SPMT悬挂液压系统故障仿真与诊断研究

吴洪明 肖鹏飞

武汉理工年夜学物流工程学院 武汉 430063

摘 要：为了研讨自行式模块运输车的吊挂液压体系液压泵故障的诊断办法，起首依据其液压原理在AMESim 中树立了完备的仿真模子，对吊挂液压体系的故障工况进行了仿真阐发，并获取样本数据；然后采纳小波包阐发对样本旌旗灯号进行分化，提守信号的子带能量谱作为特性向量，并应用主身分阐发法对特性向量进行降维；末了应用支撑向量机对故障进行诊断并对向量机参数进行优化，对吊挂液压体系液压泵的故障诊断有较好的后果。

症结词：自行式模块运输车；吊挂体系液压泵；故障诊断；小波包阐发；主身分阐发；支撑向量机

中图分类号：TP206.3 文献标识码：A 文章编号：1001-0785（2020）22-0059-07

0 弁言

自行式模块运输车（Self-propelled modular transporter，SPMT）是一种利用普遍的多轴载重车辆，其吊挂体系包括浩繁液压元件，故障征象和故障缘故原由繁杂，而液压泵故障是液压体系中常见的故障，是以对吊挂液压体系中液压泵的故障诊断进行研讨具有紧张意义。

在液压泵的故障诊断研讨中，一样平常采纳基于旌旗灯号处置的办法，从旌旗灯号中提取故障特性并使用分类辨认办法完成诊断。姜万录等用小波变换提守信号的故障特性，并应用基于SVM 和证据理论的多半据交融新办法实现液压泵故障诊断[1]。唐宏宾等提出了基于履历模式分化(EMD) 和包络谱阐发的液压泵故障诊断办法[2]。张捍东等应用粒子群算法优化BP 收集实现了对液压泵的故障诊断[3]。Hancock 等使用小波包阐发分化液压泵的振动旌旗灯号，并应用自顺应神经隐约推理体系对故障进行辨认[4]。

对付液压泵的故障诊断，很多研讨提出了多种故障特性提取和辨认办法，都收到较好的后果。然则这些研讨多以单纯的液压泵自己为工具，而在特定的现实液压体系中，液压泵的流量输出特征和故障特征会受到体系中其他因素的影响而发生变化，其故障诊断必要详细研讨。

针对SPMT 吊挂体系中液压泵的故障诊断，本文起首在AMESim 中树立体系模子对故障进行仿真，并从仿真模子中获取丰硕的正常工况和故障工况的样本数据。然后提出了小波包阐发、主身分阐发和支撑向量机相联合的办法，对液压泵的故障进行诊断。

1 SPMT 吊挂液压体系

以某款6 轴SPMT 为研讨工具，其吊挂体系采纳负载敏感技术，经由过程负载的压力反馈主动调节变量液压泵的排量，使泵源只提供体系必要的的压力和流量，最年夜水平地进步了体系效力，吊挂液压体系的原理如图1所示。

1. 液压泵 2. 压力堵截阀 3. 负载敏感阀 4. 溢流阀 5. 截断阀 6. 防爆阀 7. 液压缸8. 定差减压阀a 9. 比例换向阀 10. 定差减压阀b

图1 吊挂液压体系

体系中各液压缸之间由截止阀节制通断，经由过程节制截止阀的启闭可以转变液压缸的分组，将体系分为多个支路。各液压缸回路上安装有防爆阀，在衔接液压缸的软管破碎导致年夜量透露时可以敏捷关闭回路，保证吊挂液压体系中其他回路中的压力不受影响。

每个支路中的定差减压阀节制比例换向阀进出油口压差坚持恒定，依据撙节口流量特征，经由过程滑阀的流量与负载无关，仅受换向阀的开度节制；受负载敏感阀节制，液压泵的出口压力仅稍高于最高的负载压力，两者之间的压差恒定；压力堵截阀或溢流阀限定体系的最高压力，保证体系平安，液压体系的主要参数: 液压泵排量95cm3/r, 负载敏感阀压力3 MPa, 压力堵截阀压力35MPa, 溢流阀压力38 MPa, 定差减压阀压力2 MPa, 单缸负载质量20 t。

吊挂体系事情中常见的故障有油液污染、管路透露以及液压泵、液压缸、液压阀等元件的失效故障。此中斜盘式轴向柱塞泵事情时永劫间磨损会使泵呈现滑靴松动或脱落、柱塞与缸体间的磨损、缸体与配流盘间的磨损等问题，本文主要研讨液压泵活塞磨损透露的故障诊断。

2 AMESim 建模与仿真

2.1 吊挂液压体系建模

AMESim 是一款多学科范畴对繁杂体系建模与仿真的软件，其液压库包括了年夜量常见的液压元件模子，对付一些繁杂的元件，则可以使用液压元件设计库（HCD）自行搭建模子。

