正流量液壓挖掘機行走跑偏診斷序列決策

張金戈，羅南嵐，鄭海濤，王高龍，章浩

(山河智能裝備股份有限公司，湖南長沙 410100)

0 前言

挖掘機被廣泛應(yīng)用于工程建設(shè)、礦山開采等與民生生活、國家建設(shè)息息相關(guān)的領(lǐng)域，是一種重要的工程作業(yè)裝備[1]。正流量液壓挖掘機具有操作性好、系統(tǒng)響應(yīng)快、節(jié)流損失小等優(yōu)勢[2]，是當(dāng)代主流挖掘機之一。

在任何情況下，保證整機行走的直線性是對挖掘機行走液壓系統(tǒng)的最基本要求[3]。若行走跑偏距離超出閾值，輕則影響操作性與作業(yè)效率，給施工企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失，重則在特殊作業(yè)如斜坡作業(yè)、高處挖深時嚴重威脅駕駛員的生命安全。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進步，液壓挖掘機液壓系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，加劇了維修難度[4]。因此，有必要對液壓挖掘機行走跑偏的故障診斷序列進行研究。

故障樹分析方法是一種故障診斷的有效方法，被廣泛研究和應(yīng)用[5-6]。傳統(tǒng)故障樹分析方法部件故障率、故障概率數(shù)據(jù)較少、難以精確獲得，基于二態(tài)假設(shè)、不能適應(yīng)實際系統(tǒng)存在的多種故障狀態(tài)，難以精確描述系統(tǒng)故障機制[7-8]。T-S故障樹分析方法[9]可以刻畫任意形式的組合、多態(tài)等靜態(tài)失效行為，相對于傳統(tǒng)故障樹具有更好的泛化能力[10]，更適合應(yīng)用于液壓挖掘機這類復(fù)雜液壓系統(tǒng)的故障診斷。

為此，本文作者研究一種基于T-S故障樹的故障診斷最優(yōu)序列多屬性決策方法，將它應(yīng)用于正流量液壓挖掘機行走跑偏故障診斷，生成最優(yōu)診斷序列，為維修維護提供重要依據(jù)。

1 基于T-S故障樹的故障診斷最優(yōu)序列多屬性決策

1.1 T-S故障樹分析方法

T-S故障樹用T-S門描述事件聯(lián)系，用一系列的規(guī)則量化事件對系統(tǒng)的影響，能描述不確定性事件間聯(lián)系。圖1是一個基本的T-S故障樹。圖中：y為頂事件；x1，x2，…，xn為基本事件；G為T-S門。上級事件y各失效狀態(tài)的發(fā)生可能性可由下級事件x1，x2，…，xn通過T-S門規(guī)則描述。

圖1 基本的T-S故障樹

(1)

上級事件y處于故障狀態(tài)yky時的概率為

(2)

重要度是評價基本事件對系統(tǒng)影響程度的指標，可量化基本事件對系統(tǒng)失效概率的貢獻大小，在指導(dǎo)故障診斷的維修順序時具有重大意義。概率重要度是重要度的一種，描述系統(tǒng)中某元件的狀態(tài)變化引起系統(tǒng)故障概率變化的程度[11]。

(3)

利用T-S故障樹分析方法得到各基本事件的概率重要度，反映了各基本事件對系統(tǒng)的影響程度，可作為生成故障診斷最優(yōu)序列的重要依據(jù)。

1.2 基于專家綜合評判的基本事件數(shù)據(jù)信息獲取方法

專家綜合評判是獲取基本事件數(shù)據(jù)信息的一種有效工具，例如故障率[12]等。專家常常以語言值描述量的大小，例如大、中、小等。文中用一種基于專家綜合評判的基本事件故障率獲取方法，將描述基本事件故障率的語言值轉(zhuǎn)化為梯形模糊隸屬函數(shù)，進行定量計算。

梯形隸屬函數(shù)具有形式簡單、對數(shù)據(jù)信息要求低、準確有效的特點。梯形模糊數(shù)X用(m,a1,b1,a2,b2)表示，其中：m為模糊數(shù)支撐集的中心；a1和a2分別為左、右支撐半徑；b1和b2分別為左、右模糊區(qū)。X的隸屬函數(shù)μX(x)如圖2所示。

圖2 梯形模糊數(shù)X的隸屬函數(shù)

由圖2可知：

μX(x)=

(4)

