基于D-S理论和AMESim技术的液压缸泄漏故障诊断仿真研究.pdf

2 0 1 3年 9月 第4 1卷 第 1 7期 机床与液压 MACHI NE T0OL ＆ HYDRAUL I C S S e p ． 2 01 3 Vo 1 ． 41 No ． 1 7 DOI 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s n ． 1 0 0 13 8 8 1 ． 2 0 1 3 ． 1 7 ． 0 5 2 基于 D s理论和 A M E S i m技术的液压缸泄漏故障诊断仿真研究 蔡伟，徐文华，李慧 ’ 第二炮兵工程大学二 系，陕西西安 7 1 0 0 2 5 摘要将 D S数据融合技术引入液压缸泄漏故障诊断领域，通过异类传感器获取液压缸泄漏故障下的多模信息，将多 源信息进行融合，有效解决了单传感器判别精度不高的问题。利用 A ME S i m软件分别对液压缸的内泄漏和外泄漏故障状态 以及正常工作状态进行仿真，提取其压力、流量、行程信号，并利用数据融合技术进行故障诊断判别。 关键词液压缸；D S 数据融合；A ME S i m仿真 ； 故障诊断； 泄漏 中图分类号T H1 3 7 ． 5 1 文献标识码A 文章编号1 0 0 1 3 8 8 1 2 0 1 3 1 71 8 0 3 S i mul a t i o n S t ud y o n Le a k Fa u l t Di a g no s i s o f Hy d r a ul i c Cy l i n de r Ba s e d o n D． S The o r y a nd AM ESi m CAI W e i ．XU W e n hu a． LI Hu i 2 D e p a r t me n t ， S e c o n d A r t i l l e r y E n g i n e e r i n g U n i v e r s i t y ，X i ’ a n S h a a n x i 7 1 0 0 2 5 ，C h i n a Abs t r ac t Da t a f us i o n t e c h n o l o g y wa s i n t r o d u c e d i n t o t h e h y d r a u l i c c y l i n d e r l e a k a g e f a u l t di a g n o s i s f i e l d．Th r o u g h he t e r o g e n e o u s s e n s o r s f o r h y d r a u l i c c y l i n d e r l e a k a g e f a u l t s mu h i mo d e ，mu l t i s o u r c e i n f o r ma t i o n wa s f u s e d，s o l v i n g t h e p r o b l e m t h a t s i n g l e s e n s o r d i s c r i mi n a t i o n a c c u r a c y w a s n o t h i g h ． I n t e rna l l e a k a g e f a u l t ，o u t e r l e a k a g e f a u l t a n d n o r ma l s t a t e o f t h e h y d r a u l i c c y l i n d e r w e r e s i mu l a t e d u s i n g AMES i m s o f t w a r e ，t h e p r e s s u r e ，fl o w， s t r o k e s i g n a l w e r e e x t r a c t e d a n d d a t a f u s i o n t e c h n i q u e w a s u s e d t o d o f a u l t d i a g n o s i s d i s e r i mi n a t i o n． Ke y wo r d s C y l i n d e r ； D S d a t a f u s i o n；AME S i m s i mu l a t i o n；F a u l t d i a g n o s i s ；L e a k 泄漏是液压缸的常见故障之一 ，可分为外泄漏和 内泄漏两种。