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(第二炮兵工程大學(xué) 兵器發(fā)射理論與技術(shù)國家重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室， 陜西 西安　710025)

引言

作為液壓系統(tǒng)的主要?jiǎng)恿υ?，液壓泵的性能直接影響液壓系統(tǒng)的正常工作，其狀態(tài)檢測與故障診斷是液壓系統(tǒng)檢測診斷的重要環(huán)節(jié)。柱塞泵具有額定壓力高、功率大、效率高、體積小等諸多特點(diǎn)，但也存在自吸性差、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、油液精度要求高、維護(hù)成本大等缺點(diǎn)，常見故障有泵發(fā)熱、配流盤磨損、滑靴與斜盤磨損、松靴以及輸出流量不足等[1]。

針對柱塞泵故障診斷狀態(tài)特征不明顯的問題，實(shí)驗(yàn)?zāi)M了柱塞泵故障,通過采集各狀態(tài)下泵端面中央的振動(dòng)信號， 利用小波包分解提取各頻帶能量以構(gòu)建特征向量。有向無環(huán)圖支持向量機(jī)(Directed Acyclic Graph SVM，DAG-SVM)是一種新的多類分類方法，采用最小超球體類包含作為層次分類依據(jù)，相比已有的分類方法有更高的分類精度。本研究采用DAG-SVM法[2]構(gòu)造多分類支持向量機(jī)進(jìn)行故障特征提取與故障預(yù)測，在此基礎(chǔ)上完成了一體化診斷裝置的設(shè)計(jì)驗(yàn)證。

1　SVM基本原理

支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的一種有效的、通用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能有效克服局部最小問題以及工程實(shí)際中的小樣本、高維數(shù)和非線性等實(shí)際難題，它通過建立最優(yōu)分類超平面作為最終的決策曲面，將不同模式之間的隔離邊緣最大化[3,4]。

C類支持向量機(jī)(C-Support Vector Machine，C-SVM)是利用支持向量機(jī)求解分類問題的最基本分類器，具有較高的識別率，徑向基核函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射，且有兩個(gè)參數(shù)：懲罰因子c和核參數(shù)g，是應(yīng)用最廣泛的核函數(shù)。本文采用C-SVM模型和RBF核函數(shù)構(gòu)造并求解最優(yōu)化問題：

構(gòu)造的決策函數(shù)f(x)為：

2　柱塞泵故障診斷方法

采用SVM的柱塞泵故障診斷分為模型訓(xùn)練部分和狀態(tài)檢測部分。首先進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用db5小波包將采集到的柱塞泵正常與故障信號分別進(jìn)行三層分解，選擇相應(yīng)的頻帶能量以構(gòu)造特征向量，并輸入SVM進(jìn)行訓(xùn)練，找到正常與故障狀態(tài)的最優(yōu)分類超平面；在狀態(tài)檢測中，將待測信號提取特征后輸入到訓(xùn)練好的SVM，根據(jù)訓(xùn)練后確定的最優(yōu)分類超平面對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。其一般步驟如圖1所示。

實(shí)際應(yīng)用中往往需要對多種狀態(tài)進(jìn)行分類，而傳統(tǒng)SVM只能進(jìn)行二值分類處理，可對多個(gè)二分類器進(jìn)行組合來構(gòu)造多分類SVM。本研究采用DAG-SVM法構(gòu)造多分類SVM。DAG-SVM將決策樹與SVM相結(jié)合，k個(gè)類別只需要構(gòu)造k-1個(gè)SVM，構(gòu)造樣式靈活，能有效的融入經(jīng)驗(yàn)知識，對關(guān)聯(lián)性故障具有較好的適應(yīng)能力，通過對分類結(jié)構(gòu)的調(diào)整，能體現(xiàn)不同類別重要性與級別的差異。該方法具有特征向量選取工作量小、模型結(jié)構(gòu)調(diào)整方便、決策速度快等特點(diǎn)。對于四分類問題，常見的結(jié)構(gòu)形式如圖2所示。

