啟東市東方液壓件有限公司
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技術(shù)資料
多源多特征融合的柱塞泵故障診斷
發(fā)布時(shí)間:
2018/1/16
Dempster-Shafer(D—S)證據理論是一種利用多源信息來(lái)進(jìn)行決策的方法。本節提出了一種基于證據理論多源多特征融合的
柱塞泵
故障診斷方法:首先,對采集信號進(jìn)行小波消噪;接著(zhù)利用信號時(shí)域、時(shí)頻域特征量組成特征向量;最后,對液壓泵進(jìn)行故障診斷。
1)時(shí)域特征量
用以診斷機械故障的時(shí)域參數很多,并非每一參數對所有機械故障都敏感,要根據具體診斷對象加以選用。一般來(lái)說(shuō),單個(gè)參數診斷并不可靠,應組合選用其中若干個(gè)參數來(lái)診斷。故障診斷常用的時(shí)域參數有有量綱的參數和量綱一的參數之分,而有量綱的特征參數隨載荷的變化波動(dòng)很大,在實(shí)際中難以應用,對其進(jìn)行歸一化處理可得量綱一的數字特征參數:波形指標S、峰值指標C、脈沖指標J、峪度L和峭度指標K等。
2)時(shí)頻域特征量
時(shí)頻域特征參數選用各分解頻帶的信號能量占總能量的百分比。用小波包頻帶能量分析方法對軸向柱塞泵松靴故障信號進(jìn)行故障特征向量提取,步驟如下。
(1)將泵的信號按以下方法處理:小波包分解一對選定頻段重構一閾值去噪一包絡(luò )解調一隔點(diǎn)采樣降至2kHz,將所得信號用Daubechies 5小波進(jìn)行3層小波包分解,這樣在尺度3上形成了23-8個(gè)頻帶。小波包分解可表示為d(0,0)-d(3,0)+d(3,1)+d(3,2)+d(3,3)+d(3,4)+d(3,5)+d(3,6)+d(3,7)式中,d(0,0)表示原始信號,d(1,3)表示小波包分解第歹層第五個(gè)頻帶的小波包系數。
(2)對各小波包系數進(jìn)行重構,提取各頻帶范圍的信號。
(3)求各頻帶信號的能量E3(-0,1,2,…,7)和總能量E。
(4)求分解頻帶的信號能量E3譴占總能量E的百分比。
3)構建特征向量
在時(shí)域選用5個(gè)特征參數,即波形指標S、峰值指標C、脈沖指標工、峪度L和峭度指標 K;在時(shí)頻域選用8個(gè)特征參數,即8個(gè)分解頻帶的信號能量占總能量的百分比。由此13個(gè)
特征量構成特征向量。信號特征向量提取流程如圖所示。
3.單源多源多特征融合故障診斷
對被診斷對象采用,z個(gè)傳感器進(jìn)行監測,每個(gè)單源多特征融合故障診斷模塊的輸出作為 D—S證據理論的一個(gè)證據Ai,i∈(1,2,…,行),用D—S證據理論融合所有的A,判斷系統狀態(tài),這就是多源多特征融合故障診斷系統,如圖4—60所示。
4.試驗
1)試驗系統
采用如圖1所示的試驗系統,以系統中的液壓泵作為診斷對象。在液壓泵故障診斷中,采用NI—USB一6221數據采集卡連接加速度傳感器(測量圖1中的加速度口)、壓力傳感器(測量圖1中壓力戶(hù))和噪聲傳感器(聲級計,測量圖1中的噪聲PL),對
軸向柱塞泵
MCYl4—1B進(jìn)行信號采集。主溢流閥壓力為10MPa,采樣頻率為100kHz,采集時(shí)間為10s。首先對泵正常工作時(shí)的信號進(jìn)行采集,然后對缸體與配流盤(pán)磨損、中心彈簧失效、松靴這3種故障形式,采集故障信號。
圖1故障診斷試驗系統原理圖
2)分析
模擬松靴故障,采集柱塞泵在3MPa時(shí)200組正常和故障數據,其中160組數據作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練數據,另外40組數據作為診斷數據。表是其中5組數據對應的特征級并行局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )診斷模塊的輸出結果,經(jīng)證據理論融合的結果。表至表都利用單一信號源來(lái)診斷故障,都存在無(wú)法正確決策的情況,即使能決策,對缸體與配流盤(pán)磨損的支持率也很低;表將3個(gè)信號源融合后進(jìn)行故障診斷,所有數據都能判斷出缸體與配流盤(pán)磨損,且支持率都很高。
折彎機液壓故障診斷專(zhuān)家系統
可以看出,僅僅利用單一信號源信息進(jìn)行故障診斷,可信度不高,具有不確定性,甚至有時(shí)不能決策;而利用設備多信號源信息進(jìn)行故障診斷,充分利用了各信號源的冗余互補信息,能大大提高診斷的可信度和準確性。
上一條:
軸向柱塞泵的設計原理與工作原理
下一條:
基于規則的軸向柱塞泵故障診斷專(zhuān)家系統
軸向柱塞泵
防爆正壓柜
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