基于小波分析的野戰(zhàn)叉車液壓泵泄漏故障診斷

張珂寧，蘇欣平，王荔軍

(1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津 300161; 2.軍事交通學(xué)院 軍事物流系，天津 300161)

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● 車輛工程 Vehicle Engineering

基于小波分析的野戰(zhàn)叉車液壓泵泄漏故障診斷

張珂寧1，蘇欣平2，王荔軍1

(1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津 300161; 2.軍事交通學(xué)院 軍事物流系，天津 300161)

為快速診斷野戰(zhàn)叉車液壓系統(tǒng)的液壓泵泄漏故障，運用小波分析方法對野戰(zhàn)叉車行走機(jī)構(gòu)液壓系統(tǒng)中的液壓泵泄漏故障進(jìn)行研究。通過故障試驗得到正常狀況和泄漏狀況下的壓力信號曲線，對曲線進(jìn)行小波包分解，針對壓力上升速度、小波包能量值、小波包能量熵以及小波包能量方差展開分析，得到不同泄漏程度下的參數(shù)特征。試驗表明：該方法診斷結(jié)果可靠，可作為野戰(zhàn)叉車行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)故障診斷的有效方法。

小波分析；野戰(zhàn)叉車；液壓系統(tǒng)；故障診斷

野戰(zhàn)叉車，又稱越野叉車，具有較強(qiáng)的越野能力、快速的機(jī)動能力和高效的保障能力，適合在野戰(zhàn)條件下進(jìn)行貨物的裝卸載、堆碼垛、短途搬運等工作。某新型野戰(zhàn)叉車是近年來我軍為適應(yīng)野戰(zhàn)條件下物資裝卸作業(yè)需求，在借鑒吸收國外野戰(zhàn)叉車先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上研制成功的新型裝卸裝備，該新型野戰(zhàn)叉車的液壓系統(tǒng)包括行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)、工作裝置及轉(zhuǎn)向液壓系統(tǒng)。其中行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)采用了先進(jìn)的液壓傳動行走系統(tǒng)，其核心部分由力士樂A4VG90型變量柱塞泵和力士樂A6VM107型變量馬達(dá)組成[1]。

由于野戰(zhàn)叉車通常工作于野外環(huán)境下，地形復(fù)雜，路況較差，所以對動力性要求更高。液壓泵作為其動力裝置，一旦出現(xiàn)故障，則會直接影響到野戰(zhàn)叉車的工作性能，因此對野戰(zhàn)叉車液壓泵故障診斷非常重要。液壓泵發(fā)生故障時，常伴有異常噪聲、振動、發(fā)熱、動力不足等現(xiàn)象，在一般機(jī)械的液壓泵的故障診斷中，經(jīng)常通過采集液壓泵的噪聲信號、振動信號、溫度信號、壓力信號等進(jìn)行分析[2]，但是由于野戰(zhàn)叉車的工作環(huán)境較為復(fù)雜，受外界環(huán)境干擾很大，對于聲音信號、振動信號，采集后不容易排除干擾。

目前，小波分析在液壓故障診斷領(lǐng)域中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。它由法國地球物理學(xué)家J.Morlet提出，后來很多數(shù)學(xué)家又相繼提出小波基、多分辨度分析理論、正交小波函數(shù)、小波包算法等理論。小波分析非常適合于分析非平穩(wěn)信號，作為故障診斷中較理想的信號處理工具，可構(gòu)造故障診斷所需的特征或直接提取對診斷有用的信息[3]。

本文以野戰(zhàn)叉車行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)的液壓泵泄漏故障診斷為主要研究對象，依托雷諾CHPM系列智能液壓測試儀對液壓系統(tǒng)進(jìn)行故障測試，通過在試驗中設(shè)置典型故障，結(jié)合小波分析的方法實現(xiàn)野戰(zhàn)叉車行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)液壓泵泄漏故障的特征信號提取。

1 小波和小波包分析基本理論與小波基函數(shù)的選取

1.1 小波分析基本理論

小波變換是在Fourier變換出現(xiàn)后理論數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)成功結(jié)合的新的典范，被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”[4]。小波變換作為分析信號的一種時間—尺度方法，以其多分辨率分析的特性，且有在時域和頻域均能表現(xiàn)信號局部特征的特點，是一種窗口大小固定不變但窗口形狀可變、頻率窗和時間窗都可變化的信號時頻局部化分析法。當(dāng)?shù)皖l時它的頻率分辨率較高、時間分辨率較低，當(dāng)高頻時時間分辨率較高、頻率分辨率較低，非常利于檢測正常信號中夾雜的瞬態(tài)反常信號并顯示其成分。