圖1　柱塞泵故障診斷步驟

圖2　四分類問題的常見DAG-SVM結(jié)構(gòu)

2.1　多分類SVM的構(gòu)造

在試驗(yàn)中模擬了四大類共九種故障，加上柱塞泵正常，共十種狀態(tài)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識和故障之間的關(guān)聯(lián)性對二叉決策樹的結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，設(shè)計(jì)的DAG-SVM結(jié)構(gòu)如圖3所示。

在決策過程中，首先判斷柱塞泵是否正常，若不正常則進(jìn)行相應(yīng)的故障識別。設(shè)計(jì)二叉決策樹時(shí)應(yīng)使各故障被識別后所經(jīng)過的SVM盡可能少，以提高該故障診斷的可信度。根據(jù)相似故障振動(dòng)信號的相似性，先進(jìn)行大的分類，然后再通過同類型故障振動(dòng)信號細(xì)微處的差異，進(jìn)行同一類故障下各狀態(tài)的細(xì)分。在故障特征不明顯時(shí)，該方法能首先確定樣本所屬的類別，對故障進(jìn)行大致定位，得到模糊診斷結(jié)果，然后再根據(jù)該類別下各狀態(tài)的概率，給出精確診斷結(jié)論，因此更符合工程實(shí)際應(yīng)用。

圖3　柱塞泵故障診斷DAG-SVM結(jié)構(gòu)

2.2　SVM多狀態(tài)的分層識別

將選擇的特征向量輸入SVM中進(jìn)行訓(xùn)練，并對SVM的懲罰因子c和核參數(shù)g進(jìn)行優(yōu)化，基本思路為：在一定數(shù)值范圍內(nèi)，將c和g按照等步長進(jìn)行搜索，每次都將樣本集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以得到的分類準(zhǔn)確率作為該組參數(shù)的性能指標(biāo)。參數(shù)粗略選擇結(jié)果如圖4所示。

圖4　參數(shù)粗略選擇結(jié)果3D視圖

從圖4中可以看出，若僅考慮SVM對樣本集的分類準(zhǔn)確率，則最佳參數(shù)組合(c,g)=(9.1896,0.57435)，對應(yīng)的準(zhǔn)確率Acc=98.62%。但應(yīng)用實(shí)踐中在參數(shù)的確定過程時(shí)應(yīng)盡量使懲罰因子c取值小，過高的c會(huì)使SVM出現(xiàn)過學(xué)習(xí)狀態(tài)，出現(xiàn)僅在當(dāng)前的樣本下具有較高的分類準(zhǔn)確率，而實(shí)際應(yīng)用中分類準(zhǔn)確率很低的現(xiàn)象，致使SVM的泛化能力降低。令已獲取的最佳c為c′，大量試驗(yàn)表明，在保證分類準(zhǔn)確率和提高模型泛化能力的前提下，根據(jù)準(zhǔn)確率下降不超過5%～10%、c較c′減小超過50%的原則選擇的最佳參數(shù)組合集中在直線log=logc-logc′附近[5,6]。最終模型選定(c,g)=(0.0068,0.0118)，該組參數(shù)下SVM的分類準(zhǔn)確率Acc=94.41%，且模型的泛化能力較高。

在模型診斷的過程中，根據(jù)二叉決策樹進(jìn)行分類故障診斷，采用模糊診斷和精確診斷相結(jié)合的診斷方式，使診斷模型進(jìn)一步貼近工程實(shí)際，對于出現(xiàn)的復(fù)合故障也具有一定的診斷能力。柱塞泵檢測診斷系統(tǒng)顯示面板如圖5所示。

圖5　柱塞泵檢測診斷系統(tǒng)顯示面板

3　一體化診斷裝置設(shè)計(jì)

3.1　總體結(jié)構(gòu)

