基于小波包能量和神經(jīng)網(wǎng)絡的柱塞泵故障診斷★

劉安寧 軒建平 高 明

0 引言

柱塞泵是泵車故障中較常見的故障源,柱塞泵作為整個液壓系統(tǒng)的動力源,相當于液壓系統(tǒng)的“心臟”,在系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用。柱塞泵狀態(tài)正常與否直接關系到整個系統(tǒng)的運行,此外柱塞泵運行情況對系統(tǒng)其他元件的壽命也有很大的影響。研究柱塞泵的智能診斷方法,可以降低對維修人員經(jīng)驗的依賴性,并且可以提高診斷效率和準確率,降低故障發(fā)生的風險。工程機械用柱塞泵工作環(huán)境一般較為惡劣,工作過程中背景噪聲很大,時域、頻譜等傳統(tǒng)信號分析方法很難將故障特征頻率提取出來,軸承、柱塞等微弱故障信號往往被泵中的配流沖擊、流量脈動等引起的振動所淹沒。

本文采用小波包分解方法對柱塞泵振動信號進行多層分解,將不同頻段上的小波包能量作為特征參數(shù),利用Fuzzy ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡對柱塞泵的五種常見故障和正常狀態(tài)進行分類識別。

1 小波包能量

小波包分解[1]克服了小波分析中高頻部分頻率分辨率差的缺點,可以對信號在全頻帶范圍內進行正交分解,以更高的分辨率展示信號在不同頻段的時域信息。小波包分解后可以把信號無泄漏、不重疊地分解到多個獨立頻段上。

原始信號的能量與小波變換的能量之間存在一定的等價關系,應用小波包能量譜來表述信號內的能量分布關系是可靠的。

在對信號進行分析時為了獲取更低維的特征矢量,常把小波包能量作為特征參數(shù),其表示信號每個頻度的能量[2]。計算公式可表示為:

2 Fuzzy ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

Fuzzy ARTMAP(FAM)神經(jīng)網(wǎng)絡[3]是在模糊邏輯和自適應共振理論上發(fā)展出來的一種自組織的有監(jiān)督的且具有增量學習功能的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。圖 1為網(wǎng)絡結構拓撲圖,它包括兩個神經(jīng)元節(jié)點——輸入節(jié)點ARTa和輸出節(jié)點ARTb,二者通過匹配判決器Fab產(chǎn)生映射關系。在學習過程中對于給定的二維空間 f(x,y), ARTa對x,y進行計算分析,試驗性地給出其函數(shù)值f(x,y)對應所在的類號,ARTb對f(x,y)進行計算分析,確定它應屬于的類號,匹配判決器對ARTa和ARTb給出的類號進行比較判斷,若兩類號相同,則ARTa聚類正確,ARTa自動將試驗性類變?yōu)榇_定類,并生成輸入(x,y)和輸出f(x,y)間的映射關系,否則ARTa自動加大聚類精確度,再次對x,y進行試驗性聚類,直到該試驗類被判決器確認。學習完畢后,二維信息x,y送入ARTa和ARTb指示f(x,y)所在類號。

3 實驗研究

本研究針對的是混凝土泵車用A11VLO 190力士樂斜盤式柱塞泵。

振動加速度傳感器豎直貼放于大軸承位置的泵殼上方,電機轉速為1 600 r/min,油液負載為20MPa,排量為100mL/r,采樣頻率設置為 10 kHz。針對其大軸承內圈缺陷、大軸承滾珠缺陷、柱塞松靴、斜盤磨損、配流盤磨損以及正常 6種狀態(tài)進行數(shù)據(jù)采集。其中大軸承的缺陷是分別在軸承內圈和滾珠上加工一道深0.2mm,寬0.3mm的凹槽,柱塞松靴、斜盤磨損和配流盤磨損選擇的是某混凝土泵車生產(chǎn)廠家提供的自然故障件。

對柱塞泵殼體振動信號進行 4層小波包分解,采用的小波函數(shù)為db1,根據(jù)采樣頻率10 kHz可以得到最大分辨頻率為5 kHz,小波包分解后各段對應的頻帶為(625n,625(n+1)),n=0,1,2,…, 15。圖2為柱塞泵各種狀態(tài)下小波包分解能量分布,由于篇幅有限此處僅附正常狀態(tài)、內圈缺陷、滾子缺陷的小波包分布。

從圖 2中可以看到柱塞泵在不同狀態(tài)條件下小波包各頻帶的能量分布有明顯差異,在柱塞泵正常狀態(tài)時,E14和 E16能量比較集中;在內圈缺陷時,E15的能量明顯升高;在滾子缺陷時,E5和E6占據(jù)的能量比重增大;此外配流盤、斜盤磨損和柱塞松靴發(fā)生時小波包能量也都在某些頻段上發(fā)生了變化。由此可知,柱塞泵在不同狀態(tài)下小波包能量的分布可以作為柱塞泵故障識別的依據(jù)。

取120組(每種狀態(tài)20組)特征參數(shù)作為FAM神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本,訓練樣本形式如式(2)所示,神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本按照泵狀態(tài)正常、滾子缺陷、內圈缺陷、配流盤磨損、柱塞松靴、斜盤磨損依次編號為 1～6,之后再取 480組(每種狀態(tài) 80組)作為測試樣本。由于FAM神經(jīng)網(wǎng)絡的分類精確度受到樣本輸入順序的影響,也為了更全面的體現(xiàn)出診斷精確度,本文利用bootstrap統(tǒng)計理論[4]對 120個訓練樣本隨即抽取 1 000次,這樣就得到 1 000個訓練樣本包,每個包都由 120個樣本組成。之后再把所有 1 000個樣本包依次輸入到FAM神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練,訓練后共得到7個權值向量,其中有兩個權值向量與配流盤磨損故障對應。再分別用 480個測試樣本進行分類識別,就會得到 1 000個分類精確度,對所有精確度結果進行分布統(tǒng)計,見圖 3。

4 結語

利用加速度傳感器獲取泵殼振動信號,再根據(jù)小波包分解信號后的能量分布可以明顯的看出柱塞泵在不同狀態(tài)下的差異,將其作為特征向量輸入到Fuzzy ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡后可以得到非常高的診斷準確率。本研究為實現(xiàn)混凝土泵車的遠程智能診斷系統(tǒng)提供了理論依據(jù)。

[1] 楊建國.小波分析及其工程應用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2005.

[2] 劉紅梅,王少萍,歐陽平超.基于小波包和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓泵故障診斷[J].北京航空航天大學學報,2007,1 (33):67-70.

[3] 秦安文.模糊ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡在一維信息聚類分析中的應用[J].山東工業(yè)大學學報,1999,5(29):490-496.

[4] Zengbing Xu,Jianping Xuan,Tielin Shi,etal..A novel fau lt diagnosismethod of bearing based on improved fuzzy ARTMAP andmodified distance discrim inant technique[J].Expert Systems with Applications,2009(36):11801-11807.