用代表程度的語言值表達各專家的評價等級，將語言值用模糊數(shù)近似表示，文中選用的語言值梯形模糊數(shù)如圖3所示。

圖3 語言值梯形模糊數(shù)

模糊數(shù)X=(m,a1,b1,a2,b2)是一個“亦此亦彼”的模糊值，難以量化。進行定量分析與定性比較時可把模糊數(shù)去模糊化，轉(zhuǎn)化為一個清晰值，即模糊可能性值(FPS)。FPS代表了專家對某一事件發(fā)生可能性的信任度，文中應(yīng)用左右模糊排序法[13]把模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為FPS。該方法定義最大模糊集fmax(x)和最小模糊集fmin(x)分別為

(5)

(6)

模糊數(shù)X的左右模糊可能性值δFPS,L(X)、δFPS,R(X)分別為

(7)

(8)

模糊數(shù)X的模糊可能性值δFPS(X)為

δFPS(X)=[δFPS,R(X)+1-δFPS,L(X)]/2

(9)

1.3 最優(yōu)故障診斷序列多屬性決策方法

故障診斷排序應(yīng)綜合考慮基本事件發(fā)生概率、在系統(tǒng)的重要程度、排查方法時長、代價等，屬于多屬性決策問題。為此，采用逼近理想解排序法(TOPSIS)[14]對最優(yōu)故障診斷序列進行決策。

TOPSIS中心思想在于確定各項指標的理想解(最優(yōu)方案)和負理想解(最差方案)，然后求出各個方案與理想解、負理想解的加權(quán)歐氏距離，得出各方案與最優(yōu)方案的接近程度，作為決策依據(jù)。

基于T-S故障樹的故障診斷序列多屬性決策的步驟為：

(1)建造診斷對象的T-S故障樹

利用T-S故障樹分析方法和基于專家綜合評判的基本事件數(shù)據(jù)信息獲取方法，求解各基本事件發(fā)生概率、概率重要度、搜索代價和花費時長等屬性值。

(2)構(gòu)建故障診斷序列多屬性決策矩陣

定義基本事件x1，x2，…，xn的m項屬性值(發(fā)生概率、概率重要度、搜索時長、花費代價等)，基本事件xi的屬性值用Yi={yi,1,yi,2,…,yi,j,…,yi,m}表示，構(gòu)成決策矩陣Y=[yi，j]T。

為消除不同物理量綱對決策結(jié)果的影響，在進行決策前，需對各屬性的數(shù)據(jù)進行規(guī)范化，若規(guī)范化矩陣Z=[zi，j]T，則

(10)

(3)確定理想解和負理想解

(11)

(12)

(4)計算各方案到理想解和負理想解的距離

(13)

(14)

(5)計算各方案綜合評價指數(shù)

基本事件xi的綜合評價指數(shù)用Ci表示，則：

(15)

將Ci按大小進行排序，Ci越大則在故障診斷序列中的優(yōu)先級越靠前。

2 正流量液壓挖掘機行走液壓系統(tǒng)分析

2.1 正流量液壓挖掘機行走液壓系統(tǒng)

(1)液壓傳動原理

挖掘機行走液壓系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 液壓挖掘機行走液壓系統(tǒng)

挖掘機行走液壓系統(tǒng)普遍采用雙聯(lián)主泵向液壓系統(tǒng)提供工作流量，并用同軸齒輪泵作為先導(dǎo)泵向液壓系統(tǒng)提供先導(dǎo)控制油源。

主泵由排量可調(diào)、轉(zhuǎn)速相同的2個柱塞泵組成，從液壓油箱吸取液壓油，輸送到主閥。有其他上車動作做行走時，直線行走閥左位工作，單泵P1供油；無其他上車動作做行走時，直線行走閥右位工作，泵P1、P2分別供油。液壓油經(jīng)主閥行走聯(lián)換向閥后，由中央回轉(zhuǎn)接頭分配給左、右液壓行走馬達，輸出為左右行駛速度。

(2)排量控制原理

正流量控制液壓系統(tǒng)由操縱閥壓力控制主泵排量。主控制器根據(jù)先導(dǎo)壓力信號判斷執(zhí)行機構(gòu)的流量需求，向主泵比例減壓閥輸出不同電流值控制比例減壓閥輸出不同壓力值，通過變量伺服閥和變量執(zhí)行液壓缸控制主泵排量。正流量控制原理框圖和主泵原理分別如圖5、圖6所示。