一體化診斷裝置的原理框圖如圖6所示。

圖6　一體化診斷裝置原理框圖

該裝置主要包括傳感器單元、主控單元以及通信單元三大部分，傳感器單元負(fù)責(zé)敏感泵體三軸的振動(dòng)信號，主控單元的CPU通過A/D模塊對振動(dòng)信號進(jìn)行采樣，通過通信單元的RF通信模塊進(jìn)行無線傳輸，或者采用串口總線有線傳輸至上位主機(jī)，由計(jì)算機(jī)完成對振動(dòng)信號的分析與處理，并將最終的診斷結(jié)果進(jìn)行顯示。此外，由于壓力和油溫也會(huì)改變泵體的振動(dòng)特性，從而影響模型參數(shù)，因此主機(jī)也能夠接收油溫與壓力測試裝置的測試數(shù)據(jù)，并依此對模型進(jìn)行調(diào)整以提高診斷精度，這部分研究內(nèi)容將另行發(fā)文探討。

圖7　采集轉(zhuǎn)發(fā)電路

3.2　主要器件選型

(1) 傳感器單元。采用ADIS16228加速度傳感器作為振動(dòng)信號的敏感器件，該型傳感器平坦頻段的頻率響應(yīng)可達(dá)5 kHz，其加速度動(dòng)態(tài)響應(yīng)范圍為±18 g，具有0 g至1 g/5 g/10 g/20 g四檔可供選擇，滿足液壓泵振動(dòng)信號的檢測要求。ADIS16228外形尺寸較小，僅為15 mm×24 mm×15 mm，在狹小空間上方便安裝，其溫度適用范圍為-40 ℃至+125 ℃，滿足實(shí)際應(yīng)用要求；

(2) 主控單元。CPU采用MSP430F1611型單片機(jī)，該系列單片機(jī)具有功耗低、處理能力強(qiáng)、片內(nèi)外設(shè)多等特點(diǎn)，特別適用于裝備的現(xiàn)場、在線檢測診斷，有利于在操作空間受限的場合使用，提高了診斷裝置的待機(jī)時(shí)間。

3.3　電路設(shè)計(jì)

采集轉(zhuǎn)發(fā)板由CPU模塊、JTAG模塊、傳感器模塊、通信模塊和電源模塊等部分組成。采集轉(zhuǎn)發(fā)電路如圖7所示。

3.4　測試流程

利用一體化診斷裝置對液壓泵振動(dòng)信號進(jìn)行采集、預(yù)處理和傳輸，工作流程如圖8所示。首先完成對裝置的初始化、自檢等步驟，然后測量泵體三軸的振動(dòng)信號，以采樣頻率2000 Hz、時(shí)長1 s的三軸振動(dòng)信號為一組，對數(shù)據(jù)進(jìn)行組幀，共采樣5組振動(dòng)信號。通過通信單元將振動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸至上位主機(jī)，由主機(jī)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和液壓泵故障的診斷。

圖8　一體化診斷裝置工作流程圖

ADIS16228加速度傳感器開始工作前，需要對其內(nèi)部的各類寄存器進(jìn)行配置，而后才能進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集與輸出。根據(jù)試驗(yàn)要求選擇實(shí)時(shí)模式SR0，根據(jù)液壓泵振動(dòng)信號的特點(diǎn)，選擇傳感器的動(dòng)態(tài)范圍為±1 g。配置流程如圖9所示。

圖9　傳感器配置流程

4　柱塞泵故障診斷試驗(yàn)驗(yàn)證

試驗(yàn)選用10MCY14-1B型定量柱塞泵，主要由泵體、配流盤、缸體、滑靴及斜盤等部分組成。試驗(yàn)平臺所用電動(dòng)機(jī)為Y132M-4型三相異步電動(dòng)機(jī)，其實(shí)際工作轉(zhuǎn)速約為1480 r/min，則泵轉(zhuǎn)軸頻率約為24.67 Hz，因此柱塞泵的振動(dòng)基頻約為24.67×7≈173 Hz。

