火炮液壓系統故障預測與健康管理體系設計與實現

趙征凡，付 江，劉婧波，劉永壽

(1.中國人民解放軍63961部隊， 北京 100012； 2.西北工業大學 工程力學系， 西安 710129)

液壓系統是火炮裝備供輸彈過程的重要動力源泉[1]，為彈丸裝填、輸送提供必要的動力，其運行的穩定性和有效性能直接影響到火炮的作戰效率。液壓系統故障在火炮裝備整機故障中占有相當大的比重，直接影響火炮的正常工作，造成重大經濟損失。隨著現代火炮系統復雜度提高，傳統的事后維修和計劃維修能力不足，效率低下，迫切需要改良故障診斷技術來提高系統的可靠性和有效性。目前，國內外液壓系統故障診斷已經取得不少的成果。2009年，Mollazade K針對液壓系統齒輪泵磨損，使用描述性統計參數提取了泵在不同轉速下的振動信號，診斷準確率超過90%[2]；2012年Goharrizi A Y等提出了一種檢測液壓執行器泄漏的方法，有效降低了油液的泄漏值[3]；2015年柴凱提出了基于時頻特征和極限學習機(PCA-KELM)的液壓故障智能診斷方法[4]。液壓系統故障診斷在一些技術層面有所突破，但缺乏智能的故障預測系統來提前發現和處理故障，需要將各種技術有機融合起來，形成綜合的故障預測與健康管理(PHM)系統[5]。PHM技術在航空領域已經得到較為廣泛的應用，而陸軍裝備健康管理方面依舊采用傳統事后維修和計劃維修的模式，還未現實視情維修，嚴重阻礙了裝備的現代化，同時，裝備維護修費高、效率低?；诖耍狙芯酷槍鹋谝簤合到y開展PHM系統的設計、實現和應用研究，以更好地控制火炮液壓系統故障風險，提高維修效率。

1 火炮液壓系統故障模式與失效機理

液壓系統故障模式復雜，故障間相互關聯度大，需要明確各個故障間因果關系，以便于對失效原因和失效機理進行分析。故障樹分析法(FT)和故障危害分析表(FMECA)能快速發現故障間層次性及相互關系，可將其應用于火炮液壓系統故障分析[6]。根據某型火炮維修手冊相關內容，針對火炮液壓系統常見故障模式建立火炮液壓系統故障樹如圖1，并根據故障樹進行故障危害分析，建立故障危害分析FMECA表如表1所示。

由故障樹和故障危害分析，可以得到火炮液壓系統失效機理。火炮液壓系統運行過程中常見故障主要與壓力、流量、溫度有關，常見表現為液壓系統壓力過低，液壓系統流量損失，液壓系統溫度過高，液壓泵運轉不良和液壓系統壓力過高等。壓力損失、流量損失帶來的直接后果為液壓系統缺乏動力，難以滿足火炮的精度要求，由于液體具有黏性，在管路中不可避免地存在著摩擦力，所以液體在流動過程中必然要損失一部分能量，損失的能量即為壓力損失；油液溫度變化與液壓系統運行時間和油濾有關，隨著運行時間的增加，油液在液壓泵中來回運動使得溫度升高；油濾用來過濾油液，當油液污染嚴重時會使油濾堵塞，被堵塞后的油濾使得液壓油液的黏度增加，系統內因摩擦而產生的熱量急劇增長，導致油溫及系統溫度升高，油濾堵塞也會使系統供油不足，導致系統壓力下降，影響系統運行效率；液壓泵故障主要由泵殼表面磨損和泵體劇烈振動組成，由于配油盤變形、滑靴松動或泵內混入雜物等的影響導致配油盤與缸體、滑靴與斜盤、柱塞與缸孔產生磨損導致液壓泵表面磨損，而液壓泵的振動是不可避免的，液壓泵劇烈振動會導致液壓系統供油不足，工作效率大大下降，同時會加劇液壓泵表面磨損，其主要原因為吸油不暢或油液中混入空氣，說明液壓系統密封性受到影響，各零件連接處需檢查擰緊[7]。

2 某型火炮液壓系統PHM體系構建

通過火炮液壓系統失效機理分析，針對失效原因確立檢測手段，結合先進技術和目前廣泛應用的灰色預測模型，針對液壓系統中溫度、壓力和油液污染故障特征設計了基于某型火炮供輸彈液壓系統的PHM體系構架如圖2所示。

該系統硬件由溫度傳感器、壓力傳感器、自動顆粒計數器組成，軟件系統為灰色預測模型平臺。其中，利用溫度傳感器、壓力傳感器、自動顆粒計數器分別采集溫度、壓力和油液的特征數據，將溫度傳感器和壓力傳感器所測數據繪制成溫度變化曲線和壓力變化曲線；對油液進行在線提取(固定間隔采樣)，將所采集油液樣本導入到自動顆粒計數器中進行磨損顆粒的含量監測和統計，并根據油液污染度分級標準進行污染度分級，若油液污染度超過最大臨界值則直接更換油液。將磨損顆粒含量繪制成磨損顆粒變化曲線與溫度變化，壓力變化數據導入到灰色預測模型中，預測數據變化趨勢，根據預測曲線與磨損顆粒，溫度，壓力臨界值對比，并產生4種情況，根據不同情況采取相應措施如下：