传统的外泄漏检测方法往往采用是通过 肉眼观察缸体外部及连接处是否有油液渗出来判定是 否有外泄漏 ，或者将液压 缸进行 拆解 以检测是 否有 内 泄漏发生。这些方法存在着操作复杂、存在安全隐患 等问题。近年来新发展的非介入式检测技术能够在不 对设备进行拆解 的条件下 ，实现装备状态信息的获 取，有效地解决了测试安全性隐患 ，但同时存在测试 精度不高的问题，影响了诊断结果可信度。 D s理论是针对事件发生后 的结 果探 求事件 发生 的主要原因。对于具有主观不确定性判断的多属性诊 断问题，D ． s理论是一种融合主观不确定性信息的有 效手段。在液压缸泄漏故障诊断中，可利用故障状态 下的压力 、流量及活塞杆 行程信息去探求液压缸的具 体故障类型 。 作者首先在理论上论证 D ． s理论在液压缸泄漏故 障诊断中应用的可行性，之后利用 A ME S i m软件对液 压缸在正常工作及发生内、外泄漏故障等不同状态下 的压力、流量和活塞杆行程信号进行仿真，实现 D ． s 理论在泄漏故障诊断方面的实际应用。 1 建模仿真软件 A M E S i m A M E S i m 软件是 I M A G I N E公 司于 1 9 9 5年推出的 专门用于液压／ 机械系统的建模、仿真及动力学分析 的软件。在液压系统仿真过程中，可以达到以下要 求 1 可仿真液压缸正常状态及内泄漏状态； 2 可得 到不 同状 态下 液压 缸进 油 腔压 力 、进 出油腔压力差以及活塞杆行程数据。 2 信度函数分配及数据融合 利用传感器获取的信息中不仅包含对各类故障的 支持度，也将引入一定的不确定性。信度函数分配就 是针对传感器输出信息中的支持度和不确定性进行量 化 ，其计算公式为 m a x { q u i 1 Ⅳ { [ N ／ ∑ u 一 1 】 ／ N 。 一 1 2 Ⅳ。 嘴 ／ ∑W k ％ fl 3 式中c 是传感器 对 目标模式 u 的相关系 数，其中i 1 ，2 ，⋯，N ；N 为 目标模式数 目，且 收稿 日期 2 0 1 2 0 91 1 作者简介蔡伟 1 9 7 4 一 ，男，工学 博 士，副 教授 ，研 究 方 向为 自动 检测 与故 障诊 断。Ema i l s h y s h e t x w h 1 26．e o m。 第 1 7期 蔡伟 等基于 D s理论和 A ME S i m技术的液压缸泄漏故障诊断仿真研究 1 8 1 必须大于 1 ；Ⅳ 是传感器总数 ； 是传感器 的环境 加权系数，介于 0到 1 之问； 是传感器 的最大相 关系数；卢 ， 是传感器 的相关分配值 ；R 是传感器 的可靠性系数 。 传感器 对目标模式 “ 的信度函数为 ， 、 C ， ； 0 M 一 ∑ u N 1 一 1 一 j／3 i 4 传感器 的不确定性 0的信度函数为 m ， ∑ u i Ⅳ 1 一 1 一 鹕 5 多传感器数 据融合 有 3种 基 本方 法 1 直接 进行传感器数据融合 ； 2 以特征向量表示传感器 数据，然后进行特征向量融合； 3 对每个传感器 数据进行处理 ，获得高层推论或决策，然后进行决策 级融合。作者采用的是决策层融合中的 D s 数据融合 方法 。 在液压缸 的进油腔 和出油腔分别设置超声 波流量 传感器 s 1 和 s 2 ，并利用 s 1 一 s 2获取液压缸进出油腔 的流量差信号；在进油管设置超声压力传感器 s 3 ， 获取液压缸进油腔的压力信号；在液压缸外侧设置伸 缩式位移传感器 S 4 ，测量液压缸活塞杆行程。 设液压缸故 障域为“ 表示液压缸 内泄漏，“ 表示正 常状态 ， 表示液压缸 外泄漏 ，不确定性 由 0 表示 。 经信度函数分配后得到各类传感器对内、外泄漏 及 不确定性 的信度 函数 分别为 ， n 1 “ l ， M 2 ， 3 ， 0 f l ,f 2 ， 1一 f l f 2一 f 3 6 m u ， u ， ， ， 0 厂 4 ， 1一 ， 4一 一 7 m ， “ ， ， “ ， ， 0 ， 1一 一 一 8 首先对传感器 S 1 - s 2和 s 3的数据进行数据融合 m1 M 1 m1 M 2 m1 m 0 l2 1 ￡ 1 西 击 m1 2 M 1 m 2 “ 1 m 2 u 2 m 2 M 3 m 0 西 ml 2 2 击 ml 2 M 2 击 西 ml 2 “ 3 m 1 2 u 3 m1 2 u 1 m1 2 “ 2 m1 2 3 m1 2 0 9 由公式 9 得到第一步数据融合结果 m 1 2 “ 1 ， m 1 2 H 2 ， m l 2 “ 3 ， m 1 2 0 再和传感器 S 4的数据进行融合 