把Ψ(t)稱作一個母小波或者基本小波。把Ψ(t)經(jīng)過平移和伸縮可得到一個小波序列：

式中：a為伸縮因子；b為平移因子[5]。

存在任意函數(shù)f(t)，當(dāng)其滿足f(t)∈L2(R)時，其連續(xù)小波變換可寫做：

1.2 小波包分析基本理論

一般來說，運用小波方法分析信號時，信號的低頻部分能夠得到分解，但對高頻部分往往不能很好地進(jìn)行分析。為了克服這一缺點，出現(xiàn)了小波包理論。小波包理論相比小波理論的進(jìn)步之處在于對信號中的高頻部分有更強(qiáng)的分析能力。小波包方法是將每層分解得到的高、低頻信號均進(jìn)行分解。并且，小波包的自適應(yīng)性使它能夠挑選出合適的頻帶和信號的頻譜進(jìn)行匹配，因此小波包有很高的時—頻分辨率，實用價值更高。

小波包的分解算法表示為

小波包的重構(gòu)算法表示為

式中：k為位置指標(biāo)；j為尺度指標(biāo)；n為頻率指標(biāo)；l為變量；h0和h1為用于分解的多分辨率濾波器的系數(shù)[6]。

三層小波包的分解示意圖如圖1所示。其中：S表示原始信號，A表示低頻部分，D表示高頻部分。

1.3 小波基函數(shù)的選取

小波變換的小波系數(shù)為如何選擇小波基函數(shù)提供了依據(jù)。小波變換后的小波系數(shù)表明了小波與被分析信號之間的相似程度，如果小波變換后的小波系數(shù)較大，表明小波和信號的波形相似程度較大。本文所要檢測的故障信號本身是連續(xù)的高頻暫態(tài)信號，且其某階導(dǎo)數(shù)具有突變或間斷，檢測此類信號需選用具有緊支撐和足夠階數(shù)消失矩的小波函數(shù)[7]。Daubechies小波是最常用的小波基，具有很好的性質(zhì)，其中，db2和db4小波最適合短時、快速的高頻暫態(tài)信號的檢測，而db8和db10小波更適合于緩慢變化的暫態(tài)過程，所以本文選用db8小波。

2 試驗過程

2.1 試驗方案設(shè)計

為獲取野戰(zhàn)叉車液壓泵出口壓力信號，試驗采用雷諾(LERO)CHPM系列智能液壓測試儀，利用測試儀的壓力傳感器，對液壓系統(tǒng)的壓力值進(jìn)行測量和記錄。試驗過程中，將測試儀的兩個油液入口通過塑膠管道和三通接口，分別與液壓泵出口油管和油箱連接，通過設(shè)置不同泄漏程度的液壓泵故障，得到相應(yīng)的泵出口壓力信號。

2.2 液壓泵出口壓力信號獲取

為得到真實的液壓泵泄漏狀況時的效果，在試驗準(zhǔn)備階段，采用給液壓泵并聯(lián)節(jié)流閥的方法，分別設(shè)置0、1、2、3、4 mm等5種口徑的節(jié)流孔，對正常工況和不同泄漏程度工況下的液壓泵進(jìn)行故障診斷試驗。

試驗時，將雷諾液壓測試儀、傳感器接入待測液壓系統(tǒng)，將測試儀與計算機(jī)相連，便于采集數(shù)據(jù)。試驗過程如圖2所示。對不同程度泄漏工況下的試驗得到的液壓泵出口壓力信號進(jìn)行提取，獲得的壓力信號曲線如圖3所示。

3 試驗結(jié)果分析

3.1 泵出口壓力上升速度分析

分別針對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速2 400 r/min，負(fù)載壓力5 MPa，采樣頻率為1 000 Hz，5種泄漏情況下的液壓泵出口壓力信號進(jìn)行三層小波包分解。如圖4所示，8組細(xì)節(jié)信號即為壓力信號三層小波包分解結(jié)果。提取S3,j(j=0,1，…,7)8個頻率成分的細(xì)節(jié)信號，各細(xì)節(jié)信號表示的頻率范圍見表1。

信號頻率范圍/Hz信號頻率范圍/HzS3，0[0，125)S3，4[500，625)S3，1[125，250)S3，5[625，750)S3，2[250，375)S3，6[750，875)S3，3[375，500)S3，7[875，1000]