斜盘式轴向柱塞泵是经由过程柱塞的往复活动实现吸油和排油，经由过程转变斜盘的倾角来转变泵的排量。在AMESim 中可以依据柱塞泵的事情原理树立布局模子，并模拟柱塞磨损故障[5]。依据活塞的活动学阐发树立如图2 所示的单活塞模子。

图2 活塞的仿真模子

在活塞模子中设有一个透露模子，经由过程设置透露间隙可以模拟液压泵活塞透露故障。将活塞模子封装为超等元件，用5 个活塞元件构成一个斜盘式轴向柱塞泵模子，见图3，将图中柱塞泵模子封装为超等元件。

图3 液压泵的仿真模子

吊挂液压体系分为液压缸进油、回油和中位坚持三种工况，本文以进油工况的一个支路为研讨工具。此时比例换向阀可以简化为一个调速阀，当管路不呈现透露时防爆阀相称于一个撙节口。依据液压原理图分离树立负载敏感阀、压力堵截阀、定差减压阀、比例换向阀、柱塞缸等模子，各模块与上述柱塞泵模子组装后获得吊挂液压体系的模子，如图4 所示。

图4 吊挂液压体系模子

2.2 故障仿真

在吊挂液压体系模子中，将液压泵的某个柱塞的透露间隙d( 单元mm) 分离设置为（0，0.05，0.1，0.15，0.2），模拟液压泵分歧水平的柱塞透露故障。设置电机转速为1 200 r/min，阀口输入旌旗灯号0.7，采样步长0.002，进行多组仿真，获得液压泵输出流量及其局部放年夜图，如图5 所示。

图5 液压泵输出流量

仿真成果显示，因为体系中负载敏感回路的存在，体系的总流量只受比例换向阀节制，液压泵的柱塞透露险些不影响液压泵的均匀输出流量，但会影响流量脉动的频率和幅值。

3 故障诊断办法

3.1 小波包阐发

小波变换经由过程使用一组正交的、能量有限的小波函数作为基函数，将函数分化为一系列基函数的线性组合对原函数进行拟合，小波睁开的近似情势为

小波变换将旌旗灯号分化为低频和高频两部门，只对低频部门进一步分化，而小波包阐发[6] 则对低频旌旗灯号和高频旌旗灯号都做进一步分化，是一种更精细的旌旗灯号阐发办法。在利用小波包分化旌旗灯号时，选择适宜的母小波函数和父小波函数，依照必定的算法经由过程标准变换和平移变换天生一组基函数，在分歧的分化标准下可以对旌旗灯号的频带依照需求做分歧水平的划分。

以图5 中没有透露的流量旌旗灯号为例，从中截取2 s到4 s 的旌旗灯号作为原始旌旗灯号，在Matlab 中使用Dmeyer小波对旌旗灯号做4 层小波包分化，将旌旗灯号分化为16 个频带的子旌旗灯号。旌旗灯号的小波包树图如图6 所示，图中(0,0)为原旌旗灯号,（j，i）表现j 层分化标准下的第i 个节点旌旗灯号。

图6 小波包树图

故障仿真中流量旌旗灯号的采样频率为500 Hz，依据采样定理，奈奎斯特（Nyquist）采样频率为250 Hz，旌旗灯号颠末4 层分化被分化成16 个频带，每个频带的长度f0=15.625 Hz，各节点旌旗灯号对应的频率规模如表1 所示。

在小波包阐发中，子带能量谱描写了旌旗灯号的能量在各频带上的散布特性，液压泵柱塞透露会引起各频带能量散布的变化，因而可以将旌旗灯号的子带能量谱作为特性信息对液压泵的故障状况进行诊断。记第4 层的节点旌旗灯号S4,k(t) 的能量为E4,k(k =0，1,…，15），则

式（2）中xk,m 为重构旌旗灯号的离散点幅值，N 为旌旗灯号的离散点个数，为了打消分歧阀口开度下贱量年夜小的影响，计算S4,k(t) 在整个旌旗灯号中的能量占比

计算流量旌旗灯号分化后的所有子带的能量占比，则旌旗灯号的特性向量T = [ p4,0 , p4,1 , p4,2 , … , p4,15 ]T。

3.2 主身分阐发

主身分阐发法[7]（PCA）是一种多元统计办法，经由过程对原始特性量的线性变化获得一组互不相关的综合特性，称为主身分。在损失很少信息的条件下，使用包括最多原始样本信息的几个主身分来从新表现样本，从而实现对样本的特性进行降维的目标。

对付一组包括n 个样本，每个样本有m 个特性量的样本数据Am×n，起首对数据进行去中心化获得新的样本矩阵X，有

式中：aij 为A 中第j 个样本的第i 个特性值，xij 为其在X 中对应的去中心化后的值。

计算矩阵X 的协方差矩阵

求解C 的特性值λi（i=1，2,…,m）和对应的单元特性向量vi，所有的特性向量构成的单元正交基即为主身分。将vi 依照λi 的降序进行分列组成m 维单元正交空间V，则样本在新的正交空间中表现为