4.1　柱塞泵故障模擬

通過查閱相關(guān)資料同時(shí)結(jié)合實(shí)際，試驗(yàn)中主要對滑靴、斜盤、缸體端面以及配流盤的磨損進(jìn)行了模擬。

(1) 滑靴磨損。試驗(yàn)中模擬了單滑靴磨損和雙滑靴鄰位、間位及對位的磨損。故障模擬實(shí)物如圖10所示；

圖10　滑靴磨損

(2) 斜盤磨損。試驗(yàn)中在斜盤使柱塞縮回的一側(cè)設(shè)置了磨損故障，如圖11所示。

圖11　斜盤磨損

(3) 缸體端面磨損。試驗(yàn)中對端面一處磨損，兩處對位磨損以及三處磨損進(jìn)行了模擬，故障模擬實(shí)物如圖12所示。

圖12　缸體端面磨損

(4) 配流盤磨損，配流盤模擬故障如圖13所示。

圖13　配流盤磨損

4.2　提取故障特征模型

試驗(yàn)過程中，首先進(jìn)行故障模型訓(xùn)練：分別利用一體化裝置多次采集上述三類模擬故障以及正常狀態(tài)共10種泵體振動(dòng)信號，利用多次采集的不同振動(dòng)信號作為模型的訓(xùn)練樣本。以滑靴磨損為例，表1為利用db5小波包對采集的部分滑靴磨損振動(dòng)信號樣本進(jìn)行三層分解得到的8個(gè)頻帶能量百分比，重構(gòu)特征向量后輸入至SVM進(jìn)行訓(xùn)練，按此步驟分別提取上文模擬的各類故障的特征向量，完成SVM模型訓(xùn)練過程。

表1　部分滑靴磨損故障樣本

4.3　試驗(yàn)驗(yàn)證

以實(shí)際裝備中的10MCY14-1B型定量柱塞泵為試驗(yàn)對象，選取多臺裝備中已知故障狀態(tài)的三個(gè)樣泵，利用所設(shè)計(jì)的一體化裝置對該測試診斷方法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。一體化診斷裝置實(shí)物和驗(yàn)證試驗(yàn)如圖14所示。

圖14　一體化診斷裝置實(shí)物和試驗(yàn)驗(yàn)證

對柱塞泵泵體三軸振動(dòng)信號進(jìn)行采集后，通過通信單元將振動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸至上位主機(jī)，三組樣本數(shù)據(jù)經(jīng)db5小波包三層分解后，得到各頻帶能量百分比，三組樣本數(shù)據(jù)的頻帶能量百分比分別如表2～表4所示。

表2　樣本數(shù)據(jù)(配流盤磨損)

表3　樣本數(shù)據(jù)(斜盤磨損)

表4　樣本數(shù)據(jù)(缸體端面兩處對位磨損)

利用分解后的頻帶能量重構(gòu)待測樣本的特征向量輸入至SVM進(jìn)行故障模式識別，得到的診斷結(jié)論為三個(gè)樣泵分別處于配流盤磨損狀態(tài)、斜盤磨損狀態(tài)、缸體端面兩處對位磨損狀態(tài)，與已知的柱塞泵狀態(tài)相吻合。試驗(yàn)結(jié)果表明，該故障診斷方法能夠?qū)崿F(xiàn)對柱塞泵的準(zhǔn)確診斷。

5　結(jié)論

通過分析柱塞泵工作狀態(tài)的振動(dòng)信號，將決策樹與SVM相結(jié)合，提出了一種利用DAG-SVM法構(gòu)造多分類支持向量機(jī)的故障診斷方法。采用小波包將振動(dòng)信號分解為8個(gè)頻段，重構(gòu)并提取出特征向量，而后通過所設(shè)計(jì)的一體化診斷裝置利用該故障診斷方法對故障樣本進(jìn)行診斷，診斷結(jié)果與已知狀態(tài)符合。

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