對壓力信號小波包分解后，重構(gòu)低頻信號，對低頻信號提取壓力上升階段，對其進(jìn)行最小二乘法直線擬合，得到擬合后直線如圖5所示，通過計算直線的斜率可得壓力上升的平均速度(見表2)。對不同泄漏程度下壓力上升速度作圖分析可知，隨著泄漏量增加，泵出口壓力的上升速度減慢(如圖6所示)。

節(jié)流閥孔口直徑/mmv/(MPa·ms-1)09．785619．536729．092338．162346．6075

3.2 小波包分解頻域能量值分析

隨著泄漏量增大，液壓能損失增大，壓力信號在頻域上的能量分布會發(fā)生變化。對壓力信號小波包分解后，提取第三層各頻帶范圍內(nèi)的信號，得出每一頻段的能量值，并進(jìn)行歸一化處理[8]。由于第一個頻段的能量值相對于其他頻段非常大，不利于進(jìn)行對比分析，所以不再考慮。表3為不同頻段的壓力信號能量值，針對數(shù)據(jù)做出柱狀圖如圖7所示，分析可知，d1頻段信號的能量值隨著泄漏量增大而減小(如圖8所示)。

3.3 小波包能量熵分析

小波熵可以表征信號復(fù)雜度在時域上的變化情況，也可以表征信號的諸多頻域特征。根據(jù)小波能量熵的定義，小波能量熵是對被分析信號在各頻段上的能量分布作統(tǒng)計分析，以小波變換尺度系數(shù)為基準(zhǔn)信號能量進(jìn)行劃分，以一個定量的熵值來反映信號能量在頻域上的分布復(fù)雜度[9]。因此定義相應(yīng)的小波能量熵WE為

式中pj為第j個頻段在分布中的概率。

表3為各頻段壓力信號能量值，對表3中的數(shù)據(jù)求小波包能量熵(計算結(jié)果見表4)，可以發(fā)現(xiàn)，隨著泄漏量增大，油液的流動狀態(tài)發(fā)生變化，小波能量熵值增大，表明油液脈動更加無序。

3.4 小波包能量方差分析

用小波包能量方差可以定量描述小波包能量值的概率分布規(guī)律，對表3中的壓力信號小波包能量值求方差：

式中：S2為方差；Ei為第i個頻段的能量值；Emean為能量平均值；N=7。

求得的方差值見表5，可以發(fā)現(xiàn)，隨著泄漏量增大，小波包能量值方差減小，進(jìn)一步證明了泄漏量增大導(dǎo)致油液在管路中的流動更加無序。

表3 各頻段壓力信號能量值

表4 泵出口壓力信號小波能量熵

表5 小波包能量方差

4 結(jié) 語

伴隨著野戰(zhàn)叉車的大量裝備，其行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)作為一種先進(jìn)的傳動方式正在為人們所熟悉和認(rèn)識。本文研究表明：基于小波分析的行走機(jī)構(gòu)液壓傳動系統(tǒng)液壓泵泄漏故障的診斷方法，能準(zhǔn)確地分辨出液壓系統(tǒng)正常工況和故障工況時特征量的細(xì)微差別，這些特征量可以作為故障診斷的現(xiàn)實依據(jù)；文中采用的研究方法，可作為實際液壓系統(tǒng)故障診斷研究的有效方法。

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(編輯：張峰)

Leak Fault Diagnosis for Hydraulic Pump of Field Forklift Truck Based on Wavelet Analysis

ZHANG Kening1, SU Xinping2, WANG Lijun1

(1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China; 2.Military Logistics Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

To diagnose leak fault for hydraulic pump of field forklift truck rapidly, the paper firstly studies hydraulic pump leak fault in the hydraulic system with the method of wavelet analysis. Then, it obtains pressure signal curves under normal condition and leak condition through fault experiments, and decomposes the curves with wavelet packet. Finally, it obtains parameter characteristics under different leak degrees by analyzing pressure rise speed, wavelet packet energy value, wavelet packet energy entropy, and wavelet packet energy variance. The experiments show that this diagnosis method can be used as the effective method in diagnosing fault of hydraulic transmission system for field forklift truck.

wavelet analysis; field forklift truck; hydraulic system; fault diagnosis

2016-11-15；

2016-12-07．

張珂寧(1993—)，男，碩士研究生； 蘇欣平(1961—)，男，博士，教授，碩士研究生導(dǎo)師.

10.16807/j.cnki.12-1372/e.2017.06.008

TH242

A

1674-2192(2017)06- 0031- 05