圖5 正流量控制原理框圖

圖6 主泵原理

(3)行走馬達原理

一種行走馬達液壓原理如圖7所示。

圖7 行走馬達液壓原理

該行走馬達由防止外力引起馬達旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致失控的平衡閥和制動解鎖裝置、啟動與制動時起緩沖作用以及對回路起限壓作用的安全閥、對回轉(zhuǎn)馬達起變排量作用的高低速切換閥等組成。

2.2 正流量液壓挖掘機行走跑偏原因分析

為保證正流量液壓挖掘機雙邊行走速度相同，左右行走馬達必須同時滿足：(1)響應(yīng)時間相同；(2)輸入流量相同；(3)排量相同。結(jié)合正流量液壓挖掘機行走液壓系統(tǒng)原理，造成行走跑偏的失效模式和排查方法見表1。

表1 各元件失效模式和排查方法

3 正流量液壓挖掘機行走跑偏最優(yōu)診斷序列

3.1 基本事件信息評價

利用專家評價系統(tǒng)，選擇基本事件發(fā)生概率、搜索代價和搜索時長3種屬性對各基本事件進行評價。各基本事件信息評價值見表2。

表2 基本事件信息評價值

將表2按圖3轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)，再利用式(4)—(9)求解各基本事件FPS值見表3。

表3 基本事件FPS值

3.2 T-S故障樹構(gòu)建及分析

構(gòu)建正流量液壓挖掘機行走跑偏T-S故障樹如圖8所示，圖中各符號含義見表1。

圖8 正流量液壓挖掘機行走跑偏T-S故障樹

G1(G3)門中，任何一個下級事件發(fā)生都會引起上級事件發(fā)生，例如雙腳踏閥輸出壓力差別超出閾值，則必會引起行走跑偏，因此G1(G3)門規(guī)則見表4。

表4 G1(G3)門規(guī)則

G2門中，若變量控制機構(gòu)故障或溢流閥故障則會引起行走跑偏。若平衡閥閥芯卡滯或制動解鎖節(jié)流孔堵塞，則可能是液壓油清潔度不達標導(dǎo)致，這種情況下左右行走馬達可能同時表現(xiàn)出平衡閥閥芯卡滯或制動解鎖節(jié)流孔堵塞，反而不會引起行走跑偏。鑒于此，G2門規(guī)則見表5。

表5 G2門規(guī)則

G4門中，任何一個下級事件發(fā)生都會引起上級事件發(fā)生。G4門規(guī)則見表6。

表6 G4門規(guī)則

由式(1)—(3)，通過表4—6的T-S規(guī)則和表3底事件發(fā)生概率，求得x1—x11概率重要度見表7。

表7 基本事件概率重要度

3.3 最優(yōu)故障診斷序列決策

由表3和表7構(gòu)建決策矩陣Y，再由式(10)得規(guī)范化后的決策矩陣Z為

Z=

由式(11)和式(12)確定各屬性理想解和負理想解見表8。

表8 各屬性理想解和負理想解

由式(13)和式(14)得基本事件x1—x12到理想解和負理想解的距離見表9。

表9 基本事件到正理想解和負理想解的距離

由式(15)最終得出基本事件xi的綜合評價指數(shù)Ci如圖9所示。

圖9 基本事件綜合評價指數(shù)Ci

由圖9可知，正流量液壓挖掘機行走跑偏最優(yōu)診斷序列為：x1，x4，x6，x3，x7，x5，x2，x8，x9，x10，x11。

4 結(jié)論

(1)提出了一種基于T-S故障樹的故障最優(yōu)診斷序列多屬性決策方法，在具有不確定事件關(guān)系、事件多故障狀態(tài)和不確定事件信息的系統(tǒng)故障診斷中具有極大優(yōu)勢。

(2)研究了正流量液壓挖掘機行走液壓系統(tǒng)工作原理、主泵變排量控制方法和行走馬達結(jié)構(gòu)組成，總結(jié)行走跑偏的原因和排查方法，在定位故障源、排查故障方面具有重要參考價值。

(3)將所提基于T-S故障樹的故障診斷最優(yōu)序列多屬性決策方法應(yīng)用于正流量液壓挖掘機行走跑偏分析，生成最優(yōu)診斷序列，在快速精準、最小代價檢修故障源方面具有重大指導(dǎo)意義。