3　試驗驗證

以實際裝備中的10MCY14-1B型定量柱塞泵為試驗對象，選取多臺裝備中已知故障狀態的三個樣泵，利用所設計的一體化裝置對該測試診斷方法進行試驗驗證。一體化診斷裝置實物和驗證試驗如圖14所示。

圖14　一體化診斷裝置實物和試驗驗證

對柱塞泵泵體三軸振動信號進行采集后，通過通信單元將振動數據傳輸至上位主機，三組樣本數據經db5小波包三層分解后，得到各頻帶能量百分比，三組樣本數據的頻帶能量百分比分別如表2～表4所示。

表2　樣本數據(配流盤磨損)

表3　樣本數據(斜盤磨損)

表4　樣本數據(缸體端面兩處對位磨損)

利用分解后的頻帶能量重構待測樣本的特征向量輸入至SVM進行故障模式識別，得到的診斷結論為三個樣泵分別處于配流盤磨損狀態、斜盤磨損狀態、缸體端面兩處對位磨損狀態，與已知的柱塞泵狀態相吻合。試驗結果表明，該故障診斷方法能夠實現對柱塞泵的準確診斷。

5　結論

通過分析柱塞泵工作狀態的振動信號，將決策樹與SVM相結合，提出了一種利用DAG-SVM法構造多分類支持向量機的故障診斷方法。采用小波包將振動信號分解為8個頻段，重構并提取出特征向量，而后通過所設計的一體化診斷裝置利用該故障診斷方法對故障樣本進行診斷，診斷結果與已知狀態符合。

參考文獻：

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