1) 若溫度較高已經達到臨界值而磨損顆粒含量較少，未達到臨界值，則可能由于系統工作時間過長，需停機降溫；

2) 若溫度較高達到臨界值且磨損顆粒含量達到臨界值則油液污染嚴重應更換油液；

3) 若壓力過低低于臨界值但磨損顆粒含量不足則系統漏油，需擰緊連接處零件；

4) 若壓力過低且磨損顆粒含量超過臨界值，則油濾堵塞，油液污染嚴重，需更換油液；

5) 若污染度超過臨界值，則表明油液內磨損顆粒濃度過高，油液污染嚴重，需更換油液。

3 某型火炮液壓系統PHM系統實現

根據所構建火炮液壓系統PHM體系結構，結合液壓系統運行環境，選取液壓油的中磨損顆粒濃度、液壓系統內溫度、液壓系統壓力作為監測參數，分別采用顆粒計數器、溫度傳感器、壓力傳感器來進行監測[8]。

3.1 系統硬件設計

1) 顆粒計數器設計

目前常見的自動顆粒計數器分為遮光型、光散射型和電阻型等，不過國際上目前通用的唯一納入國際標準體系的自動顆粒計數方法卻只有遮光型自動顆粒計數器。本PHM系統對于某型火炮采用遮光性自動顆粒計數器進行油液的在線監測，采用單片機計數，單片機可選用MCS51型。MCS51單片機共有兩個可編程的計數器，可分別用于記錄大于5 μm顆粒和大于15 μm顆粒的數量[9]。

經顆粒計數器檢測后可得到油液中磨損顆粒含量數據，將所收集到的顆粒數據一部分導入到灰色預測模型的平臺中對磨損顆粒含量進行預測，另一部分用于油液污染度的標定[10]。其硬件原理圖設置如圖3所示。

2) 傳感器設計

對于供輸彈液壓系統內的溫度和壓力實時監測方面，可以直接在液壓系統內設置溫度傳感器和壓力傳感器，將溫度傳感器安裝于油路中用以監測油液的實時溫度[11]，查詢相關手冊得知，供輸彈液壓系統油液溫度需控制在50～130 ℃，則報警溫度需設置為130 ℃。液壓系統的壓力測量相對較為方便，一般液壓系統內部會有預留的接口來安裝壓力傳感器，或通過在管路中加入三通接頭來實現，查詢相關手冊得知，供輸彈液壓系統系統工作壓力應控制在0.08～0.4 MPa，則最低報警壓力應設0.08 MPa。

3.2 系統軟件設計

如果一個系統具有層次、結構關系的模糊性，動態變化的隨機性，指標數據的不完備性，則稱為灰色性，將這種系統稱為灰色系統[12]。而故障數據如磨損顆粒的發展趨勢，溫度的變化趨勢，壓力的變化趨勢，滿足灰色系統的特點，故灰色模型的預測方法可以應用到故障預測方面。本系統預測平臺采用灰色預測模型實現PHM系統的預測功能。

灰色模型是通過少量的、不完全信息，建立灰色微分預測模型，對數據的發展趨勢作模糊性長期描述。其基本思想是先對原始數據進行一次累加，消除數據的隨機性和波動性，再對數據建立一階微分方程模型，擬合曲線并進行數據的預測。其基本步驟如下：

設原始數據序列x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(N)}，對數據進行累加得到一個新的數列

x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…，x(1)(N)}

定義x(1)的灰導數為

dx(1)(k)=x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1)

得到解的離散形式為

最后對所得預測值進行精度檢驗，常見的檢驗方法有殘差檢驗、后驗差檢驗和關聯度檢驗的方法，本研究選用殘差檢驗方法，即對模型值和實際值得殘差進行逐點檢驗，可得到殘差合格模型[13]。

以某型火炮供輸彈液壓系統中所測溫度、壓力和磨損顆粒濃度數據為原始數據序列，根據灰色預測模型建模步驟，擬合預測曲線，實現了對液壓系統內溫度、壓力和磨損顆粒濃度的預測，并在閾值處設置報警裝置，實現了PHM系統提前發現故障并視情維修的功能。

4 結論

根據火炮液壓系統失效機理、故障模式等特征，綜合分析設計了針對液壓系統故障的PHM體系結構，將PHM體系結構應用到子系統級。對所構建PHM體系結構從硬件到軟件設計進行詳細設置。選用遮光性顆粒計數器和先進溫度、壓力傳感器構成硬件基礎；以灰色預測模型理論為基礎，構建基于溫度、壓力、磨損顆粒濃度的預測平臺軟件，真正實現了PHM系統的預測功能，達到了國外綜合診斷、預測與健康管理技術的同類水平[14]。所構建PHM體系結構已成功應用于某型火炮，實現了故障預測和視情維修。