l m1 2 M 2 f ， 、 I m 1 2 3 l m m m Ⅱ 西 m Ⅱ 1 m 2 m 3 u 2 m 3 u 3 m3 0 击 m u 3 m 3 j m re O 1 0 由公式 1 0 得 到第 二步 的融合 结果 ，也就 是 最终的融合结果 m M 】 ， m H 2 ， m M 3 ， m 3仿真过程 液压系统仿真模型如图1 所示 ，在草图下搭建其 模型结构，在子模型模式下为每个模块选取子模型 ， 在参数模式下设置参数 发动机转速设置为 1 4 8 0 r ／ ra i n ；泵 的排量设置 为 6 3 m L ／ r ，转 速设 置为 2 0 0 0 r ／ ra i n ；三位四通换 向阀各路流量设置为 9 0 L ／ ra i n ， 压降设置为 0 ． 0 1 M P a ，阻尼比设置为 0 ． 8 ，阀芯固有 频率设置为 5 0 H z ，额定电流设置为2 0 0 m A；活塞直 径设置为 2 5 m m，活塞杆直径设置为 1 5 m m；液压缸 内泄漏状 态下设 置为 5 L ／， ra i n MP a ；外泄漏设置 的节流阀流量设 置为 5 L ／ ra i n MP a ；三位 四通换 向阀信号源设置为常数 5 0 。其他参数均按默认值设 置 图1 液压系统仿真模型图 仿真过程为 1 正常状态下，将液压缸泄漏设置为0 ； 2 内泄漏状态下 ，将液压缸内泄漏设置为 5 L ／ ra i n MP a ； 3 外泄漏状态下 ，将两位两通换向阀通 电， 1 8 2 机床与液压 第 4 1卷 液压缸泄漏设置为 0 。 得 到不 同状态下进油腔压力 、进出油腔压力差及 杆行程的数据如图2 _ _ 4所示。仿真时间为 1 0 S 。 。 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 时 间， s 图2 不同状态下进油腔压力曲线 f ．曼 宣 ● 堪 ＼ 一 l 一 正 常状 态下 橥 套 千 0 l 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 时 间／ s 图3 不同状态下进出油腔流量差曲线 0． 3 0． 目0 2 础0 0． 1 0． 0． 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 时 间， s 图4 不同状态下杆行程曲线 对上述仿真结果进行处理，对其进行特征提取 ， 现将液压缸内泄漏设置为 3 L ／ m i n M P a ，得到其 进油腔压 力 曲线 、进 出油 腔流 量差 曲线 和杆行 程 曲 线 ，如 图 5 _7 所 示。 。 2 日 l 1日 J ／ s 图 5 3 L ／ ra i n MP a 内泄漏状 态下进油腔压力曲线 将测试信号曲线进行特征提取后数据代入到公式 中， 得到该状态下的隶属度， 进而得到各类传感器对不 同故障类型的信度函数 ， 最终利用 D s数据融合方法 得到传感器组对各类故障的一致性描述， 进而完成对 故障类型的判别。信度函数分配见表 1 。 7 f 6 ．量 5 4 3 嫡2 咖 1 蟪 0 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 时间， s 图6 3 L ／ rai n M P a 内泄漏状 态下进出油腔流量差曲线 昌 裂 时 间， s 图7 3 L ／ r a i n MP a 内泄漏状态下杆行程曲线 表 1 信度函数分配 4结 论 将 D s理论引入到液压缸泄漏故障诊断领域 ，仿 真结果说明这种方法可实现非介入式泄漏故障诊 断，可避免液压缸的拆解及单传感器的低精度问题 ， 为液压缸泄漏故障诊断提供了一项新的检测技术。 参考文献 【 1 】陆望龙． 液压系统使用与维修手册[ M] ． 北京 化学工业 出版社 ， 2 0 0 8 3 0 83 3 0 ． 【 2 】黄志坚， 袁周． 液压设备故障诊断与监测实用技术[ M] ． 北京 机械工业 出版社 ， 2 0 0 5 ． 【 3 】 何友 ， 王国宏． 多传感器信息融合及应用[ M] ． 北京 电 子 工业 出版社 ， 2 0 0 0 ． 【 4 】蔡伟， 李敏， 张志利． 液压系统监测诊断中的传感器优化 配置技术[ J ] ． 液压与气动， 2 0 1 2 5 7 5 7 8 ． 【 5 】李振中， 孙玉清， 陈海泉， 等． 基于多传感器数据融合的 液压泵故障诊断研究[ J ] ． 机床与液压 ， 2 0 0 6 8 2 1 4 21 5 ．