在主身分阐发顶用进献率表现每个主身分包括的原始数据的信息量，在进行主身分阐发时一样平常要求累计进献率跨越95%[8]。每个主身分对原始信息的进献率

当前k 个主身分的累计进献率跨越95% 时，意味着前k 个主身分根本包括原数据的全体信息，可以替代原m 维特性向量，到达对特性向量降维的目标。

3.3 支撑向量机

支撑向量机[9]（SVM）理论是一个二分类模子，它经由过程探求一个超平面来将两类样本数据进行朋分，同时要求样天职割的距离最年夜化。对给定的二分类训练样本集D={(x1, y1), (x2, y2), … , (xi, yi)}，yi ∈ {-1,1}, 此中xi 是m 维的样本数据，yi 是每个样本对应的种别，其超平面表现为wx+b=0。

当样本为二维数据时，超平面是一条直线，间隔超平面比来的样本点满意wx+b=±1，它们被称为支撑向量，如图7 所示。

图7 支撑向量机

因为现实利用险些不存在完全线性可分的问题，为每个样本引入一个松懈变量ζi 以及总的处分参数C。ζi表征该样本不满意束缚的水平，而C 值则表现对样天职类差错的处分水平，超平面（w，b）应满意

式（8）的求解是一个凸二次规划问题，使用拉格朗日乘子法获得其对偶问题，并联合序列最小优化（SMO）算法将SVM 二分类问题的目的函数终极转化为对式（9）的求解，有

式中 ：k (xi , xj) 被称为核函数，在样本线性弗成分时，支撑向量机将训练样本从原始空间映射到一个更高维的空间，使样本在这个空间中线性可分。在求解进程中涉及高维空间中特性向量的内积计算，比拟艰苦，核函数的作用便是将其转换到原始空间计算，常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。

4 液压泵故障诊断

4.1 特性提取

液压泵的活塞透露间隙小于0.05 mm 时视为正常，间隙年夜于即是0.05 mm 时鉴定为故障，在AMESim 仿真模子中转变阀口开度旌旗灯号a、负载年夜小L（单元t）和故障水平d（单元mm），获取分歧的样本数据。分离取L、a、d 为（20，16，12）、（0.2，0.4，0.6，0.8）、（0，0.01，0.02，0.03），获得48 个正常样本；分离取L、a、d 为（20，16，12）、（0.2，0.4，0.6，0.8）、（0.075，0.1，0.125，0.15，0.175，0.2），获得72 个故障样本。对所有120 个样本旌旗灯号进行小波包阐发，并提取子带能量特性向量Ti=[pi1, pi2, pi3,…, pi16]T，获得总样本数据为T16×120=[T1, T2, T3, …，T72]，部门样本的子带能量特性见表2。

对上述总样本特性T16×120 进行主身分阐发，获得主身分以及样本在主身分空间的表现，并计算各主身分的进献率，按降序分列如表3 所示。

前4 个主身分的累计进献率为96.63%，已包括原始样本数据的年夜部门信息，可以替代原始样本数据。取前四个主身分作为样本新的特性量，总样本记为Z4×120。

4.2 故障辨认

在使用支撑向量机办法实现故障辨认时，核函数的类型和参数会影响SVM 的分类后果和泛化才能，本文选择高斯核函数，其计算公式为

高斯核函数将原始样本空间映射成无穷维空间，其分类的局部机能优异，式中：σ 是函数的宽度参数，决议了函数的径向作用规模。

使用高斯核函数的SVM 的两个参数中，σ 越小则对样本的划分才能越强，然则太小会导致过拟合；C 越年夜对数据的拟合越好，但同时泛化才能低落。为了选择使SVM 机能最好的参数，使用改良的网格搜刮法，先在较年夜规模σ ∈ [σ1, σ2]，C ∈ [C1, C2] 内等距离取值，对所有组合进行测验考试并选择使SVM 机能最好的一组，再以该组参数为中心做更过细的搜刮，从而获得最优参数。

从总样本Z 中随机选择90 个作为SVM的训练样本，用剩下的30 个样本测试SVM对样本种别的猜测精确率。使用改良的网格搜刮法两次搜刮中后果最好的参数组合和对应的SVM 的猜测精确率见表4。

颠末两次搜刮， 终极肯定了SVM 的参数为σ=2.9，C=2，此时对30 个测试样本的分类全体正确，训练获得的SVM 模子取得优越的分类后果，实现了对吊挂体系中液压泵的故障诊断。

5 结论

本文起首在AMESim 中树立了液压泵的故障模子和吊挂液压体系模子，阐发了液压泵故障对体系流量的影响，并从仿真中获取样本数据，相比于从现实体系中获取数据本钱更低、更便利；然后使用小波包阐发、主身分阐发与支撑向量机联合的办法，完成对液压泵的故障诊断并取得较好的成果，为现实利用中SPMT 吊挂液压体系液压泵故障诊断提供了办法和根据。本文的故障诊断是基于仿真数据，不克不及完全真实反映现实体系的环境，在以后的研讨中可以对模子和参数设置进行优化使更靠近现实体系，使研讨结论加倍靠得住。

参考文献

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